本研究针对白鹤发电厂的日报数据预测及分析展开深入探讨，旨在建立科学有效的预测模型，提升发电厂运营效率与决策水平。研究将结合历史发电数据、负荷需求、气象条件等多维度因素，采用时间序列分析、机器学习等先进算法，对发电量、设备运行状态等关键指标进行精准预测。同时通过数据挖掘技术分析发电效率、能耗特性及潜在优化空间，为发电厂的生产调度、设备维护及能源管理提供数据支撑与决策依据。研究成果将有助于降低发电成本、优化资源配置，并为同类发电企业的数据驱动管理提供参考范式。