现代人工智能技术飞速发展，其在能源电力行业的应用日益广泛。智能电网等新技术发展对人才提出了新的要求，需要电力人才具备扎实的能源电力专业知识，同时也要灵活掌握人工智能等相关技术，提高技术综合应用能力。高职教育作为培养技术技能型人才的重要阵地，要主动适应行业变革，积极探索人工智能时代能源电力类人才培养的新模式，不断提高人才培养质量，促进能源电力行业转型升级。

　　人工智能时代高职能源电力类人才培养趋势

　　在人工智能时代，高职能源电力类人才培养正面临前所未有的深刻变革，以机器学习为核心的AI技术正在重塑发、输、变、配、用全链条，现场岗位由“设备值守”转向“数据值守”。因此，现代高职电力专业课程体系正向“强电底色+算法赋能”的宽基础、模块化方向重构。通过“线上AI仿真+线下智能微电网”双场景交替实施，实现知识迁移。电力人才能力评价从“考证合格”转向可量化指标，校企联合开发“1+X”证书直接对接AI运维等新兴岗位。同时，智慧教学平台可以借助AIGC生成个性化学习路径，学生培养也能够实时匹配企业岗位缺口。需要注重的是，现代企校共建的“电力AI产教融合体”正成为区域技术技能积累的枢纽，可以为高职提供可持续支撑，学生毕业设计可以对应企业年度重点项目，在虚拟电厂运营商等多通道无缝切换，职业生涯从“岗位适应”跃升为“场景创造”。

　　人工智能时代高职能源电力类人才培养原则

　　坚持数据驱动。人工智能时代的高职能源电力教育创新，要确立数据驱动原则。比如说，传统强电课堂习惯用“瓦特”思维讲功率平衡，现在必须用“瓦特+比特+克碳”三维坐标重新定义课程。校企共建的“区域电力大数据湖”成为活教材，教师把课堂任务转化为企业真实算法赛题。具体而言，例如项目“基于边缘轻量模型的台区光伏功率预测”，学生团队可以用企业提供的同一套API、同一块NX边缘板卡进行数据清洗，指标直接对接电网公司年度“降碳KPI”，优秀方案现场部署并署名，学生姓名随模型版本写入GitLab永久日志，实现即时转化。基于此，数据驱动也不再是技术炫技，而内化为“每一度清洁电都有出处、每一克碳排都能溯源”的职业信仰，对于适应未来电力行业低碳发展需求具有重要意义。

　　坚持场景沉浸。要注重把岗位能力培养做成可计算的知识图谱，让学生在校期间就完成由“岗位适应”到“岗位创造”的跃迁。传统高职实训室偏重“示范级”设备，学生只能观察理想波形，缺少对“真实缺陷”的体感。在新的人才培养原则指引下，校企联合成立“电力AI场景工厂”。教师要依据国家电网最新岗位胜任力模型，打造沉浸式教学空间，采用“虚实叠加班组制”。基于人工智能的电力教学要强调“岗位画像”，要成为随着企业技术迭代持续生长的活体。每当电网发布新的“虚拟电厂调度员”岗位，把新岗位的任务流拆解为胶囊并推送至教学端，学生通过“刷胶囊”完成能力拼图。

　　注重基础教育。基于人工智能的电力人才培养，要破解“技术越先进、风险越集中、责任越模糊”的高阶难题，确保学生带着“会发光的算法”走向岗位的同时，也带着“能刹车的价值观”。人工智能进入电力核心生产系统后，算法黑箱可能放大，一旦模型误判导致保护误动，轻则负荷损失，重则电网崩溃。因此，高职教育必须把“伦理可解释、安全可验证、责任可追溯”作为与准确率同权的硬指标。校企可以联合成立“电力AI伦理与安全实验室”，企业则承诺把真实运行数据回流社区，要强调“责任可追溯”机制，一旦发生故障可秒级定位责任人，倒逼学生形成工作留痕的职业习惯，可以实现问题倒查。校企共生不再只是资源共享，更升华为“责任共同体”，打造高职能源电力教育新范式。

　　人工智能时代高职能源电力类人才培养模式

　　构建深度融合课程体系。人工智能时代对能源电力行业带来的最根本变革在于，其运营、维护、管理和决策模式正从“经验驱动”转向“数据驱动”。传统高职人才培养方案中，专业课程与信息技术课程往往相互割裂。因此，人才培养的首要策略是打破学科壁垒，构建一个以智能应用为核心、深度融合的课程新体系。要重点讲授与行业结合紧密的关键技术，如Python数据处理分析等，对于提高学生电力应用综合素养具有重要意义。教学案例应直接来源于能源电力场景，要将AI技术作为核心工具嵌入所有核心专业课程中。要系统性重塑学生的知识结构，帮助学生从传统的“设备操作员”转变为懂电力、通数据、会算法的“智能运维工程师”，为应对智能能源服务的未来图景奠定坚实基础。通过系统性整合教育资源，有助于提高电力专业学生的综合参与度。

　　打造智能化实训教学新范式。能源电力行业具有高危险性等特点，传统实训教学面临巨大挑战。人工智能技术为破解这一难题提供了绝佳方案，要构建一个“虚实结合、人机协同”的智能化实训环境，彻底变革教学模式，培养学生的数据素养。要探索重点建设高保真数字孪生实训平台，学生可以在虚拟空间中自由地进行设备拆装等操作，数字孪生体可以实时接入真实设备的运行数据，通过算法模拟出各种运行工况与极端故障场景。通过开展针对性训练，可以极大提升学生对复杂系统的判断处置能力。与此同时，当学生到实训基地时，可通过AR眼镜等技术进行模拟演练，实现“沉浸式”的现场教学与辅助作业。在整个实训过程中，要嵌入AI教学助手，根据学生的操作数据，实时评估其技能掌握水平，自动生成个性化学习路径，推送针对性的强化训练项目。当学生遇到难题时，AI导师能进行引导式提问，培养学生自主解决问题的能力。

　　开展电力项目式教学。人工智能时代的高职能源电力人才培养要注重形成一套项目式教学体系。学生根据职业兴趣像“点单”一样组合，最终形成个性化“能力图谱”。教学运行采用“数据马拉松”机制，电力行业企业可以每月发布真实痛点，如“夏季晚高峰光伏骤降导致主变过载风险”，学生需要组成跨专业团队，运用所学到的“AI+专业”知识，协同完成从数据采集到方案撰写的全过程，在规定期限内交出可部署的AI模型，优胜方案直接嵌入企业EMS。通过开展项目式教学，可以为学生引入实践应用工作场景。在此训练过程中，高职电力专业学生不仅更懂设备，还能用算法融入其中，既能读懂电力语言，也懂数据语言，对于适应未来智慧电网发展具有重要意义。

　　引入电力实践工作场景。要打造“AI+技能工厂”双循环型，把企业的“夜班数据”与学校的“白班课堂”通过云端管道实时打通。比如说，通过加强与电力企业合作，学生以“远程值班员”身份登录，完成“异常检测—故障定位—碳排评估—检修决策”全流程。教学组织可以采用“三师同堂”模式，由校内教师负责算法原理、企业导师讲解设备机理、海外工程师提供现场语境。为了保障安全，所有控制指令须经“数字孪生沙箱”预演，AI给出的操作票需通过基于规则的物理约束校验。同时，系统能够记录并分析所有学生的实训数据，找出共性难点，为教师优化教学策略提供精准的数据支撑。通过这一新范式，实训教学从“教师主导、学生模仿”转变为“学生主导、AI辅助、教师赋能”，进一步提升与智能系统高效协同的人机协作能力，适应当前智能化电网发展趋势。

　　综上所述，高职教育应紧密对接行业需求，重新定位人才培养目标，优化课程体系，培养具备“人工智能+能源电力”复合型技术技能人才。随着人工智能技术的不断发展，高职能源电力类人才培养模式也需要不断调整，应加强与行业企业的深度合作，及时跟踪行业最新动态，将现代人工智能技术融入高职电力专业人才培养全过程，为能源电力行业的智能化转型提供坚实的人才支撑。

　　作者：黄美凤，福建电力职业技术学院副教授