本书第1章介绍了感知的基本概念，并引出电力指纹技术的研究内容；第2章介绍了电力指纹技术的概念与架构；第3章介绍了电力指纹技术的基础－数据的获取与处理：第4章介绍了电力指纹类型识别技术；第5章介绍了如何在多设备混叠运行情况下对设备运行信号和状态进行分解和识别：第6章介绍了电力指纹参数识别技术基础；第7章介绍了电力指纹行为识别技术：第8章从软硬件角度介绍了电力指纹技术支撑体系；第9章对电力指纹技术的应用场景和商业模式进行展望。
本书可以为设备感知、电网运维、智能用电、综合能源管理、智能家居、互联网增值服务等领域的专业技术人员提供参考。

余涛，工学博士，教授，博士生导师，华南理工大学兴华人才“智能电网与节能技术”团队领导人，主要研究领域包括智能电网调控系统、机器学习和知识自动化技术。中国城市能源变革产业联盟理事、专家组成员，国家电力可靠性标准委员会委员，中国电工技术学会“电力系统控制与保护”专委会委员，国网江苏省电力公司客座研究员。核心期刊《电力建设》专栏主编、《新型工业化》期刊副主编、《电测与仪表》、《Protection and Control of Modern Power Systems》期刊编委。主持国家自然科学基金项目4项、7项省部级纵向科技项目及50余项两大电网公司科技项目。发表国际SCI期刊论文70余篇。出版中文和英文专著各l本。获得中国电力科技创新奖一等奖（第1），中国电力技术发明二等奖（第2），国家电网公司技术发明一等奖、北京市科技进步二等奖、南方电网科技进步奖等十余项奖项。

序
前言
1 能源互联网与电力指纹技术概述
1.1 电网是万物感知的网络
1.2 能源互联网概述
1.3 能源互联网背景下的感知需求
1.4 新型电力系统背景下的感知需求
1.5 电力指纹技术的研究目的
本章小结
本章参考文献
2 电力指纹技术概念与架构
2.1 能源互联网的识别难题
2.2 电力指纹技术基本框架
2.3 电力指纹技术识别模型构建与应用
2.4 电力指纹数据库架构
本章小结
本章参考文献
3 电力指纹技术数据处理与特征提取
3.1 电力数据获取与生成
3.2 数据预处理技术
3.3 电气信号特征计算
3.4 特征分析与降维技术
本章小结
本章参考文献
4 电力指纹类型识别技术
4.1 家庭用电设备特性分类及分析
4.2 基于单体模型的设备类型识别
4.3 基于多模型的设备类型识别
4.4 基于分层结构的设备类型识别
本章小结
本章参考文献
5 多设备混叠类型识别技术
5.1 基于事件的增量设备类型识别方法
5.2 非侵入式负荷分解
5.3 基于用电模式和字典学习的电器负荷分解算法
5.4 基于改进隐马尔科夫模型的非侵入式负荷分解算法
5.5 基于群体贝叶斯优化的非侵入式负荷分解算法
本章小结
本章参考文献
6 设备建模及电力指纹参数识别技术
6.1 可调负荷及分布式设备建模
6.2 基于数据预测启发式算法的光伏电池参数识别
6.3 基于遗传神经网络启发式算法的光伏电池参数识别
6.4 定频空调特性参数辨识
本章小结
本章参考文献
电力指纹用电行为识别技术
7.1 用电行为识别需求分析
7.2 用电行为识别与预测方法研究
7.3 用电行为特征库构建实例
7.4 基于行为识别的智能用电管理技术
本章小结
本章参考文献
8 电力指纹技术支撑系统及案例
8.1 能源互联网设备与电力指纹技术支撑系统
8.2 电力指纹技术硬件设计
8.3 电力指纹技术软件设计
8.4 校园安全用电实例
本章小结
本章参考文献
电力指纹的应用场景与商业模式
9.1 电力指纹应用场景
9.2 电力指纹的产业链
9.3 电力指纹的商业模式
本章小结
本章参考文献