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机器学习、数据驱动技术及硬件在环仿真
截止日期：2025年3月1日
全球能源系统正面临着碳中和与数字化转型的双重挑战，尤其在电力传输系统的稳定性与安全性方面。为了应对这些挑战，国际期刊《Electrical Power & Energy Systems》（IJEPES） 特别推出一个聚焦机器学习、数据驱动技术及硬件在环仿真的专题征稿，旨在推动电网稳定性分析及未来创新。
大数据分析与广域测量系统（WAMS）数据存储、可视化及约束问题
实时辨识系统振荡特性
基于同步相量测量的惯量估计与参数校准
机器学习与数据驱动技术静态与动态安全评估事件自动检测与分类
虚拟惯量及高渗透分布式能源（DER）控制
碳中和电网的状态感知与稳定性提升
硬件在环（HIL）实时应用
实时系统原型设计
控制与电力HIL仿真扩展
多维仿真与协同模拟
Rafael Segundo, PhD（瑞士苏黎世应用科学大学）
Sara Sulis, PhD（意大利卡利亚里大学）
Hector Chavez, PhD（智利USACH大学）
Emilio Barocio, PhD（墨西哥瓜达拉哈拉大学）
Jochen Cremer, PhD（荷兰代尔夫特理工大学）
访问ScienceDirect平台了解详细投稿步骤，并在提交时选择“VSI: IEEE WG on BDA for Transmission System”有任何问题，欢迎联系执行客座编辑Rafael Segundo博士（segu@zhaw.ch）。
让我们共同推动电力系统的智能化与安全性革命！期待您的创新研究，为能源可持续未来贡献力量！🌱
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