中国科技核心期刊《电力需求侧管理》

“统计机器学习在新型电力系统用户侧中的应用”专题征稿启事

新型电力系统正在迎来前所未有的变革，其中的关键特征之一是用户侧电能表数据规模的急剧增加，这一趋势引发了极大的数据处理挑战。同时，由于分布式能源、电动汽车普及、乡村电气化建设负荷接入不断增长，配电网日益受到用户侧不确定性的影响。此外，用户积极参与需求侧响应的行为引入了更多复杂性，社会网和电力网交互影响，电力需求侧管理变得更加复杂且具有挑战性。统计机器学习作为一种能够兼备深度学习强大算力和统计理论可解释性强的新一代人工智能技术之一，可以为新能源发电预测、电动汽车充电负荷预测、需求侧管理等提供数据驱动式的创新性解决方案，为电力需求侧管理和决策提供数据量化分析的科学依据，提高电力系统的安全经济水平，并进一步提升市场的公平性和透明度。

为展示新型电力系统建设背景下电力人工智能领域最新的研究进展和发展趋势，提升电力需求侧管理工作成效，促进分布式能源、电动汽车和农村电气化可持续发展，改善能源消费和用户体验，《电力需求侧管理》编辑部拟针对“统计机器学习在新型电力系统中的应用”开设专题，特邀请中国农业大学付学谦副教授（IEEE Senior Member）、东南大学陈涛副教授、清华大学王彬副研究员、清华大学蔺晨晖助理研究员、太原理工大学薛屹洵副教授作为特约主编共同组织该专题，希望与作者、读者一起探讨电力人工智能的科学问题，促进技术理念和技术应用的交流与推广。

一、征稿方向（但不局限于此）

（1）基于统计机器学习在分布式发电多时间尺度预测

（2）基于统计机器学习的海量分散的灵活性资源高效聚合

（3）基于统计机器学习的分布式可再生能源不确定性建模

（4）基于统计机器学习的微电网随机规划理论与方法

（5）基于数据和模型融合驱动的气象敏感负荷建模与分析

（6）深度学习在新型电力系统能源管理和调度中的应用

（7）基于统计机器学习的电动汽车等柔性负荷预测

（8）基于人工智能的新型电力系统的运维和维护技术

（9）基于人工智能的能源交易和市场优化

（10）人工智能在电力需求侧管理中的案例研究和实际应用

（11）基于农村电气化赋能乡村振兴的落地与实践

二、投稿要求

（1）要求论文语言流畅，逻辑关系明确。在不影响基本思想表述完整性的前提下，请尽量精炼语句、精简图表和公式、简化推导和证明过程，宜将篇幅控制在8000字以内。

（2）请写明题目的英译文、作者姓名的汉语拼音以及作者单位的英译文，同时附5～8个中英文关键词和300～400字的中文摘要及约250个实词的英文摘要。摘要请采用第三人称写法，应是一篇独立的短文，包含与论文同等量的主要信息，一般应包括目的、方法、结果、结论四要素。

（3）在投稿的同时，请附言说明稿件涉及的科研项目概况、有关的背景资料和成果的主要创新点。文章须注明基金资助项目或部省级重大科研攻关项目名称，并请提供项目编号。

（4）来稿请用Word排版，格式尽量与《电力需求侧管理》版面要求一致（可在《电力需求侧管理》官网下载论文模板）。

三、重要日期

（1）为了及时刊登最新的研究成果，希望您在2024年6月15日之前提交约稿稿件；

（2）稿件刊登日期：2024年9月15日（2024年第5期）。

四、投稿方式

期刊官网：http://dsm.ijournals.cn

来稿请注明“统计机器学习在新型电力系统用户侧中的应用”专栏稿件，并和编辑部电话确认投稿成功。

作为专栏约稿稿件，一经录用，会尽快发送录用通知。我刊免收审稿费和版面费，对于学术水平和影响力较高的优秀稿件，稿酬从优，以示感谢！真诚欢迎国内外相关领域的专家学者踊跃投稿！

五、联系人及联系方式

《电力需求侧管理》编辑部 孙晶，电话：025-85082711，13913928164

中国农业大学付学谦，邮箱：fuxueqian@cau.edu.cn

东南大学陈涛，邮箱：taoc@seu.edu.cn

清华大学王彬，邮箱：wb1984@tsinghua.edu.cn

清华大学蔺晨晖，邮箱：linchenhui@tsinghua.edu.cn

太原理工大学薛屹洵，邮箱：xueyixun@tyut.edu.cn