[发明专利]一种智慧灯杆漏电风险预测方法、装置和系统

说明书

本发明涉及一种智慧灯杆漏电风险预测方法、装置和系统，方法包括：采集数据源形成记录数据，数据源包括漏电风险指标值和告警信息值；提取智慧灯杆特征对应的智慧灯杆特征值，根据智慧灯杆特征值对智慧灯杆漏电风险预测方法的影响确定不同的权重，筛选出有价值且权重大的智慧灯杆特征值；分析智慧灯杆易发生漏电的设备种类；利用提取出的智慧灯杆特征值构建智慧灯杆漏电风险预测模型，以及此预测模型在不同特征值对应的告警种类。本申请充分满足智慧灯杆漏电风险预测的使用情况，有效提高了预测效率和精准度，有利于合理配置工作流程，极大提高了安全性。

技术领域

本发明属于智慧灯杆控制技术领域，具体涉及一种智慧灯杆漏电风险预测方法、装置和系统。

背景技术

智慧灯杆设备漏电是很多城市存在的严重问题，鉴于设备老化，故障和外界环境因素等情况，漏电问题无时无刻不在困扰着人们，尤其在下雨天，人流量大的时候，所以解决该问题迫在眉睫，主要有如下解决方案。智慧灯杆设备的易漏电分析，多依赖于人工的经验，设备的例行维修保护和点检，该种方法存在不确定性以及人力的经济成本太高。在一些工业设备的现场，针对高价值，高能耗，富数据类的设备，会根据设备类型增加必要的传感器，通过传感器获得设备的一些数据信息，根据这这些数据的变化来预测分析设备的实时状态，达到动态的设备设备数据采集，实现远程设备监测和管理可视化。

现有技术依赖于人工的经验的设备的例行维修，存在太大的偶然性和可靠性，同时工作量太大。设备的维保成本太高，费时费力。现有技术通过构建设备监测管理平台和可视化分析，虽然在一定程度上可以实时监测到设备的性能情况，但是设备的种类繁多，智慧灯杆所处的区域也范围太广，有些智慧灯杆的地理位置采集数据过程困难，无法实现实时监测，同时数据的传输存在延时性和异常错误情况，最重要是不具备预测性分析，不利于大规模智慧灯杆进行高效率、高精准度的安全管理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智慧灯杆漏电风险预测方法、装置和系统，以解决上述技术问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明申请一实施例提供了一种智慧灯杆漏电风险预测方法，包括：

采集数据源形成记录数据，数据源包括漏电风险指标值和告警信息值；

提取智慧灯杆特征对应的智慧灯杆特征值，根据智慧灯杆特征值对智慧灯杆漏电风险预测方法的影响确定不同的权重，筛选出有价值且权重大的智慧灯杆特征值；

分析智慧灯杆易发生漏电的设备种类；

利用提取出的智慧灯杆特征值构建智慧灯杆漏电风险预测模型，以及此预测模型在不同特征值对应的告警种类。

优选地，所述利用提取出的智慧灯杆特征值构建智慧灯杆漏电风险预测模型，以及此预测模型在不同特征值对应的告警种类，包括步骤：

将所有记录数据视为一个父节点，遍历每一个智慧灯杆特征的一种分割方式，找到最优分割点，将父节点中的记录数据分割成两个子节点数据，再对子节点迭代执行；

选择一个合适的特征作为判断节点，可以快速的分类，减少决策树的深度；

选择信息熵计算各节点的不纯度值，以此选择最合适的分割方式，最终构建相应的决策树结构，作为智慧灯杆漏电风险预测模型。

优选地，所述选择信息熵计算各节点的不纯度值，以此选择最合适的分割方式，最终构建相应的决策树结构，包括步骤：

从记录数据中抽取样本数据集，若在样本数据集中，混有若干种类别数据，构建决策树时，根据所述样本数据集选择某个智慧灯杆特征值作为决策树的节点；在样本数据集中，计算出该种类别数据的信息熵；

计算对应数据集中，选择智慧灯杆特征作为决策树判断节点时，在智慧灯杆特征作用后的信息熵；