特约主编寄语(2)

在机器人技术方面：南京航空航天大学杨忠、贵州电网有限责任公司电力科学研究院张秋雁设计了一种悬挂刀具结构的树障清理空中机器人，以提高输电线路通道内树障清理的安全性与作业效率。广东电网有限责任公司电力科学研究院钟力强等提出了一种能够在输电线路上行走的螺栓紧固带电作业机器人及其自提升上线装置，旨在解决输电线路带电作业危险、复杂和繁重等问题。

3 数据挖掘技术

华中科技大学李黎、广东电网有限责任公司电力科学研究院马凯等基于深度学习思想，提取运检过程中产生的设备缺陷记录的语义信息，并结合结构化的检测数据信息，综合评价变压器的运行状态。华北电力大学陈艳波团队针对已有状态估计方法的估计精度还不够高以及抗差性能还不够好等问题，提出基于多源数据融合的电网抗差状态估计方法。湖南大学李勇、国网湖南省电力有限公司电力科学研究院邓威提出一种基于灰色关联分析和长短期记忆神经网络的配电网网损预测方法，模型具有较高的精确度和可靠性，可应用于配电网网损预测。青岛大学张智晟、国网技术学院高广玲为了提高电力系统短期负荷预测的准确性，提出基于双层随机森林算法的电力系统短期负荷预测模型，来实现电力系统负荷的短期预测。广东电网有限责任公司佛山供电局温玉琦针对含风电电力系统，提出一种基于数据驱动与物理模型融合的电力系统扰动后频率动态响应分析方法。北京邮电大学闫丹风、中国电力科学研究院有限公司王峰等通过构建基于深度卷积神经网络的变压器故障诊断模型，提升设备故障诊断准确率。江苏方天电力技术有限公司祝永晋针对用电信息的海量数据处理难度大，传统人工排查方法效率低、实时性不高等问题，建立基于多判据融合的用电信息采集系统异常数据甄别模型。

本次专题重点收集了电力系统视听觉智能分析、智能算法及机器人技术和数据挖掘方面的一些最新成果，期望对我国电力系统的智能化和安全、高效运行提供有益的参考。非常感谢各位专家学者对本次专辑的大力支持，感谢《广东电力》编辑部为本专刊顺利出版所付出的辛勤劳动和认真细致的工作。

文章来源：《传感技术学报》 网址: http://www.cgjsxb.cn/qikandaodu/2021/0518/387.html