随着电网规模的发展，设备故障告警信息的数量呈现几何级增长趋势。当发生大型电网事故时，故障信息量大且信息源多，调控员缺乏对海量信息处理和分析的手段，延长了精准判断故障的时间。而当故障范围确定以后，根据实际运行方式和人工经验制定最佳负荷转移和故障恢复方案的时间较长，延长了调度事故处置决策的时间。比如，当台风“利奇马”来袭时，地区电网多处发生故障，需要从大量故障信息中迅速作出故障判断，并根据可以恢复供电的范围推送出故障恢复方案。因此需要构建智慧调度系统相关功能，利用多源信息有效的融合以及基于数据的深度学习、人工智能等技术，对大型电网事故快速作出精准判断；通过比对事故后系统运行方式与故障恢复策略的条件，向调控员推送故障恢复策略建议。
