变电站作为电力系统的主要组成部分,其是否能够正常稳定的运行对整个系统来说是至关重要的。变电站设备及缺陷管理系统就是为加强变电站的管理质量、保障其安全稳定的运行而开发设计的。系统在运行过程中势必会产生大量的设备运行及设备缺陷管理等方面的数据,如何将这些海量数据当中有用的信息挖掘出来,形成有用的信息资源帮助管理人员预见性的对设备进行良好的管理正是本文要做的主要内容。本文在分析和论述变电站缺陷数据特点及数据挖掘技术基本概念的基础上,深入研究了如何将数据挖掘技术应用到变电站设备缺陷预测当中,在变电站设备及缺陷管理系统的基础上设计了变电站设备缺陷数据挖掘系统。文中首先介绍了变电站的类型及设备和变电站设备及缺陷管理系统的主要组成部分。接着在论述数据挖掘技术的基本概念和数据挖掘一般过程的基础上,确定了设备缺陷数据挖掘系统的实现过程为:数据预处理、数据挖掘和数据挖掘结果显示。结合高压供电局信息中心关系数据库系统,详细分析了数据库中有关缺陷数据的特点,给出了适合变电站缺陷数据特征的数据预处理的一系列方法。在分析数据挖掘基本模型的基础上,提出了将多元线性回归数据挖掘模型运用到变电站设备缺陷预测当中。本文利用J2EE和JSP的强大功能,采用B/S结构,设计了变电站设备缺陷数据挖掘系统的总体框架并且实现了数据预处理模块、数据挖掘模块和数据挖掘结果显示模块,将其融合到变电站设备及缺陷管理系统当中。B/S结构提供了一个跨平台的简单一致的应用环境,这很好的满足了高压供电局将多个系统集成到一个大系统当中的实际应用的需求,并且使系统具有良好的稳定性和可扩展性。