文献综述（或调研报告）：
配电网网损计算实际上是由供电量减去售电量所得，其损耗主要是因为配电网输电线路电阻的损耗，配电变压器中的损耗，无功补偿设备的损耗以及电压电流互感器所产生的损耗等技术线损。同样还有由于管理问题（偷电，抄表漏抄，统计错误）所产生的管理线损。
在线损计算过程中，多篇论文中都提到线路元件复杂，参数不精确，实际情况复杂多变，所以配电网理论计算有着一下特点：
多样性：针对不同地区不同年代建设的电网运用不同的方法
条件性：实际情况复杂多变，参数数据难以测量，需要对公式进行简化改进，但要在一定的条件下进行。
近似性：线路复杂，存在很强的不确定性，只能近似计算。
现有的配电网网损计算方法有均方根电流法，平均电流法，最大电流法，等值电阻法，前推回代潮流算法，回归分析法，人工神经网络模型等方法。但是每一种方法都有其优缺点，一般来说，计算速度和精确度两者不可兼得，或者局限性严重，只适用于某几种配电网，不具备通用性。如均方根电流法是根据采样计算出等效的均方根电流，，虽然原理简单通俗易懂，但是没有考虑到实际负载曲线不同，使得精度降低，平均电流法和最大电流法沿袭均方根的思想，但是分别加入了形状系数 和修正系数F，损失因数F可以通过系统的负荷曲线求取。平均电流法由于实际负荷曲线会变化，导致K的计算有误差；而最大电流法虽然降低了输出数据的数量，计算速度快，但是没有考虑到三相不平衡电流的影响，实际上精确度并不高。等值电阻法同样是牺牲精度减少计算量以提高计算速度。而回归分析法虽然精确度比较高，并且计算也比较简单，但是由于每个电网的模型不一样，虽然输入数据少，较为准确并且可读性好，但是不具备通用性。人工神经网络模型是利用模拟大脑神经网络输入大量样本数据以训练学习的，虽然原理简单，精度高，易于建模，但是由于其训练学习方法按照经验来执行，对于新数据的接受度很差，普适性也很差。前推回代潮流算法计算速度快，适用于编程，原理简单，收敛性好，故本文采用前推回代潮流算法来构建线损计算模块。
优化降损方面，文献中采用的是计算线损值指导管理优化方面来降低管理线损，主要是对于实际情况下分析处理数据，找出线损率较高的线路或者区域进行管理优化。或者改变运行方式措施，或者是调整无功补偿来提高负载功率因数，降低配电网内无功潮流；又或者调整变压器运行方式等来降低技术线损。采用无功补偿的效果是：
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