本社论概述了特刊“2021 年能源系统机器学习”的内容，并回顾了机器学习 (ML) 技术在能源系统 (ES) 优化中的趋势。本期特刊重点回顾了严峻的挑战（例如，数据质量差、拟合不足、拟合过度或缺乏训练数据）、前沿贡献（例如，考虑成本和电网运营约束的 ES 优化）以及 ES 的 ML 趋势。为此，我们收集了几篇关于未来 ES 的论文，由于分布式 ES 以及采用先进技术（例如高效联合循环燃气轮机）增强的传统发电厂的容量增加，这些 ES 必然会表现出更高的复杂性。这样的 ES 不仅需要更高的可靠性和安全性，还需要将分布式 ES 顺利集成到现有电网中，而不会失去高功能改进。本文总结了特刊的主要发现和讨论，其中包括 13 篇关于 ES ML 技术的研究文章。此外，本文详细介绍了 ES 优化面临的挑战和解决问题的技术，特别是使用 ML 技术的挑战和解决问题的技术。我们希望这期解决 ES 各种优化问题的特刊能够帮助学术界、工业界和其他研究人员提高 ES 的可靠性和性能，为包括 ES 在内的任何其他应用（例如热能提供系统）开发 ML 技术，并研究优化后的 ES 对其与传统系统的无缝集成的影响。电能系统 (ES) 通常旨在为客户提供可靠、安全的电能服务。然而，分布式发电 (DG) 资源或风能和光伏 (PV) 资源的安装本质上包括其输出的不确定性和多变性，增加了电网运行和控制的复杂性 [1]。此外，抽水蓄能系统、压缩空气、电池（锂离子、铅酸、锂铁、液流电池等）、飞轮和超级电容器等储能系统与 DG 资源一起部署，以补偿 DG 资源的多变性。因此，大多数与储能系统相关的机器学习 (ML) 算法都试图处理 DG 资源和储能系统的最佳规模、放置、调度、协调和选择。优化分配的 DG 资源可以对 DG 资源顺利融入电力系统产生直接和间接的影响。直接影响可总结如下 [2-4]：（1）提高通过电压支持输送能量的能力，（2）提高灵活性和可靠性以满足负荷变化，（3）减少由于 DG 资源反向功率流造成的损耗，（4）更有效地减少峰值负荷以降低昂贵的发电成本，(5) 当 DG 资源的总发电量超过预设孤岛区的总需求时，以及为了实现协调一致的保护，则可进行孤岛运行 [5]。间接影响可概括为：降低发电成本 [6]；