1.电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，电容器介电特性的频谱采集：利用动态介电谱分析仪对电容器在不同频率下的介电常数和损耗角进行实时监测，获取电容器介质在多个频率范围内的介电谱数据；

S2，数据预处理：对采集到的介电谱数据进行预处理，包括噪声过滤、数据平滑和归一化处理；

S3，介电特征参数提取：基于预处理后的介电谱数据，提取反映电容器介质老化和劣化状态的特征参数，包括介电常数的变化率、损耗角的增大趋势和频率响应曲线的偏移程度；

S4，寿命预测模型构建：基于提取的介电特征参数，构建电容器寿命预测模型；

S5，动态介电响应分析与寿命预测：利用构建的寿命预测模型对实时介电谱数据进行分析，预测电容器的剩余寿命，并生成寿命预测曲线和故障预警报告，具体包括：S51，介电谱数据整理：对实时采集的介电谱数据进行分类和归纳，为后续的寿命预测提供标准化的输入数据；

S52，寿命预测：将整理后的介电谱数据输入至电容器寿命预测模型，根据模型输出的结果，计算电容器的剩余寿命并生成相应的寿命预测曲线；

S53，故障预警生成：基于寿命预测的结果，分析潜在的失效模式，生成故障预警报告，包括预估的故障时间和潜在的失效原因；

S6，模型自适应更新：根据电容器实际工作环境和监测数据，对电容器寿命预测模型进行自适应更新，优化模型参数。

2.根据权利要求1所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S1中的电容器介电特性的频谱采集包括：S11，电容器连接：将待测电容器连接至动态介电谱分析仪的输入端；

S12，频率范围设置：在动态介电谱分析仪上设置测量的频率范围，覆盖低频、中频和高频三个阶段；

S13，信号激励：应用正弦波信号对电容器进行激励，分析仪依次在设定的多个频率点上施加信号，以激发电容器的介电响应；

S14，数据测量：在每一频率下，实时测量电容器的介电常数和损耗角，记录在相应频率下的介电谱数据。

3.根据权利要求1所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S2中的数据预处理包括：S21，噪声过滤：通过应用基于小波变换的噪声滤波算法，对采集到的介电谱数据进行噪声去除；

S22，数据平滑：对噪声过滤后的介电谱数据应用基于Savitzky-Golay滤波的平滑处理；

S23，归一化处理：对平滑后的介电谱数据进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S3中的介电特征参数提取包括：S31，介电常数变化率的提取：对预处理后的介电谱数据，计算在不同频率f其中，Δε(f)表示介电常数随频率变化的速率，反映了电容器介质的极化行为变化；

S32，损耗角增大趋势的提取：通过计算不同频率f下的损耗角tanδ(f)的变化趋势，表示为：Δtanδ(f)＝tanδ(f)-tanδ其中，Δtanδ(f)为当前损耗角与初始损耗角tanδS33，频率响应曲线偏移程度的提取：对比在不同使用阶段下，电容器频率响应曲线的偏移情况，表示为：其中，Δf

5.根据权利要求4所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S4中的电容器寿命预测模型采用灰色预测模型，所述灰色预测模型包括：S41，数据处理与累加生成：对原始介电特征参数进行去噪和差分处理，平滑介电特征参数后再进行累加生成，表示为：X

其中，x

其中，X

S42，构建灰色预测方程：针对介电特征参数的多变性，采用自适应背景值计算优化灰色预测方程的背景值，表示为：Z

其中，Z(1)(k)为自适应背景值，α为调整系数；

X

其中，β和γ为模型参数；

S43，参数估计：在参数估计过程中，引入加权最小二乘法以减少异常数据点的影响，表示为：其中，

S44，预测计算：结合介电特征参数数据的非线性特征，进行预测计算，表示为：其中，

S45，误差校正：通过残差修正公式对预测计算的结果进行校正，表示为：其中，

6.根据权利要求5所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S51中的介电谱数据整理包括：S511，数据分类：对实时采集的介电谱数据按频率范围、时间段和电容器工作状态进行分类；

S512，数据归纳：对分类后的介电谱数据进行归纳和整合，通过计算均值、中位数、标准差、方差、峰度以及偏度，提取综合介电特征参数；

S513，标准化处理：对归纳后的介电谱数据进行标准化处理。

7.根据权利要求6所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S52中的寿命预测包括：S521，数据输入：将经过分类、归纳和标准化处理后的综合介电特征参数输入至电容器寿命预测模型；

S522，寿命计算：利用电容器寿命预测模型对输入的综合介电特征参数进行分析，根据电容器寿命预测模型的计算结果；

S523，曲线生成：将寿命计算得到的电容器剩余寿命结果进行可视化处理，生成寿命预测曲线。

8.根据权利要求7所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S53中的故障预警生成包括：S531，失效模式分析：基于电容器寿命预测模型的结果，利用历史介电谱数据和电容器的工作状态，使用贝叶斯推理识别和分析潜在的失效模式；

S532，故障时间预估：通过分析寿命预测曲线和失效模式，利用线性回归法计算出电容器发生故障的时间范围，并给出预估故障时间点；

S533，预警报告生成：根据失效模式分析和故障时间预估的结果，使用综合加权评分法生成故障预警报告，报告中列出预估的故障时间和潜在的失效原因。

9.根据权利要求1所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，所述S6中的模型自适应更新包括：S61，环境与数据监测：实时监测电容器的实际工作环境和电容器的介电特征参数，并作为输入参数用于模型的自适应更新；

S62，误差计算与反馈：对比电容器寿命预测模型的预测结果与实际测量数据，计算预测误差；

S63，参数自适应调整：基于计算得到的误差，采用梯度下降法对模型参数进行自适应调整；

S64，模型迭代更新：将更新后的模型参数应用于电容器寿命预测模型中，迭代更新电容器寿命预测模型。

10.电容器的寿命评估分析系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的电容器的寿命评估分析方法，其特征在于，包括以下模块：动态介电谱分析模块：实时监测电容器在不同频率下的介电常数和损耗角，并获取介电谱数据；

数据预处理模块：对采集到的介电谱数据进行预处理，包括噪声过滤、数据平滑和归一化处理；

特征参数提取模块：基于预处理后的介电谱数据，提取反映电容器老化和劣化状态的介电特征参数；

寿命预测模型构建模块：基于提取的介电特征参数构建电容器寿命预测模型；

动态分析与寿命预测模块：利用构建的寿命预测模型对实时介电谱数据进行分析，预测电容器的剩余寿命，并生成寿命预测曲线和故障预警报告；

模型自适应更新模块：根据电容器的实际工作环境和监测数据，进行模型参数的自适应更新。