传统监控事故分析业务缺少统一的数据综合调阅分析平台，这是监控员面临的一个困境。当事故发生后，监控员不仅需要多页面调阅D5000告警信息、故障录波信息、PMU动作信息等资料，而且信息之间的关联程度不高，难以满足调度对电网的实时控制能力和事故处理水平日益提高的监控分析需求。

监控大数据相关技术通过整合OMS系统调控日志事故记录、设备检修记录、设备缺陷参数等大量数据，设计事故信息时序模板，对本站及跨站间信息进行时序比对，形成不同工况下的事故智能分析逻辑，可同时对事故信息进行智能评价。

操作监视业务同样受益。以前，监控员对断路器遥控能力缺少实时判别和监视的手段。这是因为电网设备遥控试验记录数据和电网实时运行数据独立在OMS与D5000两个系统中，监控员需在调阅多个系统的基础上，人工判断设备是否具备远方遥控的条件，因此在常态化操作及事故处理时无法快速判断设备是否可控，影响操作成功率，而监控大数据技术则将相关数据大量整合，并设计设备遥控条件的检索逻辑规则，实现设备是否具备遥控条件的一键式查询功能，设备遥控条件检索无支撑手段的问题得到解决。现在，监控员在每次执行遥控操作前，均可对设备的遥控条件进行检索，检索结果会详细列出设备不具备遥控条件的原因，辅助监控员做相应的计划调整及相关问题反馈，有效提升设备遥控操作的成功率。

此外，借助新型监控分析与评估技术，可以帮助调控员在缺陷判定业务中，以监控信息基准点表与缺陷关联关系为基础，结合有效的告警信息自动生成新的监控缺陷记录；在家族性缺陷分析业务中，通过定义设备型号、生产批次、告警信息、缺陷原因等匹配规则，综合分析同一批次设备发出同类告警信息或同类缺陷的频度，发现并自动推送相应的疑似家族性缺陷记录；在设备缺陷及故障预警业务中，实现设备缺陷数据、设备故障数据、遥信遥测数据、气象数据等相互关联，形成缺陷、故障预判的模型。这些，都将有力提升电网监控智能智慧化水平，有效辅助调控员在纷繁复杂的数据中监控电网运行情况。