温室气体排放越发引起世界各国对能源利用的关注,“碳达峰,碳中和”作为重点工作被列入十四五规划指导能源发展。降低电力网损耗是电力企业节能工作的重要目标,其中配电网因用户分布范围广,量测单元众多,管理难度高,仍存在巨大的降损空间,是电力网线损管理的重点与难点。当前配电网线损管理仍存在诸多问题。其一,线损管理中的基础数据往往混杂异常、缺失数据,影响智能算法在线损管理中的实际应用。其二,线路维护人员以固定的日线损率数值范围作为线路异常状态的判断标准,缺乏对不同地区不同线路线损率水平的精细化认知。其三,用户窃电行为在配电网线损管理中普遍存在,人工排查效率低且难以及时追回电量损失。考虑到上述问题均具有涉及数据类型多样、空间分布存在差异性、需挖掘数据内在规律的特点,以数据驱动方式分析上述问题的数据特征并提出解决算法。主要研究成果如下:（1）研究配电网线损大数据一体化清洗算法。首先,阐述配电网线损大数据的概念并对其数据质量现状进行分析。其次,考虑到局部异常因子算法存在检测效果依赖人工设定阈值的局限性,提出一种改进算法,通过高斯混合模型的密度聚类特性划分异常检测阈值,实现多元数据清洗时的阈值自动选择。实例分析表明,该算法的阈值划分效果优于其他对照算法,适用于局部异常因子算法阈值的自动划分。最后,对典型缺失数据填补算法展开分析,基于最小二乘回归与随机森林两类算法在处理不同缺失程度样本时表现出的特性差异,提出一种缺失数据自动填补流程。流程中通过缺失样本划分与随机森林参数调整等措施在降低算法运算时间的同时保证填补精度。实例分析表明所提出流程有效平衡了缺失数据填补的准确性与速度。（2）提出一种基于降噪自编码器和长短期记忆网络相结合的配电网日线损率预测模型。首先,建立灰色综合关联度分析指标,挖掘日线损率影响因素近期量与其去年同期量间的相关性,将去年同期量加入模型输入辅助预测。其次,构建降噪自编码器对输入序列进行编码与重构,实现输入序列的特征提取与降维。最后,将编码后的序列输入长短期记忆神经网络,经训练拟合得到日线损率预测模型。采用我国某地市多条配电线路实测数据进行实例分析,对比结果表明该模型日线损率预测准确性较高,同时运算速度适中,适用于配电线路日线损率预测。（3）研究结合线损率数据特征的窃电用户辨识算法。首先,阐述配电用户窃电的主要形式并分析了线损率与窃电用户表计电量的关联性原理。其次,提出一种异常线路初筛流程,通过联合线损率长期趋势提取与突变检测,对存在线损率趋势突变的线路进行初筛。流程环节一,通过奇异谱分析提取线损率的长期趋势分量,作为突变检测依据。流程环节二,基于突变检测框架Ruptures对趋势分量序列执行突变检测。实例分析表明,该检测流程减小了线损率短期波动对趋势突变检测的干扰,降低了误检率。最后,结合皮尔逊系数与最大信息系数两种相关性算法,基于窃电用户与线损率间的关联特性对存在趋势突变的线路进行窃电行为辨识,通过实际案例验证了该算法的有效性。（4）设计配电网线损辅助管理平台。基于开源前端框架Ant-Design-Pro设计了配电网线损辅助管理平台,并将所研究的三类算法作为功能模块集成至该平台,通过平台设计给出了本文智能算法应用于实际线损管理工作的示例。