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面向新型电力系统的新一代

人工智能应用技术

近二十年来，人工智能技术的不断发展为提升能源变革下的电力系统感知和决策

能力提供了新手段。随着新型电力系统建设，大规模新能源并网、多元产销主体涌现

以及电碳市场紧密耦合，电力系统将呈现出更为复杂的多元性、随机性和非线性，传统

人工智能技术在复杂、开放环境下的适应性和泛化性不足、决策可行性存疑、高度依赖

于训练样本以及可解释性缺乏等缺陷将严重阻碍人工智能技术在新型电力系统的可用

性。结合混合增强智能、群体智能、可解释机器学习、图计算与推理、元学习与小样本

学习等创新理念的新一代人工智能有望成为消弭传统人工智能不足、支撑新型电力系

统感知与决策的核心技术。但新一代人工智能技术在新型电力系统领域的应用仍存在

巨大空白，诸多技术瓶颈仍有待攻关。因此，探索和研究新一代人工智能支撑的新型

电力系统感知与决策技术，显著提升能源变革下的电力系统感知和决策能力，具有重

要意义。

为此，《电力信息与通信技术》编辑部策划组织了“面向新型电力系统的新一代人

工智能应用技术”专题，旨在促进新一代人工智能技术创新与电力系统应用的多学科

交叉融合，提供解决新型电力系统复杂感知和决策问题的新兴智能化手段。受编辑部

邀请，我们非常荣幸地能够担任专题的特约主编。本着优中选优的原则，经同行评议，

目前已录用9篇论文。其中，2024年1期已刊发本专题文章3篇，分别为中国电力科

学研究院蒲天骄等人撰写的《新型电力系统中人工智能应用的关键技术》、华南理工大

学余涛等人撰写的《基于数据驱动知识显式嵌入的配电网最优需求响应策略》、国网智

能电网研究院周爱华等人撰写的《基于改进粒子群算法的高压配电网拓扑自动成图技

术》，本期刊发6篇，分别为：

中国电力科学研究院陆亚楠等人撰写的《基于多智能体深度强化学习的地区电网

群体协同优化调度策略》，提出一种面向可调控资源群体的协同优化调度方法，基于多

智能体深度强化学习技术实现了多群体复杂协同，并强调了新一代人工智能方法在计

算效率和模型适应性层面相较于解析方法的优势。

华南理工大学余盛灿等人撰写的《基于图表示学习与知识蒸馏的电缆故障快速识

别方法》，针对电缆早期故障的准确识别难题，提出一种基于图表示学习和知识蒸馏的

电缆故障识别方法，所提方法在保证高识别精度的基础上，还具有高迭代效率和对于

电力信息与通信技术

2024年第22卷第4期T1

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复杂环境的鲁棒性及泛化性。

华北电力大学焦润海等人撰写的《基于多重注意力和特征对齐的销钉缺陷检测方

法》，构建基于可变形注意力的可变形检测transformer框架，提出一种基于多重注意力

和特征对齐的销钉缺陷检测方法，相较于传统卷积算法，总体性能提升了5.4%。

华北电力大学李彬等人撰写的《需求侧资源互动数字化技术发展及转型思考》，分

析了电力需求侧资源互动领域融合应用存在的问题，并从云边协同、大模型、区块链、

数字孪生等角度，阐述了基于新一代人工智能技术的数字化和智能化解决思路，更好

地支撑需求侧资源互动业务的发展。

中国电力科学研究院李道兴等人撰写的《面向电力无人机巡检图像分析处理的自

动化深度学习系统：架构设计与关键技术》，针对当前电力无人机巡检图像处理模型适

用范围小、研发成本高、研发周期长等问题，提出了基于自动机器学习的无人机巡检图

像分析处理系统，实现了绝缘子自爆和鸟巢识别等应用场景的高效适应。

华北电力大学李国栋等人撰写的《基于KCR-Informer的长期风电功率预测研

究》，针对传统智能预测方法在长序列预测任务中表现不佳的问题，提出基于卡尔曼滤

波器-卷积神经网络-残差网络-Informer结构的长期风