设备的缺陷与制造质量，制造厂家装备水平，设计优化，安装工艺，运行环境，维护人员素质等各类因素有关，因此为达到缺陷管理的科学性，需要对其进行全方位数据的统计、登录；通过数据积累，建立数据模型，挖掘数据间的相关度，实现支持决策。
为达到上述目的，实现设备状态的定量分析，设备缺陷应按其电压等级、设备类别、个体部件和部位等进行设备缺陷的定位，按其环境，技术和责任原因等对设备缺陷进行定性，根据上述对设备缺陷的定位和定性实现设备缺陷分类的基本原则。
2.2缺陷原因分析
确定设备缺陷产生的原因是决定设备缺陷影响电网安全运行程度的关键。建立数学模型进行定量分析，挖掘其缺陷的内在因素，提高分析精度，将设备缺陷原因分为环境原因，技术原因和责任原因三部分。
2.2.1环境原因主要是设备制造厂家、运行气候状况和运行电物理参数等。例如：气温40℃。
2.2.2技术原因主要是设备存在缺陷的物理现象。例如：操作机构失灵。
2.2.3责任原因主要是指造成设备缺陷的直接原因。例如：绝缘老化造成变压器高压线圈主绝缘击穿。
上述三方面原因分析最困难的是责任原因，但通过设备缺陷定位和定性输入数据库中，建立数学模型，将逐步提高责任原因分析的精度，找出各类设备存在问题的根本所在，对设备设计、制造、安装和运行整个系统监控，从而提高设备的建康水平。
2.3缺陷管理方法
为了掌握设备的运行状况，及时发现缺陷隐患，按期对设备进行管理和检查，利用在线监测技术对设备运行监视，建立设备档案，将设备缺陷按分类原则进行设备缺陷定位和设备缺陷原因定性进行数库登录；由于数据库中提供了大量的设备数据，利用计算机技术、经济数学和人工智能技术将设备数据进行整合，输出设备状况。设备状况的输出，为设备的检修提供了依据，从而达到对设备检修的科学性，有效的提高了供电企业的管理水平。
3.缺陷管理系统实现方法
如何从大量数据中发现真正有用的信息，使企业资源达到最佳分配，损失减至最小，解决这一问题方法就是数据挖掘，数据挖掘是建立在对设备、设备运行数据和相关数据的深刻理解上，没有这些理解就无法提供挖掘的数据，建立的系统将无法提供可信赖的结果，更无法正确解释数据挖掘的结果。
进行数据挖掘的根本目的在于从大量数据记录中挖掘出有用的信息和知识，要进行复杂的数据智能挖掘，并不是简单地把一些数据代入模型进行计算，然后就可获得有意义的结果。它需要一个严谨的系统处理过程、同生产实际的结合。一般，系统实现的步骤包括确定问题、准备数据、建立模型、使用与监测模型等四个步骤。
3.1数据采集
当进行数据挖掘时，首先要从大量数据中取出一个与要解决的问题相关的样本数据集，这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过对数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使数据反映的规律性更加突出出来。数据收集过程包括从公共数据库或专用数据库（例如设备档案数据）获取信息，购买外部数据（例如气象数据、厂家数据）等。在数据取样中，要把好数据的质量关，任何时候都不要忽视数据的质量，即使从一个数据仓库中进行数据取样，也要检查数据质量，因为数据挖掘的过程是探索设备运行的规律性，原始数据有误，必然影响探索的规律性。若数据是从正在运行着的系统中进行取样，则更要注意数据的完整性和有效性。
从巨大的数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要根据所制定要达到的目标来定。如果系统的目的是进行过程的观察和控制，则可对数据进行随机取样，然后根据获得的样本数据对过程的状况作出估计。若系统想通过数据挖掘得出过程的全面规律时，则必须获得足够广泛的数据使其有代表性。系统还应当从实际应用的要求来考察取样数据的代表性。对样本数据的仔细选择，才能通过数据挖掘得出反映本质规律性的结果，决策才是真正有效的。
3.2数据挖掘技术
