当前的国际环境中,自然资源日益枯竭,节能减排成为了每个国家都需要关注的重点。线损作为电能在传输过程中能量损耗的指标,与供电企业的线损管理和技术水平密切相关,是供电企业考核的重要指标之一。与高压输电网相比,中低压配电网具有结构复杂、测量系统不完备、拓扑不明确等缺陷,使配电网线损成因梳理不清,难以进行合理降损,导致系统的线损率相对较高。据相关资料统计,我国中低压配电网的线损约占整个电力系统线损的五成,尤其是10k V中压馈线的线损问题,故需要对10k V中压馈线的线损问题展开重点研究。随着大数据时代的到来,供电企业建成的多源数据平台给配电网线损分析计算提供了丰富的数据,但由于10k V馈线具有分布范围广、馈线属性及运行参数等方面的差异性和受地区和环境影响大等特点,导致一些传统的线损分析计算方法不再适用于当前的环境,阻碍了线损管理工作的开展和推广,降低了供电企业的工作效率。故本文基于多源数据平台,考虑到负荷数据中存在两种常见的脏数据类型:异常值与缺失值,建立基于改进聚类算法的缺失值填充和基于改进孤立森林算法的异常值识别,用于异常值识别和缺失值填充,以减小脏数据对后续线损分析和计算的影响。然后,利用清洗后的数据以及从配电网GIS系统中解析得到的馈线拓扑模型构建前推回代线损计算模型进行线损率测算,并根据精细化计算结果定位馈线线损薄弱位置,作为配电网规划的理论依据。最后,针对大型配电网分布范围广和线损成因梳理不清等问题,本文设计了一套基于馈线分类的馈线线损成因识别模型,对整体馈线进行线损成因识别以剔除无关影响因素,对分类后的馈线进行线损成因识别以找出每一类的线损成因,在线损成因识别的基础上考虑新馈线规划的合理性问题,在确定其所属类别后,用所属类别的线损成因识别模型判断新馈线规划是否合理。以广东省某一大型地级市供电局馈线为例,检验了本文中数据清洗模型、线损计算及成因分析模型的有效性和实用性。本文中的数据清洗、线损计算及成因分析模型,可实现对样本中异常值和缺失值的处理、对馈线进行精细化线损计算及馈线线损成因挖掘。通过对异常值和缺失值的处理,可以为后续线损计算和线损成因挖掘工作带来高质量的数据,获得了更加可靠的线损计算和成因挖掘结果;通过对样本馈线的线损计算,可了解每一条馈线的线损水平及精细化损耗大小,便于工程人员进行合理的整改;通过对样本馈线科学的分类和线损成因挖掘,可明确各类区域降损的重点,优化配电网资源配置,以最小的投资换取最大的利益,积极响应国家节能减排的号召。