1.一种基于聚类集成分析的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取告警信息及告警信息发生的时间；
分析告警信息的内容，获取信息对象及参数类型；
获取信息对象之间的拓扑关系；
基于信息对象、参数类型、信息对象之间的拓扑关系及告警信息发生的时间分析各告警信息之间的关联性；
根据所述告警信息之间的关联性对所有告警信息进行聚类；
依据聚类结果输出预先匹配的原因分析及处理建议。
2.根据权利要求1所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，所述基于信息对象、参数类型、信息对象之间的拓扑关系及告警信息发生的时间分析各告警信息之间的关联性包括：
定义第一特征元素，以表示所述告警信息之间的信息对象关联度；
定义第二特征元素，以表示所述告警信息之间的参数类型关联度；
定义第三特征元素，以表示所述告警信息之间的信息对象拓扑关联度；
定义第四特征元素，以表示告警信息之间的时间关联度；
基于所述第一特征元素、第二特征元素、第三特征元素和第四特征元素构建用以反映告警信息之间关联性的关联矩阵。
3.根据权利要求2所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，在所述关联矩阵中，所述第一特征元素的值通过以下方法确定：
第一告警信息对应第一信息对象，第二告警信息对应第二信息对象；
若第一信息对象与第二信息对象分别为一级分类下的不同设备，则将第一特征元素的值记为A1；
若第一信息对象与第二信息对象分别为二级分类下的不同设备，则将第一特征元素的值记为A2；
若第一信息对象与第二信息对象分别为三级分类下的不同设备，则将第一特征元素的值记为A3；
若第一信息对象与第二信息对象为同一设备，则第一特征元素的值记为A4；
其中A1、A2、A3、A4依次递减/递增。
4.根据权利要求2所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，在所述关联矩阵中，所述第二特征元素的值通过以下方法确定：
第一告警信息中涉及第一参数，第二告警信息中涉及第二参数；
若第一参数的参数类型与第二参数的参数类型不同，则将第二特征元素的值记为B1；
若第一参数的参数类型与第二参数的参数类型均属于电气量参数或物理量参数，则将则将第二特征元素的值记为B2。
5.根据权利要求2所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，在所述关联矩阵中，所述第三特征元素值的值通过以下方法确定：
第一告警信息对应第一信息对象，第二告警信息对应第二信息对象；
若所述第一信息对象与第二信息对象属于同一场站内的电气设备，则第三特征元素的值记为C1；
若所述第一信息对象与第二信息对象连接同一个变压器，则第三特征元素的值记为C2；
若所述第一信息对象与第二信息对象为同一电气设备，则第三特征元素值的记为C3；
其中C1、C2、C3依次递减/递增。
6.根据权利要求2所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，在所述关联矩阵中，所述第四特征元素的值通过以下方法确定：
若第一告警信息距第二告警信息发生的时间间隔小于100s，则认为第一告警信息与第二告警信息之间存在时间关联，此时第四特征元素的值记为D1；
若第一告警信息距第二告警信息发生的时间间隔大于100s，则认为第一告警信息与第二告警信息之间不存在时间关联，此时第四特征元素的值记为D2。
7.根据权利要求1所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，所述电气设备状态智能告警方法还包括：
在获取到告警信息后，利用数据流处理技术筛选出具有分析价值的告警信息。
8.根据权利要求1‑7任一项所述的电气设备状态智能告警方法，其特征在于，所述根据所述告警信息之间的关联性对所有告警信息进行聚类包括：
采用K‑means算法对所有告警信息进行聚类。
9.一种基于聚类集成分析的电气设备状态智能告警系统，其特征在于，包括：
第一获取模块：用于获取告警信息及告警信息发生的时间；
第二获取模块：用于分析告警信息的内容，获取信息对象及参数类型；
第三获取模块：用于获取信息对象之间的拓扑关系；
分析模块：用于基于信息对象、参数类型、信息对象之间的拓扑关系及告警信息发生的时间分析各告警信息之间的关联性；
聚类模块：用于根据所述告警信息之间的关联性对所有告警信息进行聚类；
结论输出模块：用于依据聚类结果输出预先匹配的原因分析及处理建议。
10.根据权利要求9所述的电气设备状态智能告警系统，其特征在于，所述分析模块还包括：
关联矩阵构建单元：用于构建用以反映告警信息之间关联性的关联矩阵；
所述关联矩阵包括第一特征元素、第二特征元素、第三特征元素和第四特征元素；
所述第一特征元素，用于表示所述告警信息之间的信息对象关联度；
所述第二特征元素，用于表示所述告警信息之间的参数类型关联度；
所述第三特征元素，用于表示所述告警信息之间的信息对象拓扑关联度；
所述第四特征元素，用于表示告警信息之间的时间关联度。