1.一种基于深度学习的智能电网线损预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：收集用电各环节中线损电路的运行相关数据；其中，用电各环节包括发电环节、输电环节、变电环节、配电环节、用电环节和管理线损；运行相关数据包括电流、电压、功率因数、线路负荷、电能计量、电力频率、温度和环境参数，环境参数包括风力、湿度、温度、光照强度、电磁干扰强度；

S2：获取各用电环节中线损电路的实际线损值，为每个用电环节构建线损预测子模型，模型表示为 ，其中， 表示用电环节i的预测线损值， 表示与用电环节i中的运行相关数据内对应参数的集合， 表示模型 的参数集合；

其中，线损预测子模型包括：

使用长短期记忆网络或门控循环单元进行时间序列预测；

其中，构建线损预测子模型的具体过程为：

S21：评估线损电路的实际线损值与历史预测线损值之间的差异，获取历史记录中线损预测子模型预测的预测线损值表示为 ，t表示线损预测子模型预测的时间索引；将线损电路的实际线损值与历史记录中的预测线损值进行计算，利用公式 ，得到历史预测波动值MS；其中，Lt表示第t时的实际线损值， 表示预测第t时的预测线损值，N表示历史记录中线损预测子模型预测的时间索引的总数；计算预测线损值与实际线损值之间的差的绝对值的平均，利用公式 ，得到预测误差值MA；计算预测线损值相对于实际线损值的比例，利用公式 ，得到预测误差比MP；计算预测线损值与实际线损值之间的相关程度，利用公式 ，得到预测相关值MR；其中，表示所有实际线损值的平均值；将历史预测波动值、预测误差值、预测误差比和预测相关值标记为性能指标；

S22：对每个用电环节的线损电路的历史运行相关数据进行划分，将历史运行相关数据按照其特征随机划分以为k个等大小的子集，并进行k折交叉验证；每一轮，将k‑1个子集作为训练集，余下的1个子集作为测试集；将训练集和测试集标记为数据集；

S23：对模型进行训练与验证，使用训练集数据训练线损预测子模型，再使用测试集评估线损预测子模型的性能，按照步骤S21计算得到预测的性能指标；对预测的性能指标进行融合计算，利用公式 ，得到性能评估值MZ；其中，v表示误差修正因子，m1、m2、m3、m4分别表示历史预测波动值、预测误差值、预测误差比与预测相关值所对应的权重；

S24：评估预测的性能指标的稳定性，按照性能评估值的大小对预测的性能指标所对应的数据集附加优先级；选取k折中优先级最大设定个的数据集作为复测数据集，设定重复检验次数，使用复测数据集按照重复检验次数重复执行步骤S23，得到复测的性能评估值；对所有复测的性能评估值进行均方根误差计算，利用公式，得到复测数据集的波动值FB；其中，p表示重复检验次数的总

数，j表示重复检验次数的编号， 表示重复检验次数编号j复测的波动值， 表示复测的波动值的均值；将复测数据集的波动值进行均值计算，得到波动均值FU；对复测数据的波动值与波动均值进行加权计算，利用公式FC=FB×c1+FU×c2，得到波动评估值FC；其中，c1、c2分别表示复测数据的波动值与波动均值所对应的权重；选取最小的波动评估值所对应的数据集作为最终训练模型的数据集；

S3：由所有的线损预测子模型构建电网总线损预测模型，模型表示为

；其中， 表示为整个电网的预测线损值，n表示用电环节的总数，

表示用电环节i所对应线损预测子模型的权重；

S4：将智能电网中各用电环节的运行相关数据作为输入，提供给电网总线损预测模型，输出智能电网的预测线损值；将预测线损值通过可视化界面展示。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能电网线损预测方法，其特征在于，各环节线损电路的运行相关数据的收集步骤包括智能电表、传感器和监测设备获得。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能电网线损预测方法，其特征在于，还用于对智能电网中线损异常进行监测，具体为：将用电各环节中线损电路的运行相关数据分别输入相应的线损预测子模型中，以得到相应用电环节的预测线损值；设定用电环节的线损阈值，将用电环节的预测线损值与其线损阈值进行比对，若预测线损值大于其线损阈值，则表示其用电环节的线损异常，生成环节对应的线损异常检测信令，将异常时刻、用电环节的位置、预测线损值和阈值标记为异常检测流程记录；线损异常检测信令用于触发警报机制，将线损异常检测信令、异常检测流程记录发送给运维人员。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智能电网线损预测方法，其特征在于，用电环节的线损阈值获取的具体步骤为：步骤一：获取用电环节中线损电路的线损相关信息；其中，线损相关信息包括线损电路的历史运行数据、线路长度和截面、环境信息；

步骤二：对线损相关信息进行阈值影响分析，得到线损电路的标准评估值BF、线路影响值UG和环境评估值LG；

步骤三：再将标准评估值、线路影响值和环境评估值进行归一化处理，利用公式，得到用电环节的线损评估值PG；其中，w表示用电环节中线损电路的节点或线路的编号，wBF、wUG、wLG分别表示线损电路中节点或线路编号为w的标准评估值、线路影响值和环境评估值，d1、d2、d3分别表示标准评估值、线路影响值和环境评估值对于线损阈值的权重影响因子；

步骤四：设定用电环节的线损阈值选定列表，将线损评估值与其线损阈值选定列表内任一阈值的取值范围进行匹配，将成功匹配的线损阈值作为用电环节的线损阈值。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的智能电网线损预测方法，其特征在于，对线损相关信息进行阈值影响分析，具体分析过程为：获取用电环节中线损电路的历史运行数据，将历史运行数据中任一参数与对应参数标准阈值进行差值计算，以得到参数对应的标准差值表示为BZ；将用电环节第一次运行的时刻标记为第一时刻，将当前时刻作为第二时刻，将第一时刻与第二时刻之间的时间区域标记为用电时区；将所有标准差值进行平均值计算得到差均值BS；对用电时区内所有参数的标准差值进行计算 ，得到差波值CB；其中，C表示用电时区内时刻的总数， 表示在用电时区C中第z时刻参数a的标准差值， 表示历史运行数据中在用电时区内参数a的差均值；将标准差值的最大值与最小值进行差值计算，得到浮动差值标记为FD；将差均值、差波值和浮动差值进行加权计算，利用公式，得到标准评估值BF；其中，b1、b2、b3分别表示差均值、差波

值和浮动差值所对应的权重；

获取线损电路的线路长度和截面的值分别表示为UG1、UG2，对线路长度和截面的值进行加权计算，利用公式 ，得到线路影响值UG；其中，u1、u2分别表示线损电路的线路长度和截面所对应的权重；

获取用电环节中线损电路的所处环境信息，设定线损电路所处的标准环境参数，将环境信息中任一参数与其标准环境参数进行差值计算，得到环境参数对应的偏差值；设定预设近期环境变化时区，对近期环境变化时区内环境参数对应的偏差值进行平均值、方差和最大值与最小值的差值计算，得到环境参数对应的偏差均值、偏差波动值和偏差差异值分别标记为LG1、LG2和LG3；将所有环境参数对应的偏差均值、偏差波动值和偏差差异值进行加权计算，利用公式 ，得到环境评估值LG；其中，g表示环境信息中环境参数g的索引，gLG1、gLG2、gLG3分别表示环境参数g所对应的偏差均值、偏差波动值和偏差差异值，l1、l2、l3分别表示偏差均值、偏差波动值和偏差差异值所对应的权重。