1.一种智慧压缩空气监控方法，其特征在于，所述方法应用于空压站，所述空压站包括：母管、多台空压机、多个进气支管和多个出气支管；每台所述空压机通过一个所述进气支管与所述母管连接；所述母管通过各所述出气支管与末端用气设备连接；所述方法包括：
获取当前时刻所述母管的参数、当前时刻各所述空压机的运行功率、当前时刻各所述出气支管的空气流量、设定时间段内不同时刻所述母管的压力、以及设定时间段内不同时刻各所述空压机的参数；所述母管的参数包括：空气流量和压力；各所述空压机的参数包括：运行功率和运行状态；
根据当前时刻所述母管的空气流量、当前时刻各所述空压机的运行功率和单机能效预测模型，确定当前时刻各所述空压机的单机能效；所述单机能效预测模型通过多元线性回归算法确定；
根据当前时刻所述母管的压力、当前时刻各所述出气支管的空气流量和管道压降预测模型，确定当前时刻所述母管的压降；所述管道压降预测模型通过动态回归分析算法确定；
根据设定时间段内不同时刻所述母管的压力、设定时间段内不同时刻各所述空压机的参数和压缩空气供需预测模型，确定母管压力预测值；所述压缩空气供需预测模型通过梯度提升集成树算法确定；
根据所述母管压力预测值确定所述空压站的供需状态。
2.根据权利要求1所述的智慧压缩空气监控方法，其特征在于，根据当前时刻所述母管的空气流量、当前时刻各所述空压机的运行功率和单机能效预测模型，确定当前时刻各所述空压机的单机能效，具体包括：
根据当前时刻所述母管的空气流量、当前时刻各所述空压机的运行功率和单机能效预测模型，计算当前时刻各空压机的能效系数；所述单机能效预测模型为：
式中，Q为当前时刻所述母管的空气流量，i为所述空压机的编号，n为所述空压机的数量，ai为当前时刻第i台所述空压机的能效系数，ωi为当前时刻第i台所述空压机的运行功率；
将当前时刻各所述空压机的能效系数取倒数，得到当前时刻各所述空压机的单机能效。
3.根据权利要求1所述的智慧压缩空气监控方法，其特征在于，根据当前时刻所述母管的压力、当前时刻各所述出气支管的空气流量和管道压降预测模型，确定当前时刻所述母管的压降，具体包括：
将当前时刻各所述出气支管的空气流量求和，得到当前时刻出气端的管道流量；
根据当前时刻出气端的管道流量、当前时刻所述母管的压力和管道压降预测模型，计算当前时刻所述母管的压降；所述管道压降预测模型为：
k
式中，ΔP为当前时刻所述母管的压降，α为所述母管的压损系数，Q为k阶的当前时刻出气端的管道流量，k为阶次系数，P为当前时刻所述母管的压力，β为初始压差系数。
4.根据权利要求1所述的智慧压缩空气监控方法，其特征在于，根据设定时间段内不同时刻所述母管的压力、设定时间段内不同时刻各所述空压机的参数和压缩空气供需预测模型，确定母管压力预测值，具体包括：
将设定时间段内不同时刻所述母管的压力除以对应的时刻，得到设定时间段内不同时刻所述母管的压力斜率；
根据设定时间段内不同时刻所述母管的压力、设定时间段内不同时刻所述母管的压力斜率、设定时间段内不同时刻各所述空压机的参数和压缩空气供需预测模型，计算母管压力预测值；所述压缩空气供需预测模型为：
式中，PT为母管压力预测值，F(*)为决策函数， 为第i台所述空压机在t时刻的运行功率， 为第i台所述空压机在t时刻的运行状态，Pt为t时刻所述母管的压力，ΔPt为t时刻所述母管的压力斜率，T为设定时间段，n为所述空压机的数量。
5.根据权利要求1所述的智慧压缩空气监控方法，其特征在于，根据所述母管压力预测值确定所述空压站的供需状态，具体包括：
若所述母管压力预测值大于当前时刻所述母管的压力，则所述空压站的供气过量；
若所述母管压力预测值小于当前时刻所述母管的压力，则所述空压站的供气不足；
若所述母管压力预测值等于当前时刻所述母管的压力，则所述空压站的供气正常。
6.一种智慧压缩空气监控系统，其特征在于，所述系统应用于权利要求1‑5任一项所述的智慧压缩空气监控方法，所述系统包括：
现场管网数据采集设备，用于获取当前时刻母管的参数、当前时刻各出气支管的空气流量以及设定时间段内不同时刻母管的压力；所述母管的参数包括：空气流量和压力；
空压机控制柜，与各空压机连接，用于获取当前时刻各所述空压机的运行功率、设定时间段内不同时刻各所述空压机的参数以及控制各所述空压机的工作状态；各所述空压机的参数包括：运行功率和运行状态；
边缘服务器，分别与所述空压机控制柜和所述现场管网数据采集设备连接，用于：
根据当前时刻所述母管的空气流量、当前时刻各所述空压机的运行功率和单机能效预测模型，确定当前时刻各所述空压机的单机能效；所述单机能效预测模型通过多元线性回归算法确定；
根据当前时刻所述母管的压力、当前时刻各所述出气支管的空气流量和管道压降预测模型，确定当前时刻所述母管的压降；所述管道压降预测模型通过动态回归分析算法确定；
根据设定时间段内不同时刻所述母管的压力、设定时间段内不同时刻各所述空压机的参数和压缩空气供需预测模型，确定母管压力预测值；所述压缩空气供需预测模型通过梯度提升集成树算法确定；
根据所述母管压力预测值确定空压站的供需状态。
7.根据权利要求6所述的智慧压缩空气监控系统，其特征在于，所述现场管网数据采集设备，具体包括：多个流量计和多个压力传感器；
所述流量计分别设置在所述母管和各所述出气支管上；所述压力传感器设置在所述母管上；
所述流量计用于获取当前时刻所述母管的空气流量和当前时刻各所述出气支管的空气流量；所述压力传感器用于获取当前时刻所述母管的压力和设定时间段内不同时刻所述母管的压力。
8.根据权利要求7所述的智慧压缩空气监控系统，其特征在于，所述流量计的数量与所述母管和所述出气支管的总数量相同；所述压力传感器的数量与所述母管的数量相同。
9.根据权利要求6所述的智慧压缩空气监控系统，其特征在于，还包括：平台服务器；
所述平台服务器与所述边缘服务器连接；所述平台服务器用于存储和记录当前时刻各所述空压机的单机能效、当前时刻所述母管的压降以及所述母管压力预测值。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1‑5所述的智慧压缩空气监控方法。