近日，Essential Science Indicators （基本科學指标，簡稱ESI）數據庫發布了最新的高影響力論文。電機系一篇發表在IEEE Transactions on Smart Grid（《IEEE智能電網彙刊》）上的論文《Review of Smart Meter Data Analytics: Applications, Methodologies, and Challenges》成果同時入選為ESI高被引論文和熱點論文，該論文第一作者電機系博士生王毅（現瑞士蘇黎世聯邦理工學院博士後），第二作者是電機系長聘副教授陳啟鑫，通信作者是電機系教授康重慶，北卡羅來大學夏洛特分校洪韬教授是論文的重要合作者。

論文自2019年正式發表以來，在Web of Science中一共被引用116次，位列0.135%。Google Scholar（谷歌學術）中一共被引用362次。施引文獻作者來自于美國、加拿大、英國、法國、德國、意大利、瑞士、丹麥、希臘、芬蘭、葡萄牙、日本、印度、印度尼西亞、沙特等二十多個國家。此外，論文發表至今，一直位于IEEE Transactions on Smart Grid期刊的熱門論文（Popular papers）前列。

論文《Review of Smart Meter Data Analytics: Applications, Methodologies, and Challenges》在國家重點研發計劃“高比例可再生能源并網的電力系統規劃與運行基礎理論”的支持下展開。在我國全面推進數字化轉型的大背景下，如何将數據轉化為有效信息，從而為能源系統的實時監控與決策提供有力支撐，是目前電力與能源領域需要全面探索的問題。随着能源系統的數字化轉型的不斷推進，智能電表也在不斷普及，用電數據的全面分析成為全球的研究熱點，其核心是挖掘智能電表量測數據的價值，從而進行有針對性的輔助決策、提升用電能效，進而促進可再生能源消納、減少碳排放。

該文對全球智能用電大數據的分析方法進行了全方位的詳細總結與展望。該文從負荷分析、負荷預測以及負荷管理三個大方面、九個小方向全面總結智能用電大數據的典型應用，除此之外還分析了智能用電大數據在拓撲分析、停電管理、數據壓縮、數據隐私方面的研究。最後，該文從大數據融合與計算、新的機器學習技術、新的商業模式、能源結構轉型、數據隐私與安全等方面展望了未來智能用電大數據的研究方向。論文同時也介紹了電機系在用電數據壓縮、用電行為分析、用戶肖像描繪、用電壞數據辨識、概率性負荷預測等方面的工作。

據悉，ESI高影響力論文（Top Papers）主要包括兩種： 一種是高被引論文（Highly Cited Papers），指發表在最近10~11年根據同年同ESI學科統計被引用次數進入前1%的論文；另一種則是熱點論文（Hot Papers），指按ESI學科統計最近兩年發表、在最近兩個月裡被引用次數前0.1%的論文。

論文原文鍊接

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

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