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随着智能电网相关技术在国内的发展与普及，其自我感知、自我检测、自我预防成为电网所必需的智能运行能力。其中，自我故障诊断能力具有重要作用，即当电网发生故障时，如何从海量故障数据中提取有效信息，自动、快速地诊断电网中的故障设备，辅助调度运行人员及时处理，成为目前故障在线诊断所急需解决的问题。
传统的电网在线故障诊断通常基于单一数据源，这使得其诊断结果在正确性、实时性及全面性等方面难以达到预期效果，以致未能在调度中心得以实用。因此，国内外诸多学者针对电网故障的多数据源特性先后提出了多种电网故障诊断方法，如专家系统、模糊理论、信息理论等，然而以上方法对于处理海量数据信息的能力和不确定故障信息的容错性仍不甚理想。因此近年来有关数据挖掘的相关技术被应用于电网故障诊断，并取得了较理想的研究成果，其中，关联规则挖掘因对决策的生成具有重要的实用价值而备受关注，但应用于电网故障诊断方面的成果并不多，如文献分别分析了故障信息序列中必有或特有的信息，提出了对应的关联规则挖掘方法。
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