近年来,随着用电负荷的不断增长,低压配电网的线损电量也越来越大,且低压台区数量众多,线损分析依然缺乏有效的技术手段,严重影响了电网企业的效益。线损理论计算、线损异常检测和线损预测等线损分析方法对于提高电网精益化管理水平、制定针对性的降损措施具有指导意义。基于数据挖掘技术进行线损分析研究,主要内容有以下几点:（1）对比分析了几种低压配电网理论线损计算方法,并阐述了它们的优缺点和适用场景。针对低压台区经常出现的三相负荷不平衡情况,结合实际算例采用等值电阻法和分相等值电阻法进行计算,验证了分相等值电阻法在三相负荷不平衡台区进行线损理论计算的有效性。（2）为了得到大量的配电网用电数据,提出一种基于Pandapower电力系统分析工具搭建10k V配电网并模拟台区特征指标数据的建模方案:建立Pandapower与Python联合的10k V配电网仿真模型。通过Pandapower搭建的配电网模型对台区数据进行采集,并综合考虑各个指标对线损的影响大小、获取难易程度,优选其中配变容量、供电半径等10个变量作为研究指标,为后续研究提供数据储备。（3）针对当前配电网线损异常分析方法,多采用理论线损与实际线损的差别进行判断,在时效性和准确性上存在较大的局限性。通过对比不同离群点检测算法,选择孤立森林算法作为基础算法,并针对孤立森林算法的不足,提出了一种基于改进K-means聚类算法与孤立森林异常检测算法的组合模型,对线损异常进行检测。最后,结合算例验证了所提线损异常检测模型的有效性。（4）针对支持向量机（SVM）模型在线损预测时精度较低的问题,引入了维度学习狩猎搜索策略改进的灰狼优化算法（IGWO）,对SVM模型中惩罚参数C和核参数?进行优化,构建了改进灰狼算法优化的SVM模型（IGWO-SVM）。通过算例,验证了IGWO优化算法的加入有助于降低SVM的预测误差,相较于未优化的SVM模型,所提出的IGWO-SVM模型在预测精度上有明显的提升。