电力系统运行数据挖掘技术试卷及答案

电力系统运行数据挖掘技术试卷及答案考试时长：120分钟满分：100分题型分值分布-单选题（10题，每题2分，共20分）-填空题（10题，每题2分，共20分）-判断题（10题，每题2分，共20分）-简答题（3题，每题4分，共12分）-应用题（2题，每题9分，共18分）总分：100分一、单选题（每题2分，共20分）1.电力系统运行数据挖掘中，用于发现数据中隐藏模式的方法属于（）。A.描述性分析B.预测性分析C.诊断性分析D.规范性分析（参考答案：A）2.在电力负荷预测中，时间序列模型ARIMA的适用场景是（）。A.具有明显周期性的数据B.纯随机数据C.确定性函数数据D.空间分布数据（参考答案：A）3.电力系统运行数据中，用于衡量数据离散程度的统计量是（）。A.方差B.均值C.中位数D.算术平均数（参考答案：A）4.在聚类分析中，K-means算法的缺点是（）。A.对初始聚类中心敏感B.无法处理高维数据C.计算效率低D.只能处理数值型数据（参考答案：A）5.电力系统故障诊断中，异常检测算法的目的是（）。A.发现数据中的正常模式B.提取数据中的关键特征C.识别数据中的异常行为D.降低数据维度（参考答案：C）6.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除缺失值B.均值填充C.回归填充D.主成分分析（参考答案：D）7.电力系统运行数据中，用于评估分类模型性能的指标是（）。A.决定系数B.AUC值C.均值绝对误差D.相关系数（参考答案：B）8.在关联规则挖掘中，支持度表示（）。A.规则的置信度B.项集出现的频率C.规则的预测能力D.项集的独立性（参考答案：B）9.电力系统状态估计中，最小二乘法的核心思想是（）。A.最大化似然函数B.最小化误差平方和C.最大化熵值D.最小化绝对误差和（参考答案：B）10.在数据可视化中，用于展示时间序列数据的图表是（）。A.散点图B.饼图C.折线图D.热力图（参考答案：C）---二、填空题（每空2分，共20分）1.电力系统运行数据挖掘中，常用的分类算法包括______和______。（参考答案：决策树、支持向量机）2.在时间序列分析中，ARIMA模型中的p、d、q分别代表______、______和______。（参考答案：自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数）3.数据预处理中，用于处理数据倾斜的方法是______。（参考答案：过采样、欠采样）4.聚类分析中，K-means算法的收敛条件是______。（参考答案：聚类中心不再变化）5.电力系统故障诊断中，常用的异常检测算法有______和______。（参考答案：孤立森林、One-ClassSVM）6.数据挖掘中，用于评估模型泛化能力的指标是______。（参考答案：交叉验证）7.关联规则挖掘中，提升度表示______。（参考答案：规则带来的额外价值）8.电力系统状态估计中，最小二乘法的数学表达式为______。（参考答案：min||Ax-b||²）9.数据可视化中，用于展示多维数据的图表是______。（参考答案：平行坐标图）10.电力系统运行数据挖掘中，常用的集成学习方法有______和______。（参考答案：随机森林、梯度提升树）---三、判断题（每题2分，共20分）1.数据挖掘只能用于电力系统，无法应用于其他领域。（×）2.ARIMA模型可以处理非平稳时间序列数据。（√）3.K-means算法需要预先指定聚类数量K。（√）4.异常检测算法只能用于故障诊断，无法用于负荷预测。（×）5.数据预处理中，标准化和归一化是同一概念。（×）6.支持向量机是一种无监督学习算法。（×）7.关联规则挖掘中，频繁项集的挖掘是基础步骤。（√）8.最小二乘法可以处理线性回归问题。（√）9.数据可视化只能使用二维图表。（×）10.集成学习方法可以提高模型的鲁棒性。（√）---四、简答题（每题4分，共12分）1.简述电力系统运行数据挖掘的主要应用场景。（参考答案：负荷预测、故障诊断、状态估计、设备维护、能效优化等）2.解释数据预处理在数据挖掘中的重要性。（参考答案：消除噪声、处理缺失值、降低维度、统一尺度，提高模型性能）3.比较决策树和随机森林的优缺点。（参考答案：决策树易过拟合，随机森林鲁棒性更强，但计算复杂度更高）---五、应用题（每题9分，共18分）1.某电力系统运行数据集包含电压、电流、温度等特征，现需预测未来1小时的负荷功率。请设计一个基于时间序列分析的预测模型，并说明关键步骤。（参考答案：-数据预处理：清洗缺失值，标准化电压和电流数据；-模型选择：采用ARIMA模型，通过自相关图和偏自相关图确定p、d、q；-模型训练：使用历史数据训练模型，评估AIC和BIC指标；-模型验证：使用交叉验证评估泛化能力，预测未来负荷功率。）2.假设某变电站发生故障，运行数据中出现异常电流波动。请设计一个异常检测算法，并说明如何定位故障设备。（参考答案：-数据预处理：提取电流的时域特征（均值、方差、峰值）；-算法选择：采用孤立森林算法，对电流数据进行异常评分；-故障定位：筛选评分最高的异常数据，结合设备拓扑关系确定故障设备；-验证：对比实际故障记录，调整算法参数提高检测精度。）---标准答案及解析一、单选题1.A（描述性分析用于发现数据模式）2.A（ARIMA适用于周期性数据）3.A（方差衡量离散程度）4.A（K-means对初始聚类中心敏感）5.C（异常检测用于识别异常行为）6.D（主成分分析是降维方法）7.B（AUC值评估分类性能）8.B（支持度表示项集频率）9.B（最小二乘法最小化误差平方和）10.C（折线图展示时间序列）二、填空题1.决策树、支持向量机2.自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数3.过采样、欠采样4.聚类中心不再变化5.孤立森林、One-ClassSVM6.交叉验证7.规则带来的额外价值8.min||Ax-b||²9.平行坐标图10.随机森林、梯度提升树三、判断题1.×（数据挖掘可应用于多领域）2.√（ARIMA处理非平稳序列）3.√（K-means需指定K值）4.×（异常检测也可用于预测）5.×（标准化和归一化不同）6.×（支持向量机是监督学习）7.√（频繁项集是关联规则基础）8.√（最小二乘法用于线性回归）9.×（可视化可用三维图表）10.√（集成学习提高鲁棒性）四、简答题1.电力系统运行数据挖掘的主要应用场景包括：-负荷预测：基于历史数据预测未来负荷，优化发电计划；-故障诊断：通过电流、电压异常检测设备故障；-状态估计：利用测量数据估计系统状态，提高精度；-设备维护：基于运行数据预测设备寿命，减少停机时间；-能效优化：分析运行数据，提出节能策略。2.数据预处理的重要性：-消除噪声：去除传感器误差，提高数据质量；-处理缺失值：避免模型因缺失数据失效；-降低维度：减少特征数量，降低计算复杂度；-统一尺度：消除量纲差异，避免模型偏向某一特征；-提高模型性能：为后续算法提供高质量输入，提升预测精度。3.决策树与随机森林的比较：-决策树：优点是可解释性强，缺点是易过拟合；-随机森林：优点是鲁棒性更强，抗噪声能力更好，缺点是计算复杂度更高，结果不易解释。五、应用题1.时间序列预测模型设计：-数据预处理：清洗缺失值，对电压和电流进行标准化；-模型选择：采用ARIMA(p,d,q)模型，通过ACF和PACF图确定参数；-模型训练：使用历史数据训练模型，计算AIC和BIC选择最优参数；-模型验证：使用交叉验证评估模型泛化能力，预测未来1小时负荷功率；-结果优化：若预测误差较大，可尝试差分或加入外部变量（如天气）。2.异常检测算法设计：-数据预处理：提取电流的时域特征（均值、方差、峰值）；-算法选择：采用孤立