摘要：隨著抽水蓄能電站規模的不斷擴大,當機組發生故障時,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。為了從故障數據中發現隱含的故障征兆,獲取能提高電站機組安全穩定運行水平的故障信息,本文借助數據挖掘技術中的關聯規則提取方法,對機組不同運行工況下的歷史數據與信息進行快速有效的分析、加工與提煉,依據電站運行記錄與巡檢記錄,構建不同故障狀態下的事務集,利用頻繁模式增長算法分析故障樣本事務集,挖掘滿足預先指定的最小支持度與置信度的關聯關系,獲得不同故障下的機組典型關聯關系。通過在某電站歷史數據上的實際應用,關聯分析結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。