王琦，东南大学电气工程学院副教授，博士生导师，东南大学“至善青年”学者，IEEEPES能源互联网信息物理系统分委会秘书，《中国电力》《电力建设》《宁夏电力》等期刊编委／青年编委，《中国电机工程学报》《电力系统自动化》《电力自动化设备》等期刊优秀审稿人。多年来一直从事电网信息物理融合系统、电力系统态势感知、稳定分析与控制等领域相关研究，主持国家自然科学青年基金项目1项，主持国家重点研发计划子任务2项，近五年以作者或通讯作者发表期刊论文30余篇，获国家发明专利授权17项。
　　
　　李峰，南京师范大学电气与自动化学院讲师，主要从事电力系统安全稳定分析、人工智能在电力系统中的应用等领域的研究工作，主持江苏省高等学校研究面上项目1项，近五年以作者或通讯作者发表期刊论文6篇，其中SCI检索5篇，获国家发明专利授权3项。
　　
　　汤奕，东南大学电气工程学院教授，博士生导师，电力系统自动化研究所所长，东南大学溧阳研究院常务副院长，长期从事电力系统稳定分析与控制、新能源并网、综合能源服务、电网信息物理融合系统等领域相关的研究与应用，负责国家自然科学基金项目3项，承担国家重点研发计划1项及各级科技项目80余项，获省部级科技奖项十余项，发表SCI/EI检索论文100余篇，获国家发明专利授权38项。

本书对各研究领域中的数据与知识联合驱动方法进行了整理归纳，结合电力系统的特点和需求，梳理了数据与知识联合驱动的典型应用方式，针对潜在的应用场景进行了详细讨论，并在电力系统应用场景中测试验证了数据与知识联合驱动方法的应用效果。全书结构如下： 第一章：对数据-知识驱动方法的特点以及互补特性进行阐述，并说明了电力系统分析与评估等问题对于数据与知识联合驱动方法的需求。 第二章：以电力系统暂态稳定应用为例，分析了数据驱动方法在电力系统应用中的适应性、现状和问题。 第三章：对各研究领域中数据与知识驱动方法的应用方式进行调研和讨论，并进一步结合电力系统应用研究中的背景需求，总结出四种典型的数据与知识驱动的联合模式，包括反馈模式、串行模式、并行模式和引导模式，并以并行模式为例，从理论上分析了数据与知识联合驱动方法的优势。 第四章至第九章：针对电力系统模型参数辨识、状态估计、频率分析、稳定性预测、稳定性评估、对抗攻击防御等方面存在的问题，基于典型的数据与知识联合驱动方法，提出相应解决方案。

第一章 绪论
1．1 数据驱动方法与知识驱动方法特点分析
1．1．1 数据驱动方法
1．1．2 知识驱动方法
1．1．3 数据与知识驱动方法的区别与联系
1．1．4 电力系统中数据与知识驱动方法联合的必要性
1．2 本书结构
1．3 参考文献

第二章 数据驱动方法在电力系统中的应用——以暂态分析为例
2．1 数据驱动方法对电力系统相关应用的适应性
2．2 数据驱动方法应用于电力系统暂态分析现状
2．2．1 数据获取
2．2．2 样本生成
2．2．3 算法应用
2．3 数据驱动方法应用于电力系统暂态分析的探讨
2．3．1 数据稀缺与电力系统时变性问题
2．3．2 特征提取主观性和不完全问题
2．3．3 AI暂态预测模型可解释性问题
2．4 参考文献

第三章 数据与知识联合驱动方法的应用及其典型模式
3．1 数据与知识驱动方法研究应用现状
3．1．1 数据与知识驱动方法的上层联合
3．1．2 数据与知识驱动方法的底层联合
3．2 数据与知识驱动方法的典型联合模式探讨
3．2．1 并行模式
3．2．2 串行模式
3．2．3 引导模式
3．2．4 反馈模式
3．3 数据与知识联合驱动并行模式性能分析
3．3．1 并行模式融合模型定义与适用性条件
3．3．2 联合驱动模型与知识模型误差对比分析
3．3．3 联合驱动模型与数据模型误差对比分析
3．3．4 数据与知识联合驱动模型性能仿真分析
3．4 本章小结
3．5 参考文献

第四章 数据与知识联合驱动在模型参数辨识中的应用
4．1 直流输电系统机电暂态仿真模型
4．2 基于深度强化学习的电网仿真模型参数在线修正框架
4．3 基于DDPG的直流输电模型参数在线修正方法
4．3．1 DDPG算法基本原理
4．3．2 面向直流输电模型参数修正的DDPG算法设计
4．4 直流输电模型参数修正效果分析
4．5 本章小结
4．6 参考文献

第五章 数据与知识联合驱动在状态估计中的应用
5．1 数据与知识联合驱动的电力系统状态估计
5．1．1 状态估计数学描述
5．1．2 数据-知识联合驱动的电力系统状态估计
5．2 数据与知识联合驱动的电力系统状态估计方法
5．2．1 基于直流潮流的状态估计
5．2．2 基于图深度学习的状态估计
5．2．3 基于数据-知识联合驱动的状态估计实施方案
5．3 算例分析
……
第六章 数据与知识联合驱动在频率动态特征分析中的应用
第七章 数据与知识联合驱动在功角稳定性预测中的应用
第八章 数据与知识联合驱动在功角稳定裕度分析中的应用
第九章 数据与知识联合驱动在对抗攻击防御中的应用