本发明提供一种基于ReliefF和t-SNE的配电线路线变关系模型优化方法，所述方法首先采集配电线路的日输入电量和与其挂接的各变压器日用电量，进而得到日线损电量，其次由配电线路输入电量与变压器用电量的关系计算输入-用电电量差值比，由配电线路线损电量与变压器用电量的关系计算线损-用电电量差值比，各自形成序列并分别进行小波包分解与重构，计算各频带内能量占总能量的百分比作为初选特征，然后利用ReliefF算法计算各初选特征的权值，进行特征优化后，采用t-SNE方法将高维特征降维成低维特征，最后利用BP神经网络完成线变关系模型的优化。该方法能减轻人工现场勘查的工作量，通过挑选关键特征，降低特征维度，实现线变关系模型的优化。