一、 职位描述
作为核心算法研究员,负责开发面向电力及热力系统的智能化控制与优化算法。核心任务是将先进的数学模型转化为可落地、高性能的工程软件,解决能源转换过程中大滞后、多耦合、非线性等复杂控制难题,实现系统的节能降耗与稳态运行。
二、 核心职责
1. 复杂过程建模:针对电力/热力系统中的非线性、多耦合环节进行机理与数据融合建模(如通过物理方程结合神经网络) 。
2. 闭环控制调优:设计并实现高性能控制逻辑,解决电厂场景中常见的调节滞后、参数时变等问题 。
3. 多指标联合优化:构建能效模型,在满足生产安全约束的前提下,利用数学规划手段寻找最优运行点。
4. 预测性维护算法:基于历史运行数据,开发针对核心动力设备的异常监测与寿命预测模型 。
5. 算法平台化落地:配合团队将算法集成至 Docker 容器环境中,实现算法在边缘侧(X86/ARM 架构)的敏捷部署与性能调优。
三、 任职要求
1. 教育背景
· 计算机、软件工程、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2. 专业背景
· 具备深厚的算法功底,精通数据结构与算法设计。
· 能够进行复杂业务逻辑的模块化封装,具备良好的代码抽象能力。
3. 项目经验
· 有基于时间序列预测、系统辨识或先进过程控制(APC)的实战项目经验。
· 熟悉大滞后系统(如锅炉调节、热网平衡、大惯性换热)的控制策略开发 。
4. 工程能力
· 编程语言:精通 Python 算法仿真与数据处理,熟悉 Python 生产级代码编写及 Docker 容器化部署。
· 系统环境:熟悉 Linux 环境及边缘计算设备(如 X86/ARM 架构)的算法调优、资源监控及性能瓶颈分析。
· 工业集成:有工业协议(Modbus, MQTT, OPC UA)集成经验者优先,能配合网关进行实时数据接入。
四、 技术加分项
· 熟悉模型预测控制(MPC)、状态空间模型或自抗扰控制(ADRC)等先进控制理论。
· 熟悉常用的优化求解器(如 Gurobi, CPLEX, SciPy.optimize)。
· 具有电力、热力、化工等连续过程工业项目背景者优先考虑。