本发明公开了一种基于时间序列的线损异常分析方法，属于电力技术领域。本发明采用聚类方法进行线损预测，分别在超高线损地区、高线损地区、中高线损地区、中线损地区、中低线损地区和低线损地区进行分别线损预测，能够很好地完成线损预测，准确率高。本发明在线损检查时月或季线损率近期与去年同期序列损失信息极少，相对误差在1％以内；月或季售电量解码信息与原始信息相对误差介于1％～2％；月或季均气温解码信息与原始信息相对误差介于3％～4％，出现局部信息损失。由此可见，DAE模型在提取原始序列特征，剔除冗余信息的同时有效保留了原始信息，为月或季线损率预测模型的输入提供可靠有效的低维样本。