专栏评述：先进人工智能技术赋能新型电力系统数智化转型

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在新一代先进人工智能技术蓬勃发展、能源数字化智能化深层次转型的关键历史时期，聚焦数智化技术在发电低碳转型、新型电力系统建设、终端节能提效等领域的全面升级，坚持需求导向和目标导向，突破新型电力系统精准建模与高效求解、人工智能科学计算范式构建、多模态智能运检、海量分布式资源边缘智能可信决策等挑战，对促进新型电力系统的高质量发展、维护国家能源经济安全，具有重要的理论指导与工程应用价值。为报道能源电力与人工智能交叉领域的先进学术成果，促进学术交流，《工程科学与技术》期刊设立了“先进人工智能技术赋能新型电力系统数智化转型”专栏。

本期“先进人工智能技术赋能新型电力系统数智化转型”专栏，邀请了北京工业大学、中国科学院大学、北京交通大学、昆明理工大学、中国电力科学研究院有限公司、国网上海市电力公司、国网山东省电力公司等知名高校、相关电力企业的学者，面向新一代先进人工智能技术赋能新型电力系统的关键科学与技术问题组约了一批高质量稿件，经过严格审稿、认真修改，甄选出5篇优秀论文。

这5篇论文聚焦于人工智能赋能新型电力系统数智化转型，从打破数据孤岛的联邦学习前沿应用到基于预训练大模型的短期风电预测，从基于深度强化学习的复杂网络关键节点辨识到融合知识图谱的配网检修智能辅助决策，再到多维数据驱动的频率稳定快速评估，每篇论文均立足实际痛点，提出了创新性的解决方案，具有重要的学术价值与工程指导意义。其中：中国电力科学研究院有限公司韩富佳高级工程师等系统综述了联邦学习在新型电力系统各业务场景中的应用现状与核心挑战，深入探讨了其在电网数据价值挖掘方面的广阔前景；中国电力科学研究院有限公司乔骥高级工程师同国网山东省电力公司周春生等合作，提出一种基于预训练大语言模型的短期风电功率可解释性多步预测方法；北京工业大学黎海涛副教授与中国科学院电工研究所杨艳红等合作，提出一种基于改进扩散深度强化学习的复杂电力网络关键节点辨识方法；北京交通大学王小君教授团队与中国电力科学研究院有限公司乔骥团队、国网上海市电力公司金敏杰等合作，提出了一种融合知识图谱检索增强生成与大语言模型的配网检修智能辅助决策方法；昆明理工大学郭成教授团队提出一种基于BiGRU-KAN与改进WGAN的新型电力系统频率稳定快速评估方法。

上述5篇论文，不仅在先进人工智能基础理论应用方面取得了突破，更在解决实际电力工程问题中展现出巨大潜力。人工智能赋能新型电力系统数智化转型，是落实国家能源战略、实现“双碳”目标和加快培育新质生产力的关键引擎。《工程科学与技术》将持续关注并报道先进人工智能技术赋能能源电力发展的最新研究动态，热忱欢迎广大专家学者积极撰写高质量原创性研究成果，并投稿到该专栏。本刊将秉持初心，为作者、读者提供优质服务，与学界、业界同仁携手并进，共同为中国能源电力领域的科技创新与数智化转型贡献澎湃力量。

刘友波，四川大学教授，博士，博士生导师，四川省学术和技术带头人后备人选，入选四川大学双百人才工程，2023、2024年斯坦福全球前2%顶尖科学家。长期从事电力系统人工智能、新型配电网、新能源电力市场的研究。承担科技部重点专项2项、国家自然科学基金项目2项、省级重大科技项目3项；参与国家高技术研究发展计划1项、国家自然科学基金项目6项、电力企业横向项目70余项；获福建省、四川省科技进步奖3项、中国能源研究会科技进步奖1项、中国电工技术学会科技进步奖2项等。发表论文170余篇，授权发明专利23项、出版专著1部、牵头制订标准1项。担任中国能源研究会可再生能源专委会和电能技术专委会委员、中国人工智能学会智慧能源专委会委员、IEEE PES中国区多个工作组委员、《电力系统保护与控制》《电力系统自动化》等期刊编委、《电网技术》、CSEE Journal of Power and Energy Systems等期刊青年编委。

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