电力行业是促进社会迅速发展的能源产业之一,也是国民经济的中流砥柱。在电能的生产过程中,产生并积攒了大量重要的历史数据,这些数据蕴含着许多未知的、有价值的知识。能否充分利用这些宝贵的数据资源,从中挖掘出与电力生产相关的有价值的知识,提高电力系统生产效率,预测电力系统故障,对电力设备进行状态检测,已经成为现代化产业面临的重要难题。然而,针对该难题,近年来不断发展完善的数据挖掘与知识发现技术为许多解决方案提供了理论依据。本次论文的课题是山东省自主创新专项(基于云平台的电力系统信息集成及其整体优化关键技术研究与应用)的一部分,项目编号是2012CX30302。我们项目组承担规则发现和数据建模的任务,从电力系统产生的历史数据着手,致力于从数据中挖掘和发现与此类问题相关的规律或者规则,通过对数据进行数据预处理,时序计算,分类数计算,聚类和关联规则计算,关联链和关联树生成和FNT计算等一系列操作,最终形成一套解决具体问题的通用理论和方法。为了将该理论方法应用到实际运行环境中,同时为了给用户展示成果并将其应用于日常工作中,经过充分的用户调研和需求分析,我们设计和实现了该规则发现和建模系统。本系统是采用B/S架构方式的Web系统,应用企业级开发框架SSH(Struts、Spring、Hibernate)进行发开,融合了MVC的架构思想,简化了编码工作,方便了软件的维护。在整个系统研发过程中,我们不断完善系统的需求分析,了解用户的真实需要,同时要进行详细的数据库设计,力求系统数据安全性高、独立性强和共享性良好。根据系统的需求分析和数据库设计,对系统各个功能模块进行详细划分,保证系统模块间相互独立又相互联系。系统编码方面,采用面向对象的思维方式,使用多种设计模式,确保代码块的“高内聚、低耦合”,保证系统性能良好。