随着人工智能技术的迅猛发展，电力行业正逐步迈入智能化转型的新阶段。智能电网、自动化调度、设备状态监测、负荷预测等应用场景对AI技术的依赖日益加深。然而，当前电力行业中既懂电力系统运行又掌握人工智能技术的复合型人才仍十分稀缺。因此，构建科学合理的AI人才培养体系，已成为推动电力行业高质量发展的关键任务。

首先，应明确电力行业AI人才的核心能力需求。这类人才不仅需要具备扎实的电力系统专业知识，如电力电子、继电保护、电网调度等，还需掌握机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI核心技术。更重要的是，他们应具备将AI算法与电力实际场景深度融合的能力，例如利用神经网络进行短期负荷预测，通过强化学习优化电网调度策略，或运用图像识别技术实现输电线路巡检的自动化。因此，人才培养目标应聚焦于“电力+AI”双轮驱动的复合能力构建。

在培养路径上，高校教育是基础环节。建议在电气工程及其自动化、能源动力类等相关专业中增设人工智能方向课程，形成“电力主干课 + AI工具课 + 实践项目”的课程体系。例如，可开设《电力系统中的机器学习应用》《智能电网数据分析》《电力设备故障诊断中的AI方法》等特色课程，并引入Python编程、TensorFlow/PyTorch框架训练、大数据处理等实践内容。同时，鼓励跨学科合作，推动计算机学院与电气学院联合设立“智能电力”微专业或双学位项目，打破学科壁垒，提升学生的综合素养。

除了课程改革，实践教学同样至关重要。电力系统的复杂性和安全性决定了AI模型必须在真实或高保真仿真环境中进行验证。因此，高校和企业应共建联合实验室或实训基地，提供SCADA系统数据、电网运行日志、设备监测记录等真实数据资源（在脱敏和合规前提下），支持学生开展AI建模与算法优化训练。例如，可设计“基于LSTM的区域负荷预测”“利用YOLO实现绝缘子缺陷识别”等典型项目，让学生在解决实际问题的过程中提升工程能力。

企业层面的人才培养也不可忽视。电力公司、电网集团及新能源企业应建立内部AI培训机制，针对在职工程师开展系统性再教育。可通过“线上课程+线下工作坊+项目实战”的模式，帮助技术人员快速掌握AI工具的应用方法。例如，组织“AI赋能变电站运维”专题培训，引导员工使用AI平台对历史故障数据进行分析，挖掘潜在规律，提升预判能力。同时，企业可设立AI创新基金，鼓励员工提出智能化改造方案，并给予资源支持，形成“学以致用、用以促学”的良性循环。

此外，产学研协同是加速人才培养的重要途径。高校、科研机构与电力企业可联合申报国家重点研发计划、智能电网示范工程等项目，在项目实施过程中培养高水平AI人才。例如，在建设“数字孪生电网”项目时，团队成员需共同完成数据采集、模型构建、系统集成等工作，这不仅锻炼了技术能力，也提升了跨领域协作水平。同时，可通过设立博士后工作站、联合培养研究生等方式，吸引高层次人才投身电力AI研究。

最后，政策支持与标准建设是保障人才培养可持续发展的基础。政府相关部门应出台专项政策，支持电力AI人才队伍建设，包括资金投入、职称评定倾斜、职业资格认证等。同时，应加快制定电力AI应用的技术规范与伦理准则，确保人才培养方向符合行业安全与合规要求。例如，明确AI算法在电网控制中的责任边界，规范数据使用权限，提升人才的职业责任感与法律意识。

综上所述，电力行业AI人才的培养是一项系统工程，涉及教育改革、企业培训、产学研合作与政策引导等多个层面。唯有构建起多层次、全链条的人才培养生态，才能为电力系统的智能化升级提供坚实支撑。未来，随着更多“懂电力、会AI、能创新”的复合型人才涌现，电力行业将迎来更加高效、安全、绿色的发展新格局。