面向电力工程信息处理的多元数据特征提取与融合

随着智能电网与能源互联网的快速发展，电力工程信息处理面临多源异构数据的整合挑战。本文聚焦于多元数据特征提取与融合的关键技术，系统分析电力工程数据的时空特性与模态差异，提出基于深度表征学习的特征分层优化框架。通过构建多尺度特征交互机制与动态权重分配模型，实现数据间的语义关联挖掘与冗余信息剔除。研究表明，该方法可有效提升电力系统状态评估与故障诊断的精度，为复杂场景下的数据协同处理提供理论支撑。