由于电网设备故障是瞬时性的，而稳态电能质量监测数据是长期性的。本文针对电网设备发生次数统计与电能质量监测数据来进行关联分析，因此只能计及电能质量监测数据的空间特性，忽略时间特性。筛选出对应设备出现故障变电站，并获取其电能质量监测终端的监测数据，对监测数据按以下步骤进行预处理：
整个监测周期内电能质量监测终端监测得到的各电能质量指标最大值作为该变电站的电能质量指标最大值。
将电能质量监测终端按月统计的各电能质量指标平均值在整个监测周期内进行平均，获得该变电站各电能质量指标的平均值。
整个监测周期内容电能质量监测终端按月统计的各电能质量指标95概率大值在整个监测周期内做95概率大值进行计算，作为该变电站各电能质量指标的95概率大值。
对以上三个步骤中计算出的各变电站中各电能质量指标值进行归一化处理，将所有数据变换至[0,1]之间。
通过数据的预处理，电网设备故障次数的统计数据和电能质量监测的各项电能质量指标均映射为[0,1]区间的数值
通过皮尔逊相关分析法计算变量间的皮尔逊相关系数，可获得皮尔逊系数构成的mxn维的关联矩阵，如式（4）所示。
将预处理后电能质量监测数据和设备故障数据来进行正态分布检验或单峰分布检验，若检验未通过则进行适当的变换使变换后的数据近似服从正态分布或单峰分布，缩小皮尔逊相关系数的计算误差。
将通过正态分布或单峰分布检验的电能质量监测数据和设备故障数据按变电站进行配对，准备计算各组数据的皮尔逊相关系数。
在完成数据的预处理后，对各设备和各电能质量指标进行大范围、多角度的皮尔逊关联分析，由于分析过程较长，故较详细的分析过程不能在文章中给出。分析根据结果得出，电容器组故障与电能质量的相关性最强，因此，本文分析的重点放在电容器组故障与各电能质量指标相关性的分析。
计算谐波电压各监测项目与电容器组故障数据的皮尔逊相关系数，各相谐波电压监测项目与电容器组故障数据的皮尔逊相关系数的计算结果如表3所示。
各次谐波电压含有率的95概率大值与电容器组故障数据的皮尔逊相关系数的计算结果如表4所示。
对于表3，首先从皮尔逊相关系数的正负性这个方面来分析。各相谐波电压的最大值、平均值与95概率大值都与电容器组故障数据呈正相关，而各相谐波电压合格率与电容器组故障数据都呈负相关，这符合我们的一般认知，说明计算结果合理、有效。其次从皮尔逊相关系数绝对值的大小这个方面来分析。我们大家可以看出，各相谐波电压监测项目中，谐波电压最大值与电容器组故障数据的皮尔逊相关系数均为最小，95概率大值次之，平均值和合格率均大于之前二者，但平均值与合格率的相对大小因相别的不同而不同。
从皮尔逊相关系数的这个特征我们可以得出，电容器组故障对谐波电压最大值不敏感，皮尔逊相关系数均小于0.1，从数据中无法得出二者存在相关性；而电容器组故障对谐波电压的平均值和合格率较为敏感，皮尔逊相关系数的绝对值均在0.35左右，相关性存在的证据较为明显。因此，从以上分析能够准确的看出，谐波电压对电容器组故障的影响是长期性的，对个别峰值不敏感，若谐波电压长期处在较高水准，易引发电容器组的故障。
各次谐波对电容器组故障的影响可以很清晰地从表4中看出，其中三次谐波的谐波电压95概率大值与电容器组故障数据的相关系数的绝对值最大，达到了0.405，已算中等程度相关，其他各次谐波相关性均比较小。因此，以减少电容器组故障为目标的谐波治理重点在三次谐波。
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