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本发明公开了一种基于深度学习的低压台区线损估计方法,首先采集台区历史运行数据,对该数据集进行多维度关联性分析,获取最优特征参数集合;然后构建能够提取时序数据特征的多端口GRU网络结构及能够深度提取数据特征的ResNet结构,组成深度神经网络模型,并定义深度神经网络的拟合目标;再使用基于最优特征参数集合构建的训练数据集进行训练,并由测试数据集进行测试;最后部署并投入使用。本发明不仅能够对观测信息不及时、不完善的低压台区的理论线损进行准确估计,提高计算速度和计算准确性;同时还对采集的历史数据进行特征提取,实现数据降维,降低计算成本。