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摘要：随着时代的进步与发展，互联网办公、互联网购物等互联网行为成为人们日常生活中的常态。并且，通过互联网办事不仅极大的方便了人们的日常生活，并且大大提高了人们办事工作的效率，极大的提高了人们的生活幸福感。而在变电站设备运维的过程中，不可避免的运用到许多重复、枯燥、相似的数据，因此利用互联网进行的数据分析，在电子平台进行统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、过去的经验法则和模式识别等诸多方法来实现搜索、探析变电站设备运维中的隐藏的数据、算法。结合数据挖掘不仅有助于提高数据工作人员处理纷繁复杂、庞大的数据，提高了处理的准确性与精确率，提升了数据处理工作人员的工作效率与工作质量，并且有助于提高变电站设备运维的智能化。因而本文将从数据挖掘的概述、数据挖掘在变电站设备运维中的应用两个方面浅谈数据挖掘在变电站设备运维中的应用。
关键词：数据挖掘;变电站;设备运维;应用
引言：
大互联网时代，电子产品的普及、运用以及互联网的普及给人们的生活带来了极大的便利，不仅仅是对于学生查询资料而言，还是对于许久未见的家人通话、视频聊天而言，又或者是对于无聊闲暇时间运用互联网进行消遣的人而言，以及对于日常需要处理多重数据或者多资料需要处理的技术工作人员而言，互联网都大大便利了人们的生活。因此在变电站设备运维的过程中，需要处理、解决的数据都是庞大而又复杂的，尝尝造成数据误差、处理起来好费时间长、多以及未能充分利用数据造成的变电站设备运维过程中的失误等等问题，而数据挖掘有助于高效、便捷地处理好数据以及智能化变电站设别运维中的应用，进行变电站的设备运维中的业务决策。
一、数据挖掘概述
只有更好的了解清楚数据挖掘的具体内容，才可以更好的处理好变电站设备运维中的数据运用。
（一）数据挖掘的概述
数据挖掘是大时代下为处理大量、庞大的数据信息，挖掘潜藏在数据下的信息所应运而生的新时代产物。数据挖掘是指通过输入、记录复杂、庞大的数据，通过互联网平台，进行统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、过去的经验法则和模式识别对变电站设备运维过程中出现的问题进行处理、分析，识别，挖掘其中潜藏的信息，助力变电站设备运维，进行中指导变电站巡视工作、进行变电站缺陷预测管理以及进行带电网停电承载力分析，推动数据进行进一步处理。
（二）数据挖掘的优势
大数据时代，互联网普及率大大提高为变电站设备运维过程中的工作效率。数据挖掘将变电站在设备运维中出现的数据，例如设备压力指数、动作次数以及电台电流指数等等数据进行分析梳理，不仅有助于提高变电站设备运维的工作效率，提高变电站设备运维过程中的业务能力，方便进行下一步的决策，提高变电站设备运维的工作进程，避免变电站设备运维的“孤岛化”，还有助于减轻变电站设备运维的数据处理工作人员的工作压力。并且，电网网络结构复杂多变，构成元素众多，在变电站巡视工作、缺陷预测管理一机电网停电承载力分析的过程中产生的大量数据的现状下，数据挖掘在变电站数据运维过程中起到的作用越发重要，为变电站设备运维的高效运行提供了有力的保障。
二、数据挖掘在变电站设备运维中的应用
了解清楚关于数据挖掘的概述与优势之后，应当借助数据挖掘助力变电站设备运维，智能化变电站设备运维。
（一）变电站巡视工作
在电力系统中，变电站是电力系统平稳、高效运行的重要节点。而依照国家电力标准的要求，进行变电站的巡视工作以及检查必定会产生大量复杂的数据，而将该类数据进行分析、归类、处理，纯人工处理必然要经过一段较为冗长的时间，并且纯人工记忆、比较这些数据也需要大量的、高效的脑容量，因此利用数据挖掘有助于高效处理变电站巡视工作过程中产生的大量繁杂的数据，进行数据分析，将资料中存在变数、不稳定的、不合格的数据进行筛选出来，这样子的工作方式有效、快速检查出變电站设备运维中存在的问题。并且，数据挖掘还可以将变电站巡视工作中产生的数据进行大量存档，以便不时之需的时候需要运用。
（二）缺陷预测管理
对于变电站设备运维中出现的缺陷、漏洞预测的过程中，也需要对大量的数据进行分析，例如：变电站设备中原有的资产信息、设备运行数据、设备缺陷预测管理数据等等多个大量复杂的数据，并且在这类数据中，往往存在许多重复、错误的数据，因此只靠技术人员对该类数据进行分析、归类、处理，进行缺陷管理预测是一项巨大的工程。并且传统的缺陷预测一般都是在数据出来之后进行的预测，不仅需要一定的时间进行预测，还需要大量的人力进行数据对比才可以找打变电站设备中是否存在缺陷。但数据挖掘有助于在周期性的变电站设备运维中更高效、准备的进行变电站的设备缺陷预测，提高了工作效率与工作质量。
（三）电网停电承载力
随着大数据的逐渐普及，电力的使用在我们的日常生活中，变得更加重要。因此在周期性的停电、断电运营、维修电子设备的过程中，需要进行数据分析，探析该运营维护的过程中需要的电力设备以及电子网，但该类数据庞大，纯靠人工进行必然是复杂的，但数据挖掘有助于借用情报检索、借助前人的经验进行有效分析。
三、结束语
随着云计算应用的发展，数据挖掘在变电站设备运维中的应用也逐渐显得更加频繁、重要起来。并且随着数据挖掘在变电站设备运维中的有效运用，有助于有效的提高技术工作人员的工作效率与工作质量，提高工作数据分析的准确率。
参考文献
[1]张萌. 数据挖掘在变电站设备运维中的应用[J]. 电力大数据，2019（11）.
[2]张增敏. 数据挖掘技术在变电站设备及缺陷管理系统中的应用[D].
关键词：数据挖掘;变电站;设备运维;应用
引言：
大互联网时代，电子产品的普及、运用以及互联网的普及给人们的生活带来了极大的便利，不仅仅是对于学生查询资料而言，还是对于许久未见的家人通话、视频聊天而言，又或者是对于无聊闲暇时间运用互联网进行消遣的人而言，以及对于日常需要处理多重数据或者多资料需要处理的技术工作人员而言，互联网都大大便利了人们的生活。因此在变电站设备运维的过程中，需要处理、解决的数据都是庞大而又复杂的，尝尝造成数据误差、处理起来好费时间长、多以及未能充分利用数据造成的变电站设备运维过程中的失误等等问题，而数据挖掘有助于高效、便捷地处理好数据以及智能化变电站设别运维中的应用，进行变电站的设备运维中的业务决策。
一、数据挖掘概述
只有更好的了解清楚数据挖掘的具体内容，才可以更好的处理好变电站设备运维中的数据运用。
（一）数据挖掘的概述
数据挖掘是大时代下为处理大量、庞大的数据信息，挖掘潜藏在数据下的信息所应运而生的新时代产物。数据挖掘是指通过输入、记录复杂、庞大的数据，通过互联网平台，进行统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、过去的经验法则和模式识别对变电站设备运维过程中出现的问题进行处理、分析，识别，挖掘其中潜藏的信息，助力变电站设备运维，进行中指导变电站巡视工作、进行变电站缺陷预测管理以及进行带电网停电承载力分析，推动数据进行进一步处理。
（二）数据挖掘的优势
大数据时代，互联网普及率大大提高为变电站设备运维过程中的工作效率。数据挖掘将变电站在设备运维中出现的数据，例如设备压力指数、动作次数以及电台电流指数等等数据进行分析梳理，不仅有助于提高变电站设备运维的工作效率，提高变电站设备运维过程中的业务能力，方便进行下一步的决策，提高变电站设备运维的工作进程，避免变电站设备运维的“孤岛化”，还有助于减轻变电站设备运维的数据处理工作人员的工作压力。并且，电网网络结构复杂多变，构成元素众多，在变电站巡视工作、缺陷预测管理一机电网停电承载力分析的过程中产生的大量数据的现状下，数据挖掘在变电站数据运维过程中起到的作用越发重要，为变电站设备运维的高效运行提供了有力的保障。
二、数据挖掘在变电站设备运维中的应用
了解清楚关于数据挖掘的概述与优势之后，应当借助数据挖掘助力变电站设备运维，智能化变电站设备运维。
（一）变电站巡视工作
在电力系统中，变电站是电力系统平稳、高效运行的重要节点。而依照国家电力标准的要求，进行变电站的巡视工作以及检查必定会产生大量复杂的数据，而将该类数据进行分析、归类、处理，纯人工处理必然要经过一段较为冗长的时间，并且纯人工记忆、比较这些数据也需要大量的、高效的脑容量，因此利用数据挖掘有助于高效处理变电站巡视工作过程中产生的大量繁杂的数据，进行数据分析，将资料中存在变数、不稳定的、不合格的数据进行筛选出来，这样子的工作方式有效、快速检查出變电站设备运维中存在的问题。并且，数据挖掘还可以将变电站巡视工作中产生的数据进行大量存档，以便不时之需的时候需要运用。
（二）缺陷预测管理
对于变电站设备运维中出现的缺陷、漏洞预测的过程中，也需要对大量的数据进行分析，例如：变电站设备中原有的资产信息、设备运行数据、设备缺陷预测管理数据等等多个大量复杂的数据，并且在这类数据中，往往存在许多重复、错误的数据，因此只靠技术人员对该类数据进行分析、归类、处理，进行缺陷管理预测是一项巨大的工程。并且传统的缺陷预测一般都是在数据出来之后进行的预测，不仅需要一定的时间进行预测，还需要大量的人力进行数据对比才可以找打变电站设备中是否存在缺陷。但数据挖掘有助于在周期性的变电站设备运维中更高效、准备的进行变电站的设备缺陷预测，提高了工作效率与工作质量。
（三）电网停电承载力
随着大数据的逐渐普及，电力的使用在我们的日常生活中，变得更加重要。因此在周期性的停电、断电运营、维修电子设备的过程中，需要进行数据分析，探析该运营维护的过程中需要的电力设备以及电子网，但该类数据庞大，纯靠人工进行必然是复杂的，但数据挖掘有助于借用情报检索、借助前人的经验进行有效分析。
三、结束语
随着云计算应用的发展，数据挖掘在变电站设备运维中的应用也逐渐显得更加频繁、重要起来。并且随着数据挖掘在变电站设备运维中的有效运用，有助于有效的提高技术工作人员的工作效率与工作质量，提高工作数据分析的准确率。
参考文献
[1]张萌. 数据挖掘在变电站设备运维中的应用[J]. 电力大数据，2019（11）.
[2]张增敏. 数据挖掘技术在变电站设备及缺陷管理系统中的应用[D].