大规模电力工程数据价值深度挖掘算法设计研究

作　　者： 王林；滕骐安；徐进

摘　　要： 本研究聚焦大规模电力工程数据价值深度挖掘算法设计。深入剖析电力工程数据的来源、类型、规模、复杂性与质量问题，在此基础上精心设计基于深度学习的特征提取算法、改进的聚类分析算法以及关联规则挖掘算法优化方案。通过严谨的实验设计与多维度评估指标体系，全面验证算法在准确性、效率、鲁棒性和可扩展性方面的性能表现，并以电力设备故障预测与诊断、电力负荷预测、电网运行优化等实际应用案例展示其显著成效。本研究成果为大规模电力工程数据的高效利用与深度挖掘提供了有力支撑，助力电力行业智能化、精细化运营管理水平的提升。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-03