面向智能電網的電氣專業大數據人才培養探究

劉朝華，李小花，肖小石，周少武

(湖南科技大學 信息與電氣工程學院,湖南 湘潭 411201)

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面向智能電網的電氣專業大數據人才培養探究

劉朝華，李小花，肖小石，周少武

(湖南科技大學 信息與電氣工程學院,湖南 湘潭 411201)

隨著智能電網的深入推進，電力系統擁有巨大的數據信息。如何有效挖掘和利用電網大數據價值，對建設堅強智能電網具有重要意義。作為人才培養基地的高等院校需要對傳統電氣工程及其自動化專業的人才培養進行改革。從“智能電網”概念入手，闡述“智能電網”大數據背景下的傳統電氣專業培養模式的局限。從智能電網背景下對電氣專業數據人才需求特點出發、對智能電網大數據人才培養目標、課程體系、培養方案進行探討。

智能電網；大數據；電氣專業；課程體系；教學

近年來，全球能源危機問題日益突出。為適應能源可持續發展要求，歐美等發達國家率先提出“智能電網”的構想，以保障電力高質量、高可靠性、高效率等要求，“智能電網”業已成為全球電力系統發展的主流[1]。我國將智能電網建設列入國家“十二五”發展規劃，上升為國家戰略。

智能電網的實質是在現有傳統電網發電、輸變電、配電、調度、用電、管理等多個環節上，通過電力轉換、通信、自動控制、物聯網感知、計算分析與決策等，在特征上主要表現為自我堅強、自我調控、自我分析決策等信息自動化、實時數字化網絡[2]。隨著智能電網建設的深入與發展，電力系統從發電、運行、并網、傳輸、調度、用電、配電到設備檢/監測等各個環節所產生的數據不斷累積，規模呈指數級增長并呈現大數據趨勢。面對異構巨大電力數據，如何高效存儲和挖掘利用這些數據成為當今電力生產和管理部門面臨的挑戰。

由于電力大數據中蘊含著重大的價值，充分挖掘潛在價值可提升電網系統自身的建設、管理、運行水平至新的高度。同時，還可為其它工業生產服務部門、政府管理部門和廣大用戶提供更好的服務和咨詢，最重要的是能夠為電力公司拓展市場業務提供決策依據。如何對智能電網中的大數據進行高效利用是當前智能電網建設中的研究課題。與商業及互聯網領域中的大數據研究與應用相比，電力系統具有自身的特殊性和復雜性，智能電網中的大數據研究與應用還有待進一步加強[3]。隨著“智能電網”的深入推進，智能電網方向的電氣專業人才的需求較大，為實現智能電網的戰略目標，電力企業將需要大量高水平的既精通電力系統又懂現代信息化技術的復合型人才。然而，現有大部分高校電氣專業智能電網數據科學人才培養體系不完善。隨著智能電網大數據問題日益突出，有關智能電網大數據處理技術人才需求極為短缺，給高校電氣專業人才培養帶來了機遇和挑戰。因此，建立科學有效的人才培養體系，培養能夠從事智能電網運行過程中大數據處理與應用的高級工程技術人才是高等學校面臨的一項十分重要的課題。

目前, 高校電氣專業中智能電網大數據處理方向的人才培養環節薄弱，難以適應國家新型電力系統建設信息化、自動化、數字化的急切需求。針對以上問題，本文從“智能電網”大數據背景下電氣專業人才需求特點、培養目標、課程體系與培養方案進行探討，期望建立新的人才培養模式，力求能培養出適應智能電網大數據環境的高素質電氣技術人才。

1　傳統電氣專業教育模式的局限

傳統電氣專業著重于發電、配電以及電網建設與運行，主要培養學生掌握電機電器、電力電子技術、高壓與絕緣、自動控制技術等方面知識[4]。學生通過系統學習電氣工程、應用電子技術、計算機技術、控制理論等課程后，能夠從事與電氣工程有關的系統運行、運動控制與電力拖動、電力電子、電子技術、電力系統調度與管理等。而“智能電網”背景下的電氣專業涉及的范圍更廣、信息量更大、智能化程度更高，包括了信息、感知、通信、計算與分析、挖掘與決策等方面諸多新技術，更要體現出大數據科學的思維。因此，在“智能電網”背景下電氣專業學生不僅要有寬泛的基礎理論與專業知識，還應具備數據科學思維及創新精神。

2　智能電網大數據特點及對電氣人才的要求

隨著電力信息化的推進和智能變電站、智能電表、實時監測系統、現場移動檢修系統、測控一體化系統以及電力系統信息管理系統的廣泛應用，電力數據的規模和種類快速增長，這些信息共同構成了智能電網大數據。智能電網大數據分為兩大類：一類是電網內部數據，包括用電信息采集系統、營銷系統、廣域監測系統、電管理系統、能量管理系統、設備檢測和監測系統；另一類是外部數據，包括氣象信息系統、公共服務部門和互聯網信息。其數據特征有：數據具有分布性；數據量大、維度多、數據種類多、存儲要求高；數據中蘊含著巨大的經濟社會價值；數據間關聯性強，且實時性要求高。

針對智能電網大數據的特征，要求數據科學專業人員利用現代數據處理技術對電力行業數據進行獲取與感知、挖掘與分析，并設計專業數據處理程序對其進行加工應用。具體而言之，必須掌握以下技術：1)數據管理技術。由于電力系統的復雜性，數據質量不高，數據分散，要求專業人員利用數據存儲技術(包括大容量存儲技術，關系型、非關系型數據庫存儲技術)、數據抽取技術、數據融合技術、數據清洗和過濾技術等對數據進行管理。2)數據處理技術。由于電力數據的海量增長，考慮電力系統安全運行的重要性與時效性，要求專業技術人員利用分布式計算技術、內存計算技術、流計算技術對電力大數據進行快速高效能處理，降低資源能耗。3)數據可視化技術。由于電力數據類型復雜，需要專業技術人員利用可視化技術、空間信息展示技術、以及歷史信息流展示技術來表示電力數據的直觀性和可視性，以提升電力數據內在的實際價值并展現給用戶參考。4)數據分析技術。由于電力數據關聯性強，單位數據價值低，要求專業技術人員利用數據挖掘、機器學習等人工智能技術對電力數據在線分析、關聯度分析，對設備運行狀態監測與預測。

3　智能電網背景下高校電氣專業大數據技術培養模式構建

基于以上背景，高校應順應智能電網技術前沿理論和技術發展以及新型電力系統建設需求，立足于智能電網對大數據技術人才的知識結構、能力結構以及整體素質的要求，緊密結合電力行業部門的協同合作，通過核心課程設置、校企協作辦學培養方式等教學環節的綜合改革，培養具備堅實的電力系統專業背景和“數據科學”基礎以及“大數據處理技術”實踐應用能力的智能電網專門人才。

3.1面向智能電網的電氣本科大數據人才專業核心課程設置

為適應智能電網信息化、自動化、數字化的急迫需求，需要在原有電氣專業本科培養目標與課程設置的基礎上調整、優化人才培養方案和課程體系。通過對智能電網的發電、輸電、變電、配電、用電等環節進行分析，增設智能電網知識和電力大數據科學方面的課程。在智能電網知識方面應增加智能電網技術、物聯網技術、電力系統通信與智能電網通信技術、智能電網信息安全、智能電網先進傳感技術、智能電網綜合監控技術、電力營銷與信息化系統等課程。在大數據技術知識方面可以考慮開設數據科學導論、數據庫和數據倉庫、統計程序、數據挖掘、并行算法與程序設計、大數據分析、預測分析和實驗設計、數據的統計分析、機器學習、數據可視化、商業分析、云計算技術、Hadoop與MapReduce大數據處理平臺軟件等課程，增強學生掌握大數據技術的理論水平與實踐能力。

3.2科研促進智能電網大數據人才培養模式

智能電網與大數據科學都是發展中的學科專業，其學科理論體系還不完善。當今世界電力信息化和智能化發展迅速,很多工程中的問題還有待進一步探索與實踐，許多新理論、新方法有待進一步挖掘。這就要求高校在人才培養過程中需要走在理論與實踐的前沿，既要探索智能電網中的大數據科學理論方法，又要解決智能電網中的大數據實際問題，為國家建設智能化信息化電網提供智力支持和人才保障。因此，高校要加強智能電網大數據科學研究，將最新研究成果展現在大學課堂上，形成“研教合一”，這樣更有利于培養智能電網大數據創新性人才。

3.3校企合作的智能電網大數據人才培養模式

智能電網具有很強的行業背景，高校培養的人才能否適應行業發展是檢驗人才培養質量的試金石。這要求院校與企業、行業建立良好的合作關系。筆者認為可以通過以下兩種模式進行校企合作辦學。一是聘請有實踐經驗的企業技術骨干或行業專家來校承擔教學任務，共同參與學校培養方案的制定。選派企業資深技術專家指導教師和學生的實驗實訓，幫助教師了解行業發展動態、提高實踐能力；不定期邀請行業工程技術人員來校做報告，提升學生對前瞻性、前沿性學術與技術問題的認識，拓展學生的專業視野。二是引入行業實際案例教學，通過引入智能電網大數據處理實際案例與實驗系統，讓學生實際接觸電力工業現場，建立對電力工業現場的感性認識，提高學生的學習興趣。不定期選派智能電網方向的學生到電力企業行業實習,培養學生運用理論知識解決工程實際中的大數據問題的能力。

4　結語

隨著智能電網建設的深入與發展，電網中從發電、運行、并網、傳輸、調度、用電、配電到設備檢/監測等各個環節產生了多源異構大數據。大數據為智能電網的建設提供了機遇，但面對智能電網中的巨大信息量，如何高效處理和利用這些數據成為當今電力部門面臨的挑戰，同時也給高校電力信息技術人才培養提出了新的要求。為適應新時代下電力系統發展要求，高等院校需要對傳統電氣專業的人才培養進行改革。新形式下高等院校的電氣專業教育需要在培養目標、課程設置、教學方式等方面進行綜合改革，才能培養出在理論知識和實踐能力方面符合智能電網大數據技術需求的電氣專業人才。

[1] Xi Fang, Satyajayant Misra, Guoliang Xue, et al．Smart Grid,the new and improved power grid：a survey[J].IEEE Communications Surveys and Tutorials (COMST),2012(4):944-980．

[2] 宋亞奇,周國亮,朱永利.智能電網大數據處理技術現狀與挑戰[J].電網技術,2013(4):927-935.

[3] 張東霞,苗新,劉麗平, 等.智能電網大數據技術發展研究[J].中國電機工程學報, 2015(1):2-11.

[4] 馬玉泉,馬繼偉,盧衛娜,等.電氣信息類專業課程體系優化與大類平臺課建設[J].中國電力教育，2011(10): 167-168.

(責任校對王小飛)

10.13582/j.cnki.1674-5884.2016.07.023

20160112

劉朝華(1983-)，男，湖南衡陽人，講師，博士，主要從事電氣與自動控制技術的教學與研究。

G640

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1674-5884(2016)07-0069-03