电力工业是重要的基础工业,电网规划是对电力工业具体实施电力系统建设进行规划,因此对电网规划的研究具备重要的意义。计算机技术已经广泛地应用在了电力工业的各个领域,已经有研究将机器学习等方法应用于电力系统的成本控制、电网的负荷预测和电力系统的故障预防和维护等方面,也有研究将理想向量空间投影等方法应用在电网规划方案的比较上。设计并实现了一种基于安全效能成本的电网规划方案全寿命周期综合评价模型,提出并实现了将向量空间模型和K-means聚类算法等方法应用于电网规划方案的分析决策。对历史电网规划方案数据的处理上,使用无量纲化处理模型在保持比例特性的前提下消除了特征参数数量级的差异,更合理地反映了方案间的特征差异。同时,综合专家给出不同的权重向量,使用组合权重最优化模型求取与原有权重向量偏差最小的组合权重并对方案特征向量加权,从而体现方案内不同特征参数重要程度。最后通过向量空间模型和K-means聚类算法等方法对当前电网建设项目和历史电网规划方案关联性进行挖掘,为当前电网建设项目提供可供参考的历史方案推荐。比选决策系统的实验测试表明,软件平台完成了综合评价计算模型,向量空间模型中方案间的相似度与实际相似度偏差较小。使用向量空间模型为当前电网建设项目推荐历史电网规划方案的测试结果表现出了83.3%精确率及召回率,97.6%准确率;使用K-means聚类算法推荐的测试结果则表现出了91.7%精确率和召回率,98.8%准确率,均具备应用上的可行性。