配电网网损是电网在配电过程中以热能形式散发的功率损耗，是综合反映配电网规划设计，生产运行和能效管理的重要技术指标。随着智能配电网的发展，通过配电网损耗的数据挖掘，加强配网降损工作管理，从而提升电网的经济效益。
　　配电网网损是一种时序数据，具有数据量大且数据复杂多变等特点。随着大数据技术的发展，电网数据挖掘已成为近年来的研究热点，目前主要采用人工智能算法对电网数据进行处理分析，通过挖掘数据规律，预测数据的未来变化，从而对电网进行指导管理。然而目前配电网数据挖掘存在一些问题：首先，采集系统中的配电网数据量大但数据质量不高，异常数据和缺失数据较多。此外，配电网网损管理大多只是对线损进行计算和简单的统计，无法从现有的线损管理分析中得到影响配电网损耗的重要特征和未来网损的变化趋势，缺少指导配电网降损工作的具体指标。因此，本文针对以上问题，提出基于数据挖掘的配电网网损预测方法，以湖南永州某线路的配电网数据作为研究对象，对所提方法进行测试，验证本文方法的有效性。选题对于配电网数据挖掘研究具有较高的理论价值和实际意义。本文完成的主要工作和创新点包括：
　　(1)分析采集系统中配电网数据概况，建立配电网数据质量评估指标，对配电网各类数据质量进行综合评估，便于及时发现数据存在的问题并处理。与此同时，简要介绍常用的数据清洗方法，对配电网数据进行预处理，去除异常数据和缺失数据的干扰。首先，采用基于聚类的局部离群因子检测方法对配电网异常数据进行检测剔除。此外，采用随机森林算法对配电网缺失数据进行填补，最终得到较为准确的配电网数据集，为后续配电网网损分析奠定基础。
　　(2)以清洗后的数据为基础，根据配电网实际拓扑结构，在PowerFactory软件中搭建配电网模型，通过潮流计算得到配电网网损值。此外，建立配电网网损相关性分析指标，决定预测模型的输入特征。采用MIC最大互信息系数方法，综合挖掘配电网网损与配电网电气量和非电气量特征的相关性，选择与配电网网损最相关的特征作为配电网网损预测的输入数据，提升配电网网损预测的效率和准确性。
　　(3)根据配电网网损复杂多变的特点，本文提出一种基于K-Means聚类和LSTM神经网络结合的配电网网损预测方法。通过K-Means聚类分析把特性相似的配电网网损聚为一类，针对每一类网损搭建LSTM神经网络模型进行预测，从而充分分析当前和未来的配电网网损情况，并有效挖掘每一类网损的变化规律。将本文方法与未聚类的LSTM神经网络预测方法进行对比分析，结果表明：基于聚类的配电网网损预测方法能够大幅度提升配电网总网损的预测精度。
　　(4)针对实际配电网损耗管理的应用需求和本文的研究算法，开发配电网损耗分析和预测平台，提出平台的软硬件设计方案，并且基于此方案进行了实际的应用测试，验证了平台的实用性和适用性。
　　将本提到的预测方法与传统的预测模型进行对比分析，结果表明，本文所提方法具有预测准确率高，泛化性能好的优点，为电网数据预测提供了新思路。