随着智能电网的快速发展,变电设备绝缘状态的技术监督成为保障电力系统安全运行的关键环节。传统监督模式依赖定期检修与人工经验判断,存在滞后性高、资源浪费等问题。本文以状态监测技术与大数据分析为核心,提出一种动态化、智能化的绝缘技术监督策略。通过整合多源异构数据,构建设备健康状态评估模型,并结合机器学习算法实现绝缘缺陷的早期预警与决策优化。研究结果表明,该策略能够显著提升设备运维效率,降低非计划性停运风险,为电力企业数字化转型提供理论支持。