摘要：隨著抽水蓄能電站規(guī)模的不斷擴(kuò)大,當(dāng)機(jī)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(yùn)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(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)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(jī)組不同運(yùn)行工況下的歷史數(shù)據(jù)與信息進(jìn)行快速有效的分析、加工與提煉,依據(jù)電站運(yùn)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(yù)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(jī)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(shí)際應(yīng)用,關(guān)聯(lián)分析結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性,提取了機(jī)組有效故障信息,為電站運(yùn)維人員提供了檢修指導(dǎo)意見。