2025年面向“数智化”转型的能源电力系统团体标准高质量发展研讨会

为促进“数智化”转型背景下能源电力系统团体标准高质量发展，助力能源电力系统“数智化”转型，中国电工技术学会定于2025年6月18-20日在河南许昌召开面向“数智化”转型的能源电力系统团体标准高质量发展研讨会。

会议主要内容

（一）主旨报告

标准化最新政策环境及团体标准发展路径

继电保护“数智化”

团体标准国际化的路径及模式探索

DeepSeek浪潮下人工智能赋能能源电力行业转型升级的机遇与建议

电力标准化与数字电网标准

（二）技术专题研讨及标准研究

山东电网继电保护“四个”透明化建设及实践

新型电力系统数字智能技术测试研究

“数智化”转型背景下的直流换流装备监测评估技术研究与应用

柔性低频关键技术和标准研究

电弧光保护在新能源和智能配电网的应用

（三）工信部百项团标应用推广典型案例项目分享

（四）标准编写培训--GB/T 1.1-2020

（五）团体标准高质量发展讨论

（六）技术参观

以下内容为GPT视角对面向“数智化”转型的能源电力系统团体标准高质量发展研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

面向“数智化”转型的能源电力系统研究现状

一、关键技术研究进展（一）大数据与人工智能应用

负荷预测

借助大数据技术收集海量历史负荷数据、气象数据、经济数据等，利用机器学习算法（如深度学习中的长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU等）构建精准的负荷预测模型。这些模型能够捕捉数据中的复杂非线性关系，相较于传统预测方法，预测精度显著提高，误差率可降低[X]%以上，为电力系统的调度和规划提供更可靠的依据。

例如，某地区电力公司通过整合多源数据并应用深度学习算法进行负荷预测，提前[X]天准确预测出用电高峰时段，合理安排发电机组启停，避免了电力短缺和浪费，每年节省成本达[X]万元。

设备故障诊断与健康管理

在电力设备（如变压器、发电机等）上安装大量传感器，实时采集设备的振动、温度、压力等运行数据。利用大数据分析和人工智能算法（如支持向量机SVM、随机森林等）对设备状态进行监测和评估，提前发现设备潜在故障，实现故障的精准诊断和预测性维护。

以变压器为例，通过对其运行数据的持续监测和分析，可在故障发生前[X]天发出预警，及时安排检修，将设备故障率降低[X]%，减少停电时间和维修成本。

（二）物联网与通信技术

智能电网感知层建设

物联网技术实现了能源电力系统中各类设备（如智能电表、分布式电源、储能装置等）的广泛互联。通过部署大量的智能传感器和终端设备，实时采集电网的运行状态信息，包括电压、电流、功率等电气参数，以及设备的位置、环境等信息，构建起全面、精细的电网感知网络。

目前，国内部分地区已大规模推广智能电表，实现了用户用电信息的实时采集和上传，采集频率可达每[X]分钟一次，为电力系统的精细化管理提供了数据基础。

高速可靠通信网络

5G、光纤等高速通信技术在能源电力系统中的应用日益广泛。5G技术具有高速率、低时延、大容量等特点，能够满足智能电网对实时性和可靠性的严格要求。例如，在分布式能源接入和微电网控制中，5G通信可以实现分布式电源与电网之间的快速信息交互，确保微电网的稳定运行。

光纤通信则以其高带宽、抗干扰能力强等优势，成为电力系统骨干通信网络的主要选择，保障了电网调度指令、监控数据等重要信息的安全、可靠传输。

（三）云计算与边缘计算融合

云计算平台建设

云计算为能源电力系统提供了强大的计算资源和存储能力，能够集中处理和分析海量的电力数据。电力企业和科研机构纷纷构建云计算平台，将数据存储、计算、分析等功能迁移到云端，实现资源的共享和优化配置。

例如，国家电网公司建设的云计算平台，整合了全国范围内的电力数据，为电力系统的规划、运行、管理提供了统一的计算和分析平台，大大提高了工作效率和决策的科学性。

边缘计算应用

边缘计算技术将计算和数据存储靠近数据源，减少了数据传输的延迟和带宽需求。在能源电力系统中，边缘计算节点可以部署在变电站、配电网等位置，对本地数据进行实时处理和分析，实现快速响应和决策。

以配电网故障处理为例，边缘计算节点可以在故障发生后的[X]毫秒内检测到故障并定位故障位置，迅速采取隔离措施，将故障影响范围缩小到最小，提高了供电可靠性。

二、系统架构与运行模式创新（一）能源互联网架构

多能互补与协同优化

能源互联网打破了传统能源系统之间的壁垒，实现了电力、燃气、热力等多种能源形式的互联互通和协同优化。通过构建多能互补的能源系统，可以充分发挥不同能源的优势，提高能源利用效率，降低能源成本。

例如，在一些工业园区，建设了包含太阳能、风能、天然气分布式能源、储能装置等的综合能源系统，通过智能控制系统实现多种能源的优化调度和协同运行，能源综合利用率提高了[X]%以上。

能源交易与市场机制

能源互联网的发展催生了新的能源交易模式和市场机制。分布式能源用户可以通过能源交易平台将多余的电能出售给其他用户或电网，实现能源的就地消纳和价值最大化。同时，基于区块链技术的能源交易平台也逐渐兴起，提高了能源交易的透明度、安全性和效率。

目前，国内部分地区已开展了分布式能源交易试点项目，交易规模不断扩大，为能源市场的多元化发展提供了新的动力。

（二）虚拟电厂技术

概念与原理

虚拟电厂是一种通过先进的信息通信技术和软件系统，将分布式电源、储能装置、可控负荷等分散的能源资源进行聚合和协调优化的虚拟发电厂。它可以作为一个整体参与电力市场的交易和电网的调度，提高能源系统的灵活性和可靠性。

应用案例与发展前景

国内外已有多个虚拟电厂示范项目投入运行。例如，德国的Next Kraftwerke公司运营着全球最大的虚拟电厂之一，聚合了超过[X]个分布式能源资源，总装机容量超过[X]兆瓦，通过参与电力市场交易和提供辅助服务，取得了显著的经济效益和社会效益。

在我国，随着分布式能源的大规模发展和电力市场改革的推进，虚拟电厂技术具有广阔的应用前景，预计未来几年市场规模将保持高速增长。

三、面临的挑战与问题（一）数据安全与隐私保护

数据泄露风险

能源电力系统的数智化转型使得大量的敏感数据（如用户用电信息、电网运行数据等）在网络中传输和存储，面临着数据泄露、篡改等安全风险。一旦数据被窃取或恶意利用，可能会对用户的隐私和电网的安全运行造成严重影响。

隐私保护难题

在数据共享和分析过程中，如何在保障数据可用性的同时，保护用户的隐私是一个亟待解决的问题。例如，在负荷预测和用户画像构建中，需要使用用户的用电数据，但如何避免用户个人信息的泄露是一个挑战。

（二）标准规范与互操作性

标准缺失与不统一

目前，能源电力系统数智化转型涉及的技术和设备种类繁多，但相关的标准规范尚不完善，不同厂家生产的设备之间存在互操作性问题。例如，智能电表、传感器等设备之间的通信协议和数据格式不一致，导致数据难以共享和集成，影响了系统的整体效能。

标准制定与推广难度大

制定统一的标准规范需要行业内各方的共同参与和协调，但由于涉及的技术复杂、利益主体众多，标准制定的进程较为缓慢。同时，标准的推广和应用也面临着一定的阻力，部分企业和用户对新标准的接受程度不高。

（三）人才短缺与培养体系不完善

复合型人才需求大

能源电力系统的数智化转型需要既懂能源电力专业知识，又掌握数字化、智能化技术的复合型人才。但目前，这类人才在市场上供不应求，严重制约了行业的发展。

人才培养体系滞后

高校和职业院校在相关专业设置和课程体系建设方面相对滞后，未能及时跟上行业发展的步伐。培养的学生在知识结构和实践能力上与企业的实际需求存在一定差距，难以满足行业对高素质人才的需求。

四、发展趋势与展望（一）技术创新持续深化

人工智能与能源电力系统深度融合

未来，人工智能技术将在能源电力系统的各个环节得到更广泛和深入的应用，如智能调度、智能运维、智能用电等。通过不断优化人工智能算法和模型，提高系统的智能化水平和决策能力。

新型储能技术与能源电力系统协同发展

新型储能技术（如锂离子电池、液流电池、压缩空气储能等）的发展将为能源电力系统的数智化转型提供有力支撑。通过将储能系统与能源电力系统进行深度融合，实现能源的时空转移和优化配置，提高系统的稳定性和可靠性。

（二）市场机制不断完善

电力市场改革深入推进

随着能源电力市场的逐步放开，电力市场改革将不断深入，市场机制将更加完善。虚拟电厂、分布式能源等新兴市场主体将在市场中发挥更大的作用，促进能源资源的优化配置和高效利用。

能源金融创新发展

能源金融将为能源电力系统的数智化转型提供资金支持和风险管理工具。例如，能源期货、期权等金融衍生品的发展，将有助于企业和投资者规避能源价格波动风险，促进能源产业的健康发展。

（三）国际合作与交流加强

技术合作与共享

能源电力系统的数智化转型是全球性的发展趋势，各国在技术研发、标准制定、项目示范等方面存在着广泛的合作空间。通过加强国际合作与交流，可以实现技术共享、优势互补，共同推动行业的发展。

应对全球性挑战

面对气候变化、能源安全等全球性挑战，各国需要加强在能源电力系统数智化转型方面的合作，共同探索可持续发展的能源解决方案，为全球能源转型和应对气候变化做出贡献。

面向“数智化”转型的能源电力系统研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、能源生产行业

传统发电领域

火电：在火电厂中，数智化技术可实现锅炉燃烧的精准控制。通过安装大量传感器实时监测煤炭燃烧的温度、压力、氧气含量等参数，利用大数据分析和人工智能算法优化燃烧过程，提高燃烧效率，降低煤耗和污染物排放。例如，某大型火电厂应用数智化技术后，发电煤耗降低了 2 - 3 克/千瓦时，每年可节省煤炭数万吨，同时减少了二氧化硫、氮氧化物等污染物的排放。

水电：借助卫星遥感、无人机巡检、物联网等技术，对水电站的水库水位、水流速度、大坝结构等进行实时监测和数据分析。根据气象预报和水文数据，利用智能算法预测来水量，优化水电站的发电调度，提高水能利用率。比如，三峡水电站通过数智化调度系统，能够根据上下游水位和用电需求，精准控制发电机组的启停和出力，使发电效率提高了 5% - 8%。

新能源发电领域

风电：利用激光雷达、气象卫星等技术收集风速、风向、温度等气象数据，结合大数据分析和机器学习算法建立风功率预测模型。该模型可提前数小时甚至数天准确预测风电场的发电功率，帮助电网调度部门合理安排发电计划，提高风电的消纳能力。同时，通过智能控制系统实现风电机组的远程监控和故障预警，减少停机时间，提高发电效率。例如，某海上风电场应用风功率预测系统后，弃风率降低了 10% - 15%。

光伏：在光伏电站中，安装智能光伏组件和逆变器，实时监测光伏板的发电功率、温度、光照强度等参数。利用人工智能算法对光伏电站的运行数据进行分析，优化光伏板的安装角度和布局，提高发电效率。此外，通过智能运维系统实现故障的快速定位和修复，降低运维成本。比如，一些大型地面光伏电站应用智能运维系统后，运维效率提高了 30% - 50%，发电量提升了 5% - 10%。

二、能源传输与分配行业

电网领域

特高压输电：数智化技术可实现对特高压输电线路的实时监测和故障诊断。通过在输电线路上安装分布式传感器，监测线路的电流、电压、温度、振动等参数，利用大数据分析和人工智能算法及时发现线路的潜在故障隐患，如导线断股、绝缘子污秽等，并提前发出预警，以便及时安排检修，避免故障扩大，保障电网的安全稳定运行。例如，国家电网公司利用数智化监测系统，使特高压输电线路的故障率降低了 20% - 30%。

配电网：构建智能配电网系统，通过安装智能电表、配电自动化终端等设备，实现对配电网运行状态的实时感知和控制。利用大数据分析和优化算法，实现配电网的故障自愈、负荷均衡和电能质量优化。当发生故障时，智能配电网系统能够在几秒内自动隔离故障区域，恢复非故障区域的供电，将停电时间缩短至分钟级甚至秒级。例如，上海某区域实施智能配电网改造后，用户年平均停电时间从原来的数小时缩短至几十分钟，供电可靠性大幅提高。

三、能源消费行业

工业领域

制造业：在汽车制造、钢铁、化工等高耗能行业，应用数智化能源管理系统对生产过程中的能源消耗进行实时监测和分析。通过建立能源消耗模型，找出能源浪费的环节和潜在的节能点，制定针对性的节能措施。例如，某汽车制造企业通过能源管理系统优化生产线的设备运行时间和参数，使单位产品的能源消耗降低了 10% - 15%，同时提高了生产效率和产品质量。

数据中心：数据中心是能源消耗大户，数智化技术可实现对其能源系统的精细化管理。通过安装智能传感器和监控设备，实时监测服务器的功耗、温度、湿度等参数，利用人工智能算法优化服务器的运行状态和散热策略，降低能源消耗。例如，一些大型数据中心采用液冷技术和智能能源管理系统后，PUE（电源使用效率）值从原来的 1.8 - 2.0 降低至 1.2 - 1.3，能源成本显著降低。

建筑领域

商业建筑：在写字楼、商场等商业建筑中，应用智能建筑能源管理系统对空调、照明、电梯等设备的能源消耗进行集中监控和管理。通过传感器感知室内外环境参数和人员活动情况，自动调节设备的运行状态，实现能源的按需供应。例如，某大型商场采用智能照明系统后，根据不同区域的人流量和光照强度自动调节灯光亮度，照明能耗降低了 30% - 40%。

住宅领域：智能家居能源管理系统可实现对家庭用电设备的远程监控和控制。用户可以通过手机 APP 实时了解家庭用电情况，设置设备的运行时间和模式，实现能源的合理利用。例如，智能温控系统可根据用户的作息时间和室内外温度自动调节空调的运行，避免能源的浪费。

四、交通运输行业

电动汽车领域

充电基础设施：数智化技术可实现对电动汽车充电桩的智能管理和优化调度。通过建立充电桩运营管理平台，实时监测充电桩的使用状态、充电功率、电量等信息，利用大数据分析和智能算法预测用户的充电需求，合理安排充电桩的布局和运营时间，提高充电桩的利用率。例如，一些城市的充电桩运营商通过智能管理系统，使充电桩的平均利用率从原来的 20% - 30% 提高至 40% - 50%。

车网互动（V2G）：研究电动汽车与电网的互动技术，使电动汽车在闲置时可以作为储能装置向电网反向供电。通过数智化控制系统，实现电动汽车与电网之间的能量双向流动和优化调度，提高电网的稳定性和可再生能源的消纳能力。例如，在用电高峰时段，电动汽车可以向电网放电，缓解电网的供电压力；在用电低谷时段，电动汽车可以从电网充电，降低用户的充电成本。

轨道交通领域

城市轨道交通：在城市地铁、轻轨等轨道交通系统中，应用数智化能源管理系统对列车的牵引供电、通风空调、照明等系统的能源消耗进行实时监测和优化控制。通过智能算法优化列车的运行曲线和牵引策略，降低列车的能耗。例如，某城市的地铁线路采用智能节能控制系统后，列车的单位能耗降低了 10% - 15%，每年可节省大量的电能。

高速铁路：高速铁路的能源消耗主要集中在列车运行和车站设施方面。数智化技术可实现对列车运行状态的实时监测和调度优化，根据线路条件、客流量等因素合理安排列车的运行速度和停站时间，提高能源利用效率。同时，对车站的照明、空调、电梯等设备进行智能控制，降低车站的能源消耗。

五、新兴产业领域

氢能产业

制氢环节：在电解水制氢过程中，数智化技术可实现对电解槽的实时监测和控制。通过传感器感知电解槽的电流、电压、温度、压力等参数，利用人工智能算法优化电解工艺，提高制氢效率，降低能耗。例如，某制氢企业应用智能控制系统后，电解水制氢的能耗降低了 5% - 10%。

储氢与加氢环节：利用物联网和大数据技术对储氢罐和加氢站进行实时监测和管理。监测储氢罐的压力、温度、氢气纯度等参数，确保储氢安全；对加氢站的加氢设备进行智能调度，提高加氢效率和服务质量。例如，通过智能加氢系统，加氢时间可缩短至 3 - 5 分钟，提高了用户体验。

综合能源服务领域

园区综合能源服务：在工业园区、商业园区等区域，构建综合能源服务系统，整合电力、燃气、热力等多种能源形式，通过数智化技术实现能源的统一供应、优化配置和高效利用。根据园区内不同用户的能源需求和负荷特性，制定个性化的能源解决方案，提供能源监测、节能诊断、能源托管等一站式服务。例如，某工业园区通过综合能源服务系统，实现了能源的综合利用率提高了 15% - 20%，能源成本降低了 10% - 15%。

用户侧综合能源服务：针对大型企业、公共建筑等用户，提供定制化的综合能源服务。通过安装智能能源管理系统，对用户的能源消耗进行实时监测和分析，提供节能建议和优化方案。同时，结合分布式能源、储能等技术，为用户提供清洁、高效的能源供应，降低用户的能源成本和碳排放。

面向“数智化”转型的能源电力系统领域有哪些知名研究机构或企业品牌

国内

清华大学电机工程与应用电子技术系

专业优势：在电力系统分析、新能源并网、智能电网等数智化相关领域处于国内顶尖水平。拥有多个国家级重点实验室和工程研究中心，科研实力雄厚。

研究成果：承担了大量国家级科研项目，在电力系统动态模拟、分布式电源接入与控制等方面取得了一系列具有国际影响力的成果。例如，其研发的电力系统实时数字仿真系统（RTDS）在电网规划和运行分析中得到广泛应用。

浙江大学电气工程学院

专业优势：在能源互联网、电力系统自动化、电力电子与电力传动等数智化方向具有深厚的研究底蕴。注重学科交叉融合，与计算机、通信等学科开展广泛合作。

研究成果：在能源互联网架构与运行、柔性直流输电技术等领域取得重要突破。其团队提出的基于多智能体系统的微电网协调控制策略，有效提高了微电网的稳定性和可靠性。

中国电力科学研究院有限公司

专业优势：作为国家电网公司的科研机构，紧密围绕电网实际需求开展研究，在电力系统规划、运行、控制以及新能源消纳等方面具有丰富的实践经验和强大的科研能力。

研究成果：主导制定了多项电力行业标准，在特高压输电、智能电网调度控制系统等方面取得了众多关键技术成果。例如，其研发的智能电网调度技术支持系统（D5000）在全国电网得到大规模应用。

中国科学院电工研究所

专业优势：聚焦于电气工程领域的前沿科学问题和关键技术研究，在可再生能源发电、储能技术、超导电力等数智化相关方向具有独特优势。

研究成果：在太阳能光伏发电系统优化、高温超导电力应用等方面取得了一系列创新性成果。其研发的高效光伏逆变器技术，提高了光伏发电系统的转换效率。

国外

美国电力科学研究院（EPRI）

专业优势：是全球领先的能源领域科研机构，致力于推动电力行业的技术创新和发展。在智能电网、可再生能源集成、能源存储等数智化转型关键领域开展了大量研究项目。

研究成果：发布了一系列具有前瞻性的研究报告和技术指南，为电力企业的决策和技术应用提供了重要参考。例如，其在智能电网标准制定和示范项目建设方面发挥了重要作用，推动了美国智能电网的发展。

德国弗劳恩霍夫协会能源经济与能源系统技术研究所（IEE）

专业优势：专注于能源系统转型、可再生能源利用和能源效率提升等领域的研究。与德国工业界和学术界保持密切合作，注重科研成果的产业化应用。

研究成果：在能源互联网、分布式能源系统优化等方面取得了显著成果。其研发的能源管理系统和优化算法，有效提高了能源系统的运行效率和可再生能源的消纳能力。

日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）

专业优势：在新能源技术研发和推广应用方面处于世界前列，重点关注智能电网、储能技术、氢能利用等数智化相关领域。

研究成果：通过组织实施多个国家级研发项目，推动了日本新能源产业的发展。例如，在智能电网示范项目中，实现了电力系统的实时监测、控制和优化运行，提高了电网的可靠性和能源利用效率。

企业品牌国内

国家电网有限公司

业务布局：作为全球最大的公用事业企业，业务涵盖电网规划、建设、运营等全产业链。在数智化转型方面投入巨大，积极推进智能电网、能源互联网建设。

技术实力：拥有庞大的科研团队和先进的研发设施，在特高压输电、智能电网调度、电力物联网等领域掌握了一系列核心技术。例如，其建设的电力物联网平台，实现了电力设备的实时监测和数据的互联互通。

市场影响力：在国内电力市场占据主导地位，其数智化转型成果对全国能源电力系统的升级改造具有重要示范作用。同时，积极参与国际能源合作，提升了中国电力企业的国际影响力。

南方电网有限责任公司

业务布局：主要负责南方五省区的电网投资、建设和运营管理。在数智化转型中，注重数字化技术与电网业务的深度融合，打造智能电网和数字电网。

技术实力：在数字电网架构设计、大数据分析应用、人工智能在电网运维中的应用等方面取得了显著进展。例如，其研发的基于人工智能的输电线路故障诊断系统，提高了故障排查的效率和准确性。

市场影响力：在南方地区电力供应保障和能源结构优化中发挥着关键作用，其数智化建设经验为其他地区提供了有益借鉴。

华为数字能源技术有限公司

业务布局：依托华为在通信技术和信息技术领域的优势，聚焦于数字能源领域，提供智能光伏、站点能源、数据中心能源等解决方案。

技术实力：在能源数字化、智能化方面拥有多项核心技术，如智能光伏逆变器技术、能源管理云平台等。其产品和服务广泛应用于全球多个国家和地区，助力客户实现能源的高效利用和数字化转型。

市场影响力：在能源数字化市场具有较高的知名度和市场份额，与众多能源企业建立了合作关系，推动了能源行业的数字化变革。

远景能源有限公司

业务布局：专注于可再生能源领域，业务涵盖风力发电、储能、智能电网等。以技术创新为驱动，致力于打造零碳能源系统。

技术实力：在风电场智能控制、储能系统集成、能源物联网等方面具有较强的技术实力。其研发的智能风机和储能产品具有高效、可靠、智能等特点，在全球市场具有一定的竞争力。

市场影响力：在全球风电市场占据重要地位，其零碳解决方案为能源企业和工业用户提供了实现碳中和的有效途径。

国外

西门子能源股份公司

业务布局：业务范围广泛，包括传统发电设备、可再生能源、输电与配电、能源服务等。在数智化转型中，积极推动能源系统的数字化和智能化升级。

技术实力：拥有先进的数字化技术和解决方案，如能源管理系统、工业物联网平台等。其数字化产品和服务可实现能源生产、传输和消费的全程优化，提高能源利用效率和可靠性。

市场影响力：在全球能源市场具有较高的知名度和市场份额，为众多国家和地区的能源项目提供了技术支持和解决方案。

通用电气（GE）可再生能源集团

业务布局：专注于可再生能源发电设备的研发、制造和销售，产品涵盖风力发电机组、水轮发电机组等。在数智化方面，注重提高设备的性能和运维效率。

技术实力：利用大数据、人工智能等技术，开发了智能风机控制系统和远程运维平台。通过实时监测和分析风机运行数据，实现故障预警和优化运行，降低运维成本，提高发电效率。

市场影响力：在全球风电市场具有重要地位，其先进的风机技术和数字化解决方案受到客户的广泛认可。

施耐德电气

业务布局：作为全球能源管理和自动化领域的数字化转型专家，提供能源与基础设施、工业、数据中心与网络、楼宇和住宅等领域的解决方案。

技术实力：在能源管理、自动化控制、物联网技术等方面具有深厚的技术积累。其EcoStruxure架构与平台可实现能源系统的互联互通和智能化管理，帮助客户降低能耗、提高运营效率。

市场影响力：产品和服务广泛应用于全球多个行业，在能源电力数智化转型市场中具有较高的知名度和市场份额。

面向“数智化”转型的能源电力系统领域有哪些招聘岗位或就业机会

技术研发类

智能电网算法工程师

岗位职责：负责智能电网中负荷预测、潮流计算、优化调度等算法的研究、开发与优化。例如，通过机器学习算法对电网的历史负荷数据进行分析，构建精准的负荷预测模型，帮助电网企业合理安排发电计划，提高能源利用效率。

技能要求：精通Python、MATLAB等编程语言，熟悉机器学习、深度学习算法，具备扎实的电力系统分析基础知识。

就业机会：国家电网、南方电网等大型电网企业，以及华为、西门子等能源科技公司均有大量需求。

新能源并网技术研发工程师

岗位职责：开展新能源（如风电、光伏）并网技术的研究与开发，解决新能源发电并网过程中的稳定性、电能质量等问题。比如，研发新型并网逆变器控制策略，降低新能源发电对电网的冲击。

技能要求：掌握电力电子技术、自动控制原理，熟悉新能源发电系统的原理和特性，有相关项目开发经验者优先。

就业机会：新能源发电企业（如金风科技、隆基绿能）、电力设备制造企业（如特变电工、许继电气）是主要就业方向。

能源互联网架构设计师

岗位职责：设计能源互联网的整体架构，包括能源生产、传输、分配、消费等环节的互联互通方案。例如，规划建设基于物联网和大数据的能源互联网平台，实现能源的优化配置和高效利用。

技能要求：熟悉能源互联网的概念和技术体系，具备系统架构设计能力，了解云计算、边缘计算等新兴技术。

就业机会：大型能源企业、互联网科技公司（如阿里云、腾讯云在能源领域的业务部门）对此类人才需求较大。

系统运维类

智能电网运维工程师

岗位职责：负责智能电网设备的日常运维、故障诊断与处理，保障电网的安全稳定运行。比如，对智能电表、配电自动化终端等设备进行巡检和维护，及时发现并解决设备故障。

技能要求：熟悉电力系统设备的工作原理和操作规程，掌握电力通信技术，具备一定的编程能力用于设备监控和数据分析。

就业机会：电网企业的各级供电公司、电力运维服务企业是主要就业单位。

能源管理系统运维工程师

岗位职责：维护和管理能源管理系统（EMS），确保系统正常运行，为能源企业提供数据监测、分析和决策支持。例如，实时监控企业能源消耗情况，及时发现能源浪费问题并提出优化建议。

技能要求：了解能源管理系统的架构和功能，熟悉数据库管理、网络技术，能够快速定位和解决系统故障。

就业机会：大型工业企业（如钢铁、化工企业）、商业建筑管理企业（如商场、写字楼物业）有较多岗位需求。

储能系统运维工程师

岗位职责：负责储能电站的运行维护，包括电池管理系统（BMS）、储能变流器（PCS）等设备的监控和故障处理。例如，定期对储能电池进行性能检测和维护，确保储能系统的安全可靠运行。

技能要求：掌握储能技术原理，熟悉电池管理系统和储能变流器的工作方式，具备电气设备的操作和维护技能。

就业机会：储能企业（如宁德时代、比亚迪储能业务板块）、新能源发电企业的储能项目部门是主要就业方向。

数据分析类

能源大数据分析师

岗位职责：收集、整理和分析能源领域的大数据，挖掘数据背后的价值，为能源企业的决策提供支持。比如，通过分析用户的用电数据，了解用户的用电习惯和需求，为电力营销提供依据。

技能要求：精通数据分析工具（如SQL、Python、R等），掌握数据挖掘和机器学习算法，具备良好的数据敏感度和逻辑思维能力。

就业机会：能源企业、能源咨询公司、大数据科技公司（如帆软、永洪科技在能源领域的业务团队）对此类人才需求旺盛。

电力市场数据分析师

岗位职责：研究电力市场的运行规律和发展趋势，分析电力价格、供需关系等数据，为电力企业的市场策略制定提供参考。例如，预测电力市场的价格波动，帮助企业合理安排电力交易。

技能要求：熟悉电力市场政策和交易规则，掌握经济学、统计学相关知识，能够运用数据分析方法进行市场趋势分析。

就业机会：电网企业的交易中心、发电企业的市场部门、电力交易平台企业是主要就业单位。

新能源数据建模工程师

岗位职责：建立新能源发电的数学模型，对新能源的发电功率、发电效率等进行预测和评估。比如，利用气象数据和新能源发电设备的参数，构建精准的风电、光伏发电功率预测模型。

技能要求：具备数学建模和仿真能力，熟悉新能源发电技术，掌握相关的编程语言和建模工具。

就业机会：新能源发电企业、科研机构（如中国电科院、中科院电工所的新能源研究团队）有相关岗位需求。

市场应用类

能源数字化解决方案工程师

岗位职责：根据客户的需求，设计和开发能源数字化解决方案，将数智化技术应用于能源生产、消费等环节。例如，为工业企业提供能源管理系统和节能改造方案，帮助企业降低能源成本。

技能要求：了解能源行业的需求和痛点，具备系统集成和项目实施能力，能够与客户进行有效的沟通和协调。

就业机会：能源科技公司、系统集成商（如东软集团、浪潮集团在能源领域的业务部门）是主要就业方向。

电力市场交易员

岗位职责：参与电力市场的交易活动，根据市场行情和企业需求进行电力买卖，实现电力资源的优化配置。例如，在电力现货市场和中长期市场中，制定合理的交易策略，为企业争取最大的经济效益。

技能要求：熟悉电力市场交易规则和流程，具备较强的市场分析能力和风险意识，能够熟练运用交易软件进行交易操作。

就业机会：发电企业、售电公司、电网企业的交易部门是主要就业单位。

新能源项目开发经理

岗位职责：负责新能源项目的开发、建设和运营，包括项目的前期调研、可行性分析、资源获取、项目审批等工作。例如，寻找合适的风电、光伏项目场地，与政府部门和相关企业进行沟通协调，推动项目的落地实施。

技能要求：具备项目管理和商务拓展能力，熟悉新能源项目的开发流程和政策法规，有良好的沟通协调能力和团队合作精神。

就业机会：新能源发电企业、能源投资公司是主要就业方向。