随着数字经济向实体经济各领域深度渗透，能源革命持续纵深推进，电力行业迎来供给结构重构、运行模式升级的关键窗口期。

□ 单冰喆 刘晓宇 刘浩田

区别于传统电网运行模式，新型电力系统建设强调源网荷储协同互动、多能互补，对人才队伍的知识结构、专业技术能力和快速响应水平提出了更高的复合型要求。为此，要以人力资源管理为抓手，探索适配电力行业数字化转型趋势的治理对策。

管理思维由流程效率提升转向数字人力资本增值。电力企业人力资源管理长期以业务落地实效为导向，早期数字化实践多聚焦业务流程的线上化迁移，尚未深入触及人力资本价值挖掘的底层逻辑。随着数字经济的深入发展，电力企业应结合人力资本理论，深度发掘人力资源管理高阶价值，将依附于员工个体的知识、技能、经验与创新能力转化为可量化、可复用的数据资产，打破传统人力管理模式中将人力资源视作成本中心的固有认知。这种思维转型，要求人力资源管理评价维度从单一的流程处理时效转向人才价值的全周期动态测算，覆盖各岗位序列的技能成长速度、项目贡献度、创新产出潜力等维度。例如，在员工评价指标中，生产技能岗位可引入带电作业实操时长、设备缺陷排查准确率、安全规程考核达标率等可自动采集的过程性数据；技术研发岗位重点考核专利成果转化率、技术改造项目落地贡献率、电网运行故障处置时效等价值类指标。通过搭建一体化数字平台，打通生产运维与项目管理系统的数据链路，实现上述指标的自动归集、动态更新，有效规避传统评价模式的主观判断偏差，将个体能力要素真正转化为可计量的人力资本价值单元，为人才配置、人才培养相关决策提供可追溯的数据支撑。

管理工具由基础工具向智慧型工具升级。电力企业人力资源管理工具历经单机版人事信息系统到网络化e-HR平台的迭代演进，早期工具功能边界主要局限于数据存储、流程审批与报表统计等基础性业务，对管理决策的支撑作用大多停留在事后数据汇总层面，难以适配新型电力系统建设下动态变化的人才管理需求。生成式人工智能与多模态交互技术的逐步成熟，为人力资源管理工具的智能化升级提供了技术支撑。嵌入大语言模型的智慧招聘系统，可对照电力行业细分岗位能力标准完成简历深度解析，自动生成“人才画像”，有效降低专业人才招聘过程中的信息筛选成本，弱化人为评判的主观偏差。依托虚拟现实、数字孪生技术搭建的沉浸式技能实训平台，能够复现变电运行、线路检修等高危作业场景的操作细节与风险节点，在规避现场实训安全风险的同时，实现生产技能人员操作熟练度量化评估，并自动输出针对性训练方案。此外，基于机器学习算法构建的人才流失预测模型，可挖掘分析员工岗位异动轨迹、绩效波动趋势、培训参与频次等多源数据的内在关联，提前研判核心人才流失风险，为制定人才保留策略提供前置化的决策依据。

管理组织从传统部门管理向柔性用工转型。电力企业人力资源管理体系根植于科层制组织架构，人员配置遵循固定的部门编制与岗位边界，人才流动受制于行政层级与单位壁垒，难以适配电力市场化改革背景下项目制运营、跨区域协同攻坚等新型业务形态的用工需求。而依托数字化人才共享平台构建的柔性用工管理模式，能够打破单位、部门与岗位之间的边界限制，将分散在不同层级单位的专业技术人才纳入统一的人才池进行动态调度。例如，某省级电力企业搭建省域数字化人才共享平台，在开展县域配网智能化改造集中攻坚工作时，从地市供电公司、电力科学研究院等单位人才池中，抽调继电保护、配电自动化方向的技术骨干，组建不改变原有劳动关系归属的柔性项目团队，人员绩效考核直接对标项目交付成果，平台实时归集任务节点与人员贡献数据，无需额外增加基层单位人员编制。此举既可以缓解基层专业人才结构性缺口的现实压力，也可以实现高端技术人力资源在全域范围内的高效流转复用。

【单冰喆系国网湖南省电力有限公司会计师；刘晓宇系国网湖南省电力有限公司高级政工师；刘浩田系国网湖南省电力有限公司副高级工程师】