随着全球能源转型战略的深入推进，能源调控领域面临技术变革与人才需求的双重挑战，新兴技术的快速发展对人才队伍的知识结构、技能体系和综合素质提出了全新要求，传统的人才供给体系难以适应现代化能源管理的复杂需求。当前人才市场呈现供需失衡态势，结构性矛盾日益凸显，成为制约能源调控领域高质量发展的关键瓶颈。通过构建科学的人才供给结构优化模型，运用现代优化算法，能够实现供需关系的动态平衡，提高人才配置效率，为能源调控领域的可持续发展提供有力的人才保障。

能源调控领域人才需求特征与供给现状分析

当前能源系统正从传统集中式管理向分布式智能调控转型，技术变革对专业人才队伍建设提出严峻挑战，传统培养模式以单一学科为核心，知识结构相对封闭，无法满足现代多能耦合系统对跨领域协同能力的需求。

人工智能、物联网、大数据等新兴技术与能源调控深度融合，市场急需兼具传统工程基础与现代信息技术素养的高端人才，然而教育培训体系在课程体系、实训平台等关键环节响应滞后，难以跟上技术演进步伐。人才流动机制缺乏灵活性，配置效率低下，造成高端复合人才供不应求，基础技能人才结构性过剩，技能水平与岗位要求错位严重，供需矛盾日益突出。因此，亟须构建科学合理的人才供给结构优化模型，来解决这一现实问题。

人才供给结构优化模型构建

能源调控人才分类标准体系

基于能源调控技术演进规律及岗位能力要求差异化特征，设计多维度人才分类标准体系（如图1所示），按照技术能力层次划分为基础操作型、技术应用型、系统集成型、战略决策型四个等级，每个等级在理论知识深度、实践技能广度、创新能力强度等维度上，具有明确的量化指标及评价标准。基础操作型人才侧重设备运行维护及数据监测等基础技能，技术应用型人才专注于专业技术实施及问题解决能力，系统集成型人才强调跨专业协调及系统优化能力，战略决策型人才注重宏观规划及创新引领能力。同时根据能源类型及技术领域特点，形成涵盖传统化石能源、可再生能源发电、储能技术应用、智能电网运维、综合能源服务等专业方向的横向分类体系，建立纵向能力层次与横向专业领域相结合的立体化分类框架，为精确识别人才类型、评估能力水平及制定培养方案提供科学依据。

供需匹配预测机制

构建基于历史数据与实时信息的人才需求预测机制（如图2所示），通过采集能源项目投资规模、技术更新周期、政策支持力度等关键数据，运用多元线性回归方法建立需求预测模型，输出不同类型、不同层次人才的需求预测结果。算法集成人才培养周期约束、知识技能衰减规律及跨行业流动特征等供给侧因素，建立供给响应函数，计算实际可用人才量。匹配算法采用加权评分机制，根据人才能力与岗位需求的匹配程度进行量化评估，自动识别供需缺口并生成优化建议。预测系统设置定期更新机制，当预测偏差超出设定范围时触发参数校准。同时建立预警功能，供需比例异常时及时发出调控信号，为人才培养决策提供科学依据。

结构优化决策模型

以人才供给结构合理性、培养成本经济性、配置效率最大化为优化目标，构建多目标决策模型，其目标函数表达为：

式中，max表示求最大值，F为综合优化目标函数值， f1表示供给结构合理性指标， f2表示培养成本经济性指标， f3表示配置效率最大化指标，α、β、γ分别为各目标对应的权重系数。采用线性规划、整数规划等数学优化方法，在满足人才需求总量约束、培养资源限制约束、质量标准要求约束等条件下，求解最优的人才供给结构配置方案。模型整合政府政策引导、高校教育资源、企业培训投入、市场流动机制等多元供给主体的资源配置策略，通过激励相容的合作机制及风险分担模式，实现各参与主体利益最大化与整体效率最优化的统一。决策模型采用分层求解架构，将复杂的多目标优化问题分解为多个子问题逐层处理，提高计算效率及质量。配套敏感性分析功能，评估关键参数变化对优化结果的影响程度，为决策者提供稳健的优化方案及风险评估信息。

模型应用与效果分析

典型区域案例应用验证

选取某国家级新区作为典型案例验证区域，借助构建好的人才供给结构优化模型，对该区域能源调控人才配置现状展开全面评估。此区域作为综合能源示范区，拥有丰富的地热资源与先进的多能耦合智慧能源系统，为验证模型实用性提供了理想应用场景。通过收集该区域传统化石能源、可再生能源发电、储能技术应用、智能电网运维、综合能源服务五大专业领域的人才需求数据，结合战略决策型、系统集成型、技术应用型、基础操作型四个能力层次的分类标准，建立20种人才类型的供需状况数据库。该区域近年来人才引进成效显著，各类专业人才总量超过3万人，高层次人才占比约7%，为能源调控领域提供了丰富的人才基础。模型成功运行并输出了完整的分析报告，验证了整体架构的可操作性与各功能模块的完整性，证实了模型在实际环境中的技术可行性。

供给结构优化效果评估

模型运行结果显示该区域存在结构性人才失衡问题，针对识别出的关键短板，制定并实施了优化方案。通过对比优化前后的人才配置结构，全面评估模型在提升供给效率及改善匹配精度方面的实际效果。

数据表明，多目标优化算法在各项关键指标上均实现了显著改善，其中配置效率最大化指标和人才岗位匹配度、提升幅度最为突出。优化方案成功地将原有的粗放式人才培养模式，调整为精准化定向培养模式。通过政府政策引导、高校教育资源、企业培训投入、市场流动机制的协同配置，实现了供需关系的动态平衡。具体表现为高端复合型人才培养效率提升10%，人才岗位匹配度提高35%，跨领域流动效率提升22%。敏感性分析结果表明，政策支持力度及企业培训投入对优化效果影响最为显著。权重系数变化5%将导致整体效率波动4%～6%，体现了模型的敏感性及可靠性特征，为决策者提供了稳健的优化策略及风险控制依据。

模型推广与持续优化

基于某示范区的成功应用经验制定模型，向其他能源转型示范区域及能源密集型城市群推广，并建立标准化的应用推广体系。在推广实施过程中，充分考虑不同区域资源禀赋、技术基础、政策环境等差异化特征，对模型核心参数进行区域化调整，以形成适应性强的个性化应用方案。通过构建跨区域人才供给结构优化协作网络，来促进模型应用经验交流共享与技术迭代改进，推动全国范围内能源调控人才培养体系协调发展。持续优化机制包含预测算法参数更新、评价指标体系完善、多元主体协作机制强化等核心要素，确保模型能适应能源技术快速演进和市场环境复杂变化的客观要求。同时建立模型应用效果跟踪评估制度，借助实时数据反馈和应用效果调研持续修正优化策略，提升模型适用范围和预测精度。

结束语

面向能源调控的人才供给结构优化模型，为破解当前人才供需结构性矛盾开辟了新路径。模型通过系统性的分类框架、智能化的预测机制、科学化的决策体系，有效实现了人才培养与市场需求的精准匹配。实证研究证实了模型在提升供给效率、优化配置结构方面的显著作用，为能源调控领域人才队伍建设提供了重要的理论支撑与实践指导。随着能源技术的不断创新发展，该模型将在更广阔的应用场景中发挥价值，为建设高质量能源调控人才队伍、支撑能源转型战略实施作出更大贡献。

（郑运斌  河南能源集团新疆国龙贸易有限公司）