本发明提出一种基于机器学习模型的台区线损实时计算与评估方法，属于数据处理技术领域，具体包括：基于台区的线损的大小确定待评估台区；基于待评估台区的负荷比例采用基于机器学习算法的评估模型确定特征值，并基于特征值将待评估台区划分为相似台区评估组；采用相关系数分析法，确定相似台区评估组的静态参数和动态参数的相关度，并基于相关度对静态参数和动态参数进行重构得到重构参数，并基于重构参数确定所述相似台区评估组的不同的台区的线损计算值，并基于线损计算值与所述线损的差值确定所述台区的线损是否存在异常，从而在保证线损计算准确性的基础上，提升了评估的效率。