长安大学能源与电气工程学院徐先峰教授以第一作者身份在《电网技术》上发表的题为《用于短期电力负荷预测的日负荷特性分类及特征集重构策略》的研究论文，被授予“2024年度高影响力论文”称号。

该论文主要研究了短期电力负荷预测关键问题，针对传统时间变量信息模糊、维数冗余问题，引入基于余弦相似度的k-means聚类分析技术实现日负荷特性分类，并通过分类标签替代传统时间变量；考虑到负荷与多因素在小时粒度下的耦合关系，提出了基于特征集重构和最大信息系数的特征筛选策略，实现小时粒度的精细化特征筛选；引入了具备强大信息挖掘能力的时间卷积网络，实现高精度短期电力负荷预测。实验结果表明，所提改进策略显著提升了多个经典模型的预测性能，而结合改进策略的时间卷积网络模型具有更高的预测精度；所提方法适用于全年各时段的预测，具备良好的可移植性和鲁棒性。

《电网技术》期刊已入选中国科技期刊卓越行动计划二期“中文领军期刊”、《能源电力领域高质量科技期刊分级目录》T1级、《电气工程领域高质量科技期刊分级目录》T1级、《长安大学学术期刊目录（试行）》A区期刊，被EI、“中文核心期刊”等12种国内外著名文献数据库收录。根据中国知网发布的被引/下载数据，该期刊从近2年刊文中选取被引次数较高的论文，授予“2024年度高影响力论文”称号。

（供稿供图：卢勇  审核：耿莉敏  编辑：韩啸）