在低压配电系统中保持良好的客户侧供电质量是供电企业可持续发展的重要保障。随着传感设备、用电信息信息采集设备、数据存储技术的飞速发展,电力系统中已经积累了海量的电力计量数据,同时,电力客户服务中心的发展和95598热线的普及,也积累了大量的客户侧电力数据。基于客户数据实现供电质量的评价与预警,可以提升客户侧感知智能化水平、完善电力客户服务机制,基于供电质量风险预警结果,进行电力数据驱动的用户隐患检测,可以进一步实现供电质量问题的精准排查,推动配网台区的精细化管理,提高低压台区供电质量、减小故障风险。然而,现有的供电服务质量评价主要是基于问卷调查、专家估计等定性分析方法,没有充分利用客户侧数据;主要的供电质量预警方法对于时序性的考虑较少,导致误报、漏报情况较多,因此具有高可靠性的供电服务质量预控手段仍然缺乏;现有的供电质量隐患排查方法难以追溯到用户,需要耗费大量的人力资源。在此背景下,基于电力营销系统与低压量测系统的海量数据,开展配电系统供电质量预警与用户用电隐患检测方法研究,主要可以分为客户侧供电质量评价、供电质量预警、用户用电隐患检测三个方面。（1）针对客户侧数据没有得到充分利用、缺乏基于主观感知的评价方法的问题,提出了一种基于结构化工单数据的客户侧供电质量评价方法。首先,提出了基于用户主观感知的底层评价指标,并在供电公司服务业务架构的基础上建立了完整的评价指标体系。然后,在理想点法的基础上,提出了基于余弦相似度的相似度修正方法。接着,基于评价结果的双层结构,通过双层聚类模型得到指标分布类型及不同类型下的各评价等级中心分数,在此基础上,通过模糊评价方法将评价指标分数转化为易理解的评价等级。最后,以浙江省11个供电公司服务质量实际数据为例进行分析,证明了所提方法的准确性与有效性。（2）针对现有的供电质量预控效果不佳、误报现象较多的问题,提出了一种基于三支决策与长短期记忆神经网络的供电服务质量预警方法。首先,该方法根据供电服务数据提出了4项供电服务质量预警指标。然后,提出了基于三支决策的供电质量预警决策理论,通过引入边界决策有效降低了供电服务质量预警的平均决策代价。接着,考虑风险预警指标的时序性,通过长短期记忆（Long-short term memory,LSTM）神经网络求解供电服务预警状态值,实现供电服务质量的精准预警。最后,以浙江省部分地市的供电质量样本进行算例分析,结果表明所提方法相较传统方法具有更高的准确性与更低的决策代价。（3）针对现有隐患排查手段准确率低、耗费过多人力资源的问题,提出了一种数据驱动的用户用电隐患检测算法。首先,考虑不同时刻电压值所包含的隐患信息量具有差异性,基于信息熵进行电压数据重构。其次,提出基于K-奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）的用户电压数据降维方法,对异常检测的输入变量进行降维。然后,提出了基于改进局部离群因子的用户用电隐患检测方法,通过伪目标筛选多个参数不同的局部离群因子模型。最后,以浙江省某典型台区进行算例分析,结果表明所提方法相较其他算法具有最好的准确性与泛化能力。