1.一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，包括：

数据收集与处理模块，用于收集指定配电柜的历史故障数据，包括实际故障数据和误报数据；根据所述实际故障数据识别导致故障发生的关键事件；

参数设定与管理模块，用于根据所述实际故障数据，获取每个所述关键事件对应的一组异常变化参数；为每个所述关键事件定义一组初始采集参数，并根据所述关键事件的严重程度和历史发生频率，为每组所述初始采集参数设定优先级和采集频率；为每个所述关键事件设定发生的触发条件和影响时长；

实时数据采集模块，用于根据所述优先级和所述采集频率，实时采集多组所述初始采集参数，得到多组实时初始参数；判断所述实时初始参数是否满足对应的所述触发条件，若满足，在对应的所述影响时长内持续采集所述关键事件对应的一组所述异常变化参数，得到一组实时变化参数；

灰尘覆盖率计算模块，用于根据一组所述实时变化参数得到一组对应的灰尘覆盖率；

风险评估模块，用于根据一组所述实时变化参数和对应的所述灰尘覆盖率计算风险评估值；

误报模型训练与识别模块，用于根据所述实时变化参数得到误报预测标签；

预警模块，用于当所述风险评估值大于预设阈值且所述误报预测标签为非误报时，进行预警；

进一步地，根据一组所述实时变化参数和对应的所述灰尘覆盖率计算风险评估值包括：获取所述配电柜未发生故障时的日常维护数据；从所述日常维护数据中提取每个所述异常变化参数对应的正常波动范围，建立基线参考标准；所述基线参考标准包括每个所述异常变化参数的均值、方差和标准差；基于所述基线参考标准，为每个所述异常变化参数设定阈值；

将未超出对应所述阈值的所述实时变化参数作为安全参数，计算所述安全参数的第一风险评估值，计算公式为：其中，Rnormal为所述第一风险评估值，i为所述安全参数的索引，N为所述安全参数的总数，pnormal为固定值，为第i个所述安全参数对应的灰尘覆盖率权重，Ci为第i个所述安全参数对应的灰尘覆盖率；为第i个所述安全参数对应的设备使用时间权重，Ti为第i个所述安全参数对应的设备使用时间；

将超出对应所述阈值的所述实时变化参数作为潜在风险参数，计算每个所述潜在风险参数与所述实际故障数据中对应数据之间的相似度，得到M个历史风险相似度；

根据所述历史风险相似度计算第二风险评估值，计算公式为：

其中，Rrisk为所述第二风险评估值，j为所述潜在风险参数的索引值，M为所述潜在风险参数的总数，ωj为第j个所述潜在风险参数对应的权重，pj为第j个所述潜在风险参数对应的所述历史风险相似度，Cj为第j个所述潜在风险参数对应的灰尘覆盖率，为第j个所述潜在风险参数对应的设备使用时间权重，Tj为第j个所述潜在风险参数对应的设备使用时间；

根据所述第一风险评估值和所述第二风险评估值计算所述风险评估值，计算公式为：R＝α·Rnormal+β·Rrisk；

α+β＝1；

其中，R为一组所述实时变化参数的所述风险评估值，α为所述第一风险评估值的权重，β为所述第二风险评估值的权重；

进一步地，根据所述实时变化参数得到误报预测标签包括：

根据所述误报数据训练误报识别模型，包括：根据所述误报数据识别导致误报发生的误报事件；根据所述误报事件将所述误报数据划分为多组标签误报数据，每组所述标签误报数据包括一个误报事件标签；根据所述关键事件将所述历史故障数据划分为多组标签历史故障数据，每组所述标签历史故障数据包括一个关键事件标签；根据所述误报事件标签和所述关键事件标签将多组所述标签历史故障数据和多组标签历史故障数据进行整合，得到多组整合数据；分别将每组所述整合数据分为训练集和测试集，使用所述训练集训练随机森林模型，所述随机森林模型基于特征参数进行训练，所述特征参数包括：电流、电压、温度、湿度、振动、灰尘覆盖率、设备表面图像的纹理特征及所述设备表面图像的颜色直方图；使用所述测试集对所述随机森林模型进行参数调优，达到指定训练条件后，得到所述误报识别模型；所述误报识别模型的输出为二分类标签，包括误报和非误报；

识别所述实时变化参数对应的所述关键事件，根据所述关键事件，将所述实时变化参数输入训练好的对应的所述误报识别模型。

2.根据权利要求1所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，所述实时变化参数包括由高分辨率摄像头在对应的数据采集点处获取的设备表面图像；所述设备表面图像为获取对应参数的设备的表面图像，每张所述设备表面图像中仅包含一个设备。

3.根据权利要求2所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，所述数据采集点处还配备有照明设备。

4.根据权利要求1所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，根据一组所述实时变化参数得到一组对应的所述灰尘覆盖率包括：将一组所述实时变化参数对应的一组设备表面图像输入训练好的灰尘覆盖率预测模型中，得到一组对应的所述灰尘覆盖率。

5.根据权利要求4所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，所述灰尘覆盖率预测模型包括：输入层，用于接收所述设备表面图像；

预处理层，用于对所述设备表面图像进行灰度化处理和噪声去除；

设备区域分割层，用于识别和分割设备表面区域；

灰尘检测层，用于识别所述设备表面区域上的灰尘区域；

灰尘覆盖率计算层，用于计算灰尘区域在所述设备表面区域中所占的比例；

输出层，用于输出所述灰尘覆盖率。

6.根据权利要求1所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，获取每个所述关键事件对应的一组所述异常变化参数包括：从所述实际故障数据中提取多维度特征参数，包括电流、电压、温度、湿度、振动和设备表面图像特征，并利用Granger因果分析对所述多维度特征参数进行分析，确定各所述多维度特征参数之间的因果关系，识别出因所述关键事件导致的显著参数变化，得到K个显著变化参数，所述显著变化参数的集合构成每个所述关键事件对应的一组所述异常变化参数。

7.根据权利要求1所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，若所述实时初始参数满足对应的所述触发条件，在对应的所述影响时长内持续采集所述关键事件对应的一组所述异常变化参数，得到一组所述实时变化参数还包括：立即发出潜在风险预警，提示已发生所述关键事件。

8.根据权利要求1所述的一种配电柜智能监测预警系统，其特征在于，当所述风险评估值大于所述预设阈值且所述误报预测标签为非误报时，进行预警还包括：将所述关键事件的触发结果、对应的所述实时变化参数、所述风险评估值以及所述系统采取的响应措施存入所述历史故障数据，用于后续的分析和系统优化。