在传统监控运行监视业务开展的过程中，常常存在判断手段缺失、冗余信息量大等问题，给调控员的工作带来了不小干扰。而通过采用大数据云计算、大数据标签等技术，能够有效解决这些问题。

以电压监视业务为例。电压是电能质量的一项基本指标，一旦出现持续的电压越限，调控员应当迅速发现并找出原因，进而对症下药，使电压恢复到正常水平。传统方法中，监控员基于D5000监控系统告警信息开展电压越限监视工作，但是，D5000系统设置的电压越限告警阈值和AVC系统的动作触发阈值不一致，当D5000告警出现时，监控员难以通过AVC系统动作情况来判断电压越限实际情况，容易造成漏监视，影响电网安全。

监控大数据相关技术能够结合AVC系统设置的电压阈值、AVC系统自动投切日志、无功设备台账、闭锁信息等数据，利用标签技术服务，对相关数据进行有效越限、无效越限、AVC动作存疑越限等实时标记，系统可根据标记的结果自动筛除无效及冗余数据，只推送待处理的有效信息给监控员。由此，不仅解决了电压越限告警有效性判别及分析手段缺失的问题，而且大量精简了告警信息量，数据筛选正确率达100%。6月，上海电网电压越限告警总数为312827条，经过大数据的智能化筛选后，需监控员关注的告警信息精简为70551条，仅占告警总数的22.6%。

信息监视业务方面的这一效果同样明显。6月，上海电网的500千伏事故、异常、变位、越限告警总数分别为3068条、21070条、3776条、233476条，经过数据分析后，需监控员关注的告警信息分别精简为286条、6484条、1665条、39090条。变电站设备的事故、异常等运行信息得到有效辨识，辨识后的事故有效信息量可缩减到信息总量的10%左右，解决了干扰、冗余信息量大的问题。