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        基于專利視角的電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)研究

        2022-11-23 09:15:58高廣玲趙衍恒
        山東電力高等專科學校學報 2022年5期
        關鍵詞:電力行業(yè)專利職業(yè)院校

        張 磊,高廣玲,趙衍恒,劉 靜

        (國家電網有限公司技術學院分公司,山東 濟南 250002)

        0 引言

        隨著人工智能、物聯(lián)網等技術的應用,電力行業(yè)正經歷變革。職業(yè)院校作為電力技術人員培養(yǎng)的主陣地,如何培養(yǎng)滿足行業(yè)需求的人才隊伍,是職業(yè)院校面臨的挑戰(zhàn)[1]。國內對職業(yè)教育的研究主要圍繞課程體系、培養(yǎng)模式等方面開展。對專利申報情況進行研究可以找準產業(yè)發(fā)展重心,為職業(yè)教育人才培養(yǎng)提供指導。本文以電力行業(yè)的專利分析為切入點,分析專利內容,探索電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)發(fā)展的方向。

        1 專利的重要作用

        創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力,是建設現代化經濟體系的戰(zhàn)略支撐。專利作為企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要資源,對帶動產業(yè)升級、企業(yè)發(fā)展、經濟社會進步有重要意義。同時,專利作為一種無形資產,可保障企業(yè)生產經營活動成果并維護其價值[2]。因此,專利無論是對企業(yè)自身,還是對整個行業(yè)都有重要意義。

        專利作為企業(yè)的核心資源,具有戰(zhàn)略價值與意義。在世界經濟一體化發(fā)展的大趨勢下,專利可以充當企業(yè)參與世界競爭的“彈藥庫”,服務產業(yè)發(fā)展。專利是企業(yè)知識資源萃取和升華的“結晶”,是企業(yè)最具戰(zhàn)略價值的資源,能夠指導企業(yè)發(fā)展、價值創(chuàng)造,進行科研開發(fā),反哺人才培養(yǎng),以實現知識資源的深層次價值。

        2 電力職業(yè)教育發(fā)展分析

        職業(yè)教育要深化產教融合,鼓勵和支持企業(yè)參與職業(yè)教育[3-5]。我國電力職業(yè)教育起步較早,從新中國成立之初,經歷了萌芽、改革、發(fā)展等階段,為國家電力行業(yè)發(fā)展培養(yǎng)了大批技術骨干和產業(yè)工人[6]。但是,隨著電力技術的快速發(fā)展,電力職業(yè)教育遇到了一些問題。

        1)人才培養(yǎng)無法緊跟電力技術發(fā)展的步伐。近年來,以特高壓、新能源、物聯(lián)網、智能電網為代表的新技術快速發(fā)展。電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)的部分內容落后于電力生產實際,無法緊跟新技術步伐。

        2)師資隊伍缺少產業(yè)支撐。電力職業(yè)院校師資隊伍發(fā)展不均衡、不充分,部分電力職業(yè)教育教師對電力發(fā)展和生產現場的了解不夠充分,實踐操作、現場經驗相對缺乏,理論教學多于實踐教學。

        3 電力專利數據分析

        3.1 關鍵詞提煉與信息收集

        為保證數據分析與挖掘的準確性和實效性,本文以某大型電力企業(yè)的電力系統(tǒng)新技術支撐白皮書與工作報告的數據為基準,對材料內容進行分析,提煉白皮書與工作報告中的關鍵詞,并基于關鍵詞整理分析近三年相關專利,數據分析過程如圖1所示。

        圖1 數據分析過程

        1)關鍵詞提煉。本文圍繞材料中的重點內容,對白皮書和工作報告中的關鍵詞進行提煉,通過詞頻統(tǒng)計排序,共提煉關鍵詞10個,如圖2所示。

        圖2 關鍵詞提煉

        2)信息收集。本文應用知網中的專利檢索功能,通過設定檢索關鍵詞、專利申請時間和發(fā)表單位,對提煉出來的關鍵詞進行專利檢索。統(tǒng)計2019—2021年三年內該大型電力企業(yè)發(fā)明專利、實用新型專利等專利申請情況。按關鍵詞搜索的專利數量如表1所示。

        表1 按關鍵詞搜索的專利數量

        由表1可見,與“安全”相關的專利數量最多,這表明電力企業(yè)高度重視安全問題,始終將安全生產擺在第一位,產業(yè)界圍繞安全的研究工作較多。儲能技術可用于削峰填谷、加強新能源消納,減輕電力系統(tǒng)因負荷波動帶來的風險,該電力企業(yè)一直重視儲能技術的研究。與“儲能”相關的專利數量排名第二。

        3)專利信息分析。為更好研究專利具體內容,對專利摘要進行分析。由于每個關鍵詞涉及到專利數量較多,當專利數量超過300個時,根據關聯(lián)度選取前300個進行數據分析;當專利數量不足300個時,對所有專利進行分析。采集專利內容累計980 000字。

        3.2 專利數據分析

        1)對專利數據進行整體分析。2019—2021年專利申請數量及其年增長率分別如圖3和圖4所示。從專利整體申請情況看,2019—2021年專利年平均增長率維持在40%左右,說明針對電力熱點技術的研究持續(xù)深入,并取得許多研究成果。

        圖3 專利申請數量

        圖4 專利申請數量年增長率

        2)對專利類型進行分析。專利類型主要以發(fā)明專利和實用新型專利為主。根據統(tǒng)計數據,2019年和2020年發(fā)明專利占比為80%左右,2021年發(fā)明專利占到了總數的85%。發(fā)明專利的比例高,說明電力行業(yè)技術創(chuàng)新力度大、革新性的技術多。

        3)對專利內容進行詳細分析。使用微詞云等詞頻分析工具,對專利內容進行分析,統(tǒng)計分析詞頻,提煉總結頻率較高的內容。對統(tǒng)計結果進行整理,結果如表2所示。以“調度”關鍵詞為例,其專利的主要高頻內容是“模型、負荷、能源、儲能和預測”,其科研工作主要圍繞能源、儲能等方面開展,通過一系列模型實現對負荷的精準預測。

        表2 詞頻統(tǒng)計結果

        4 發(fā)揮專利在電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)中的作用

        4.1 專利對電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)的指導作用

        專利能夠反映出行業(yè)的當前技術現狀和未來技術發(fā)展方向。通過對某一行業(yè)的專利情況進行定性定量的分析,能夠發(fā)現該行業(yè)科研技術發(fā)展的方向,能夠對職業(yè)教育人才培養(yǎng)提供指導方向。通過對近三年專利數據的定性與定量分析,結合當前電力職業(yè)教育存在的問題,充分發(fā)揮專利對電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)的指導作用。

        1)重視新技術培訓與綜合素養(yǎng)培養(yǎng)。專利反映電力技術發(fā)展的方向,對指導電力職業(yè)院校課程體系建設具有參考價值。職業(yè)教育要加強新技術的講授與訓練,例如增加安全、新能源、“互聯(lián)網+”等方面的職業(yè)教育教學內容,提高學生的綜合素養(yǎng)。

        2)挖掘專利在電力職業(yè)教育中的資源價值。職業(yè)院校充分挖掘專利等科研成果的資源價值,并將其應用于人才培養(yǎng)中,

        加強與電力企業(yè)在科研、教學、新技術試點等方面的合作,構建學校與企業(yè)資源共享平臺,實現資源對院校人才培養(yǎng)的支撐作用。

        4.2 深化產教融合與校企合作

        產教融合與校企合作是促進產業(yè)與高校密切協(xié)作、高質量發(fā)展的重要途徑。電力職業(yè)院校加強與電力企業(yè)在專利申請方面的合作,可以準確把握電力技術的前沿。深化校企雙方在專業(yè)設置、師資隊伍建設、實訓室建設等方面的合作,動態(tài)調整專業(yè)教學內容,鼓勵職業(yè)院校教師到電力生產現場實踐鍛煉,聘請企業(yè)導師參與教學工作,提升電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)的針對性和時效性。

        校企合作構建新技術資源共享平臺,實現新技術、新工藝、新規(guī)范、典型生產案例等優(yōu)秀資源的共享共用,將電力行業(yè)最新科研論文、專利等成果融入教學內容,推動新技術示范和應用試點基地建設,有效支撐企業(yè)和院校高效發(fā)展。

        4.3 “學訓賽證”四位一體培養(yǎng)模式

        建立“學訓賽證”四位一體培養(yǎng)模式,以電力職業(yè)院校為主體開展“學”,構建滿足電力行業(yè)新發(fā)展需求的人才培養(yǎng)方案和課程體系,并將專利相關內容融入其中;以院校和電力企業(yè)協(xié)同為主開展“訓”,依托企業(yè)級仿真環(huán)境、實訓場所開展電力新技術相關實操訓練,提升學生新技術的應用能力;參加電力行業(yè)相關比賽,以賽促學,引導學生“走出去、拼一拼”,增加學生競爭力;根據國家“1+X”證書制度,鼓勵學生參加國家、行業(yè)各類考評,考取職業(yè)技能等級證書。

        5 結語

        本文對電力行業(yè)專利信息進行關鍵詞提煉、信息收集和數據分析,對發(fā)揮專利在電力職業(yè)教育人才培養(yǎng)中的作用提出了相關建議。下一步將基于專利視角,深度挖掘專利數據間的價值,為職業(yè)院校人才培養(yǎng)提供支撐。

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