本书基于海量电力数据，介绍最新的大数据技术和机器学习算法在电力产业中的应用实践案例。基于大数据分析和机器学习算法对配变台区停电进行预测。从停电类型、二十四节气、停电时间段对电力数据进行整合分析，基于时间序列实现停电预测，包括处理序列、参数准备、时间序列基础、创建时间序列模型、训练模型等步骤，实现停电台区提前预警，为台区改造和综合服务提供依据和支撑。基于大数据分析和机器学习算法对高压用户电费进行预测。明确电力生产中高压用户分类说明，建立预测模型架构，从数据分析过程出发，创建模型、训练模型、预测时间准确率分析评估，最后形成基于随即森林实现电费预测的模型。