• 实时监测：系统根据实时监测数据和历史数据，利用模糊理论、神经网络、范例推理等人工智能算法，结合设备的内部结构特性参数，实现对设备运行状态的实时自动评估诊断。
• 多种抗干扰技术：局部放电综合多种抗干扰技术，包括：小波消噪技术、自适应滤波技术、窄带抗干扰技术等，能有效消除现场监测的干扰信号，同时能够对单个放电脉冲的时域、频域及时频分析，提供PRPD、PRPS及指纹图谱等统计分析；
• 放电故障定位：能够实现对多个放电故障点跟踪，同时提供放电源在线连续跟踪定位模式，能够锁定放电位置，实时跟踪其相位、强度变化。
• 振动监测算法：振动监测具备时域和频域分析以及振动性质分析功能。提出了基于支持向量机的小波变换振动信号评估算法。该算法的离线功能实现了故障判据集合的离线生成，解决了小波变换只能提取振动特征，不能生成振动判据的缺点，提高了判断结果的准确性。
• 监测数据可视化：监测状态参量量化分析，可疑数据实时定位和可视化，监测数据与变压器融为一体，做到变压器的运行态势全景可观、全息透视。
• 实时动态评估模型：依据变压器32个状态量评价标准，研究了变压器动态六要素的联合分析方法，建立变压器健康指数评估模型，实现了从周期性静态评价到实时动态评价的转变。
• 数据智能驱动：实现变压器健康状态实时动态评价，实现数据互联和共享，建立超前预警、主动运维和智能决策的数据智能驱动设备运维新模式。
• 手机应用：手机进行远程监护，可以使巡检人员巡线效率大幅提升，并针对缺陷和隐患及时应对处理。