通常， 這些演算法必須要以最快的速度處理海量的資料， 以滿足需要， 從而在所提取的最有用的資訊中找到問題的關鍵點，及時解決[3] 。 在電力領域， 生產控制系統產生的資料週期都是秒級甚至毫秒級的， 資料量大， 互相聯絡非常緊密， 要求的處理時間盡可能短[4] 。 要想通過資料探勘， 攫取這些生產資料的核心價值， 首先要選取合適演算法。
電力裝置狀態監測的實時性與複雜性， 決定了其資料探勘必須以快速處理並實時篩選為先決條件。 回歸分析運用的數學函式無法表徵電力裝置中的異構體狀態資料； 神經網路法屬於非線性處理技術， 對於電力實時資料無法做到連續讀取； 關聯規則是從高頻資料中找出相互關聯， 對於分散的電力裝置無法做到全域性性監測； 分類方法作為一種趨勢**， 對於電力裝置的精準性要求不夠。 從而選擇了聚類方法， 將不同裝置發出的資料進行整合， 歸為不同大類， 根據重要程度在不同視窗展示於執行人員。
(1) 基於資料探勘技術可以將自動發現的不正常資料分類，將不同類別對應不同等級， 從而暴露裝置異常變化的嚴重程度，協助排程人員**電網狀態 ;
(2) 基於資料探勘技術的決策支援和控制， 其定性模糊分析能力， 可以從大量資料中去除冗餘資料， 將故障特徵分類提取， 加快裝置狀態判別 ;
(3) 基於資料探勘技術的電力裝置狀態檢修， 將缺陷資料與歷史執行資料比對分析， 得到的資訊與裝置當前運**況比較，可快速判斷當前執行狀態異常情況。
【參考文獻】
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