中國經濟發展迅速，對電力的需求不斷增加，電力供應的可靠性已成為一項重要任務。前，由于公用事業主要依靠電纜為用戶供電，因此評估這些電纜的狀況變得越來越重要。項任務不僅可以確保電源的可靠性，還可以節省資金。力電纜的評估基于大數據的收集，處理和分析，以便為評估電力電纜的狀況提供基礎。

　　
　　數據CLC代碼：TM76：物品代碼：A文章：1009-914X（2016）15-0118-01引言隨著國家社會經濟的快速發展，社會對電力的需求也在增加。纜越大，輸送電力的主要手段，但為了確保電力供應的可靠性，必須以高效和精確的方式了解電纜的狀況，以便收集，處理和電纜數據的分析成為評估電纜狀況的重要任務。前，隨著數據庫技術的不斷發展和數據庫管理系統的不斷應用，數據庫中存儲的數據量也大大增加：一個集合，一個精確的數據處理和分析已成為保證電源可靠性的重要保證。而，面對如此大的數據庫，難以更有效地處理以獲得更準確和可靠的信息。前，用于大數據處理的軟件相對較少。前使用的數據挖掘工具的局限性主要是無法提取大數據隱藏的大量信息。些信息可以更好地幫助用戶做出決策，解決實際問題并滿足他們的需求。據挖掘的基本概念數據挖掘是指隱藏知識的提取和從大數據中獲取的價值。據挖掘有一定的規則，涉及數據庫中的特定關系，它代表有價值的信息，因此可以為業務決策，市場規劃和財務預測做出決策。應的基礎。生活中，我們經常根據數據找到計劃，例如，超市的營銷部門從超市收到海量數據。許多父親去超市買啤酒時，他們一起買尿布，以便超市喝啤酒。裝層將有助于購買。市通過利用大數據發現新知識和法律，然后將其應用于現實世界的實踐，以便為人們提供更好的數據。據挖掘的數據挖掘技術主要分為以下幾種類型，包括數據庫類型分類，包括關系數據挖掘，面向對象數據挖掘，信息和其他數據庫，數據挖掘，交易數據庫，礦用電纜多媒體數據庫，演繹數據庫，歷史數據庫。據知識類型的分類，主要包括聚合規則，關聯規則，特征規則，時間序列規則，偏轉規則，分類規則等。據數據使用技術的分類，主要包括交互式數據挖掘，數據驅動提取，自發提取和查詢驅動提取。挖掘方法下，它基于數學理論，歸納挖掘和基于統計和挖掘集成模型的挖掘分為挖掘。據操作深度從淺層次開發數據涉及使用現有的數據庫管理系統進行查詢，檢索和報告，在線分析和處理數據結合多維和統計分析，也可作為決策的參考。據。深層次利用數據涉及利用數據庫的隱藏知識和內容。

　　力電纜數據處理電力電纜絕緣狀態的數據處理需要大量數據，包括三種類型的數據板數據，狀態監測數據和測試和維護數據。而，由于監視電力電纜數據的狀態是自動收集并實時傳輸的，因此可以在傳輸過程中傳輸數據。此，錯誤和錯誤的概率相對較大。分析數據之前必須正確。先對數據進行預處理，解決不一致性并找到空缺數據，這可以提高數據挖掘的相對高質量。數據預處理問題中，中心點數據的判斷是一個關鍵問題，中心點的確定可以消除孤立點數據。

　　據與中心的距離，可以評估隔離點并更好地預處理電纜數據。位值的處理也是可能的。據預處理對所有數據分析的準確性以及所有電力狀態數據的分析和預測都有很大影響。經網絡的數據挖掘歷史系列中的數據是隨時間變化的數據。們必須根據數據預測其變化規律，然后根據預測對其進行分類。電力電纜的大數據中，我們可以使用簡單的線性模型和正弦模型來預測數據的趨勢。后，由于預測結果，我們可以了解電纜的隔離狀態，然后根據神經網絡模型選擇合適的函數。后，使用弛豫優化算法來形成神經元的加權系數，并且一起驅動神經元的數量和加權系數以獲得最佳結果。于在線電纜檢測數據是實時的，因此數據量將隨著時間的推移而持續增長。為一般時間序列分析技術的結果，只能分析歷史數據并且連續累積一般時間序列的分析數據。且樣本數量的選擇也難以確定，大量將對分析速度產生影響，可能的結果不會很好。用決策樹來提取數據供電電纜的隔離狀態和故障的解釋對于電纜的安全操作非常重要。決策樹可以應用于確定電纜的絕緣狀態。力電纜在線和離線的實驗數據之間沒有很大的相關性。策子樹可以單獨形成，但子決策樹的綜合明顯相關，也就是說，兩個決策子樹具有共同的屬性。力電纜中的在線監測數據受到外部環境因素的強烈影響，并且沒有明確的絕緣解釋標準。

　　
　　據的分類必須根據經驗確定。策樹是數據挖掘中的一種新的分類計數，現在適用于各種域，但對于評估電力電纜的隔離狀態則相對較少，但這棵樹仍然是一種很好的功率讀數分類方法。纜的狀態仍然具有很大的優勢。據挖掘技術在能源領域的應用是一個復雜而典型的系統。年來，隨著自動化水平的不斷提高，系統的各個部門也實施了。置一個大型數據庫，其中包含有關網絡操作的信息。

　　
　　氣設備狀態信息，各種管理信息等，為了使用這個龐大的數據庫，就要充分利用數據分析數據。據挖掘技術主要應用于以下幾個方面：數據挖掘技術不僅可以在電壓控制中發揮很好的作用，而且還可以利用數據挖掘方法及時影響不同的數據挖掘技術。全球電力市場報價和購買系統的影響。析開閉的計劃因素。們還可以使用大數據的提取，回歸算法和神經網絡等不同算法以及歸納算法來獲取每個單元的開閉時間信息，利用然后將數據應用到電氣系統的故障中。診斷中。數據挖掘方法可以反映條件屬性集和時間動態變化對系統整體狀態的影響。
　　據挖掘技術還用于分析運行電氣組件的基本狀態，以及識別錯誤。們現在在評估電力電纜狀況方面的工作相對較少。在，我們中的許多人依靠經驗來判斷電纜狀況，但我們可以使用現代技術收集電纜數據，進行分析，然后更好地支持判斷。家的真實經驗感謝專家。論由于中國經濟的快速發展，公司對電力的需求不斷增加，這確保了電力供應的可靠性。纜的工作電纜的隔離狀態和許多因素，即電纜絕緣狀態的精確控制，對電纜的維護和使用至關重要。就是說，了解整個電力系統的電纜絕緣狀態非常重要。
　　日常生活中，電源線將包含大量數據。何分析數據，然后利用這些數據的分類技術挖掘建立相應的決策模型，然后，在收集新數據后，直接使用建立的模型來評估數據。別缺陷并確保整個電力系統的穩定性和可靠性。
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