本发明公开了一种配电网监控信息智能分析机器学习方法，方案通过将数据转化为图像并加以分段差异化处理，使神经网络不直接接触原始数据而是接触差异化处理后的图像数据，不但扩充了样本数，还保证了样本的有效性，不会导致扩充数据失真，同时体现了不同时期的权重差异，因此可以在样本数据偏少的情况下大幅提高训练效率和分析准确率。本发明通过对故障文档数据的扩展和高效利用，并借助机器学习模型实现故障分析，便于提高故障判断准确率和效率，减轻维修人员工作负担，提高维修便捷程度。