特約主編寄語

構(gòu)建清潔、低碳、安全、高效的現(xiàn)代能源體系是國(guó)家推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，發(fā)展具有清潔化、柔性化、多元化、互動(dòng)化特征的智能電網(wǎng)更是能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵和支撐。智能電網(wǎng)是集成了新能源、新材料、新設(shè)備和先進(jìn)傳感技術(shù)、信息技術(shù)、控制技術(shù)、儲(chǔ)能技術(shù)等形成的新一代電力系統(tǒng)，具備資源配置能力強(qiáng)和開放互動(dòng)等特征，可以支撐大規(guī)?？稍偕茉唇尤牒蜐M足用戶多樣化的能源電力需求，可更好實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行。智能電網(wǎng)建設(shè)作為能源電力發(fā)展的重要戰(zhàn)略，已被納入國(guó)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(dǎo)思想和發(fā)展目標(biāo)。

人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)，正面臨著又一次重大技術(shù)突破。為抓住新一代人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，我國(guó)先后出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等二十余項(xiàng)人工智能及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，將“推動(dòng)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新”作為我國(guó)科技興國(guó)戰(zhàn)略部署的關(guān)鍵任務(wù)之一。新一代人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放、自主操控等特征，在感知智能、計(jì)算智能和認(rèn)知智能方面表現(xiàn)出強(qiáng)處理能力，與電力系統(tǒng)相結(jié)合將有助于促進(jìn)電力生產(chǎn)和利用方式的重大改變。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)與新一代人工智能技術(shù)的融合將成為智能互動(dòng)、安全可控的新一代電力系統(tǒng)發(fā)展的基礎(chǔ)性支撐技術(shù)，有助于提升電網(wǎng)的安全性、可靠性和彈性，促進(jìn)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(shù)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(yīng)用”專題，旨在共同研討相關(guān)領(lǐng)域的新理論、新技術(shù)、新應(yīng)用，共同促進(jìn)我國(guó)電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展。我們榮幸地受邀擔(dān)任此次專題的特約主編，本次征稿共計(jì)征得70余篇文章，經(jīng)過嚴(yán)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(yīng)用的3個(gè)主要方面。

1 視聽覺智能分析技術(shù)

武漢大學(xué)王波團(tuán)隊(duì)闡述了電力視覺技術(shù)的演化過程，介紹了電力深度視覺的關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)討論了電力深度視覺產(chǎn)生的技術(shù)和時(shí)代背景，探討了電力深度視覺的基本概念、內(nèi)涵的應(yīng)用領(lǐng)域。華北電力大學(xué)趙振兵團(tuán)隊(duì)總結(jié)了輸電線路視覺檢測(cè)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(xué)習(xí)在各方式中應(yīng)用的關(guān)鍵問題以及該方向未來的發(fā)展方向。華北電力大學(xué)翟永杰團(tuán)隊(duì)主要分析了計(jì)算機(jī)聽覺在音頻信號(hào)處理方面的應(yīng)用，總結(jié)了計(jì)算機(jī)聽覺技術(shù)對(duì)不同種類電力設(shè)備的狀態(tài)檢測(cè)與故障分類的方法。浙江大學(xué)楊強(qiáng)、廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司清遠(yuǎn)供電局蘇超提出了一種基于機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí)的絕緣子前端定位方法，并基于此設(shè)計(jì)了一種絕緣子前端定位系統(tǒng)。華南理工大學(xué)劉剛團(tuán)隊(duì)研究了基于RetinaNet算法的智能識(shí)別方法，用于實(shí)現(xiàn)銷釘缺陷智能識(shí)別的方法，從而提高缺陷檢測(cè)效率。國(guó)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(xué)習(xí)的輸電通道危物辨識(shí)技術(shù)，采用Faster R-CNN模型和Mobilenet_SSD模型進(jìn)行智能識(shí)別。南瑞集團(tuán)(國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司楊永輝團(tuán)隊(duì)提出了一種結(jié)合膚色和Hough變換的人手檢測(cè)與分割方法，來實(shí)現(xiàn)電氣測(cè)試設(shè)備校準(zhǔn)全景仿真中的人機(jī)交互。廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院人工智能團(tuán)隊(duì)吳暉針對(duì)變電站目標(biāo)檢測(cè)的需求及傳統(tǒng)方法在應(yīng)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(luò)目標(biāo)檢測(cè)方法。

2 智能優(yōu)化算法及機(jī)器人技術(shù)

在智能優(yōu)化算法方面：華北電力大學(xué)朱永利團(tuán)隊(duì)針對(duì)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(hào)識(shí)別方法。華南理工大學(xué)陳皓勇團(tuán)隊(duì)以經(jīng)濟(jì)成本為目標(biāo)，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(jìn)化理論框架和天牛須搜索算法的改進(jìn)優(yōu)化算法。天津大學(xué)馮人海、國(guó)網(wǎng)山東省電力公司張紀(jì)偉、國(guó)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(jì)及風(fēng)能、太陽能兩類接入，提出以路徑建設(shè)成本及運(yùn)維費(fèi)用最小化為目標(biāo)的優(yōu)化問題。上海交通大學(xué)劉亞東、國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司邵慶祝等以真型故障試驗(yàn)波形及配電網(wǎng)運(yùn)行的實(shí)測(cè)波形為樣本基礎(chǔ)，提出了一種基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的接地故障電弧辨識(shí)方法。青島大學(xué)張智晟、國(guó)網(wǎng)山東省電力公司劉遠(yuǎn)龍等針對(duì)故障發(fā)生時(shí)故障信息數(shù)據(jù)冗雜并且夾雜著設(shè)備元件誤動(dòng)、拒動(dòng)、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(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)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(luò)著裝識(shí)別算法，來識(shí)別變電站現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員的著裝，從而降低作業(yè)人員的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。廣東電科院能源技術(shù)有限責(zé)任公司人工智能團(tuán)隊(duì)雷霆將圖像處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于電力隧道圖像的識(shí)別與分析中，提出了一種基于SSD改進(jìn)算法的電纜隧道設(shè)備識(shí)別，并進(jìn)行了圖像分析驗(yàn)證，檢測(cè)了隧道積水的異常狀況識(shí)別功能。

在機(jī)器人技術(shù)方面：南京航空航天大學(xué)楊忠、貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院張秋雁設(shè)計(jì)了一種懸掛刀具結(jié)構(gòu)的樹障清理空中機(jī)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(zé)任公司電力科學(xué)研究院鐘力強(qiáng)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(jī)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(xiǎn)、復(fù)雜和繁重等問題。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

華中科技大學(xué)李黎、廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院馬凱等基于深度學(xué)習(xí)思想，提取運(yùn)檢過程中產(chǎn)生的設(shè)備缺陷記錄的語義信息，并結(jié)合結(jié)構(gòu)化的檢測(cè)數(shù)據(jù)信息，綜合評(píng)價(jià)變壓器的運(yùn)行狀態(tài)。華北電力大學(xué)陳艷波團(tuán)隊(duì)針對(duì)已有狀態(tài)估計(jì)方法的估計(jì)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(jì)方法。湖南大學(xué)李勇、國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院鄧威提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)網(wǎng)損預(yù)測(cè)方法，模型具有較高的精確度和可靠性，可應(yīng)用于配電網(wǎng)網(wǎng)損預(yù)測(cè)。青島大學(xué)張智晟、國(guó)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院高廣玲為了提高電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，提出基于雙層隨機(jī)森林算法的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，來實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)負(fù)荷的短期預(yù)測(cè)。廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局溫玉琦針對(duì)含風(fēng)電電力系統(tǒng)，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理模型融合的電力系統(tǒng)擾動(dòng)后頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)分析方法。北京郵電大學(xué)閆丹風(fēng)、中國(guó)電力科學(xué)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(luò)的變壓器故障診斷模型，提升設(shè)備故障診斷準(zhǔn)確率。江蘇方天電力技術(shù)有限公司祝永晉針對(duì)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(shí)時(shí)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(diǎn)收集了電力系統(tǒng)視聽覺智能分析、智能算法及機(jī)器人技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘方面的一些最新成果，期望對(duì)我國(guó)電力系統(tǒng)的智能化和安全、高效運(yùn)行提供有益的參考。非常感謝各位專家學(xué)者對(duì)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?dòng)和認(rèn)真細(xì)致的工作。