随着我国配电网规模的不断扩大,配电网设备数量也日益增多,为了降低配电网设备的管理难度,增强配电网设备运行时缺陷和故障的快速查找及分析定位的能力,各种信息化、智能化系统已在配电网中得到广泛应用。各系统存储并记录了大量配电网设备的各类运行数据,数据中包含了设备运行状态和运行趋势的规律。充分挖掘数据中隐含的规律信息,将为配电网设备运维提供有力的支持。大数据技术发展日益成熟,研究利用大数据技术开展配电网设备信息的收集、挖掘、分析、归类和整理可以帮助管理人员进行高效、快捷的运维决策。基于此,本文研究了利用大数据技术对配网设备缺陷进行识别的方法,具体研究内容如下:首先针对不同形式的配电网设备数据采用了不同的收集方案,对以数据库形式存储的数据利用专用导入导出工具进行获取,Web形式的数据采用网络爬虫技术进行获取。其次对采集到的数据进行匹配、分类处理及优化,特别针对开关变位信号选择了贝叶斯网络算法以及多项式朴素贝叶斯算法进行信号误发概率预测,同时构建配网运行信号的数据模型,优化后得到较好的预测效果。最后通过对配网设备缺陷信号数据标签化处理对设备缺陷进行画像并构建了预测模型和基于大数据的配网信号精准识别系统。从系统使用前后的效果对比来看,系统具有一定的工程实用价值。本文基于大数据的思想,从海量配网设备数据中挖掘、提炼有效信息,开发适用于配电网设备缺陷识别的应用系统,提高了配电网运行的可靠性和管理效率,为配网设备缺陷的分析和识别提供了新的思路。