王增平，赵兵，李泽坤，孙毅，李彬

（1.华北电力大学，北京102206；2.中国电力科学研究院，北京100192）

0 引 言

随着电力事业的发展，我国正在建设覆盖全部用户、采集全部用电信息、支持全部电费控制的“全覆盖、全采集”系统，而电能表是电力信息采集系统中的基础组成部分，需具备实时采样、精确计量、可靠运作等技术要求。电能表的质量好坏直接影响用户侧的供电可靠性和安全性，进而影响整个系统的安全、稳定和经济运行。

目前对电能表质量的研究以基于层次分析法建立的评估体系居多，文献［1］利用了层次分析和应用选型决策方法建立了对数学决策模型，讨论了电能表质量因素和相互作用机理，提出了全面判断、分析电能表质量的方法；文献［2］结合层次分析法对各功能分类的测试项目进行分析，建立了电能表软件质量评估体系。也有利用FEMCA失效模式分析对电能表故障进行统计分析的研究，文献［3］通过对单相电能表故障模式及影响分析，总结了各类故障类型并提出了增加可靠性、降低故障率的措施。这些针对电能表质量的研究为本文提供了一部分参考，但是这些方法对电能表运行及故障信息的描述要求较高，在处理海量、描述单一的信息时适用性较差。而本文数据量较大，所以采用了大数据分析的思路，从海量数据中挖掘一部分实用信息进行分析。

而关联规则挖掘是数据挖掘的一种重要方法，能从客观的数据中发掘隐藏的内部联系，提供具有实用价值的信息。……