摘要：为了对风力发电机监测诊断过程中冗繁属性进行约简，提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平。在运用自组织神经网络处理数据的基础上，运用改进粗糙集理论的属性约简算法及关联规则的数据挖掘方法，在风力发电机状态监测参数的优选和智能诊断中进行分析。这种方法不仅大大减少了特定属性信息提取的工作量，更在数据分析中发挥了自主式学习和决策的优越性。

关键词：风力发电机 粗糙集 遗传算法 数据挖掘 

单位：南方电网有限责任公司广州超高压局 广东广州510623 东北电力大学电气工程学院 吉林吉林132012 国电南京自动化股份公司 江苏南京211100