电力系统中的数据挖掘技术是指应用数据挖掘技术对电力系统运行中产生的大量数据进行分析处理和知识发现的过程。随着科技水平的提高和发展，数据库技术越来越多地应用在各行各业中。电力系统作为国家的重要能源部门，在社会日常生产中具有不可替代的作用，其能否安全运行将直接影响社会的各行各业能否正常运作。因此，确保电力系统的安全运行变得至关重要。对电力系统的运行状态进行实时监控、对运作性能进行查看分析和综合评估、对电力设备的故障进行分析、诊断以及维修等任务已经变得越来越不可缺少。
数据挖掘技术可以挖掘出许多有用的数据和数据模型，根据挖掘出来的有效信息，可以做出高效的决策。数据挖掘是指从海量数据中找出隐藏的、有用的数据模型的过程。它涉及对数据进行多次分析处理和挖掘，找出其中隐含的、有用的信息，然后进一步把信息模型化。数据挖掘技术与已有的数据分析方式的主要区别在于发现数据关系时所使用的方法不同。已有数据分析方式主要使用基于验证、分析的方法，而数据挖掘使用的是基于发现的方法。数据挖掘采用特有的挖掘算法来分析出数据之间的关系。
数据挖掘技术的背景知识包括了其定义、常用算法及模型等，以及其在电力系统中的主要应用。数据挖掘技术近年来随着数据仓库和统计学等技术水平的提高而出现，是一种多领域综合的、新型的数据处理技术。
数据挖掘的常用算法包括K-Means算法和C4.5算法等。K-Means算法是一个聚类算法，它接受的输入为k，根据数据的属性将数据划分为k个聚类，并根据各个聚类中数据的均值来获取数据中自然聚类的中心。它以数据来自于空间向量为前提，并以各个数据组的内部方差总和最小为目标。C4.5算法是一种分类决策树，由于ID3算法在实际应用中存在缺陷，因此提出了C4.5算法。C4.5算法可以用来处理数据集，并产生一棵决策树。
知识发现过程是指从数据集中发现知识的一个过程，它包括问题的认识和定义、数据集成和选择、数据变换和清理、算法选择和运行、模式评估。技术人员与问题领域人士一起深入地理解和分析问题，描述出可能的解决方案和对模型结果的评估方法。在文件或数据库中收集相关的数据，消除噪声和删除不同的数据，然后通过数据的聚集操作把数据变换为一种统一的形式，方便数据挖掘。通过问题的定义和数据的描述形式来确定挖掘算法，然后根据确定的挖掘算法从数据中找出模型。根据问题的某种兴趣度量找出真正有用的模型，并由问题的处理人来评价模型的符合度和高效性。
数据挖掘在电力系统中的应用主要包括对电力系统的运行状态进行实时监控，对运作性能进行查看分析和综合评估，对电力设备的故障进行分析、诊断以及维修。通过对数据的综合评估，可以对电力系统的运行状况做出更准确的判断和预测，从而提供有效的维护和管理决策支持，确保电力系统的安全稳定运行。
