電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)試卷及答案考試時長：120分鐘滿分：100分題型分值分布-單選題（10題，每題2分，共20分）-填空題（10題，每題2分，共20分）-判斷題（10題，每題2分，共20分）-簡答題（3題，每題4分，共12分）-應(yīng)用題（2題，每題9分，共18分）總分：100分一、單選題（每題2分，共20分）1.電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘中，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏模式的方法屬于（）。A.描述性分析B.預(yù)測性分析C.診斷性分析D.規(guī)范性分析（參考答案：A）2.在電力負(fù)荷預(yù)測中，時間序列模型ARIMA的適用場景是（）。A.具有明顯周期性的數(shù)據(jù)B.純隨機(jī)數(shù)據(jù)C.確定性函數(shù)數(shù)據(jù)D.空間分布數(shù)據(jù)（參考答案：A）3.電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)中，用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.方差B.均值C.中位數(shù)D.算術(shù)平均數(shù)（參考答案：A）4.在聚類分析中，K-means算法的缺點(diǎn)是（）。A.對初始聚類中心敏感B.無法處理高維數(shù)據(jù)C.計(jì)算效率低D.只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)（參考答案：A）5.電力系統(tǒng)故障診斷中，異常檢測算法的目的是（）。A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的正常模式B.提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征C.識別數(shù)據(jù)中的異常行為D.降低數(shù)據(jù)維度（參考答案：C）6.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括（）。A.刪除缺失值B.均值填充C.回歸填充D.主成分分析（參考答案：D）7.電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)中，用于評估分類模型性能的指標(biāo)是（）。A.決定系數(shù)B.AUC值C.均值絕對誤差D.相關(guān)系數(shù)（參考答案：B）8.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示（）。A.規(guī)則的置信度B.項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率C.規(guī)則的預(yù)測能力D.項(xiàng)集的獨(dú)立性（參考答案：B）9.電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中，最小二乘法的核心思想是（）。A.最大化似然函數(shù)B.最小化誤差平方和C.最大化熵值D.最小化絕對誤差和（參考答案：B）10.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示時間序列數(shù)據(jù)的圖表是（）。A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.熱力圖（參考答案：C）---二、填空題（每空2分，共20分）1.電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類算法包括______和______。（參考答案：決策樹、支持向量機(jī)）2.在時間序列分析中，ARIMA模型中的p、d、q分別代表______、______和______。（參考答案：自回歸階數(shù)、差分階數(shù)、移動平均階數(shù)）3.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，用于處理數(shù)據(jù)傾斜的方法是______。（參考答案：過采樣、欠采樣）4.聚類分析中，K-means算法的收斂條件是______。（參考答案：聚類中心不再變化）5.電力系統(tǒng)故障診斷中，常用的異常檢測算法有______和______。（參考答案：孤立森林、One-ClassSVM）6.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估模型泛化能力的指標(biāo)是______。（參考答案：交叉驗(yàn)證）7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度表示______。（參考答案：規(guī)則帶來的額外價值）8.電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中，最小二乘法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為______。（參考答案：min||Ax-b||2）9.數(shù)據(jù)可視化中，用于展示多維數(shù)據(jù)的圖表是______。（參考答案：平行坐標(biāo)圖）10.電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘中，常用的集成學(xué)習(xí)方法有______和______。（參考答案：隨機(jī)森林、梯度提升樹）---三、判斷題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)挖掘只能用于電力系統(tǒng)，無法應(yīng)用于其他領(lǐng)域。（×）2.ARIMA模型可以處理非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)。（√）3.K-means算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)量K。（√）4.異常檢測算法只能用于故障診斷，無法用于負(fù)荷預(yù)測。（×）5.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是同一概念。（×）6.支持向量機(jī)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（×）7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，頻繁項(xiàng)集的挖掘是基礎(chǔ)步驟。（√）8.最小二乘法可以處理線性回歸問題。（√）9.數(shù)據(jù)可視化只能使用二維圖表。（×）10.集成學(xué)習(xí)方法可以提高模型的魯棒性。（√）---四、簡答題（每題4分，共12分）1.簡述電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用場景。（參考答案：負(fù)荷預(yù)測、故障診斷、狀態(tài)估計(jì)、設(shè)備維護(hù)、能效優(yōu)化等）2.解釋數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性。（參考答案：消除噪聲、處理缺失值、降低維度、統(tǒng)一尺度，提高模型性能）3.比較決策樹和隨機(jī)森林的優(yōu)缺點(diǎn)。（參考答案：決策樹易過擬合，隨機(jī)森林魯棒性更強(qiáng)，但計(jì)算復(fù)雜度更高）---五、應(yīng)用題（每題9分，共18分）1.某電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)集包含電壓、電流、溫度等特征，現(xiàn)需預(yù)測未來1小時的負(fù)荷功率。請?jiān)O(shè)計(jì)一個基于時間序列分析的預(yù)測模型，并說明關(guān)鍵步驟。（參考答案：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗缺失值，標(biāo)準(zhǔn)化電壓和電流數(shù)據(jù)；-模型選擇：采用ARIMA模型，通過自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖確定p、d、q；-模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，評估AIC和BIC指標(biāo)；-模型驗(yàn)證：使用交叉驗(yàn)證評估泛化能力，預(yù)測未來負(fù)荷功率。）2.假設(shè)某變電站發(fā)生故障，運(yùn)行數(shù)據(jù)中出現(xiàn)異常電流波動。請?jiān)O(shè)計(jì)一個異常檢測算法，并說明如何定位故障設(shè)備。（參考答案：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：提取電流的時域特征（均值、方差、峰值）；-算法選擇：采用孤立森林算法，對電流數(shù)據(jù)進(jìn)行異常評分；-故障定位：篩選評分最高的異常數(shù)據(jù)，結(jié)合設(shè)備拓?fù)潢P(guān)系確定故障設(shè)備；-驗(yàn)證：對比實(shí)際故障記錄，調(diào)整算法參數(shù)提高檢測精度。）---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、單選題1.A（描述性分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式）2.A（ARIMA適用于周期性數(shù)據(jù)）3.A（方差衡量離散程度）4.A（K-means對初始聚類中心敏感）5.C（異常檢測用于識別異常行為）6.D（主成分分析是降維方法）7.B（AUC值評估分類性能）8.B（支持度表示項(xiàng)集頻率）9.B（最小二乘法最小化誤差平方和）10.C（折線圖展示時間序列）二、填空題1.決策樹、支持向量機(jī)2.自回歸階數(shù)、差分階數(shù)、移動平均階數(shù)3.過采樣、欠采樣4.聚類中心不再變化5.孤立森林、One-ClassSVM6.交叉驗(yàn)證7.規(guī)則帶來的額外價值8.min||Ax-b||29.平行坐標(biāo)圖10.隨機(jī)森林、梯度提升樹三、判斷題1.×（數(shù)據(jù)挖掘可應(yīng)用于多領(lǐng)域）2.√（ARIMA處理非平穩(wěn)序列）3.√（K-means需指定K值）4.×（異常檢測也可用于預(yù)測）5.×（標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化不同）6.×（支持向量機(jī)是監(jiān)督學(xué)習(xí)）7.√（頻繁項(xiàng)集是關(guān)聯(lián)規(guī)則基礎(chǔ)）8.√（最小二乘法用于線性回歸）9.×（可視化可用三維圖表）10.√（集成學(xué)習(xí)提高魯棒性）四、簡答題1.電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用場景包括：-負(fù)荷預(yù)測：基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來負(fù)荷，優(yōu)化發(fā)電計(jì)劃；-故障診斷：通過電流、電壓異常檢測設(shè)備故障；-狀態(tài)估計(jì)：利用測量數(shù)據(jù)估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)，提高精度；-設(shè)備維護(hù)：基于運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備壽命，減少停機(jī)時間；-能效優(yōu)化：分析運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出節(jié)能策略。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性：-消除噪聲：去除傳感器誤差，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；-處理缺失值：避免模型因缺失數(shù)據(jù)失效；-降低維度：減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度；-統(tǒng)一尺度：消除量綱差異，避免模型偏向某一特征；-提高模型性能：為后續(xù)算法提供高質(zhì)量輸入，提升預(yù)測精度。3.決策樹與隨機(jī)森林的比較：-決策樹：優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)，缺點(diǎn)是易過擬合；-隨機(jī)森林：優(yōu)點(diǎn)是魯棒性更強(qiáng)，抗噪聲能力更好，缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度更高，結(jié)果不易解釋。五、應(yīng)用題1.時間序列預(yù)測模型設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗缺失值，對電壓和電流進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；-模型選擇：采用ARIMA(p,d,q)模型，通過ACF和PACF圖確定參數(shù)；-模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，計(jì)算AIC和BIC選擇最優(yōu)參數(shù)；-模型驗(yàn)證：使用交叉驗(yàn)證評估模型泛化能力，預(yù)測未來1小時負(fù)荷功率；-結(jié)果優(yōu)化：若預(yù)測誤差較大，可嘗試差分或加入外部變量（如天氣）。2.異常檢測算法設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：提取電流的時域特征（均值、方差、峰值）；-算法選擇：采用孤立