摘要：随着抽水蓄能电站规模的不断扩大,当机组发生故障时,大量丰富的故障信息送入控制中心,这些海量信息蕴含了丰富的故障原因与故障特征。为了从故障数据中发现隐含的故障征兆,获取能提高电站机组安全稳定运行水平的故障信息,本文借助数据挖掘技术中的关联规则提取方法,对机组不同运行工况下的历史数据与信息进行快速有效的分析、加工与提炼,依据电站运行记录与巡检记录,构建不同故障状态下的事务集,利用频繁模式增长算法分析故障样本事务集,挖掘满足预先指定的最小支持度与置信度的关联关系,获得不同故障下的机组典型关联关系。通过在某电站历史数据上的实际应用,关联分析结果验证了该方法的有效性,提取了机组有效故障信息,为电站运维人员提供了检修指导意见。