近日，张镇勇教授团队在智能物联领域国际顶级学术期刊《IEEE Internet of Things Journal》（IF=10.6,中科院一区TOP期刊，JCR一区）上发表了题为《Vulnerability of Machine Learning Approaches Applied in IoT-based Smart Grid: A Review》的人工智能综述性论文。该论文由贵州大学、浙江大学、上海交通大学、新加坡南洋理工大学、英国谢菲尔德大学的研究者共同完成，贵州大学为第一单位。

《IEEE Internet of Things Journal》是智能物联领域的世界顶级期刊之一，在物联网领域具有广泛影响力和高度认可度的期刊。

随着信息技术的发展，电力系统智能化和自动化水平不断提高,人工智能方法应用于智能电网能够提升电网控制性能、降低运行成本、实现低碳高效的绿色电网。但是,人工智能模型固有的脆弱性使其很容易受到数据污染、对抗样本等攻击,导致设备失灵和经济损失,甚至威胁电力系统的安全稳定运行。因此，分析人工智能在电力系统中应用的脆弱性是人工智能在电网中落地的重要前提。本文从攻防视角、业务视角等多个方面系统性调研现有研究工作，厘清研究现状,考虑电力系统的独特性,为面向电力系统人工智能应用的攻防实践指明方向。

人工智能方法在智能电网中应用的脆弱性