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隨著智能電網相關技術在國內的發展與普及，其自我感知、自我檢測、自我預防成為電網所必需的智能運行能力。其中，自我故障診斷能力具有重要作用，即當電網發生故障時，如何從海量故障數據中提取有效信息，自動、快速地診斷電網中的故障設備，輔助調度運行人員及時處理，成為目前故障在線診斷所急需解決的問題。
傳統的電網在線故障診斷通常基于單一數據源，這使得其診斷結果在正確性、實時性及全面性等方面難以達到預期效果，以致未能在調度中心得以實用。因此，國內外諸多學者針對電網故障的多數據源特性先后提出了多種電網故障診斷方法，如專家系統、模糊理論、信息理論等，然而以上方法對于處理海量數據信息的能力和不確定故障信息的容錯性仍不甚理想。因此近年來有關數據挖掘的相關技術被應用于電網故障診斷，并取得了較理想的研究成果，其中，關聯規則挖掘因對決策的生成具有重要的實用價值而備受關注，但應用于電網故障診斷方面的成果并不多，如文獻分別分析了故障信息序列中必有或特有的信息，提出了對應的關聯規則挖掘方法。
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