随着泛在电力物联网的提出,对长年累月所积攒下来的海量电力大数据的有效研究和挖掘,已经成为电力企业关注的重点。线损是衡量电力企业在设计、生产技术和管理方面的重要指标。线损管理对电力企业在经济效益上产生显著的影响,而线损四分管理中的分台区管理更是其中的重要环节。如何将电力大数据应用在分台区管理中,是本文研究的关键点。本文研究了国内外大数据的发展形势和大数据在各行各业中的应用。针对低压台区线损检测工作量大,且难以区分低压台区线损的损耗程度等问题,提出利用低压台区线损大数据进行线损管理,以实现对问题台区进行快速定位,能将低压台区线损的损耗程度进行区分,还能对问题台区进行反窃电分析。将低压台区划分为线损明显异常的异常台区、线损存在异常却不太明显的有待提升的台区,和线损处于可接受范围的正常台区。帮助工作人员区分了台区线损的损耗程度,便于优先检修处理线损损耗严重的低压台区,再检修处理线损损耗较轻的低压台区。抓住并解决了低压台区线损管理中的主要问题,能有效提高管理人员的工作效率,有利于提升电力企业在线损管理方面的经济效益,体现了低压台区线损精益化的管理。在解决主要问题后,对有待提升的台区进行检修处理,能更进一步的降低线损。对低压台区进行反窃电分析,能快速定位可能存在窃电行为的台区,帮助企业进一步核实可能存在的窃电风险。本文的研究对低压台区线损管理工作具备一定的参考价值。本文面对数量庞大的电力大数据,首先进行数据预处理,筛选出低压台区线损数据。将处理后的数据源,借助Tableau软件制作可视化工作表,对线损数据进行可视化分析,分析得出低压台区线损数据之间的关系,并对低压台区进行反窃电分析。再对线损数据进行K-means算法聚类分析、可视化分析和箱线图法分析。总结得出对应异常台区、有待提升台区和正常台区等不同情况的各线损指标的阈值范围。最后,搭建台区线损异常分析的可视化交互平台。对照相关线损指标的阈值范围,就可以对问题台区进行快速定位和查找,能区分出台区线损的损耗程度,还能快速定位可能存在窃电行为的台区。