配电网作为电力系统的重要组成部分，其稳定性和可靠性对于保障社会经济发展至关重要。随着电网规模的不断扩大和运行环境的日益复杂化，配电网故障诊断的难度和重要性也随之增加。单一的数据挖掘方法在处理配电网故障诊断问题时存在诸多不足，例如容错性差、诊断速度不高等问题。为了克服这些缺陷，提出了基于混合数据挖掘方法的新型配电网故障诊断技术，该技术结合了粗糙集理论和人工神经网络的优点，使得故障诊断不仅准确而且效率高。
数据挖掘技术是人工智能与数据库技术相结合的产物，它能够从大量数据中提取隐藏的知识，具有广泛的应用前景。在配电网故障诊断领域，数据挖掘可以挖掘故障信息中的潜在模式，预测故障发生的情况，辅助工作人员快速识别故障，保证电力系统的安全稳定运行。数据挖掘涉及的方法多样，如神经网络、遗传算法、粗糙集方法、决策树方法、统计分析方法、模糊集方法等。
粗糙集理论是一种有效的处理不精确和不确定数据的数学工具，它能够通过属性约简算法对数据进行简化和优化。在配电网故障诊断中，粗糙集理论被用于对原始故障数据进行预处理，通过约简去掉冗余的属性，精简规则集，从而减少信息表达的属性数量。这样做的好处是，能够在不丢失关键信息的前提下，简化神经网络的结构，缩短训练时间，并提高泛化能力。
人工神经网络是一种模仿人脑结构和功能的信息处理系统，具有学习、记忆、泛化等能力，非常适合用于模式识别、数据分类等任务。在配电网故障诊断中，神经网络可以利用粗略集理论得到的规则集进行学习训练，使得故障诊断的过程更加准确和高效。尤其是对于复杂的配电网结构，神经网络能够实现快速响应和准确诊断。
此外，决策表的属性约简算法也是粗略集理论中的一个重要部分，该算法能够帮助确定决策表中的关键属性，进而优化决策过程。在配电网故障诊断中，决策表属性约简算法能够有效地识别出对故障分类有决定性影响的属性，从而提高诊断的准确性和效率。
本文所述的基于混合数据挖掘方法的配电网故障诊断技术，通过粗糙集理论和人工神经网络的结合使用，不仅提升了故障诊断的准确性，还减少了诊断所需的时间，具有很强的实用价值。在实际应用中，通过实例验证了该方法的有效性，表明了混合数据挖掘方法在配电网故障诊断中的巨大潜力和优势。
基于混合数据挖掘方法的配电网故障诊断技术综合了粗糙集和人工神经网络的各自优势，有效克服了单一数据挖掘方法的不足，为配电网故障诊断提供了新的思路和技术手段。随着智能电网和大数据时代的来临，这种基于混合数据挖掘的故障诊断技术将有更广阔的应用空间和发展前景。
