简介： 摘要：台区线损率的控制是电力系统经济运行的关键指标之一。本研究通过用电检查数据，运用统计分析和机器学习技术对台区线损进行深入分析，识别线损高发因素并提出有效的控制措施。首先，通过收集和整理不同台区的历史用电数据，采用回归分析方法评估各因素对线损率的影响。其次，利用决策树和随机森林模型对线损异常点进行识别和预测，提高检测的准确性。研究发现，变压器负载率、线路老化和非技术性损失是影响线损的主要因素。基于分析结果，提出优化台区网络结构、增强设备维护和采用智能电表等措施，以降低线损率，提升电力系统的经济效益和可靠性。这些研究成果可为电力公司在用电检查和线损管理中提供科学的决策支持。
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