1.一种水电站生产控制处理方法，其特征在于，应用于水电站生产控制处理系统，所述水电站生产控制处理系统包括水电站现场设备、边缘计算接口设备、边缘云平台以及中心云平台，所述方法包括：
所述水电站现场设备将水电站现场的生产过程数据发送给所述边缘计算接口设备；
所述边缘计算接口设备根据所述生产过程数据对所述水电站现场设备的运行状态进行监控得到运行状态统计信息，将所述运行状态统计信息发送给所述边缘云平台，并根据所述边缘云平台下发的大数据计算模型对所述生产过程数据进行计算，根据计算结果向所述水电站现场设备发送控制指令；
所述边缘云平台根据所述中心云平台下发的状态监测模型对所述运行状态统计信息进行状态监测，并根据状态检测结果向所述边缘计算接口设备发送边缘控制指令，使得所述边缘计算接口设备将所述边缘控制指令发送给所述水电站现场设备；
所述中心云平台向所述边缘云平台发送训练获得的状态监测模型和大数据计算模型，并配置所述边缘云平台的边缘计算服务；
其中，所述边缘云平台根据所述中心云平台下发的状态监测模型对所述运行状态统计信息进行状态监测，并根据状态检测结果向所述边缘计算接口设备发送边缘控制指令的步骤，包括：
从所述运行状态统计信息中获取每个运行状态的状态变化信息；
根据所述状态监测模型计算水电站现场设备所对应的待控制类别集合中各个待控制类别对应的目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度，其中，所述状态变化信息包括状态变化对应的状态变化时间以及所述状态变化时间对应的状态变化率，所述待控制类别集合包括多个待控制类别，所述待控制类别对应的目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度是通过获取所述目标状态变化信息的多个目标时间间隔对应的历史状态变化率，然后根据各个所述历史状态变化率与所述每个运行状态的状态变化信息对应的当前状态变化率的差异计算得到的，所述目标时间间隔对应的持续时间与所述状态变化时间匹配；
根据各个所述待控制类别与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度得到所述每个运行状态的状态变化信息对应的边缘控制指令；
向所述边缘计算接口设备发送每个运行状态的状态变化信息对应的边缘控制指令。
2.根据权利要求1所述的水电站生产控制处理方法，其特征在于，所述边缘计算接口设备根据所述生产过程数据对所述水电站现场设备的运行状态进行监控得到运行状态统计信息的步骤，包括：
分别在每个生产监控周期内对所述生产过程数据进行分析，确定所述水电站现场设备在每个状态维度下的状态信息；
将所述水电站现场设备在每个状态维度下的状态信息进行汇总，得到所述水电站现场设备的运行状态统计信息。
3.根据权利要求1所述的水电站生产控制处理方法，其特征在于，根据所述边缘云平台下发的大数据计算模型对所述生产过程数据进行计算，根据计算结果向所述水电站现场设备发送控制指令的步骤，包括：
根据所述大数据计算模型对所述生产过程数据中每个生产过程的运行数据进行计算，得到每个生产过程的运行数据与对应的所述大数据计算模型下的生产过程的运行数据之间的运行差异数据以及所述运行差异数据所对应的差异项目；
从所述差异项目对应的控制指令数据库中获取与所述运行差异数据匹配的控制指令，并将所述控制指令发送给所述水电站现场设备。
4.根据权利要求1所述的水电站生产控制处理方法，其特征在于，所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度通过以下方式计算得到：
根据所述状态变化时间匹配得到所述目标状态变化信息的多个目标时间间隔；
获取各个所述目标时间间隔对应的历史状态变化率；
根据所述历史状态变化率与所述当前状态变化率的差异，从所述历史状态变化率中筛选出与所述当前状态变化率匹配的选定历史状态变化率；
根据所述选定历史状态变化率的数量和所述历史状态变化率的数量计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度。
5.根据权利要求1所述的水电站生产控制处理方法，其特征在于，所述每个运行状态的状态变化信息对应的当前状态变化率包括设定状态变化异动拉升度和设定状态变化异动减弱度，所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度的计算步骤包括：
获取所述目标状态变化信息的多个目标时间间隔对应的历史状态变化率；
根据所述历史状态变化率中的各个目标历史状态变化异动拉升度与所述设定状态变化异动拉升度的差异计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的第一维度的适应度；
从历史状态变化异动减弱度中筛选出小于所述设定状态变化异动减弱度的第二维度的匹配异动减弱度，其中，所述第一维度和所述第二维度为相反的维度；
根据所述第二维度的匹配异动减弱度的数量以及所述历史状态变化率的数量计算得到目标异动减弱度；
获取状态变化异动减弱度对应的第二维度的匹配影响因子；
根据所述第二维度的匹配影响因子以及所述目标异动减弱度计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的第二维度的适应度；
根据所述第一维度的适应度和所述第二维度的适应度计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度。
6.根据权利要求5所述的水电站生产控制处理方法，其特征在于，所述根据所述历史状态变化率中的各个目标历史状态变化异动拉升度与所述设定状态变化异动拉升度的差异计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的第一维度的适应度的步骤，包括：
从所述目标历史状态变化异动拉升度中筛选出大于所述设定状态变化异动拉升度的第一维度的匹配异动拉升度；
根据所述第一维度的匹配异动拉升度的数量以及所述历史状态变化率的数量计算得到目标异动拉升度；
获取状态变化异动拉升度对应的第一维度的匹配影响因子；
根据所述第一维度的匹配影响因子以及所述目标异动拉升度计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的第一维度的适应度。
7.一种水电站生产控制处理系统，其特征在于，所述水电站生产控制处理系统包括水电站现场设备、边缘计算接口设备、边缘云平台以及中心云平台；
所述水电站现场设备用于将水电站现场的生产过程数据发送给所述边缘计算接口设备；
所述边缘计算接口设备用于根据所述生产过程数据对所述水电站现场设备的运行状态进行监控得到运行状态统计信息，将所述运行状态统计信息发送给所述边缘云平台，并根据所述边缘云平台下发的大数据计算模型对所述生产过程数据进行计算，根据计算结果向所述水电站现场设备发送控制指令；
所述边缘云平台用于根据所述中心云平台下发的状态监测模型对所述运行状态统计信息进行状态监测，并根据状态检测结果向所述边缘计算接口设备发送边缘控制指令，使得所述边缘计算接口设备将所述边缘控制指令发送给所述水电站现场设备；
所述中心云平台用于向所述边缘云平台发送训练获得的状态监测模型和大数据计算模型，并配置所述边缘云平台的边缘计算服务
其中，所述边缘云平台具体用于：
从所述运行状态统计信息中获取每个运行状态的状态变化信息；
根据所述状态监测模型计算水电站现场设备所对应的待控制类别集合中各个待控制类别对应的目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度，其中，所述状态变化信息包括状态变化对应的状态变化时间以及所述状态变化时间对应的状态变化率，所述待控制类别集合包括多个待控制类别，所述待控制类别对应的目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度是通过获取所述目标状态变化信息的多个目标时间间隔对应的历史状态变化率，然后根据各个所述历史状态变化率与所述每个运行状态的状态变化信息对应的当前状态变化率的差异计算得到的，所述目标时间间隔对应的持续时间与所述状态变化时间匹配；
根据各个所述待控制类别与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度得到所述每个运行状态的状态变化信息对应的边缘控制指令；
向所述边缘计算接口设备发送每个运行状态的状态变化信息对应的边缘控制指令。
8.根据权利要求7所述的水电站生产控制处理系统，其特征在于，所述边缘云平台具体用于：
根据所述状态变化时间匹配得到所述目标状态变化信息的多个目标时间间隔；
获取各个所述目标时间间隔对应的历史状态变化率；
根据所述历史状态变化率与所述当前状态变化率的差异，从所述历史状态变化率中筛选出与所述当前状态变化率匹配的选定历史状态变化率；
根据所述选定历史状态变化率的数量和所述历史状态变化率的数量计算得到所述目标状态变化信息与所述每个运行状态的状态变化信息的适应度。
