随着科学技术的发展，大数据时代已经到来，人们对于电子信息产品的使用频率不断地增加，大数据、云计算等已经深入社会生活的方方面面。掌上电力APP的出现就是科学技术发展的一个有力证明，掌上电力APP的出现不仅仅方便了人们生活有关用电、缴费的各个方面，在互联网大数据时代中，掌上电力APP的发展前景十分可观。本文就掌上电力APP与互联网大数据时代进行了论述，在内容和结构安排上虽然还存在不足，但是希望能够引起大众对于大数据时代，电子科技发展的关注和重视。

我国在电力工程的发展过程中，招投标工作是非常重要的组成部分，想要在日后工作的开展上取得理想的成绩，必须坚持对招投标的风险良好把控，绝对不能按照简单的策略来实施。从客观的角度来分析，电力工程招投标过程中，风险的出现并非偶然现象，而是长久积累的结果，风险的类型表现出多元化的趋势，在具体的控制手段上，应按照针对性的模式来实施，这样才能促使电力工程招投标的综合成绩大幅度的巩固。文章针对电力工程招投标风险及其控制对策展开讨论，并提出合理化建议。

基于聚类分析的 GSA模型算法的不良数据辨识：智能电网系统的不良数据识别是数据修复的基础与前提，本文对智能电网异常数据的识别方法的研究是针对不良数据。针对受物理环境、恶劣天气的一些不可改变的偶然因素影响以及监控设备老化或故障等多种原因导致的智能电网不良数据，获得了一种利用 GSA模型算法检测不良数据的方法， BP神经网络用于训练和测试待测数据。K均值聚类方法用于数据分类，然后使用间隙统计方法。提取出 k值以及不良数据，并利用数据进行实例验证。

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