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【正文】
重磅！IET期刊特刊征稿：AI赋能网络物理电力系统韧性
当前全球碳中和目标的推进使得分布式能源资源（如风能和太阳能）逐渐融入现代电力系统。然而，这些可再生能源的普及同时也带来了新的挑战：电力系统暴露于自然灾害及潜在的网络安全威胁。这种双重脆弱性迫切要求在物理与网络层面增强电力基础设施的韧性，确保电力系统在灾害前、中、后阶段的稳定运行。
为此，IET Generation, Transmission & Distribution 杂志推出特刊《基于人工智能方法与算法的网络物理电力系统韧性》。该特刊聚焦前沿的人工智能技术（包括机器学习、强化学习及大语言模型等），致力于解决潜在故障预测、灾害响应与恢复等核心问题，全面提升现代电力系统的物理与网络层面的抵御能力。
征稿主题包括但不限于：
- AI驱动的电力系统传输与分配的韧性设计
- 预测性维护及故障防范的机器学习方法
- 风能与太阳能电力系统的韧性强化
- AI工具评估电网的脆弱性与缺陷
- 跨网络威胁检测的AI应用
- 灾害前后AI增强型响应与恢复策略
- 基于大语言模型的智能决策机制
- AI辅助的能源资源管理与优化分配
- 极端天气事件的AI抗灾性恢复方案
本特刊旨在汇聚全球学术界、工业界、政府机构及其他利益相关方的创新研究成果，为电力系统的韧性提供突破性解决方案。
投稿须知：
- 截止日期：
2025年8月31日 - 出版形式：
线上特刊（Virtual Collection） - 开放获取：
文章将通过IET与Wiley合作的开放获取平台发布
特刊主编与客座编辑：
由来自全球顶尖高校及研究机构的专家团队负责。
行动起来！ 不要错过展示您在AI与电力系统领域突破性研究的绝佳机会，共同为构建一个更加安全、韧性强的未来电力网络贡献智慧！
投稿通道与更多详情： 请访问期刊官网或直接通过ScholarOne系统提交您的稿件。
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