为解决油色谱监测装置监测准确率和敏感度低的问题，提出了一种基于大数据加速自动分析的电厂设备油色谱在线监测技术。利用大数据加速自动分析方法，挖掘分析和并行处理传感器传输的大量油色谱在线监测数据，通过基于CMCH的多尺度多变量样本熵并行算法选取固定时间长度作为加速分析特征集，模拟计算特征集内气体数据的渐变趋势、时间拐点等信息。再根据色谱学中的塔板理论，利用高斯函数建模分析色谱信号的峰值及频谱面积，使用一阶导数预测气体变化的峰值速率、潜伏时间以及变化梯度，部署过热气体在线监测传感器装置；通过大数据分析技术中的模糊减法聚类算法，设定油色谱的监测阈值，判断电力设备的潜在危险。利用变异系数估计监测数据的有效性及偏离程度，完成油色谱在线监测。仿真实验证明，所提技术监测曲线的分布范围与原始数据相差不超过20mg/m3，监测准确率高、运行稳定，对气体色谱变化较为敏感，具有很强的自适应性。