1.状态监测指标与故障之间因果关联分析

运用关联规则对电力设备状态监测数据进行特征提取，目的在于找出与设备状态紧密相关的指标参量，即找出与设备状态相关性大的状态指标。通过分析与设备状态紧密相关的指标参量，可以有效地分析设备相应的运行状态。

由电力设备运行状态可知，当某些设备状态指标参量超出警示值时，会引起相应故障的发生，状态指标参量与设备故障之间是存在因果关联关系的，正因为它们之间存在这种相关关系，可以利用它们之间的关联性来分析问题。

此外，部分状态指标可能只是对应一个故障状态，即当发生某一个故障时，与其相应的某个指标必定会超出警示值；另外部分状态指标对应着多个故障，即当某一个故障发生时，相关的指标不一定会超出警示值。通过关联规则找出设备状态与状态指标之间的关系，就是要找出与故障紧密相关的指标参量。依据状态指标参量的支持度与置信度来衡量状态指标参量与设备状态之间紧密关系是一个重点研究的内容，也是作为对电力设备状态指标提取典型参量的一个重要依据。

2.状态监测指标支持度的计算

通过关联规则找出设备状态与指标参量之间的关系，分析指标参量对设备状态的支持度与置信度，从而就可以知道指标与设备相应状态之间的联系，也就能排除那些关联度小的指标，从而提取出我们需要研究的指标参量。

支持度表示为当电力设备发生故障时，相关指标参量超出警示值的概率，支持度越接近100%就表明该指标参量与相应故障的紧密程度越大，有效性越高[55]。

以“绝缘受潮”为例，当电力变压器发生绝缘受潮故障时，出现过6种现象，包括体积电阻率下降、极化指数下降、绝缘电阻吸收比降低、油中含水量升高、油击穿电压下降、H2含量升高。且绝缘受潮出现的故障数为115例。

发生故障时，故障现象分别记录为1～6，故障统计如表4-7所示。

表4-7　“绝缘受潮”故障统计数据

依据公式（4-37）对表4-7中数据进行计算，我们可以得知：

（1）当发生绝缘受潮故障时，油中含水量超标的支持度为：105/115＝91.30%。

（2）当发生绝缘受潮故障时，油击穿电压超标的支持度为：102/115＝88.70%。

（3）当发生绝缘受潮故障时，吸收比超标的支持度为：95/115＝82.61%。

（4）当发生绝缘受潮故障时，极化指数超标的支持度为：101/115＝87.83%。

（5）当发生绝缘受潮故障时，体积电阻率超标的支持度为：89/115＝77.39%。

（6）当发生绝缘受潮故障时，H2含量超标的支持度为：105/115＝91.30%。

由支持度的定义可知，它表示当设备指标参量超出警示值时，同时发生相应故障所占的比例。它的比例越高说明该指标对该类型故障的支持度越高，也就是有效性越好。对设备状态监测指标进行特征提取就是要找出设备状态指标参量与故障之间的有效紧密联系，判断状态指标是不是与设备故障状态紧密相关的。

3.状态监测指标置信度的计算

置信度表征关联规则的可信程度，用来量化设备故障与指标参量间的关系。当指标参量超出警示值时发生相应故障的概率。置信度值越大表示指标参量对相应故障的依赖性、可信度也就越高。(www.daowen.com)

同理依据公式（4-38）对表4-7中数据进行计算，我们可以得知：

（1）当发生绝缘受潮故障时，油中含水量超标的置信度为：105/287＝36.58%。

（2）当发生绝缘受潮故障时，油击穿电压超标的置信度为：102/227＝44.93%。

（3）当发生绝缘受潮故障时，吸收比超标的置信度为：95/98＝96.94%。

（4）当发生绝缘受潮故障时，极化指数超标的置信度为：101/110＝91.82%。

（5）当发生绝缘受潮故障时，体积电阻率超标的置信度为：89/458＝19.43%。

（6）当发生绝缘受潮故障时，H2含量超标的置信度为：115/489＝21.47%。

从上述计算可以看出，当发生“绝缘受潮”故障时，多个状态监测变量都发生了变化，但是变化的可能性有很多，有的指标变量与该故障程度紧密，当故障出现时，相关指标可能并不会发生变化，指标变量与故障的关系程度小。

根据求出的置信度，依据定义可知在变压器发生绝缘受潮故障时，绝缘吸收比和极化指数极有可能会出现指标超标的情况。同理可以得到，对于类似的电力设备状态监测数据，当所要研究的设备状态指标参量与某一故障状态的置信度非常高时，该指标超出警示值时，认为发生故障的可信程度也就越高。因此可以认为这是设备典型的指标参量，可根据这些典型状态监测量的参数变化情况，对电力设备相应运行状态进行分析。此外还可用该方法对包括电力设备在线监测数据、历史故障数据、电力设备的试验数据、以及电力设备记录当时的天气、地理位置等信息综合分析计算，使得结果更加全面清晰。

4.状态监测指标关键参量的筛选

支持度和置信度都同时反映电力设备状态指标参量与设备故障之间的关系紧密程度。支持度反映了状态指标参量超标同时，设备相应故障状态发生的概率，即指标参量对设备状态的有效程度；置信度则反映了状态指标参量超出警示值时，发生相应设备故障的可信程度。由于各指标参量反映变压器故障类型、程度不同，即其中一些指标可能只对应其中一种故障，另外一些指标可能对应多种故障。因此当支持度与置信度都达到一定阈值时，可以认为电力设备故障状态与状态指标参量之间是存在一定联系的。[28]

关联规则用来计算支持度与置信度的值，主要包括各个状态指标的支持强度及置信度的计算结果。提取的特征指标主要根据电力设备状态评估的需求和兴趣而提出的两个阈值 ── 最小支持度和置信度的阈值来确定，该阈值用来过滤对分析对象来说不必要的状态监测指标。实际运用过程中可以结合电力设备分布的不同区域，不同类型的电力设备、不同设备运行方式等因素，对上述提出的两个目标值进行不断调整。

在对电力设备状态指标参量筛选之前，需要预先设定两个阈值，分别是最小支持度min（S），最小置信度min（C），满足条件如下[24]：

（1）S(A→B)≥min(S)。

（2）C(A→B)≥min(C)。

在电力状态监测数据特征提取过程中，我们只需关注对电力设备状态监测指标最具有代表性的，最感兴趣的指标参量。因此，根据设备状态统计的数据与结合设备状态的实际运行情况，设置支持度和置信度两者的阈值，筛选出设备最具代表性的关键参量。

电力设备状态监测指标筛选的流程如图4-5所示。

图4-5　电力设备状态监测指标筛选流程