一种基于云计算的决策树配置寿命预测的方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于云计算的决策树预测设备风险的方法，其特征在于，所述方法包括：获取配网设备属性和预设时间段的故障信息；将所述配网设备属性和预设时间段的故障信息基于决策树算法计算出所述配网设备的剩余寿命；基于剩余寿命对所述配网设备划分不同的风险等级策略，并将风险等级策略推送至所对应的检修人员。2.如权利要求1所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的方法，其特征在于，所述配网设备属性包括：设备码、生产厂家、服役市场；故障信息包括：故障现象、异常间隔、异常登记、采集异常代码。3.如权利要求2所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的方法，其特征在于，所述将所述配网设备属性和预设时间段的故障信息基于决策树算法计算出所述配网设备的剩余寿命包括：第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程；第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，用新的样本数据集中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将影响预衡准确性的分枝剪除。4.如权利要求2所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的方法，其特征在于，所述将所述配网设备属性和预设时间段的故障信息基于决策树算法计算出所述配网设备的剩余寿命包括：基于直方图的决策树算法计算出配网设备的剩余寿命。5.如权利要求4所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的方法，其特征在于，所述基于直方图的决策树算法计算出配网设备的剩余寿命包括：先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图；在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。6.如权利要求1至5任一项所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的方法，所述基于剩余寿命对所述配网设备划分不同的风险等级策略包括：将故障类型预测结果在第一等级以及剩余寿命预测结果在一周以内的电能表标记为高风险，针对高风险提示及时检修策略；将剩余寿命预测结果小于30天的电能表标记为中风险，针对中风险提示计划检修策略；剩余寿命预测结果小于半年的电能表标记为低风险，针对低风险进行抽样检修策略。7.一种基于云计算的决策树配置寿命预测的系统，其特征在于，所述系统包括：处理模块，用于获取配网设备属性和预设时间段的故障信息；计算模块，用于将所述配网设备属性和预设时间段的故障信息基于决策树算法计算出所述配网设备的剩余寿命；风险模块，用于基于剩余寿命对所述配网设备划分不同的风险等级策略，并将风险等级策略推送至所对应的检修人员。8.如权利要求7所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的系统，其特征在于，所述配
网设备属性包括：设备码、生产厂家、服役市场；故障信息包括：故障现象、异常间隔、异常登记、采集异常代码。9.如权利要求8所述的基于云计算的决策树预测设备风险的系统，其特征在于，所述计算模块基于直方图的决策树算法计算出配网设备的剩余寿命。10.如权利要求9所述的基于云计算的决策树配置寿命预测的系统，其特征在于，所述基于直方图的决策树算法计算出配网设备的剩余寿命包括：先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图；在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。

技术总结
本发明公开了一种基于云计算的决策树配置寿命预测的方法及系统，其方法包括：获取配网设备属性和预设时间段的故障信息；将所述配网设备属性和预设时间段的故障信息基于决策树算法计算出所述配网设备的剩余寿命；基于剩余寿命对所述配网设备划分不同的风险等级策略，并将风险等级策略推送至所对应的检修人员。在本发明实施例中基于云计算的决策树配置寿命预测的方法及系统，通过云端算法进行寿命预测，实现了整体寿命预测的自动化和智能化。实现了整体寿命预测的自动化和智能化。实现了整体寿命预测的自动化和智能化。


技术研发人员：吴宁 陈卫东 吴晓锐 阮诗雅 姚知洋 郭敏 奉斌 韩帅 侯东明 赵金宝 宋奋
受保护的技术使用者：广西电网有限责任公司电力科学研究院
技术研发日：2021.07.15
技术公布日：2021/10/23