現有電氣監(jiān)控報警技術一般基于電流、電壓、剩余電流等暫態(tài)參數的報警閾值比較，屬于暫態(tài)參數技術體系。早期隱患具有信號微弱、變化緩慢、實時數據量大等特點，現有技術一般采用閾值比較方式，超過報警或保護閾值發(fā)出報警信號或跳閘動作，但是早期隱患數值都小于或遠小于報警閾值，從而造成現有監(jiān)控報警技術對早期隱患“視而不見”。

a. 降低報警閾值。安全隱患早期監(jiān)測預警技術，不等同于人為降低報警閾值，那樣只會加劇形成大量誤報。當前一些廠家確實在通過設置較低報警閾值的方式，希望增加對電氣安全隱患的監(jiān)測提前量，但誤報率也隨之相應增加，用戶難以接受。

b. 異常錄波。模仿故障錄波思路，在非故障階段擴大范圍，對大量的早期異常實時數據進行異常錄波，早期、中期異常階段數據與故障階段數據量呈倒金字塔型，遠大于故障階段數據量，在本地側進行異常錄波會大幅度增加數據儲存成本。

c. “互聯網 +”式多功能儀表。現階段一些廠家采用“互聯網 +”形式創(chuàng)新，把傳統(tǒng)多功能儀表的實時數據上傳到互聯網云平臺，通過云計算、大數據分析進行技術分析，更多地實現遠程監(jiān)控報警，并不是真正意義的監(jiān)測預警。

現有絕大多數類型多功能儀表，通過運營商無線公網幾分鐘或十幾分鐘上傳一次隨機抽樣實時數據，這種上傳數據只是實際實時采集獲得數據總量的十幾萬分之一或幾十萬分之一。從統(tǒng)計數學角度，早期安全弱隱患突變絕大多數在秒級、甚至毫秒級呈現，稍縱即逝，想依靠幾分鐘或十幾分鐘一次的隨機抓取，非常偶然和困難，捕獲早期隱患的概率差不多是十幾萬分之一或幾十萬分之一。如果想通過加大上傳通信頻率，例如5 s上傳一次，每天物聯網卡數據可能會高達幾G以上的數據流量，而一般運營商物聯網卡包年流量才20 G。早期安全隱患的各類實時數據，包含的隱患信息少，絕大部分是重復性的垃圾類數據，大幅增加通信帶寬成本和服務器儲存成本。

各類電氣火災監(jiān)控報警器也屬于多功能儀表范疇，當前大量涌現的智慧用電、電氣消防物聯網等，屬于“互聯網 +”式創(chuàng)新，把各類監(jiān)控報警功能互聯網化、物聯網化，監(jiān)管更加便利，但沒有在監(jiān)測預警原理上有重大創(chuàng)新，也不具備早期預警功能。