变电站监控信息点表作为智能电网大数据支撑的尤为关键环节，目前对其数据提取、管理、整合、应用的技术手段创新需求格外迫切。因此，采用BP神经网络的智能算法，构建变电站监控信息点表数据融合模型；借助以上模型完成变电站监控信息冗余数据的特征提取工作，并基于矩阵分析对BP神经网络算法予以改进，进一步压缩变电站监控信息关联维数，最终实现变电站监控信息点表的优化工作。通过仿真效果分析，该方法降低了变电站监控信息数据处理量，提升了变电站监控信息人工智能性。