近年来低压配电网的线损得到广泛关注,低压配电网中三相不平衡、谐波、电压偏差等电能质量问题对配电网造成损耗越来越受重视。随着智能配电网的快速发展,电网企业可以获取大量的低压配电网数据。本文研究了数据挖掘技术在配电系统中应用,主要利用计量自动化系统进行数据有效采集和异常诊断处理,对电能质量和线损数据通过聚类分析进行低压台区特征分析和分类,从而进一步治理低压台区。首先,介绍计量自动化系统的功能和数据采集的原理,并进行电能质量指标在数据采集上的置信度分析。利用线损异常来处理管理线损问题产生的不良数据,通过机器学习基于CHAID决策树得到线损异常诊断方法,使用python程序建立线损管理系统实现线损异常可视化管理。其次,利用互信息进行台区电能质量指标特征优选,提出了GSA肘形判据的k-means聚类方法,提升聚类的效果,克服传统k-means聚类算法k值不确定的短板,判定最佳的聚类个数k值。使用R语言平台进行仿真,验证了GSA肘形判据的k-means聚类方法k值判定的可行性。利用改进的K-means算法对某地区低压台区进行聚类分析,对电能质量和线损之间的关系进行初步分析和探讨,利用箱形图法将聚类的低压台区划分为正常台区、可接受台区、需改造台区、异常台区四类,帮助电网企业依据台区类型区分线损管理侧重点。最后,根据负荷特性和低压台区运行状况分析了三相不平衡和电压偏差的关键影响因素。制定了三相不平衡和电压偏差治理策略。选取4个含有低电压和三相不平衡问题的需改造的台区进行电能质量和线损分析和治理实践,为电能质量和线损治理提供了思路方法,具有一定的工程意义。