随着电力系统的快速发展，电力自动化系统在电网的运行、管理和调度中发挥着至关重要的作用。然而，电力自动化系统在运行 过程中常常受到各种故障的影响，这些故障不仅会影响电力供应的稳定性，还可能导致严重的安全事故。为提高电力自动化系统的故障检 测和处理能力，故障预测成为研究的热点。大数据技术的兴起为电力自动化系统的故障预测提供了新的思路和方法。本文基于大数据分析， 研究了电力自动化系统故障预测的关键技术和方法，探讨了数据采集、处理、分析等环节中的关键问题，并提出了基于机器学习的故障预 测模型。研究结果表明，通过大数据分析，结合故障诊断和预测算法，能够有效提高电力自动化系统故障的预测精度，从而提高电力系统 的运行稳定性和安全性。 关键词：大数据分析；电力自动化系统；故障预测；机器学习；数据挖掘
