针对电网频率的相关研究在电力系统分析领域具有重要价值,它体现电网中有功功率的供需平衡状况,频率稳定性很大程度上决定了电能质量。关于广域电网频率分布特性的研究已经取得一些重要成果,但是大部分研究是建立在传统电力系统理论模型之上的仿真分析,基于实际电网数据的研究还没有引起人们的足够重视。随着智能电网的逐步普及和升级改造,现代电力系统中积累了许多电网数据,从这些庞杂电力数据中发现有用的信息,具有重要研究价值。目前,数据挖掘技术已经得到长足发展,广泛应用于在生产、生活的诸多领域,世界各国都对数据挖掘技术投入了大量的研发资源。随着信息时代的来临,大数据分析的重要性也越来越受到我国各行各业的重视。在电力行业应用数据挖掘技术,使得海量电网数据发挥其重要作用,已经成为当前电力系统研究领域的一个重要发展方向。得益于同步向量测量单元的有效应用,现在人们可以比较准确地获取电力系统的数据信息,这些数据反映了电力系统的运行情况。鉴于频率在电力系统中的重要价值,本文基于数据挖掘技术对广域电网频率分布特性进行了研究。主要工作有以下几个方面:(1)基于时间序列数据挖掘技术,采用时序模型分析方法,对该广域电网频率数据进行了建模分析,为传统电力系统仿真模型的参数修正、模型构建等提供重要参考。同时也发现了广域电网频率分布的差异性特征以及时序模式。(2)使用互相关函数分析方法,直观明晰地发现广域电网频率分布的时空特性,验证了在电网频率数据分析中应用时间序列数据挖掘技术的可行性及有效性。(3)采用数据挖掘常用的KNN分类(K-Nearest Neighbor Classification)算法,成功对该广域电网中的各节点频率数据进行了分类,最终以图像形式展现了电网频率分布特性。向读者展示了数据挖掘的完整流程,对该技术在电网毫米级频率数据分析中的应用推广有一定的参考价值。