桂林市平乐县国家电网2025秋招一批计算机类岗位面试模拟题及答案.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

桂林市平乐县国家电网2025秋招一批计算机类岗位面试模拟题及答案

一、单选题（共5题，每题2分，共10分）

1.题干：在桂林平乐县的电网系统中，用于实时监控电力设备运行状态的技术，以下哪项最符合当前主流应用？

A.人工巡检

B.人工智能预测性维护

C.传统SCADA系统

D.分布式光伏自动控制

答案：B

解析：桂林平乐县是国家电网智能化升级的重点区域，人工智能预测性维护能提前识别设备隐患，符合电网高效运维趋势。人工巡检效率低，传统SCADA系统较落后，分布式光伏控制非核心监控技术。

2.题干：国家电网桂林平乐分公司需要开发一个本地化电力知识问答系统，以下哪种技术最适合实现多轮对话功能？

A.机器学习分类算法

B.深度学习序列模型（如BERT）

C.SQL数据库查询优化

D.语音识别技术

答案：B

解析：电力知识问答系统需处理自然语言，BERT等深度学习模型在多轮对话理解上优于分类算法或数据库查询，语音识别仅支持输入方式。

3.题干：桂林平乐县山区电网线路故障时，快速定位故障点的关键技术是？

A.光纤通信技术

B.传统电缆线路检测

C.电力系统频率分析

D.分布式光纤传感网络

答案：D

解析：山区线路复杂，分布式光纤传感能实时监测线路状态，快速定位故障点，优于传统检测手段。

4.题干：国家电网桂林平乐县推广的“网上国网”APP，其核心架构最可能是？

A.雷达系统架构

B.微服务架构

C.单体应用架构

D.批处理架构

答案：B

解析：大型电力服务平台需高并发、可扩展，微服务架构适配业务拆分，优于单体或批处理架构。

5.题干：桂林平乐县电网数据中台建设，以下哪项不是其核心价值？

A.数据资源整合

B.业务流程自动化

C.线路故障预测

D.用户电费账单生成

答案：D

解析：数据中台侧重数据整合与共享，支持业务智能化，但电费账单生成属于传统业务流程，非中台核心功能。

二、多选题（共4题，每题3分，共12分）

1.题干：桂林平乐县推广“智慧用电”项目，以下哪些技术可提升用户用电体验？

A.智能电表远程抄表

B.大数据分析预测停电

C.AI客服自动响应

D.传统人工读表

答案：A、B、C

解析：智慧用电强调自动化与智能化，远程抄表、预测性维护、AI客服均符合，人工读表效率低且不可持续。

2.题干：国家电网桂林平乐分公司开发电力设备管理系统，以下哪些功能是必要的？

A.设备巡检路线规划

B.设备寿命周期管理

C.社交媒体运营

D.第三方设备供应商对接

答案：A、B、D

解析：设备管理需支持运维规划、全生命周期跟踪及供应链协同，社交媒体非核心功能。

3.题干：桂林平乐县电网网络安全防护应重点考虑哪些威胁？

A.分布式拒绝服务攻击（DDoS）

B.电力物联网设备漏洞

C.内部人员操作风险

D.传统办公系统病毒

答案：A、B、C

解析：电网网络受外部攻击、设备风险及内部操作影响，传统办公系统病毒关联性低。

4.题干：国家电网桂林平乐县建设“数字新基建”，以下哪些属于关键组成部分？

A.5G基站建设

B.电力大数据平台

C.区块链电子发票

D.智能电网调度中心

答案：A、B、D

解析：新基建聚焦电力基础设施现代化，5G、大数据、调度系统是核心，区块链发票非电网关键应用。

三、简答题（共3题，每题5分，共15分）

1.题干：简述桂林平乐县山区电网运维中，无人机巡检技术的优势。

答案：

-高效覆盖山区复杂地形，减少人力成本；

-实时传输巡检数据，快速定位隐患；

-结合AI图像识别，提升故障检测准确率；

-可夜间作业，弥补人工巡检时间限制。

2.题干：国家电网桂林平乐分公司开发“网上国网”APP时，应如何设计用户权限管理？

答案：

-基于角色划分权限（如普通用户、企业用户、运维人员）；

-采用RBAC（基于角色的访问控制）模型；

-电力业务场景需细化权限（如电费查询、故障报修、数据分析）；

-强化权限审计，防止越权操作。

3.题干：桂林平乐县电网数据中台如何助力分布式光伏管理？

答案：

-整合光伏发电数据与电网负荷数据；

-利用大数据分析优化发电调度；

-实时监测并网设备状态，降低故障风险；

-为光伏用户提供个性化收益分析。

四、论述题（共1题，10分）

题干：结合桂林平乐县电网现状，论述如何利用云计算技术提升电力系统智能化水平。

答案：

桂林平乐县电网以山区为主，传统运维模式效率低，云计算技术可从以下方面提升智能化：

1.基础设施层：采用IaaS（如阿里云）搭建弹性计算资源，支持大规模电力数据存储与处理；

2.平台层：基于PaaS开发智能调度系统，实现故障自愈与负荷预测；

3.应用层