基于大数据的智能防雷方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于大数据的智能防雷方法，其特征在于，包括：当检测到雷击预防请求时，确定所述雷击预防请求对应的地理位置，并获取所述地理位置的第一雷击历史数据；获取所述第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析所述第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；将各个所述时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个所述时间点，所述第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；获取所述地理位置对应的地理特征，根据所述地理特征确定与所述地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取所述类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取所述第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析所述第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息；将各个所述时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个所述时间点，所述第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；将所述第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；获取所述地理位置的当前空气特征信息，根据所述当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据所述发生概率进行防雷预警。2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能防雷方法，其特征在于，所述根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重，包括：获取对比计算结果中第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值出现的大小以及频率，根据所述差值出现的大小以及频率计算对应的特征与雷击发生可能性的关联系数；根据各个特征的关联系数大小，对所述各个特征进行排序，根据所述排序分配空气特征信息中各个特征的权重。3.根据权利要求1所述的基于大数据的智能防雷方法，其特征在于，所述确定雷击预防请求对应的地理位置之后，还包括：获取所述地理位置的所有历史雷击事件，根据所述地理特征确定对应的雷击危险等级阈值，并提取所有历史雷击事件数据中的雷击危险等级大于所述雷击危险等级阈值的雷击事件数据作为第一雷击历史数据。4.根据权利要求1所述的基于大数据的智能防雷方法，其特征在于，所述空气特征信息，包括：空气温度、空气湿度、空气对流强度、风力强度、风力变化频率。5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能防雷方法，其特征在于，所述地理特征，包括：海拔高度、人口密集度、气候类型、空气质量等级。
6.一种基于大数据的智能防雷装置，其特征在于，所述装置包括：检测模块，用于当检测到雷击预防请求时，确定所述雷击预防请求对应的地理位置，并获取所述地理位置的第一雷击历史数据；第一获取模块，用于获取所述第一雷击历史数据中，雷击开始前的第一大气电场数据曲线，分析所述第一大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第一空气特征信息；第一计算模块，用于将各个所述时间点对应的第一空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比计算，计算在各个所述时间点，所述第一空气特征信息中相同的特征的第一数据差值集合；第二获取模块，用于获取所述地理位置对应的地理特征，根据所述地理特征确定与所述地理位置的地理特征相同的类似地理位置；第三获取模块，用于获取所述类似地理位置的第二雷击历史数据，并获取所述第二雷击历史数据中，雷击开始前的第二大气电场数据曲线，分析所述第二大气电场数据曲线中的电场异常数据点，并获取所述电场异常数据点的时间点对应的第二空气特征信息；第二计算模块，用于将各个所述时间点对应的第二空气特征信息中相同的特征对应的数据进行对比，计算在各个所述时间点，所述第二空气特征信息中相同的特征的第二数据差值集合；第三计算模块，用于将所述第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，根据对比计算结果判断对应的特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据所述关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；预警模块，用于获取所述地理位置的当前空气特征信息，根据所述当前空气特征信息中各个特征的数据及对应权重计算危险雷击事件的发生概率，根据所述发生概率进行防雷预警。7.根据权利要求6中所述的基于大数据的智能防雷装置，其特征在于，所述装置还包括：第四获取模块，用于获取对比计算结果中第一数据差值集合与第二数据差值集合中相同的特征的差值出现的大小以及频率，根据所述差值出现的大小以及频率计算对应的特征与雷击发生可能性的关联系数；排序模块，用于根据各个特征的关联系数大小，对所述各个特征进行排序，根据所述排序分配空气特征信息中各个特征的权重。8.根据权利要求6中所述的基于大数据的智能防雷装置，其特征在于，所述装置还包括：第五获取模块，用于获取所述地理位置的所有历史雷击事件，根据所述地理特征确定对应的雷击危险等级阈值，并提取所有历史雷击事件数据中的雷击危险等级大于所述雷击危险等级阈值的雷击事件数据作为第一雷击历史数据。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述基于大数据的智能防雷方法的步骤。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机
程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述基于大数据的智能防雷方法的步骤。

技术总结
本发明实施例提供一种基于大数据的智能防雷方法及装置，所述方法包括：获取地理位置的雷击历史数据；进而确定大气电场数据曲线，获取电场异常数据时的空气特征信息；计算得到各个时间点对应的空气特征信息中相同的特征的数据差值集合；获取地理位置的地理特征相同的类似地理位置；获取类似地理位置的数据差值集合；将两个数据差值集合中相同的特征的差值进行对比计算，然后判断特征与雷击发生可能性的关联系数，并根据关联系数分配所述空气特征信息中各个特征的权重；根据关联系数与权重进行防雷预警。采用本方法能够结合大数据中类似地理位置的空气特征信息，综合计算危险雷击事件的发生概率，能够更准确、更及时的对雷击事件预警。件预警。件预警。


技术研发人员：易秀成 易冉
受保护的技术使用者：杭州易龙防雷科技有限公司
技术研发日：2021.12.21
技术公布日：2022/5/17