寻找“隐藏款”同事——揭秘“十四五”时期电网新职业

AI科技 2025年10月28日 02:03 0 admin

人工智能训练师、储能电站运维管理员、直流控制保护工……

说真的，第一眼看到这份过去5年电力系统发布的新工种名单时，小e愣了一下。

这些工作，明明就是我身边同事的日常，怎么突然就有了这么“高大上”的官方认证？

带着这份好奇，我决定，找到这些被“新命名”的同事，一探究竟～

我的第一站，是寻找AI训练师冯珺。

人工智能训练师

冯珺

国网浙江信通公司冯珺在训练人工智能模型丨冯珺提供

在她的电脑上，一个界面是数据标注平台，上面是海量的施工现场图片和视频，AI需要从中学习识别：工作人员是否戴了安全帽、是否系了安全带、作业现场是否按规定设置了安全围栏；另一个界面则是模型训练，不断跳动的曲线，实时显示着AI识别违章的准确率。

小e：从新手到能独立训练模型，最大的难点是什么？

冯珺：大概需要2年。最难的不是写代码，而是教AI理解人的行为和场景关系。比如我们训练的模型识别安全帽准确率已经很高了，但放到监控现场，两个人重叠经过，就容易漏判。所以我们不能只坐在实验室，必须跟着安监部门的同事跑现场，学习《安规》，了解哪些行为最容易出事故。

小e：有了AI的帮助，对日常电力工作有哪些实际改变？

冯珺：最大的变化，是我们从“等事儿发生”变成了“提前预判”。以前，很多时候是等用户打电话说停电了，我们才知道哪里出问题了。现在不一样了，AI能实时分析海量数据，提前发现设备快出问题了，实现“未病先治”；它还能精准预测各区域的用电负荷，让电力调度更科学。对客户而言，AI客服能秒回大部分问题，减少排队等待。对一线同事来说，体力活儿少了，能有更多精力去搞技术。以前巡线要翻山越岭，现在无人机拍回一大堆影像，AI能瞬间把“绝缘子破损”这种小毛病给揪出来，效率高太多了。

AI提供了强大的预测能力。但当它预测到，中午光伏发电量会远超用电量时，多出来的电怎么办？总不能让太阳“歇一会儿”。这就需要一个巨大的物理缓冲池，来吸收和释放这些不稳定的绿色能源。

这个“缓冲池”，就是储能电站。我的下一站去到了储能电站运维管理员那儿。

储能电站运维管理员

徐梓逸

国网宁波供电公司运维分公司徐梓逸修编10千伏储能站运行规程丨陈杰摄

小e：储能站运维，和我们熟悉的配电房工作，核心区别在哪？

徐梓逸：储能电站用的是锂电池组，它的电池管理系统（BMS）算法逻辑要复杂得多。普通配电房的电量是实时测量值，但电池管理系统对电池电量状态的判断是基于模型的推算。电池长期运行后，内阻、容量都会变化，如果算法模型还是按新电池的状态去算，就会产生积累误差。比如，算法认为充到某个电压就是100%，但实际电池可能已经“过充”了。我曾经就因误判电量状态导致过一次不必要的停机。

小e：那你是如何解决这个问题的？

徐梓逸：主要是三件事，来让BMS的“推算”更接近“真实”。

第一，定期给BMS重新划定“起跑线”和“终点线”。怎么做？就是进行一次完整的“满充满放”。我们把电池充满，然后告诉BMS系统：“看，现在这个状态，就是新的100%。”再把它放空，告诉它：“现在这个状态，是新的0%。”这样，BMS的计算基准就校准了，之后的电量推算才会准。

第二，揪出电池组里的“短板队员”。一个储能单元由成千上万个小电池组成，就像一个龙舟队。时间长了，总有几个“队员”会体力下降，划得慢。这个“短板”会影响整个队伍的成绩。充电时，它最先满，导致整个队伍提前停止充电；放电时，它最先空，又导致整个队伍提前停止放电。我每周都要分析电压数据，把这些“短板队员”找出来，对它们进行单独的均衡维护，让整个队伍保持步调一致。

第三，把BMS的出厂“通用算法”变成我们站的“定制算法”。每个储能站的运行环境、充放电习惯都不同，电池的老化曲线也就不一样。出厂的算法是个通用模型，不完全贴合我们的实际。所以，我们和厂家合作，把我们站独有的运行数据反馈给他们，用来微调算法参数。这样，BMS对我们电池的健康状况和寿命预测，就会越来越精准。

小e：除了“削峰填谷”，储能电站未来还能为电网做些什么？

徐梓逸：“削峰填谷”只是它最基础的功能。它真正的价值，是成为电网的“高速稳压器”和“安全卫士”。比如，电网的频率必须稳定在50赫兹，一旦有大的发电厂跳闸或工厂突然开机，频率就会抖动。传统发电机组响应要几秒甚至几分钟，但储能电站可以实现毫秒级响应，瞬间注入或吸收功率，把频率牢牢“摁”在标准线上。此外，它还能提供“黑启动”能力。万一电网大面积停电，储能电站可以不依赖外部电源，主动发出第一股电流，去“唤醒”主力电厂，从而启动整个电网的恢复过程。所以，我的工作正从单纯的电池管理，转变为更复杂的电网辅助服务运营。

储能解决了电能“时间上”的产销错配问题。但还有一个更大的难题：空间上的错配。中国最好的风光资源在西部，而用电大户却在千里之外的东部。如何把西部发出的大量绿电，高效、低损耗地送到浙江？

答案，是特高压。在换流站，我找到了守护这条能源大通道的石亚轩。

直流控制保护工

石亚轩

国网浙江超高压公司石亚轩在测量开关的二次遥控回路的电位丨石亚轩提供

小e：“直流控制保护工”这个岗位，“控制”我们大概能理解。那“保护”这个词是保护什么？

石亚轩：保护两样东西，一个是这条特高压线路和上面极其昂贵的设备，另一个是它连接的两端，也就是整个华东和西北的大电网。

小e：听起来责任重大。那要实现这种保护，技术上到底难在哪儿？

石亚轩：我给你打个比方。你想想一根全功率喷水的消防水管，水流又猛又连续。特高压直流电就有点像这个，电流巨大，而且只有一个方向，永不停歇。

而我们熟悉的交流电不一样，它更像一个有节奏的脉冲水枪，水流一会儿朝前，一会儿向后，中间总有那么一瞬间水流是“零”。所以对交流设备来说，发生故障时可以抓住那个“零”的瞬间去断开，冲击力小。

但直流电没有这个“零”点。一旦出事，故障电流会瞬间飙升得非常恐怖。你必须在几毫秒内——也就是一眨眼功夫的几十分之一时间里——迎着这股“洪流”硬把它斩断。

小e：我明白了，那我们到底是怎么做到在几毫秒内“斩断洪流”的？

石亚轩：整个过程，是一场毫秒级的“闪电战”，环环相扣。

首先，是“发现”要快。遍布电网的传感器每秒采集几十万次数据，通过专用的保护芯片（比如FPGA），用硬件逻辑直接判断故障。从出事到系统发出警报，时间不会超过1毫秒。

然后，是“创造时机”。既然直流电自己没有零点，我们的“换流阀”在收到警报后，就会立刻进行一系列复杂操作，强行在巨大的故障电流里“挤”出一个短暂的零点。

最后，是“果断出手”。就在这个短暂的零点窗口期，我们的“超高速直流断路器”会以比普通断路器快好几倍的速度，在2到3毫秒内完成物理上的分开动作，把故障电流彻底切断。

这一整套流程下来，快、准、狠，缺一不可。我的日常工作，就是确保这个链条上的每一个环节，都处在绝对可靠的巅峰状态。

特高压保证了能源传输的干线畅通。但这条干线，连同它延伸出的无数分支线路，绵延在崇山峻岭间，如何保证每一个部件都安然无恙？过去，靠的是一代代巡线工用双脚丈量。而今天，刘树杰他们有了新的工作方式。

无人机驾驶员

刘树杰

国网玉环市供电公司刘树杰（中）向驻守偏远海岛的同事讲解无人机操作要领丨侯水双摄

小e：飞了这么多年无人机，现在有什么新玩法？

刘树杰：变化太大了。过去只能拍照，现在是远程直接操作。去年，无人机实现了远程光伏清洗、巡检和吊装；今年5月，开启“货机”模式，塔材可以点对点投送，运输效率提高2倍以上。装备也更便捷了，比如AR智能眼镜，戴上后扫码，它就能自己捕捉设备画面传到后台，后台分析完再把参数、预警信息传回给我。

小e：相比人工巡线，无人机巡线是不是轻松多了？

刘树杰：体力上确实轻松了，过去老师傅们翻山越岭要几个小时，现在无人机一二十分钟就能飞完一基铁塔。但脑力上付出更多了。飞一趟带回几十个G的高清视频和上千张图片，我们要在电脑前逐帧筛查，从海量数据中发现缺陷。

小e：我刚才采访AI训练师冯珺，他提到他们正在训练AI来干这个事儿，就是自动识别无人机拍回来的影像，把“绝缘子破损”这种缺陷给揪出来。这能帮你们减负吗？

刘树杰：那真是太好了！这正是我们最需要的。现在的数据量太大了，光靠人眼去看，不仅累，而且难免有疏漏。如果AI能帮我们做第一遍粗筛，把90%的正常图片过滤掉，只把那些疑似有问题的图片推给我们来复核，那我们的工作效率就能再上一个台阶。这样，我们就能把更多精力，放在分析那些复杂缺陷和制定检修策略上了。我们不仅要会飞，更要会看、会判、会决策，AI就是帮我们看得更快、判得更准的最好工具。

硬件系统的可靠运行，是供电的基础。但如何让“供电可靠”这件事，从一个结果变成一个可以被精细管理、持续优化的过程？这就需要一个全新的岗位——电力可靠性管理员。

电力可靠性管理员

周帛琛

小e：“电力可靠性管理员”，听起来像个“定心丸”。具体是做什么的？

周帛琛：我们不直接操作设备，但每一度电的可靠供应都和我们有关。我的工作简单说，就是跟停电数据打交道。比如，我每天都要监测分析辖区内所有配电变压器的停电和负载数据。今天上午，我就发现了3台重过载的变压器，必须立刻组织制定带电作业方案，在不影响用户用电的情况下解决问题。

小e：所以你们更像电网的“数据分析师”？

周帛琛：可以这么说。我们的核心工作就是对海量的电力可靠性数据进行采集、统计和分析。比如，审核所有的设备停运计划和检修方案，评估每一次计划外的停电事件，并上报供电可靠性信息。通过这些数据，我们可以预测哪里可能会出问题，哪个环节需要优化。最终的目标，就是让停电次数越来越少，停电时间越来越短。目前，浙江省的供电可靠性已经达到99.9888%，年户均停电时间不到1小时。

到这里，我发现，电网的新岗位，不仅关注自身的稳定运行，更开始主动向外延伸，帮助整个社会实现能源的优化配置。这就不得不提“综合能源服务员”了。

我找到了两位这个岗位的同事，他们的工作内容不太一样。

综合能源服务员（市场侧）

傅显峰

小e：您的工作具体是为企业做什么？

傅显峰：简单说，就是帮企业省钱、降碳。一方面，我帮企业在电力市场里“淘”到更便宜的电。近几年，我经手促成了2600多家企业参与购电市场，每年销售的电量有90亿千瓦时。另一方面，我帮他们把绿电的“环保价值”变成真金白银，促成了近500万张绿证的交易，这相当于50亿千瓦时的绿色电力。

小e：除了电力交易，还有别的服务吗？

傅显峰：当然。我们还围绕企业的碳减排需求，推广余热回收、光伏、储能这些新兴业务的应用。比如我们帮助金华市档案馆打造“近零碳档案馆”，就是一个典型案例。最终目标就是，既降低企业的用能成本，又为他们增添绿色动能。

傅显峰是在市场上为企业“开源节流”，而他的同事王彦波，则是在海量数据中挖掘价值。

综合能源服务员（数据侧）

王彦波

小e：我看到您在处理告警，这是在做什么？

王彦波：我正在排查一条数据传输链路的告警。这条链路承载着浙江全省电、煤、油、气、热等多种能源数据的融合计算结果，非常关键。我的主要工作，就是负责浙江省能源大数据的采集、清洗和治理，确保这些数据的准确可用。

小e：这些数据有什么用呢？

王彦波：作用太大了。国网浙江电力建成了全国首个省级能源大数据中心，汇聚了超过900亿条能源数据，涵盖了全省数万家重点用能企业的用能情况。基于这些数据，我们开发了65项数据产品，比如帮助政府部门精准掌握区域能耗情况，帮助企业分析自身的能源效率，等等。我的工作，就是确保这个巨大的“能源数据库”高质量运转，用数据赋能全社会的节能降碳。