山东电力高等专科学校电气自动化系《基于数据挖掘技术的电网故障诊断及追踪方法研究》获山东省教育厅立项，该课题致力于研究开发基于大数据平台以及数据挖掘技术的电网故障诊断系统：运用大数据平台在数据收集方面高效、稳定的能力，建立从变电站过程层直接收集故障信息的故障数据挖掘模型，并研究电网元件故障诊断及追踪方法。本课题将会在故障诊断领域以独到的见解开展一个全新的研究，极大提高电网故障元件诊断的效率及准确度。

该课题负责人为马志广、王磊，成员为王玉彬、郭婷、张彦、商玲玲等6人。计划开展两个层次的研究，第一层，数据的获取与传输方式的研究，使用更加先进的大数据集技术单独处理故障信息，并进一步探讨多数据源与故障诊断算法的结合方法，其目的是利用大数据集提供的知识发现机制（数据挖掘）对故障知识进行聚合，进而给上层的诊断程序更加稳定、快捷的数据接口；第二层，分布式环境下新型故障诊断及追踪方法的研究，结合大数据集的特点，设计一套能够融合多数据源的分布式诊断及追踪算法，分布式系统所拥有的高性能计算能力能够极大的提升复杂诊断程序的运行速度，多数据源融合的思想能够在报警信息缺失的情况下使诊断结果达到最优。两个层次的研究一是为了将故障诊断所需的各类数据整合到一个总体框架当中，避免故障诊断程序对其进行跨系统访问，进而提高整体的诊断效率；二是借助大数据集提供的分布式计算平台，将故障诊断方法与高性能计算相结合，保证系统能够在信息丢失以及复杂故障的情况下准确、迅速的查找出故障元件，真正担当起智能电网的“可自愈”功能实现的前期环节。