構(gòu)建清潔、低碳、安全、高效的現(xiàn)代能源體系是國家推動能源轉(zhuǎn)型的目標，發(fā)展具有清潔化、柔性化、多元化、互動化特征的智能電網(wǎng)更是能源轉(zhuǎn)型的關鍵和支撐。智能電網(wǎng)是集成了新能源、新材料、新設備和先進傳感技術、信息技術、控制技術、儲能技術等形成的新一代電力系統(tǒng)，具備資源配置能力強和開放互動等特征，可以支撐大規(guī)模可再生能源接入和滿足用戶多樣化的能源電力需求，可更好實現(xiàn)電力系統(tǒng)安全、可靠、經(jīng)濟、高效運行。智能電網(wǎng)建設作為能源電力發(fā)展的重要戰(zhàn)略，已被納入國家大力培育和發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并在能源電力規(guī)劃中明確提出了發(fā)展智能電網(wǎng)的指導思想和發(fā)展目標。

人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門技術科學，正面臨著又一次重大技術突破。為抓住新一代人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，我國先后出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等二十余項人工智能及其相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，將“推動人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新”作為我國科技興國戰(zhàn)略部署的關鍵任務之一。新一代人工智能技術呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等特征，在感知智能、計算智能和認知智能方面表現(xiàn)出強處理能力，與電力系統(tǒng)相結(jié)合將有助于促進電力生產(chǎn)和利用方式的重大改變。云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)與新一代人工智能技術的融合將成為智能互動、安全可控的新一代電力系統(tǒng)發(fā)展的基礎性支撐技術，有助于提升電網(wǎng)的安全性、可靠性和彈性，促進電力行業(yè)的質(zhì)量變革和效率變革。

在能源革命和人工智能技術革命的雙重背景下，《廣東電力》編輯部組織了“新一代人工智能在電力系統(tǒng)中的應用”專題，旨在共同研討相關領域的新理論、新技術、新應用，共同促進我國電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展。我們榮幸地受邀擔任此次專題的特約主編，本次征稿共計征得70余篇文章，經(jīng)過嚴格審核，最終收錄24篇，內(nèi)容涵蓋了電力系統(tǒng)人工智能應用的3個主要方面。

1 視聽覺智能分析技術

武漢大學王波團隊闡述了電力視覺技術的演化過程，介紹了電力深度視覺的關鍵技術，重點討論了電力深度視覺產(chǎn)生的技術和時代背景，探討了電力深度視覺的基本概念、內(nèi)涵的應用領域。華北電力大學趙振兵團隊總結(jié)了輸電線路視覺檢測方法的研究現(xiàn)狀，分析了4種輸電線路巡檢方式及其差異與優(yōu)劣，討論了深度學習在各方式中應用的關鍵問題以及該方向未來的發(fā)展方向。華北電力大學翟永杰團隊主要分析了計算機聽覺在音頻信號處理方面的應用，總結(jié)了計算機聽覺技術對不同種類電力設備的狀態(tài)檢測與故障分類的方法。浙江大學楊強、廣東電網(wǎng)有限責任公司清遠供電局蘇超提出了一種基于機器視覺深度學習的絕緣子前端定位方法，并基于此設計了一種絕緣子前端定位系統(tǒng)。華南理工大學劉剛團隊研究了基于RetinaNet算法的智能識別方法，用于實現(xiàn)銷釘缺陷智能識別的方法，從而提高缺陷檢測效率。國網(wǎng)山東省電力公司菏澤供電公司楊可林提出了基于深度學習的輸電通道危物辨識技術，采用Faster R-CNN模型和Mobilenet_SSD模型進行智能識別。南瑞集團(國網(wǎng)電力科學研究院)有限公司楊永輝團隊提出了一種結(jié)合膚色和Hough變換的人手檢測與分割方法，來實現(xiàn)電氣測試設備校準全景仿真中的人機交互。廣東電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院人工智能團隊吳暉針對變電站目標檢測的需求及傳統(tǒng)方法在應用中存在的問題，提出了一種面向邊緣端優(yōu)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡目標檢測方法。

2 智能優(yōu)化算法及機器人技術

在智能優(yōu)化算法方面：華北電力大學朱永利團隊針對典型油紙絕緣結(jié)構(gòu)下局部放電中可能出現(xiàn)不屬于已知放電類型的新的未知類別樣本，提出了一種基于L2正則化-變分自編碼器的未知類別信號識別方法。華南理工大學陳皓勇團隊以經(jīng)濟成本為目標，建立了冷熱電型微網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化模型，提出一種結(jié)合粒子群思想、協(xié)同進化理論框架和天牛須搜索算法的改進優(yōu)化算法。天津大學馮人海、國網(wǎng)山東省電力公司張紀偉、國網(wǎng)西藏電力有限公司劉曉明等將人工智能思想融入配電網(wǎng)路徑規(guī)劃模型，計及風能、太陽能兩類接入，提出以路徑建設成本及運維費用最小化為目標的優(yōu)化問題。上海交通大學劉亞東、國網(wǎng)安徽省電力有限公司邵慶祝等以真型故障試驗波形及配電網(wǎng)運行的實測波形為樣本基礎，提出了一種基于長短時記憶網(wǎng)絡的接地故障電弧辨識方法。青島大學張智晟、國網(wǎng)山東省電力公司劉遠龍等針對故障發(fā)生時故障信息數(shù)據(jù)冗雜并且夾雜著設備元件誤動、拒動、損壞等信息不完備的情況，提出一種基于RS-SVM算法的故障診斷方法。廣州市奔流電力科技有限公司周俊煌、中國南方電網(wǎng)有限責任公司李聰?shù)忍岢隽艘环N基于樣本Q鄰域敏感度的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡著裝識別算法，來識別變電站現(xiàn)場作業(yè)人員的著裝，從而降低作業(yè)人員的作業(yè)風險。廣東電科院能源技術有限責任公司人工智能團隊雷霆將圖像處理技術與深度學習應用于電力隧道圖像的識別與分析中，提出了一種基于SSD改進算法的電纜隧道設備識別，并進行了圖像分析驗證，檢測了隧道積水的異常狀況識別功能。

在機器人技術方面：南京航空航天大學楊忠、貴州電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院張秋雁設計了一種懸掛刀具結(jié)構(gòu)的樹障清理空中機器人，以提高輸電線路通道內(nèi)樹障清理的安全性與作業(yè)效率。廣東電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院鐘力強等提出了一種能夠在輸電線路上行走的螺栓緊固帶電作業(yè)機器人及其自提升上線裝置，旨在解決輸電線路帶電作業(yè)危險、復雜和繁重等問題。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術

華中科技大學李黎、廣東電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院馬凱等基于深度學習思想，提取運檢過程中產(chǎn)生的設備缺陷記錄的語義信息，并結(jié)合結(jié)構(gòu)化的檢測數(shù)據(jù)信息，綜合評價變壓器的運行狀態(tài)。華北電力大學陳艷波團隊針對已有狀態(tài)估計方法的估計精度還不夠高以及抗差性能還不夠好等問題，提出基于多源數(shù)據(jù)融合的電網(wǎng)抗差狀態(tài)估計方法。湖南大學李勇、國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學研究院鄧威提出一種基于灰色關聯(lián)分析和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的配電網(wǎng)網(wǎng)損預測方法，模型具有較高的精確度和可靠性，可應用于配電網(wǎng)網(wǎng)損預測。青島大學張智晟、國網(wǎng)技術學院高廣玲為了提高電力系統(tǒng)短期負荷預測的準確性，提出基于雙層隨機森林算法的電力系統(tǒng)短期負荷預測模型，來實現(xiàn)電力系統(tǒng)負荷的短期預測。廣東電網(wǎng)有限責任公司佛山供電局溫玉琦針對含風電電力系統(tǒng)，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理模型融合的電力系統(tǒng)擾動后頻率動態(tài)響應分析方法。北京郵電大學閆丹風、中國電力科學研究院有限公司王峰等通過構(gòu)建基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓器故障診斷模型，提升設備故障診斷準確率。江蘇方天電力技術有限公司祝永晉針對用電信息的海量數(shù)據(jù)處理難度大，傳統(tǒng)人工排查方法效率低、實時性不高等問題，建立基于多判據(jù)融合的用電信息采集系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)甄別模型。

本次專題重點收集了電力系統(tǒng)視聽覺智能分析、智能算法及機器人技術和數(shù)據(jù)挖掘方面的一些最新成果，期望對我國電力系統(tǒng)的智能化和安全、高效運行提供有益的參考。非常感謝各位專家學者對本次專輯的大力支持，感謝《廣東電力》編輯部為本?？樌霭嫠冻龅男燎趧趧雍驼J真細致的工作。