自动电压控制 (AVC) 系统的参数设置通常缺乏依据且过程繁琐。为解决这一问题，该研究利用历史大数据，通过挖掘历史数据以指导系统关键参数的设置。

研究首先提出一种基于强化正域的属性综合约简策略，用于约简关联属性。然后，采用基于最优分类的属性变换策略将连续属性离散化，并提出一种基于数据预处理的集合近似匹配策略，用于计算不同曲线间的相似度。最后，研究构建了一个基于粗糙集的AVC系统关键参数辨识框架，用于挖掘历史大数据。

基于真实电网数据进行的算例分析表明，该辨识框架能够自动生成合理的参数设置结果。实际应用结果表明，与传统方法相比，基于历史数据挖掘结果的控制效果更佳。