一种基于大数据的电力信息分析方法

本发明属于电力系统信息处理技术领域，具体的说是一种基于大数据的电力信息分析方法，通过多源异构数据的语义融合与时序注意力机制的动态特征挖掘，在负荷预测场景中，相比传统单一数据源模型，融合气象数据、用户用电行为数据及电网运行数据后，预测平均误差率降低；在设备故障预警场景中，通过振动信号、油温数据与环境因素的多维关联分析，变压器潜伏性故障能够提前预警，故障识别准确率提升；同时，自适应建模引擎与闭环反馈机制使系统具备自进化能力：当电网拓扑调整或新能源并网比例变化时，模型无需人工重新训练，可通过动态特征权重调整与元学习器参数优化，在2个调度周期内完成自适应适配，维持分析性能稳定。