基于“六维”模型的电力高技能人才培养模式探究

<正>随着能源革命的深入推进,电网企业对高技能人才的需求越来越大,高技能人才培养直接关系着企业整体人才队伍的质量。根据电力企业高技能人才现状,本文以组织行为学为理论基础,构建基于“六维”模型的高技能人才培养模式,并结合山西省电力公司的实践,阐释了该模式的实用性、有效性。     

国网山西电力公司:营造“人人想成师 人人能成师”的氛围

正面对改革发展新形势,国网山西电力公司高度重视培训师队伍建设工作,尤其在专兼职内训师培养和使用方面,积极给予政策支持和舆论关注,将培训师队伍建设与专家人才选拔、绩效奖惩和专业管理工作有机结合。通过在培训师的"选、用、育、留"上下功夫,公司已形成"人人想成师人人能成师"的良好氛围。天道酬勤,多年的积累收获了丰硕的成果。在2017年中国电力企业联合会举办的"首届全国青年培训师教学技能竞赛"中,山西公司获得团体二等奖的好成绩,临汾     

国网山西电力：实施技能人才激励和培育“双驱动”

<正>国网山西省电力公司（以下简称“国网山西电力”）依托“工匠计划”,构建了激励和培育“双驱动”技能人才培育机制,切实推动了公司人才战略落地,有效提升了全员技能水平,开创了技能人才培育工作新局面。     

基于热成像技术的电气设备目标检测方法

红外热像仪具有高精度、非接触等特点,在电力系统设备检测中得到了广泛的应用。检测热图像中的设备是自动检测和诊断的基础。为此,本文提出了一种基于深度学习的设备元件实时检测方法,采用一个深度卷积神经网络来预测每个设备部件的坐标、方位角和类别类型。为了提高预测结果的准确性,在模型中加入了零件间方向一致性的先验知识。为了进行评价,构造了一个包含各种场景的大图像集,实验结果表明,该方法对噪声具有很强的鲁棒性,当过并集阈值为0.5时,平均精度达到93.7%。