王卫斌，陆嘉铭，周韡烨，屈志坚，姚嵘，瞿海妮

(1.国网上海公司电力公司，上海 200120；2.上海欣能信息科技发展有限公司，上海 200025)

“十三五”期间，电网企业信息化建设取得了长足发展，随着企业级数据中台的建成上线，电力档案、量测、拓扑、业务等各类型数据在同一个信息系统内实现了汇聚，为应用大数据技术开展面向设备质量提升的电力设备缺陷大数据分析提供了有利条件。依靠传统的数据库查询检索机制提取数据信息，运算效率低、专业性要求高、呈现形式单调，无法满足交互查询、下钻分析、趋势预测、重点呈现等生产管理的实际需求。目前，迫切地需要研究一种有效、可行的方法，实现自动、智能、高效、准确地将海量的电力大数据转化为有价值的信息[1-9]。

近年来，大数据技术在国内外电力研究领域也得到了许多关注与成果。文献[10]通过密度峰值聚类算法研究了电力大数据异常值检，分析了密度峰值聚类算法聚类过程。文献[11]基于改进增广节点方程，提出了柔性互联配电网统一潮流的计算方法。文献[12]对现有流数据聚类算法CluStream提出改进，提出流式K-means聚类算法，并将改进的算法应用于用户用电异常检测。文献[13]基于邻域关系矩阵，实现电力大数据增量式属性约简模式分析。文献[14]提出了一种考虑本位元胞接受能力和相邻元胞负荷影响的空间负荷预测方法。文献[15]基于稳态波形分解与神经网络，提出了负荷识别方法。

本文在综合调研了生产管……