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配電系統中線損的減少對有效利用電力以及配電系統的經濟運行非常重要。為了更好地發現有效的降損方法,并為科學規劃電網結構收縮目標奠定基礎。同時由于海量的電網數據中往往包含錯誤數據,這些錯誤數據對線路損耗的計算及預測有很嚴重的負面影響。針對這些問題,提出一種基于改進RBF神經網絡的不良數據辨識模型,可以有效辨識線路損耗的數據中的不良數據,并進行剔除。以上海市某變電站數據為例,驗證了該模型的適用性。