本文主要介绍了一套基于数据挖掘技术的计量装置在线监测与智能诊断系统的研发与应用。该系统的目的在于提升现场计量装置、采集设备以及配电网运行监测的实时性，并增强对用户用电行为异常的分析准确性。通过使用数据挖掘工具，系统能够评估计量装置和采集设备的运行状态，同时对用户违约用电、窃电以及计量装置故障进行智能诊断。该系统采用SOA技术架构，并由异常指标专家库、实时监测与智能诊断以及WEB应用三个核心部分组成。该系统已经在安徽省电力公司试运行，为电网安全稳定运行、反窃电和降低计量偏差造成的舆情发挥了显著作用。
在具体实现方面，系统通过集成数据挖掘分析工具来处理实时采集的数据，利用算法进行事件判定，以此来实现对采集设备运行状态的评估与异常分析。系统的异常指标专家库部分是一个关键模块，它包含了大量的历史数据和经验规则，可以用来指导实时监测和智能诊断模块进行准确判断。实时监测与智能诊断模块则负责不断收集来自计量装置和采集设备的数据，并运用数据挖掘技术进行分析处理，对异常情况进行实时识别和报警。WEB应用模块则提供了一个用户界面，通过网络访问，管理人员能够方便地查看实时监测数据，诊断结果以及采取必要的措施。
通过该系统的实施，电力公司能够更有效地进行电网管理，实时监控电网状态，预防和及时响应各种可能的设备故障和异常用电行为。此外，系统还能够帮助电力公司进行电力市场的监管，及时发现和处理窃电行为，以及避免由于计量偏差引发的用户不满和舆情问题。
数据挖掘是该系统中最为核心的技术之一。它通过对大量的历史和实时数据进行分析，挖掘出有用的信息和知识，进而指导决策。具体来说，数据挖掘分析主要涉及以下几个方面：
1. 整体状态分析：通过分析计量装置的整体运行状态，对电网的运行质量进行评估。
2. 终端事件判定算法：通过特定算法来确定终端事件的发生，比如窃电行为的判断。
3. 异常指标专家库：包含对各种异常行为的识别规则和标准，有助于智能诊断的准确性。
4. 数据挖掘分析：应用统计分析、模式识别、机器学习等方法，从海量数据中发现规律、关联、异常和趋势。
5. SOA技术架构：面向服务的架构（SOA）允许系统灵活地添加、修改或删除组件，使得整个系统更加易于维护和升级。
系统的开发和应用对于电力行业而言具有重要的意义，不仅能够提高电网监控的效率和准确性，而且有助于电力公司更好地服务用户，保证电力供应的稳定性和安全性。同时，该系统的成功运行也提供了数据挖掘在智能电网领域应用的宝贵经验，对于其他行业在类似场景下的数据挖掘应用也具有一定的参考价值。
