审稿意见

一、总体评价

《基于迁移学习和卷积神经网络的电力系统状态评估方法》一文提出了一种新颖的电力系统安全状态评估方法，将迁移学习与卷积神经网络相结合，旨在解决传统评估方法在复杂电力系统场景下的计算效率问题。文章结构清晰，逻辑严密，实验设计合理，结果分析充分，具有较高的学术价值和应用前景。

二、具体内容评价

引言
引言部分准确阐述了电力系统状态评估的重要性及当前面临的挑战，明确了研究的背景和动机。
理论基础
文章详细介绍了静态安全裕度的概念、卷积神经网络（CNN）的原理以及迁移学习的基本流程，为后续的研究提供了坚实的理论基础。
方法设计
方法部分详细描述了基于迁移学习和卷积神经网络的电力系统状态评估方法，包括模型的构建、训练、更新和在线评估等步骤，设计合理，逻辑清晰。
实验与结果
文章通过IEEE 9节点系统和实际电网的算例验证了所提方法的有效性，对比了不同模型下的评估结果，证明了迁移学习在提升计算效率和保持高准确率方面的优势。
结论与展望
结论部分总结了文章的主要研究成果，并对未来研究方向进行了展望，具有前瞻性和启发性。
三、修改建议

文献综述
建议在引言部分增加对电力系统状态评估领域现有研究的文献综述，突出本文研究的创新点和贡献。
方法细节
在方法描述部分，建议进一步细化迁移学习方案的具体实现细节，包括参数设置、优化算法选择等，以便读者更好地复现研究结果。
结果分析
结果分析部分可以增加对不同迁移学习方案在复杂电力系统场景下的鲁棒性分析，以及与其他先进方法的对比，以充分展示所提方法的优势。
讨论与展望
在结论与展望部分，建议进一步讨论所提方法在实际应用中可能面临的挑战和限制，并提出针对性的解决方案或未来研究方向。
语言表达
请对全文进行仔细校对，确保语言表达准确、流畅，专业术语使用规范。
图表规范
请按照期刊要求统一图表的格式和排版，确保图表清晰、易读。
四、总结

《基于迁移学习和卷积神经网络的电力系统状态评估方法》一文提出了一种创新的电力系统状态评估方法，具有较高的学术价值和应用前景。文章在理论基础、方法设计、实验验证等方面均表现出较高水平，但在文献综述、方法细节、结果分析等方面仍有提升空间。建议作者在修订时充分考虑审稿专家的意见，进一步完善文章内容，以提高文章的学术质量和影响力。