1.一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，包括：
将影响电力设备运行状态的相关运行工况因素作为信度网络子节点，电力设备的运行状态作为父节点，进而构造出设备停运概率估计的信度网络模型；
根据电力设备的相关运行工况历史数据，计算电力设备处于不同运行状态的先验概率及子节点对应的条件信度集；
依据估计目标时段给定的设备运行工况，在设备停运概率估计的信度网络模型中，基于先验概率及子节点对应的条件信度集来实施概率推理，最终得到在估计目标时段给定运行工况下电力设备停运概率的非精确条件估计结果。
2.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，影响电力设备的相关运行工况及运行状态的因素包括：冰雪、风速、环境温度、降雨、雷电和载荷水平。
3.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，电力设备的运行状态包括电力设备的停运状态和未停运状态。
4.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，子节点对应的条件信度集由统计出现于设备停运时各种运行工况条件的次数得到。
5.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，在设备停运概率估计的信度网络模型中，基于先验概率及子节点对应的条件信度集，采用精确推理算法来实施概率推理。
6.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，在设备停运概率估计的信度网络模型中，基于先验概率及子节点对应的条件信度集，采用近似推理算法来实施概率推理。
7.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，采用包括外近似和内近似的近似推理算法，在设备停运概率估计的信度网络模型中实施概率推理。
8.如权利要求5所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，基于先验概率及子节点对应的条件信度集来实施概率推理建立在经典贝叶斯网络概率推理基础上。
9.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，设备停运概率估计的信度网络模型的推理目标为：在估计目标时段给定运行工况条件电力下设备的停运概率区间。
10.如权利要求1所述的一种电力设备停运概率的非精确条件估计方法，其特征在于，所述设备停运概率估计的信度网络模型满足强马尔科夫条件。