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摘要
智能站二次系统出现故障时，可以利用关联分析法挖掘历史数据来得到故障分析结果，传统关联分析算法应用在智能站二次故障数据处理的过程时，需要设置支持度、置信度等指标来筛选合适的规则，指标需要人为设置，这个过程较为繁琐，同时还会产生大量冗余规则，分析时需要耗费大量人力。基于自适应烟花算法，提出了一种AFWA结合ITL-mine算法的关联优化方法，借助历史数据，利用目标函数实现优化参数，实现了对关联规则的优化，提高了规则的可靠性，同时还可以保证分析结果覆盖整个数据，最后引入规则筛选策略，设置最小相似度指标，对分析结果进行筛选，最大程度上排除冗余规则，排除衍生信号，提高规则的可阅读性，确保结果容易理解。经过验证，该方法相比于其它传统优化算法，收敛性能更好，在一定程度上节约了人力，同时保证了分析结果准确可靠。
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单位新能源电力系统国家重点实验室; 华北电力大学
