本发明属于属于计算机与信息科学技术领域，涉及一种电力网络资产关键特征提取方法、装置、设备及介质。本发明方法采用改进的k‑means聚类算法对电力网络资产数据进行聚类分析，得到电力网络资产的关键特征；其中，k‑means聚类算法的改进之处在于：在聚类过程中，计算每个数据点与各个聚类中心之间的马氏距离，并将数据点分配到距离最短的聚类中心；基于动态权重更新与自适应学习率更新聚类中心；利用注意力机制对聚类得到的关键特征进行特征加权求和及非线性变换处理，得到优化特征向量矩阵。为后续的资产管理、故障诊断和预测性维护提供有力支持。