本书是作者多年来从事电气工程教学科研工作和电力大数据分析处理方面研究的总结和升华，在内容上力图反映智能集成算法及其优化技术的发展，并重点围绕其在发电、配电和用电系统中的应用。本书涉及的部分数据来源于公开发布的公共数据集，也有部分数据来源于行业企业，有关结果来源于算例测试和相关的科学研究成果。
本书可作为电气工程及其自动化专业、轨道交通电气化专业和其他相关专业的本科或研究生参考用书，也可为设计和研究开发人员提供借鉴及参考。

1 Stacking集成算法的功率预测技术
1.1 引言
1.2 发电技术及数据处理方法
1.3 基于Stacking集成与超参数优化的方法研究
1.4 Stacking—GS的联合循环电厂功率预测
1.5 Stacking—GA优化的风电功率预测
1.6 本章总结
2 基于集成学习的用户异常用电检测方法
2.1 引言
2.2 电力负荷数据异常用电检测模型构建
2.3 电力负荷数据预处理技术和特征提取
2.4 AdaBoost异常检测智能算法设计
2.5 Bagging异常检测智能算法设计
2.6 本章总结
3 牵引供电接触网剩余寿命的预测方法
3.1 引言
3.2 接触网综合状态评估模型参数选取
3.3 优化权重分配的接触网综合状态评估方案
3.4 基于深度学习的接触网剩余寿命预测模型
3.5 CCS-DNN剩余寿命预测模型超参数优化
3.6 本章总结
4 接触网剩余寿命集成预测与维修优化
4.1 引言
4.2 高铁接触网
4.3 贝叶斯优化的剩余寿命预测模型设计
4.4 算例研究
4.5 实验结果分析
4.6 铁路接触网维修决策优化
4.7 本章总结
5 展望
参考文献