1.基于脑机智能认知状态监测的电网现场作业调度系统，包括有：脑电信号调理及转换模块(1)、认知状态解码模块(2)、现场调度模块(3)，其特征在于，所述的脑电信号调理及转换模块(1)对作业人员头部的模拟脑电信号进行调理、模/数转换，转化为脑电信号并传送至认知状态解码模块(2)；所述的认知状态解码模块(2)提出域融合一致性感知信息聚焦网络dcf-sifnet，采用个性化匹配策略，对脑电信号进行时频空域特征自动提取，进而实现端到端的认知状态解码；所述的现场调度模块(3)根据解码结果，预测作业前人员的安全工作时限，监控作业中人员的实时认知状态，为指挥中心的实时人员安排、调度、决策提供参考信息。
2.根据权利要求1所述的基于脑机智能认知状态监测的电网现场作业调度系统，其特征在于，所述的脑电信号调理及转换模块(1)，包括有：脑电电极(11)、用于脑电信号调理和模/数转换的多通道脑电采集模块(12)、用于控制多通道脑电采集模块(12)的微处理器单元(13)、用于播放语音反馈提示的扬声器(14)以及分别连接多通道脑电采集模块(12)、微处理器单元(13)、扬声器(14)的第一供电模组(15)；其中，
3.根据权利要求1所述的基于脑机智能认知状态监测的电网现场作业调度系统，其特征在于，所述的认知状态解码模块(2)，提出域融合一致性感知信息聚焦网络dcf-sifnet，该网络首先提出源重构模块，将耦合严重的脑电信号进行解耦，近似为多个独立源脑电，提高脑电信号的信噪比，随后提出时域信息感知模块、频域信息分解模块、空域信息聚焦模块，利用不同域信号的特点，动态捕捉各个域的联合特征，随后提出解码输出模块和对抗学习模块，提取域不变特征提高网络泛化性能，该网络的具体组成如下：
4.根据权利要求3所述的基于脑机智能认知状态监测的电网现场作业调度系统，其特征在于，所述的认知状态解码模块(2)，采用个性化匹配策略，为每个作业人员提供一套最优化的认知状态监测方案，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于脑机智能认知状态监测的电网现场作业调度系统，其特征在于，所述的现场调度模块(3)具备安全工作时限预测模式和认知状态实时监测模式共两种模式，对于上岗前人员使用安全工作时限预测模式，预估作业人员的安全工作时限值，为作业人员交接班时间提供参考；对于作业中人员使用认知状态实时监测模式，监测作业人员的实时认知状态并上报至现场指挥中心，便于现场人员实时调度。
6.根据权利要求5所述的基于脑机智能认知状态监测的电网现场作业调度系统，其特征在于，所述的安全工作时限预测模式，包括如下步骤：