在传统能源日益短缺、污染问题愈发严峻的今天,线损管理在一个国家的电网节能发展中起着重要作用,同时也对电网发展规划、降损措施制定起到指导作用。随着智能电表的推广和北斗卫星导航系统的不断完善,电力大数据时代已经到来,但现有的线损数据分析和异常用电行为识别方法多基于人力,线损数据统计、用电信息采集、用户电量监测等在时效性和准确性方面存在局限性。因此,如何结合北斗卫星导航系统、大数据技术,将电力数据的实时采集与挖掘技术应用到线损管理和分析中,构建一个基于同期线损管理的综合系统,解决管理线损中的传统问题,具有重要的研究意义。本文从线损的基本理论和研究现状出发,先后研究了数据采集技术、挖掘技术、管理系统设计和应用,主要工作包括:（1）设计了以北斗卫星导航系统为基础的用电信息采集系统和短报文解析算法,建立多卡管理与预缓冲机制,加入了多时段主动上报、补召逻辑机制和长数据分包组包机制,通过电能计量数据采集测试验证了平均采集成功率达到99%以上。能够24小时全天候覆盖国内各个区域工作,同时可结合电网通信网络,并且与GPS系统相比,加入了双向短报文传输技术;（2）设计了一种基于时间序列的数据预处理方法,实现对线损噪声数据和缺失值异常的修复,结果基本与原始用电曲线保持一致,提高了数据的可用性。然后应用改进的K-means聚类与LOF离群点检测技术建立异常线损检测组合模型,设计了相似线损数据的检测算法,测试验证了当阈值取0.8时基本能够有效解决实际工作中相似用电行为判定的难题;（3）设计以Struts-MVC框架为基础的同期线损管理系统,采用ETL和Web Service技术在纵向与线损大数据实现数据集成,在横向与电网中各数据业务系统实现平台集成,提供了丰富的接口元素和强大的操作功能,改变了原有系统的孤立效应;（4）结合三个应用案例,展示了同期线损管理系统如何具体解决电网管理线损中的实际问题,尤其是在2019年爆发的新型冠状病毒防治过程中,协助政府部门提高了监督效率。随着智能电网相关技术的不断发展,可获得的高质量电力数据势必增大。本文设计的数据采集和挖掘技术具有强大的适应性和精准性,而且电网线损检测和分析结果可以通过管理系统进行查看管理,有助于提高电网的管理水平以及实现电网的安全稳定运行。