针对源荷双侧强不确定性的大规模交直流混联电网，从完全基于电力系统物理模型的传统前瞻预警与防控，扩展到模型驱动与数据驱动相结合的智能前瞻预警与防控；从训练样本集生成（综合历史运行数据与未来预测数据）、复杂运行状态特征抽象（电网运行方式特征提取）、具有物理意义的扰动特征统一表达（单一扰动与多重扰动位置描述）、快速分级滚动预警（以基于控制代价的预警分级体系为核心）、综合智能优化决策（预防、紧急、校正控制）等角度，全面应用和拓展人工智能方法，构建从特征提取、态势感知、前瞻预警至风险防控的全流程电网安全智能防控理论与技术体系，实现省级及以上电网示范应用。

成果形式和实现途径：已完成国家重点研发计划课题“大电网一体化在线安全风险防控和智能决策技术”和国网山东省电力公司项目“交直流混联受端电网安全风险智能评估与恢复决策系统”研究；正在开展国家自然科学基金“数据驱动的大电网动态安全评估拓扑特征表达研究”和国网山东省电力公司“面向新型电力系统仿真的新能源等值建模技术研究”研究；2020年在国网山东省电力公司“电力系统安全防御仿真”实验室部署“交直流混联受端电网安全风险智能评估与恢复决策系统”系统一套，2021年在国家电网西北、华东网省调部署“大电网安全风险态势前瞻预警”系统一套，实现示范应用。

近5年，获授权发明专利5项、申请PCT国际专利2项、登记软著10项；发表SCI/EI论文20余篇，其中电力顶级期刊IEEE Transactions on Power Systems论文3篇。

负责完成的"电力系统广域智能紧急控制方法研究"，以第一完成人和完成单位获得2006年度山东省科技进步一等奖。