在碳達峰、碳中和目標的大背景下，以高滲透率的可再生能源、高比例的電力電子設(shè)備、高速增長的直流負荷“三高”為主要特征的新型電力系統(tǒng)正在逐步形成。新型電力系統(tǒng)的開放性、不確定性和復(fù)雜性使其對電力系統(tǒng)的規(guī)劃、調(diào)控、運行、分析提出了新的挑戰(zhàn)。通過人工智能技術(shù)與電力核心生產(chǎn)應(yīng)用的深度耦合，針對新型電力系統(tǒng)的運行特點，運用數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、智能算法等通用人工智能技術(shù)，可有效提高新型電力系統(tǒng)的分析決策速度，提升可再生能源消納比例。

為展示人工智能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)中的分析、診斷和控制研究領(lǐng)域的最新成果以及相關(guān)新技術(shù)、新應(yīng)用，《電力工程技術(shù)》編輯部開設(shè)了“人工智能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)中的分析、診斷和控制研究”專題，本人有幸受邀擔(dān)任專題主編。專題收到大量具備理論創(chuàng)新與工程指導(dǎo)性的優(yōu)質(zhì)稿件，經(jīng)同行評議、專家評定，最終選出5篇論文組成專題。

在用電負荷的精準化預(yù)測方面，中國電科院何桂雄等提出一種改進領(lǐng)域自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DaNN)負荷預(yù)測模型，可有效提高綜合能源多能負荷預(yù)測精度；中國礦業(yè)大學(xué)董新偉等提出一種基于VMD-LSTMQR的負荷滾動概率區(qū)間預(yù)測方法，相較于傳統(tǒng)區(qū)間預(yù)測模型，所提方法在預(yù)測精度、區(qū)間寬度等方面有明顯改善。在電力設(shè)備狀態(tài)評價與運維決策方面，大連理工大學(xué)武天府等針對傳統(tǒng)變壓器故障診斷方法在處理樣本不平衡數(shù)據(jù)時的局限性,提出一種基于Focal損失棧式稀疏降噪自編碼器(SSDAE)的變壓器故障診斷方法,提升了變壓器故障診斷的準確率。在基于智能算法的配電網(wǎng)用電行為分析方面，華中科技大學(xué)蔡云芹等提出一種基于強化學(xué)習(xí)的異常用電判決方法，創(chuàng)新性地利用強化學(xué)習(xí)模型生成動態(tài)閾值，以適應(yīng)差異較大的不同數(shù)據(jù)集；南方電網(wǎng)深圳供電公司裘星等提出基于V-I軌跡矩陣、功率及高次諧波多特征融合的負荷辨識方法，可準確區(qū)分功率特征相似但高次諧波含量不同的負荷。

本專題旨在展示人工智能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)中的分析、診斷和控制研究領(lǐng)域的最新成果和進展，由于專題論文數(shù)量限制以及發(fā)表時間的安排,很多有價值的論文未能在專題中收錄,希望能夠得到所有作者和廣大讀者的理解。

衷心感謝有關(guān)專家學(xué)者對本專題的大力支持，衷心感謝《電力工程技術(shù)》編輯部為本專題的策劃、組織和出版所做的大量且細致的工作，最后也衷心希望本專題能夠為相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者提供交流的平臺，為人工智能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)中的分析、診斷和控制等方面的研究與發(fā)展提供有益的參考。