[发明专利]一种电力计量装置在线运行状态的预警方法

说明书

本发明提供一种电力计量装置在线运行状态的预警方法，包括，步骤S1，实时获取电力计量装置的运行监测信息，并将所述运行监测信息与预先设置的电力计量装置的基础配置信息一起生成预设格式的模型输入量；步骤S2，将所述模型输入量输入预先训练好的随机森林模型进行运算，统计所述随机森林的模型中每棵决策树输出的计量装置运行状态，并根据预设投票规则对每个计量装置运行状态进行投票，选取其中票数最多的计量装置运行状态输出作为电力计量装置在线运行状态的预测结果；步骤S3，根据所述预测结果确定是否进行电力计量装置运行状态预警。本发明具有很好的抗噪能力，不需要每次都建立大量的数据集，便捷性高且效率高。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种电力计量装置在线运行状态的预警方法。

背景技术

计量装置的在线运行状态预警在经济领域有着重大的意义，但由于作为计量装置的评价指标的在线信息种类较多，不便于统计和评价，加之很多在线信息具有模糊性和不确定性，难以度量其对计量装置运行状态的影响，这使得计量装置的在线运行状态预警成为急需解决的问题。现有的诸多方法，依赖专家的决策来得到各指标的权重，对参与评价者有较高的要求；同时这种方法的建立因素集需要大量的数据集参与运算，不具备很强的便捷性，效率较低。

发明内容

本发明的目的在于，提出一种电力计量装置在线运行状态的预警方法，解决现有方法的建立需要大量的数据集，便捷性低，效率较低的技术问题。

一方面，提供一种电力计量装置在线运行状态的预警方法，包括以下步骤：

步骤S1，实时获取电力计量装置的运行监测信息，并将所述运行监测信息与预先设置的电力计量装置的基础配置信息一起生成预设格式的模型输入量；

步骤S2，将所述模型输入量输入预先训练好的随机森林模型进行运算，统计所述随机森林的模型中每棵决策树输出的计量装置运行状态，并根据预设投票规则对每个计量装置运行状态进行投票，选取其中票数最多的计量装置运行状态输出作为电力计量装置在线运行状态的预测结果；

步骤S3，根据所述预测结果确定是否进行电力计量装置运行状态预警。

优选地，所述随机森林模型的训练过程如下：从历史信息数据库中获取多个电力计量装置在不同时间的基础配置信息、运行监测信息以及运行状态信息，并生成多个训练样本，所述多个训练样本组成训练样本集；其中，一个电力计量装置在某一时间的基础配置信息、运行监测信息以及运行状态信息作为一个训练样本，并且，一个训练样本中的基础配置信息、运行监测信息作为随机森林模型的输入量，运行状态信息作为随机森林模型的目标预测结果；

提供一随机森林基础模型，利用所述训练样本集对所述随机森林基础模型进行训练，使得训练过程输出的预测结果与所述目标预测结果匹配，最终获得所述随机森林模型。

优选地，所述随机森林基础模型包括决策树模型层和预测结果整合层，所述决策树模型层包括多个决策树模型；

所述利用所述训练样本集依次对所述随机森林基础模型进行训练，具体包括：

训练过程中，每一决策树模型均随机且有放回地从所述训练样本集中提取一个训练样本，并利用提取的训练样本进行训练得到对应决策树模型；

所述预测结果整合层接收多个决策树模型的预测结果，并根据多个决策树模型的预测结果进行运算输出最终的预测结果。

优选地，所述利用提取的训练样本进行训练得到对应决策树模型具体为：

随机从所述训练样本集中抽取预设个数的训练样本作为一组训练样本，并随机获取每组训练样本的多个特征；

将每一组训练样本作为一个决策树，所述决策树中将所述多个特征中的一个特征作为一个分裂节点进行分裂，直到无法再分裂为止；