电力设备状态监测数据通常通过监控与数据采集（SCADA）系统实现可视化，但该系统编程需多次数据转换，导致响应延时较长。因此，提出基于节点式数据流编程（Node-RED）平台的电力设备状态监测数据可视化技术。利用自回归积分滑动平均模型建立监测数据时间序列，观察序列异常模式并完成修正处理，即可得到综合清洗后的数据信息。运用模糊C均值（FCM）聚类算法，对清洗后的监测数据进行分类提取，获取完整的设备状态信息。将状态信息映射到三维空间内，并借助Node-RED平台的低代码架构和轻量化处理引擎完成可视化编程，最终在用户显示界面完成数据可视化呈现。实验结果表明：该技术的可视化响应延时低于1s，证明其具有优越的应用效果。