1.一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法，其特征在于，包括：获取目标台区和待选台区的台区位置信息，并利用所述台区位置信息从所述待选台区中筛选出所述目标台区的近邻台区；获取所述目标台区和所述近邻台区的历史线损数据，并利用所述历史线损数据计算所述目标台区的统计线损基准值；结合线损异常阈值系数和所述统计线损基准值确定所述目标台区的线损标杆阈值，并利用所述线损标杆阈值对所述目标台区的实时线损统计结果进行异常检测和目标判定；利用所述历史线损数据计算所述目标台区的统计线损基准值，包括：利用所述历史线损数据分别计算所述目标台区和所述近邻台区各自对应的加权线损；计算所述加权线损的均值，并将所述均值作为所述统计线损基准值；其中，利用所述历史线损数据分别计算所述目标台区和所述近邻台区各自对应的加权线损，包括：按照时间衰减系数，利用所述历史线损数据分别计算所述目标台区和所述近邻台区各自对应的加权线损，具体包括：将所述历史线损数据按照从当前周期往历史周期的方向进行排序；利用所述时间衰减系数确定各个所述周期的权重系数，并利用所述权重系统对所述历史线损数据进行加权计算，获得所述加权线损；其中，所述结合线损异常阈值系数和所述统计线损基准值确定所述目标台区的线损标杆阈值，包括：获取所述线损异常阈值系数中的上限阈值系数和下限阈值系数，计算所述统计线损基准值分别与所述上限阈值系数和下限阈值系数的乘积，获得所述线损标杆阈值；所述线损标杆阈值包括线损上限阈值和线损下限阈值；其中，利用所述线损标杆阈值对所述目标台区的实时线损统计结果进行异常检测和目标判定，包括：获取所述目标台区的当前线损值，判断所述目标台区的当前线损值是否在所述线损标杆阈值范围内；如果是，则确定所述目标台区的线损无异常；如果否，则确定所述目标台区的线损异常。
2.根据权利要求1所述的基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法，其特征在于，在所述台区位置信息为台区经纬度时，利用所述台区位置信息从所述待选台区中筛选出所述目标台区的近邻台区，包括：将所述台区位置信息转换为弧度形式，并按照距离计算公式计算目标台区与所述待选台区的间隔距离；利用所述间隔距离从所述待选台区中筛选出所述近邻台区。
3.一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测装置，其特征在于，包括：近邻台区确定模块，用于获取目标台区和待选台区的台区位置信息，并利用所述台区位置信息从所述待选台区中筛选出所述目标台区的近邻台区；统计线损基准值计算模块，用于获取所述目标台区和所述近邻台区的历史线损数据，并利用所述历史线损数据计算所述目标台区的统计线损基准值；线损异常检测模块，用于结合线损异常阈值系数和所述统计线损基准值确定所述目标台区的线损标杆阈值，并利用所述线损标杆阈值对所述目标台区的实时线损统计结果进行异常检测和目标判定；所述统计线损基准值计算模块，具体用于利用所述历史线损数据分别计算所述目标台区和所述近邻台区各自对应的加权线损；计算所述加权线损的均值，并将所述均值作为所述统计线损基准值；其中，利用所述历史线损数据分别计算所述目标台区和所述近邻台区各自对应的加权线损，包括：按照时间衰减系数，利用所述历史线损数据分别计算所述目标台区和所述近邻台区各自对应的加权线损，具体包括：将所述历史线损数据按照从当前周期往历史周期的方向进行排序；利用所述时间衰减系数确定各个所述周期的权重系数，并利用所述权重系统对所述历史线损数据进行加权计算，获得所述加权线损；所述线损异常检测模块，具体用于获取所述线损异常阈值系数中的上限阈值系数和下限阈值系数，计算所述统计线损基准值分别与所述上限阈值系数和下限阈值系数的乘积，获得所述线损标杆阈值；所述线损标杆阈值包括线损上限阈值和线损下限阈值；获取所述目标台区的当前线损值，判断所述目标台区的当前线损值是否在所述线损标杆阈值范围内；如果是，则确定所述目标台区的线损无异常；如果否，则确定所述目标台区的线损异常。
4.一种基于线损标杆阈值的台区线损异常检测设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1或2所述基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法的步骤。
5.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1或2所述基于线损标杆阈值的台区线损异常检测方法的步骤。
