摘要：隨著抽水蓄能電站規(guī)模的不斷擴大,當機組發(fā)生故障時,大量豐富的故障信息送入控制中心,這些海量信息蘊含了豐富的故障原因與故障特征。為了從故障數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的故障征兆,獲取能提高電站機組安全穩(wěn)定運行水平的故障信息,本文借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取方法,對機組不同運行工況下的歷史數(shù)據(jù)與信息進行快速有效的分析、加工與提煉,依據(jù)電站運行記錄與巡檢記錄,構(gòu)建不同故障狀態(tài)下的事務(wù)集,利用頻繁模式增長算法分析故障樣本事務(wù)集,挖掘滿足預先指定的最小支持度與置信度的關(guān)聯(lián)關(guān)系,獲得不同故障下的機組典型關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過在某電站歷史數(shù)據(jù)上的實際應(yīng)用,關(guān)聯(lián)分析結(jié)果驗證了該方法的有效性,提取了機組有效故障信息,為電站運維人員提供了檢修指導意見。