本发明公开大数据下台区线损率异常智能预警方法和系统，该方法包括：步骤一：通过设置在每个台区的电网线路首端、尾部和负载上的电表采集台区内电气特征参数；步骤二：将采集的电气特征参数上传至服务器；步骤三：服务器提取获取电表所在台区，并对电气特征参数进行标准化处理；步骤四：构建BP神经网络模型，并基于标准化处理后的电气特征参数进行模型训练学习；步骤五：通过训练学习后的BP神经网络模型预测台区线损率；步骤六：将预测的台区线损率与正常线损率进行对比，并把对比结果显示在服务器上；步骤七：对线损率异常的台区进行预警提示。本发明实现了对台区线损率的准确计算和预警，大大节省了人力和时间。