电力设备作为电网系统的重要组成部分，其运行维护和决策分析对于确保电网的安全、可靠和稳定运行至关重要。随着电网规模的不断扩大和技术的进步，电力设备运维管理面临着越来越复杂的挑战，特别是如何处理和分析海量多维数据成为一项重要任务。数据挖掘技术的引入，为电力设备运维提供了新的解决思路和工具。
数据挖掘是一种从大量数据中寻找模式和知识的过程，它涉及统计学、机器学习、数据库技术和模式识别等多个领域。在电力设备运维与决策分析中，数据挖掘的应用主要包括以下几个方面：
1. 故障分析：利用数据挖掘技术，可以从历史运维数据中挖掘出设备故障的规律和特征，帮助运维人员更准确地进行故障诊断，从而提高供电可靠性。
2. 主动预警：通过对历史数据的深入分析，数据挖掘可以预测设备潜在的故障和问题，实现故障预警，有效避免突发故障的发生。
3. 差异化运维：通过分析不同电力设备的运行特性，数据挖掘可以为每类设备制定个性化的运维策略，提高运维效率和设备使用寿命。
4. 建立设备健康度指数和重要度指数：将数据挖掘技术应用于设备状态评估，综合考虑系统的运行状态和电力用户的不同需求，可以建立设备的健康度指数和重要度指数，为运维决策提供量化参考，显著降低设备运维决策风险。
在技术实现上，文中提出的具体方法包括：
- 使用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息，进行单维状态量故障特征提取。
- 利用Apriori算法挖掘不同故障模式下的关联规则，建立关键性能矩阵。
- 借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性。
- 利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成，获得设备故障的诊断判据。
此外，文章中提到的电力设备运维管理与决策分析的技术架构可以分为三个模块：
- 数据预处理模块：主要处理原始数据，包括数据清洗、数据归一化、数据变换等，为后续分析提供可用数据。
- 关联规则挖掘与知识发现模块：应用数据挖掘算法对数据进行深入分析，提取故障模式、关联规则等有价值的信息。
- 决策器设计模块：基于挖掘和分析得到的知识，设计出故障诊断、预警和差异化运维策略。
电力设备运维与决策分析中应用数据挖掘技术不仅能够优化故障处理流程，提高故障诊断的准确性，而且能够提升电力设备的整体运维效率和降低运营成本。因此，数据挖掘技术在智能电网和电力系统管理领域具有广阔的应用前景。仿真案例也证明了该方法的有效性，为电力设备的运维和管理提供了新的思路和工具。
