电力设备状态监测数据的种类越来越多，这些监测数据对设备运行状态的判断、指导设备的检修与预防起着支撑的作用。针对如今状态监测数据不同于传统的特点，我们应该根据数据自身特点研究出新的方法对其处理分析。总结电力设备状态监测数据的几个特点如下：

1.设备状态监测数据之间的相关性强

电力系统作为一个高度自动化的整体，从生产的发电侧、对电压变换的变电部分，到各个用电部分，它们都是高度统一的，任何一部分的变化都可能引起其他各个系统的连锁反应，尽管不同电力设备采集数据在时间、方式上都有很大的不同，但是它们作为电力系统的一部分，数据之间都是存在一定关联性的。

这些基本的电力设备虽然功能不同，但设备之间存在密切的相关性。对每一个设备来说，其不只反映本身所要监测的数据，还要反映与其他设备紧紧相关的某一运行状态。通过对设备监测数据之间的相关性分析，可以更好地把握判断电力设备的运行状态，甚至整个电力系统的运行状态都能作为重要的参考信息。但目前还没有很好的方法去分析设备状态监测数据的关系，监测数据之间的相关性并没有真真正正地发挥其应有的价值，传统数据分析方式只对关心的设备状态监测数据或部分设备监测数据进行分析判断，很少将这些“不相关”的监测数据作为一个整体去分析，根据这些监测数据去分析整体设备状态。造成这一现象的最主要原因是：过去传统的设备监测点很少，获取的设备监测数据非常有限，在数据不足的情况下，很难找出监测数据之间的相关性，仅仅借助对设备运行原理的分析计算来指导监测数据处理，而且不能处理前面所提及的非结构化数据，传统的监测数据分析方法大大制约了数据的分析发展，也就不能真正挖掘出监测数据之间的关系。

2.设备状态监测数据的隐含价值大

电力设备状态监测数据包含了系统的各个方面，所蕴含的信息种类也非常丰富。数据价值体现在以下几个方面：(www.daowen.com)

（1）电力设备监测数据非常详细地描述了整个系统的运行过程，其中包括设备在线监测数据，历史故障数据，设备检修记录等，通过这些监测数据可以从不同的角度去了解电力设备的运行状态。

（2）监测数据之间具有相关性，通过对设备监测数据之间的相关性分析，可以更好地把握判断电力设备的运行状态。

（3）与其他传统监测数据有着最大的不同特点——描述设备状态更加细节化。传统的状态监测数据中，多数监测数据是通过设备管理运行人员对设备巡检、对设备进行试验等得到的，因其方式的落后，相比现在的监测数据来说，传统的监测数据监测的量少，并且测量的间隔时间较长，状态监测数据的“分辨率”低，不可能实时把握设备的运行状态。而如今的监测系统很好地解决了这些问题，能够对设备进行不间断、实时的监测，可以通过数据描述电力设备每个时刻的运行状态。

（4）设备状态监测数据复杂。

电力监测数据种类繁多的特点，就会导致采集的监测数据质量不高。因为对在线监测采集的数据在精度、种类方面要求较高，但是限于技术，在线监测系统对数据的采集一直存在很多的问题，其中监测数据存在较大的干扰、价值小一直是一个难题。电力监测数据的复杂性主要表现在监测数据结构上。设备监测数据中非结构化的监测数据所占比例较大（如很多设备都装有视频录像监测采集装置，对特别需要保护重要设备都进行全天的监控视频采集），设备运行所处的环境、天气信息复杂，设备运行管理过程中有大量的音频、图片等信息都加大了数据的复杂程度，若没有合理的数据管理分析方式，分析的难度变得非常大。