随着电网不断发展,国家对降损节能的研究越来越重视。配电网线损率是衡量供电公司生产经营的一项重要经济指标,线损率的高低不仅可以反映配电网架构是否合理,还体现了供电企业的经营管理水平。目前我国配电网系统中,低压台区部分降损空间较大,但是由于其网架构造复杂、原始数据获取困难等特点,导致传统线损计算方法精度不高。并且台区的管理人员水平普遍不高,存在估抄、漏抄等现象,实施统一治理较为困难。因此,根据台区特征对其实施精益化管理,研究出能够可靠、快速地计算出台区线损率的方法意义重大。本文构建了一种改进K-Means聚类算法和GA优化的LMBP神经网络模型的低压台区线损率计算方法,并对其进行了实例分析。首先,对原始数据进行预处理,并采用灰色关联度分析及多重共线性检验技术,筛选出最能反映台区线损变化情况的电气特征参数,构建出影响线损率的台区特征量体系;其次,针对传统聚类算法的不足,构建了一种基于线损特征加权的改进K-Means算法DWK,对台区进行分类,有效解决了因台区样本特征差异较大导致的单一模型线损率计算不准确的问题;再次,构建机器学习模型对台区线损率进行分类计算,采用LM算法作为BP神经网络的迭代优化算法,引入遗传算法对模型的初始参数进行寻优,对线损率和各电气特征参数之间的复杂非线性关系进行学习和拟合,得到各类台区的理论线损率计算模型;最后,选取武安市供电公司的711个台区数据为样本,对模型进行了仿真验证。实验结果表明,本文提出的DWK改进聚类算法相比于传统K-Means等聚类算法具有更好的聚类效果和适用性,在此基础之上构建GA-LMBP神经网络模型对台区线损率进行分类计算,相比于单一 LM算法优化的BP神经网络及标准BP神经网络取得了更高的计算精度和收敛速度,验证了本文所提方法的准确性和可行性。本文研究方法弥补了传统线损管理中对电力指标数据应用不足的缺陷,通过快速准确地计算每一类台区的线损率为低压台区的线损管理提供了参考,具有实际的工程意义。