为实现“双碳”目标，我国正在加快能源结构低碳转型的步伐，电力系统作为关键战场，承担着消纳清洁能源、保障多元化终端用能需求以及构建支撑多能源交叉转换的现代能源体系枢纽和平台的使命。国际国内能源前沿研究表明，以新能源为核心的智能决策技术日益成为全球关注焦点；与此同时，以深度学习、强化学习、生成式人工智能为代表的新兴智能算法的突破性进展，为新型电力系统智能决策与应用奠定了坚实的理论基础。然而，随着电力系统步入数字化时代，大规模量测以及外部信息不断接入，电力结构、电力设备以及数据交互更加复杂繁多，调度等系统核心业务面临高维、时变、非线性及不确定性问题。传统决策手段受限于问题规模、变量维度、实时响应及物理模型精细度等问题，逐渐显得力有未逮。因此，亟须跨学科协同攻关，探索如何有机融合数据驱动方法与传统工程经验，借助数据驱动实现电力系统的精准模拟、预测、自适应控制及最优决策。
鉴于此，《综合智慧能源》特别策划了“基于人工智能技术的新型电力系统智能决策与优化”专刊，荣幸地邀请到英国伯明翰大学田忠北助理教授、北京交通大学刘曌副教授、安徽大学张啸宇助理教授以及安徽大学丁振桓助理教授担任本专刊的特约主编。我们诚挚地邀请来自学术界和工业界的专家、学者和技术人员积极投稿，共同分享关于人工智能技术在电力系统智能决策与优化方面的最新科研成果、技术瓶颈及未来趋势展望。本次专刊旨在汇聚创新思维，探寻助力“双碳”目标达成的革新方案，积极推动电力系统向更高智能化、高效化、清洁化的方向演进。敬请广大业界同仁热烈参与，踊跃赐稿！
一、一、征稿范围（包括但不限于）
（1) 人工智能技术在综合能源管理系统优化控制的应用。
（2）面向新型电力系统的智能组网与规划方案生成技术。
（3）可解释人工智能在新型电力系统中的应用。
（4）面向新型电力系统的电能质量评估与提升技术。
（5）面向含高比例可再生能源新型电力系统的无功电压优化技术。
（6）基于安全人工智能的电力数据异常检测与数据保护技术。
（7）面向新型电力系统的源网荷储智能优化配置技术。
（8）基于人工智能的电力系统智能巡检技术。
（9）数据驱动下的新型电力系统时空预测技术。
（10）车-路-网耦合系统的多主体智能决策技术。
二、时间进度
专刊拟于2024年7月31日截稿，择期优先出版。
三、征稿要求
（1）专刊只收录未公开发表的论文，拒绝一稿多投。作者对论文内容的真实性和客观性负责。
（2）按照《综合智慧能源》论文格式要求使用 Word 软件排版，请登录《综合智慧能源》在线采编系统（www.hdpower.net 或www.iienergy.cn）下载中心下载论文模板。
（3）请保留论文图片、曲线和表格原始文件，并在投稿时按规定提交。
（4）论文作者应遵守相关学术不端规定。
四、投稿方式
（1）在线投稿（推荐）：登录在线采编系统（www.hdpower.net或www.iienergy.cn），完成在线全文投稿，欢迎投稿时推荐审稿人。
（2）邮箱投稿：zhangxiaoyu@ahu.edu.cn（张博士）；hdjs-chd@vip.163.com（编辑部）。
（3）咨询联系：刘芳 0371-58501060，13838002988；杨满成 010-63918755，13801175292。
田忠北，博士，英国伯明翰大学工程学院交通能源系统助理教授、博士生导师，利物浦大学电气工程与电子学系电气能源系统荣誉讲师。从事智慧能源交通系统、铁路牵引电力系统建模与分析、能效列车控制、能源系统优化、可持续交通能源系统集成与管理等方面的研究。发表高水平论文80余篇，主持由英国自然基金EPSRC、皇家学会Royal Society、欧盟地平线Horizon 2020、英国铁路总公司Network Rail、英国创新部Innovate UK和RSSB等资助的多个项目。研究成果已在全球范围内的项目中得到应用，包括英国Network Rail、爱丁堡有轨电车、西班牙马德里地铁、新加坡SMRT以及中国北京和广州地铁。荣获2016年欧洲铁路能源结算系统（ERESS）最佳铁路能效项目奖。
刘曌，博士，北京交通大学副教授。北京电机工程学会能源互联网专委会秘书长、安全技术委员会委员。担任第五届IEEE能源互联网与能源系统集成国际会议编委，多本SCI、EI期刊客座主编，2023年度国家自然基金项目交流会电力系统与综合能源及电力电子领域电力系统规划与调度方向分会场召集人。入选“北京市科协青年人才托举工程”，主持国家自然基金青年基金项目、国家重点研发计划项目子任务、国网总部科技项目课题等纵向、横向项目6项，参与相关科研项目10余项。发表学术论文40余篇，以第一/通信作者身份发表期刊论文17篇。
张啸宇，博士，安徽大学人工智能学院助理教授、硕士生导师。英国伦敦大学-皇家霍洛威学院访问研究员、中国电工技术学会高级会员、能源智慧化专委会委员。从事智能电网智能决策、多模态电力大数据融合、深度强化学习、电力数据信息与隐私安全等方面的研究。主持国家自然科学基金项目1项、英国Leverhulme Trust基金科研项目1项、国网总部科技项目课题1项，作为主要成员参与了英国自然科学与工程协会与英国国家物联网系统网络安全中心重点联合项目。以第一作者/通信作者身份发表SCI学术期刊论文20余篇。担任《电力系统保护与控制》《综合智慧能源》《Complex Engineering Systems》等期刊青年编委/编辑。
丁振桓，博士，安徽大学助理教授。从事新能源高占比主动配电网电压主动支撑技术、暂态稳定、源网荷储一体化调控技术、强化学习、电能质量分析等方面的研究。主持国网总部科技项目1项，参与相关科研项目4项，发表学术论文20余篇，以第一作者/通信作者身份发表论文10篇。担任《Protection and Control of Modern Power Systems》《 Sustainability》等期刊编辑。获IEEE PES General Meeting Best Paper award，2023 PES Prize Paper award等7项行业奖项。
