大规模新能源外送输电通道物联感知数据云边协同分析算法

在基于光纤/卫星+无线的大规模新能源外送输电通道物联感知数据云边协同分析中，可以使用以下算法：

1. 数据传输算法：用于优化数据在光纤/卫星+无线传输网络中的传输效率和可靠性，例如TCP/IP协议、UDP协议等。

2. 数据压缩算法：用于减少数据传输的带宽消耗和延迟，例如Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法等。

3. 数据清洗算法：用于去除物联感知数据中的噪声、异常值等，例如滤波算法、异常检测算法等。

4. 数据聚类算法：用于将物联感知数据进行聚类，以便进行更高层次的分析和决策，例如K-means算法、DBSCAN算法等。

5. 数据挖掘算法：用于从物联感知数据中发现隐藏的模式、关联规则和异常情况，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。

6. 机器学习算法：用于构建预测模型和优化算法，以实现对输电通道的优化控制和管理，例如决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法等。

7. 边缘计算算法：用于在边缘设备上进行实时数据处理和分析，以减少数据传输和云端计算的延迟和负载，例如卷积神经网络（CNN）算法、循环神经网络（RNN）算法等。

需要根据具体的应用场景和需求来选择和组合适合的算法，以实现对大规模新能源外送输电通道物联感知数据的有效分析和管理。