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现有的不良数据状态估计存在很多的弊端，应用数据挖掘的方法，使用SCADA数据库中的数据对不良数据进行估计。首先应用分类树方法，按照网络的运行模式与时间分类形成树，把SCADA数据库分成子数据库，提高运算速度。然后使用近邻法则对不良数据进行估计，最后应用IEEE-14标准节点翻络仿真生成150组数据，从中随机抽取20组作为测试数据人工插入故障点进行检验。理论分析和实际算例表明，该算法精度高，程序简单，便于在线计算，同时可实现多点故障数据估计。