摘要：本文的主要研究目的是探究文本挖掘技術在電力數(shù)據(jù)中的應用場景,通過對電力設備運行過程中累計的缺陷數(shù)據(jù)進行分析應用,實現(xiàn)缺陷處理措施的自動推薦,以提升檢修消缺的效率,降低工單化過程的時間成本。本文首先構(gòu)建了電力設備專業(yè)詞庫,詞庫來源主要包含電力行業(yè)常用詞匯、南方電網(wǎng)設備類別詞匯和缺陷數(shù)據(jù)特征詞匯。其次對非結(jié)構(gòu)化的缺陷文本數(shù)據(jù),如:缺陷表象、缺陷原因及缺陷類型等數(shù)據(jù),結(jié)合已構(gòu)建的專業(yè)詞庫進行分詞,提取出其中的關鍵字、并對關鍵程度進行排序。最后通過Simhash算法與漢明距離的計算在缺陷數(shù)據(jù)庫中查詢層發(fā)生過的相似度最高的缺陷,推薦其處理措施作為本條缺陷的參考。本文應用上述方法,成功實現(xiàn)了輸入缺陷處理措施的推薦,且根據(jù)專家判斷該措施可以實現(xiàn)這類缺陷的消缺。