电力行业发展过程中，电力系统的运行要可靠、安全，这也是提升
电网功能，提升企业核心竞争力的一项重要措施。将大数据挖掘分析应
用电力设备检修评估中，能够使评估的准确性得到进一步提高，同时作
业期间，可以使评估技术得到进一步提升，从而促进电力行业的发展。
1.智能电网中对数据挖掘分析的应用
（1）在具体发电期间。通过对大数据挖掘分析进行应用，完成发
电设备具体运行情况的动态监控，通过数据分析使设备的使用效率得
到进一步提升，从而为实现电网节能，提高经济效益等各项内容打下
一个坚持的基础。
（2）输电期间。可以实现对输电设备的具体运行情况进行非时性
和时监管，在具体操作中，通过对收集到的大量的数据进行整理，最
终实现集中管理，保证输电的安全性。
（3）变电期间。利用智能化设备完成对线路的合理监控，完成对
各项数据的深度挖掘，同时完成对数据的合理利用和整合，从而为智
能电网的运行的打下一个坚实的基础，
（4）配电期间。利用数据实现电力自动化调度，实现统一管理。
此外，在用电上可以自动统计用电情况，为业务的拓展提供支持；调
离调度上，应当将大数据挖掘分析技术作为一项基础技术，通过对该
项技术的应用，对电力调度内容进行合理优化[1]。
2.设备状态评估期间采用的大数据挖掘方法
2.1 关联规则
关联原则在设备故障诊断中有着重要作用。关联规则挖掘是数据挖
掘过程中的一项重要内容，对关联规则进行合理应用，可以实现对设备
的缺陷、故障以及与设备各个状态的全景参数内容进行深入分析与探
讨，实现设备中多个状态的合理组合，关键状态信息的合并、提取等关
键操作。
但是，从实际情况来看，在大数据背景下，目前的大数据挖掘分析
并不一定可以满足电力设备状态评估思路[2]。同时，电力设备状态监测
数据结构也将会变得更多样化，在对电力设备进行检测期间，将会出现
更多的音频、图像、视频等。正是因为数据量的不断增多，采用传统的
方法，已经无法满足在规定的时间内，挖掘出有效的数据。因此，在数
据挖掘过程中，适用于大数据分析的深度关联原则应运而生。
2.2 分析状态量关联度
传统数据设备状态评估系统中，通常都是通过单一的方式完成对状
态量的选取，这也就致使设备运行过程中的故障/缺陷情况也是单一的，
两者间的相互对应关系规律将会变得更弱，这对分析电力设备来说十分
不利。在具体分析过程中，对设备状态评估大数据弯矩分析方法进行合
理应用，对设备状态量的关联性进行重点考察[3]。“状态量关联度”的核
心是部件/设备等具体对象之间存在多维度状态间的相互关系。在具体
问题分析过程中，多维度状态量的实质是对各种状态进行详细测定的一
项基础内容，完成对部件/设备的运行过程中的故障情况进行准确评估。
而针对一些规模较大的电网来说，设备状态和状态量将是复杂的非线性
函数关系。
2.3 分析权重
将大数据挖掘分析应用在设备状态评估中，设备状态掺量权重系数
对于具体分析工作的开展有着重要影响，其也是分析和建立决策模型中
的一项重要参数，为了确保最终分析结果的合理性，应当构建与实际情
况相符的权重系数，同时在该过程中，还要对模型进行合理修正。各权
重数据的确定应当依据以下原则进行。
依据风险预控、调度规整等，分析设备的重要性，并且要在该过程
中做好相应的划分工作，在问题过程中，考虑到设备在应用期间存在的
各种缺陷情况，以及故障记录统计内容，设备部件/设备的权重系数。
在问题分析过程中，以设备在运行过程中存在的缺陷的统计情况入手，
对设备的缺陷造成的严重后果进行重点考虑与分析；结合设备在具体运
行期间的历史数据，对监测数据技术进行合理应用，从而获取监测状态
量，并且在该过程中可以依据监测量的有效程度和准确性，对于监测技
术的程度的权重系数进行合理设定。
对新进样本和历史数据进行合理应用，动态跟踪和分析设备综合评
估成果，在具体分析过程中，合理的应用数据挖掘和回归拟合技术，不
断修正权重系数，依据设备状态检测获取的参数分析，获取运行设备的
风险指标以及相应的健康参数，确保分析的合理性。
3.大数据挖掘分析在设备状态评估中的应用前景
近几年，随着我国电网规模的不断扩大，以及科技的快速发展，大
量的监测设备被应用到了电网中，与此同时，电力设备数据还量化趋势
也变得更加明显，数据量的增加，增加了设备状态评估难度[4]。因此在
此背景下，要从实际入手，将大数据挖掘分析技术应用在电力设备状态
评估领域中，掌握设备的具体运行情况，确保设备运行的合理性。
从现阶段，从我国电网企业的实际发展情况来看，大数据挖掘分析
在电力设备的状态评估领域中应用还处于发展阶段，缺少足够的应用实
例的支撑，这也对该项技术的应用与发展造成了一定程度的制约，但是
人们并没有停止对该项内容的研究与分析，相信在不久的将来，大数据
挖掘分析技术会得到快速发展，并且可以发挥出理想的作用。此外，随
着电网状设备状态信息的几何式增长，以大数据挖掘分析方法为基础的
电力设备静态评估，势必会成为未来我国电网行业的主要发展方向，因
此加强在该方面的分析是必要的。
4 结束语：
信息技术的不断发展，使其在许多领域中都得到了广泛应用，尤其
是在电力行业中的应用发挥出了不错的作用。将大数据挖掘分析技术应
用在电力设备状态评估中，实现对电力设备运行状态的动态监管，实现
对设备的管理与维护工作，确保各项设备运行的安全性与稳定性，促进
电力行业的健康发展。
