在变电站设备运维中应用数据挖掘技术，是电力行业信息化和智能化管理的重要组成部分。数据挖掘利用计算机技术在大量数据中发现有用的信息，为决策提供支持。变电站设备运行状态的监控、故障预测与诊断，乃至运维的优化管理都依赖于数据挖掘技术的有效运用。
在变电站中，设备缺陷管理是确保设备高效稳定运行的关键环节。设备缺陷数据挖掘系统是面向变电站运维的一个智能化工具，它依托于现代计算机技术的强大计算能力，能够从复杂的数据集合中识别出有价值的信息，辅助运维人员更好地理解设备的运行状态和可能的缺陷风险。
设备及缺陷管理系统是数据挖掘系统的基础。该系统包含的七个部分各自承担着不同的功能模块，涵盖了从系统权限管理到设备缺陷数据挖掘等多个层面。其中，设备缺陷数据挖掘部分是整个系统的核心，它通过数据预处理、数据挖掘和数据挖掘结果显示这三个模块，最终向运维管理人员提供设备缺陷预测和分析信息。
设备缺陷数据的特点主要包括数据量大、数据质量差和数据种类多。变电站内的SCADA系统、工作票操作票系统和人事管理系统等会生成大量数据，这些数据来源广泛。但同时，数据质量往往不高，存在不规范性、二义性、重复性和不完整性等问题。此外，数据类型多样，包括设备管理、运行和缺陷信息等，内容繁多且复杂。
数据选择是进行数据挖掘前的一个重要步骤，需要从众多数据中筛选出真正有价值的信息。它涉及属性选择和数据抽样，即选择与处理任务相关的数据域和数据记录。例如，从设备运行数据库中筛选出与缺陷相关的记录，以便进一步的分析处理。
利用数据挖掘技术进行设备缺陷的分析，可以实现对设备缺陷的早期发现和预测。通过对历史故障前后负荷、功率、电流、电压、操作情况、设备状态及气象信息等内外部因素进行整合和比对，可以进行聚类和分类处理，进而关联分析及规律发现，建立多元回归模型或采用机器学习算法进行故障预测。
数据挖掘在变电站运维中的应用，不仅可以提高设备缺陷预测的准确性，还可以帮助运维人员有效避免停电故障，减少经济损失，提高整个电网的安全性、可靠性和经济效益。通过数据挖掘技术，能够加深对设备缺陷成因和规律的理解，从而在实际运维工作中作出更为科学和合理的决策。
