國際大電網會議（CIGRE）作為全球電力系統領域最具影響力的非政府性國際組織之一，長期致力于推動電力技術與系統的研究與發展。隨著電力系統數字化、智能化轉型的加速，海量數據從發電、輸電、變電、配電及用電各環節不斷產生。對此，CIGRE通過其專門的工作組和學術出版物，對應用于電力系統及電力設備的數據挖掘與分析體系給出了系統性的定義和框架性指導。

CIGRE將電力系統中的數據挖掘定義為：一個從電力系統運行、設備監測、市場交易、用戶用電等環節產生的大規模、多類型、實時或歷史數據中，通過特定的算法與模型，自動或半自動地提取出隱含的、先前未知的、具有潛在價值的知識、模式、規律或關聯關系的過程。其核心目標并非簡單的數據查詢或報表生成，而是實現更深層次的“知識發現”，以支撐更智能的決策。

對于該體系的構成，CIGRE的視角通常涵蓋以下幾個關鍵層面：

1. 數據源與特性：體系的基礎是多元化的數據源，包括SCADA系統、廣域測量系統（WAMS）、設備在線監測（如變壓器DGA、局部放電）、高級計量架構（AMI）、氣象數據、地理信息系統（GIS）以及市場與管理數據。這些數據具有典型的“5V”特征：體量大（Volume）、類型多（Variety）、速度快（Velocity）、價值密度低（Value）及真實性挑戰（Veracity）。

1. 核心方法學：數據挖掘與分析所采用的技術方法是體系的核心引擎。CIGRE關注的方法主要包括：

• 描述性分析：對系統狀態和設備健康進行可視化與概括性統計。

• 診斷性分析：探究事件或異常的根本原因，例如故障溯源。

• 預測性分析：利用時間序列分析、機器學習（如回歸、支持向量機、隨機森林）及深度學習模型，對負荷、新能源出力、設備故障風險、系統穩定性等進行前瞻性預測。

• 規范性分析：在預測基礎上，提供優化的決策建議，如預防性維護策略、電網運行方式優化、需求側響應方案等。

• 具體技術涉及聚類分析（用于負荷模式識別或設備狀態分組）、分類與異常檢測（用于故障診斷）、關聯規則挖掘（分析運行參數間的隱含關系）等。

1. 核心應用領域：CIGRE定義的體系強烈聚焦于解決電力工程的實際挑戰，主要應用方向包括：

• 設備健康管理與狀態檢修：通過挖掘設備監測數據，評估其健康指數，預測剩余壽命，實現從定期檢修到狀態檢修的轉變。

• 電網運行狀態評估與安全預警：分析廣域測量數據，實時評估系統穩定裕度，識別薄弱環節，預警潛在的安全風險。

• 負荷與新能源預測：提升短期、超短期負荷預測以及風電、光伏發電功率預測的精度，保障電網平衡與經濟調度。

• 資產管理優化：基于數據分析，優化電網資產的規劃、投資、維護與退役策略。

• 用戶行為分析與增值服務：挖掘用電數據，細分用戶群體，支持能效管理、需求響應和個性化服務。

1. 支撐體系與挑戰：CIGRE同樣強調實現有效數據挖掘所需的支撐條件，包括：強大的數據集成與治理平臺、高性能計算能力、領域知識與數據科學的跨學科融合、隱私與信息安全保護、以及成果的可解釋性與工程實用性。報告中也指出面臨的挑戰，如數據質量不一、模型泛化能力、在安全苛求系統中的可靠集成，以及專業人才的短缺。

CIGRE所定義的電力系統數據挖掘與分析體系，是一個以電力領域知識為引導，以多元異構數據為基礎，以先進數據分析方法為工具，以提升電網安全、可靠、經濟、高效運行為目標的系統性工程。它不僅是技術工具的集合，更是一種驅動電力系統規劃、運行、維護和管理模式變革的方法論。CIGRE的相關工作為全球電力企業、研究機構構建和實施數據驅動戰略提供了重要的理論依據和實踐框架。