一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统

本发明提供了一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统，涉及电力数据处理技术领域，该方法包括：结合预处理模型进行源端电力数据的预处理，确定电力数据集；遍历电力数据集筛选关键特征，以特征稳定度与普适度为基准进行特征转换，确定有效数据特征；基于有效数据特征与电力数据集训练数据分类器，基于数据分级规则训练数据分级器，构成数据划分模型；结合数据划分模型执行横向分类与纵向分级处理，确定数据划分结果。通过本发明可以解决由于电力数据的多样性和复杂性，现有技术无法对其进行精准划分，导致数据分类分级精准性不足的技术问题，可以提高电力数据分类分级的精细度和准确性，达到提高数据管理效率和处理质量的技术效果。