线损率是电力行业的一个重要的指标,它直接反映了电网的电能利用率和运行效率。我国农村配电网存在拓扑结构复杂、设备种类多、运行参数难以获得等特点,使得传统电网分析方法很难应用于农村配电网。配电网技术线损的一般方法存在计算精度低或计算量大的问题,基于人工智能的技术线损计算方法存在未对技术线损的影响因素做充分分析的缺点。因此,充分分析农村配电网技术线损的影响因素,并快速、准确的计算农村配电网技术线损是一个需要解决的难题。针对以上问题,本文建立了农村配电网技术线损的特征分析模型和特征评估模型。特征分析模型的目的是分析并选择影响农村配电网技术线损的线损特征;特征评估模型的作用是将选择的线损特征用于农村配电网技术线损计算中,从而验证选择线损特征的有效性。本文的主要研究内容如下:(1)详细分析了农村配电网的构成和数据特点,搜集可能影响农村配电网技术线损的特征,建立了基于最大相关最小冗余的农村配电网技术线损特征分析模型,选择影响农村配电网技术线损的线损特征。使用聚类方法获得农村配电网线路损耗相似日,为特征评估模型的建立提供依据。(2)针对现有技术线损计算方法的局限性和不足,建立了基于粒子群算法优化径向基神经网络的农村配电网技术线损特征评估模型。该模型具有能够根据线损特征灵活调整输入的特点,将选择的技术线损特征代入技术线损评估模型并用于农村配电网技术线损计算。通过实验验证了模型的有效性。(3)将云南某地区30条配电线路真实运行数据代入到农村配电网技术线损特征分析与评估模型中,分析了特征分析模型得到的技术线损特征以及模型输出值与真实线路技术线损值的关系,从而验证模型适用性。