对于电网线损数据治理,提出了有效的基于随机森林算法的异常识别方法,利用历史异常数据,挖掘具体特征,搭建异常数据诊断模型,基于随机森林学习算法,允许样本同时属于多个类别。探讨将知识数据库的获得从人为加入转变成通过算子自动获取,具有自学习能力。推理机制从传统的归纳推理转变成对权重值的竞争,具有较好的容错性。强化学习不断修改映射策略,可达到优化系统性能目的,可迅速定位异常原因,从而提升电网线损治理效率。