摘要：本文的主要研究目的是探究文本挖掘技術在電力數據中的應用場景,通過對電力設備運行過程中累計的缺陷數據進行分析應用,實現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。本文首先構建了電力設備專業詞庫,詞庫來源主要包含電力行業常用詞匯、南方電網設備類別詞匯和缺陷數據特征詞匯。其次對非結構化的缺陷文本數據,如:缺陷表象、缺陷原因及缺陷類型等數據,結合已構建的專業詞庫進行分詞,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據庫中查詢層發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,成功實現了輸入缺陷處理措施的推薦,且根據專家判斷該措施可以實現這類缺陷的消缺。