本项目子课题分为两个部分：首先，参与任务“设备状态评估的大数据处理分析关键技术的研究”，主要负责研究大数据的预处理、存储和高效检索技术，研发输变电设备状态评估大数据深度挖掘所需的核心ETL、分类、回归、聚类、关联、查询等并行算法，构建高效的并行数据存储与分析平台；其次，参与任务“构建综合分析系统，实现省级电网示范应用”的研究，负责所研发平台与算法的测试和调优，并实现其与示范系统及其他模块的集成。目前，本项目的主要成果为并行大数据挖掘平台BDAP(Big Data Analysis Platform),是北京邮电大学计算机学院数据科学与服务中心自主研发的分布式数据挖掘平台，基于Hadoop/Spark并行框架，使用批处理，工作流引擎，MongoDB数据库等技术。平台功能全面，提供了数据预处理，数据挖掘，社会网络分析，视频挖掘，文本处理等算法模块。同时支持工作流，提供调度流引擎实现任务执行自动化。在863项目中，BDAP主要提供了数据交换、数据挖掘，调度流管理三大功能，另外提供了用户管理，文件管理，任务监控等相关操作。