近日，IEEE Power and Energy Society（电气与电子工程师协会电力和能源学会，简称IEEE PES）发布了2021年度IEEE Transactions on Smart Grid（《IEEE智能电网汇刊》）最佳论文评选结果。电机系智慧能源课题组发表的论文《Review of Smart Meter Data Analytics: Applications, Methodologies, and Challenges》获评最佳论文，并在5篇最佳论文中排序第一（RankedPapers 1^st）。最佳论文作者来自全球十余个高校与国家实验室等研究机构，清华大学是中国大陆唯一单位。《IEEE智能电网汇刊》是电力和能源领域顶尖学术期刊，是该领域影响因子最高的学术期刊之一，近五年影响因子均值超过10，具有重要的学术影响力。

该论文在国家重点研发计划“高比例可再生能源并网的电力系统规划与运行基础理论”的支持下展开。在我国全面推进数字化转型的大背景下，如何将数据转化为有效信息，从而为能源系统的实时监控与决策提供有力支撑，是目前电力与能源领域需要全面探索的问题。随着能源系统的数字化转型的不断推进，智能电表也在不断普及，用电数据的全面分析成为全球的研究热点，其核心是挖掘智能电表量测数据的价值，从而进行有针对性的辅助决策、提升用电能效，进而促进可再生能源消纳、减少碳排放。

该文对全球智能用电大数据的分析方法进行了全方位的详细总结与展望。该文从负荷分析、负荷预测以及负荷管理三个大方面、九个小方向全面总结智能用电大数据的典型应用，除此之外还分析了智能用电大数据在拓扑分析、停电管理、数据压缩、数据隐私方面的研究。最后，该文从大数据融合与计算、新的机器学习技术、新的商业模式、能源结构转型、数据隐私与安全等方面展望了未来智能用电大数据的研究方向。论文同时也介绍了电机系在用电数据压缩、用电行为分析、用户肖像描绘、用电坏数据辨识、概率性负荷预测等方面的工作。

智能用电大数据应用框架

该论文第一作者是电机系博士生王毅（现任香港大学助理教授），第二作者是电机系长聘副教授陈启鑫，通信作者是电机系教授康重庆，论文合作者包括北卡罗来大学夏洛特分校洪韬教授（清华大学校友）。此前，该论文也同时入选ESI高被引论文和热点论文。

该论文篇幅长达24页，是《IEEE智能电网汇刊》历史上发表的最长篇幅论文。自2019年正式发表以来，在Web of Science中一共被引用260余次。Google Scholar（谷歌学术）中被引用600余次。施引文献作者来自于美国、加拿大、英国、法国、德国、意大利、瑞士、丹麦、希腊、芬兰、葡萄牙、日本、印度、印度尼西亚、沙特及中国等二十多个国家。此外，论文发表至今，一直位于《IEEE智能电网汇刊》的热门论文（Popular papers）前列。

据悉，本次评选是《IEEE智能电网汇刊》创刊以来第一次评选最佳论文，评选范围包括过去三年（2018年9月至2021年8月）发表的所有论文（共1700余篇），从中评选五篇，入选率低于千分之三。

论文原文链接

Review of Smart Meter Data Analytics: Applications, Methodologies, and Challenges

https://ieeexplore.ieee.org/document/8322199

报道原文链接：

https://site.ieee.org/pes-enews/2022/01/20/ieee-transaction-on-smart-grid-tsg-outstanding-papers-reviewers-and-associate-editors-for-the-year-2021/