本文目录导读：
随着我国电力系统的快速发展，电力设备故障诊断问题日益突出，传统的故障诊断方法存在响应时间长、误诊率高、无法适应海量数据等特点，利用数据仓库与数据挖掘技术对电力系统故障进行诊断，具有重要的现实意义，本文以某电力公司为例，通过构建数据仓库，运用数据挖掘技术对电力系统故障进行诊断，以提高故障诊断的准确性和效率。
数据仓库构建
1、数据来源
本文以某电力公司为研究对象，收集了该公司近三年的电力系统运行数据，包括设备运行参数、故障记录、维护记录等。
2、数据预处理
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（1）数据清洗：对原始数据进行去重、填补缺失值、去除异常值等操作，确保数据质量。
（2）数据集成：将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据转换：将数值型数据转换为离散型数据，便于后续数据挖掘。
3、数据仓库设计
（1）实体-关系模型：根据数据特点，设计实体-关系模型，包括设备、故障、维护等实体及其关系。
（2）数据仓库结构：采用星型模型和雪花模型，将实体、维度和事实表进行组织。
（3）数据仓库实现：利用SQL Server等数据库管理系统，实现数据仓库的存储和管理。
数据挖掘技术
1、故障特征提取
（1）统计特征：计算设备运行参数的均值、标准差、最大值、最小值等统计特征。
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（2）时序特征：分析设备运行参数的时间序列变化，提取时序特征。
（3）关联规则挖掘：利用Apriori算法挖掘设备运行参数之间的关联规则。
2、故障分类
（1）K-means聚类：根据故障特征，将故障分为若干类别。
（2）决策树：根据故障特征，构建决策树模型，对故障进行分类。
3、故障预测
（1）时间序列预测：利用ARIMA模型，对设备运行参数进行预测。
（2）回归分析：利用线性回归、支持向量机等回归分析方法，预测设备故障发生的可能性。
实验结果与分析
1、故障诊断准确率
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通过对比传统故障诊断方法与基于数据仓库与数据挖掘技术的故障诊断方法，实验结果表明，本文提出的故障诊断方法在准确率方面具有显著优势。
2、故障诊断效率
与传统故障诊断方法相比，本文提出的故障诊断方法在处理海量数据时，具有更高的效率。
3、故障预测准确性
通过对比不同故障预测模型的预测结果，实验结果表明，本文提出的故障预测方法具有较高的准确性。
本文以某电力公司为例，通过构建数据仓库，运用数据挖掘技术对电力系统故障进行诊断，实验结果表明，本文提出的故障诊断方法在准确率和效率方面具有显著优势，可以进一步优化数据仓库和数据挖掘算法，提高故障诊断和预测的准确性。
标签： #数据仓库与数据挖掘课程设计论文及源码
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