电能作为现代社会最重要的能源利用形式之一,是国家经济社会能够进步的根本。电能通过转化为热能、机械能、光能等其他能量形式,在工业、农业、商业等各个领域得到普及运用。而在电能的生产、传输、分配、消费等各环节内,由于输电线及用电设备产生的损耗,以及用电管理不规范和违章用电行为的存在,导致电能出现很大的消耗。不仅仅影响了电力企业的经济效益,还是对国家资源的极大浪费,为此针对配电网线损异常检测方法进行研究具有应用价值。基于数据驱动,充分利用海量、多元的电网运行数据,进行配电网线损异常检测,推进我国配电网智能化的建设进程。本文利用深度学习算法、聚类算法和灰色关联分析等数据分析算法,通过对大量电网运行数据的处理和分析,能够在时间和空间两个维度对线损异常情况进行检测,并且使用实际电网运行数据验证了所提线损异常检测方法的准确性与实用性。首先,提出了基于灰色关联分析的线损优化指标体系,通过对现有指标体系的总结归纳,提出线损指标体系的优化方法,得到适用于后续线损异常检测算法的线损指标。其次,提出了基于混合聚类算法的配电网线路线损异常检测方法,针对传统K-means算法存在的问题,提出了混合聚类算法实现优化,提高了检测的准确性。再次,提出了基于深度学习的配电网台区线损异常检测方法,在不同时间粒度上进行线损和负荷预测,结合深度长短时记忆网络（LSTM）和稳态控制图技术实现台区线损异常的检测,并与传统的人工神经网络算法进行了对比,验证了检测模型的准确性。最后,基于MATLAB编程环境,开发了配电网线损异常识别诊断系统,将所提线损异常检测方法进行整合,实现了模块化应用,并验证了系统的应用效果。