根据Essential Science Indicators(简称ESI)2023年1月公布的最新统计结果，电气工程学院在《International Journal of Electrical & Energy Systems》上发表的综述性论文《Review on deep learning applications in frequency analysis and control of modern power system》同时入选ESI高被引论文和热点论文。山东大学为第一署名单位和通讯作者单位，张怡博士为第一作者，施啸寒副教授为通讯作者；共同作者还有张恒旭教授、Vladimir Terzija教授。随着新型电力系统的建设逐步深化，大规模新能源并网导致电力系统的频率动态行为发生较大变化，电力系统频率安全稳定分析和控制是当前行业面临的重大问题和研究热点。深度学习作为一种基于大量数据和复杂的神经网络架构来解决复杂问题的机器学习技术，在电力系统这类复杂工业系统中的应用也日益广泛。论文针对深度学习在现代电力系统频率分析与控制中应用，全面系统地梳理了深度学习发展史、当前主流开发框架、深度学习应用现状，并结合现代电力系统频率分析和控制面临的新挑战，探讨展望了深度学习可进一步发挥作用的技术领域。该文引用文献199篇；可为该领域研究者提供借鉴参考。该论文于2021年11月在线预发表，2022年5月正式出版，截止2023年1月上旬已被引用58次。