一、岗位职责
1、参与车网协同调度系统核心算法的整体设计与落地,围绕电网异常工况下的V2G调度场景,构建可工程化运行的算法方案;
2、研究并设计基于多源异构数据的车辆分级分档与聚合算法,综合考虑SOC、电量、距离、时间窗口、可用功率等约束条件;
3、构建多目标调度优化模型,统筹恢复效率、响应时效、系统稳定性及资源利用率等目标;
4、参与构网型V2G场景下的调度与控制策略研究,支撑应急响应与负荷恢复等关键业务;
5、基于仿真数据与历史运行数据,对算法效果进行验证、评估与持续优化;
7、明确算法输入、输出、核心参数及边界条件,与产品经理、开发工程师协同完成算法产品化设计;
8、配合后端开发完成算法服务化、接口设计与部署,保障算法在分布式系统中的稳定运行;编写算法设计文档、技术说明及验证报告,支撑系统集成、测试与项目交付。
二、任职要求
1、本科以上学历,电力系统、控制工程、运筹优化或人工智能等相关专业背景;
2、具备调度优化、路径规划或多目标决策相关研究经历,拥有处理复杂非线性约束条件下帕累托最优解的实战经验;
3、精通粒子群算法(PSO)、遗传算法等常见启发式算法,并能针对计算效率进行深度改进;
4、具备卓越的算法工程化意识,能将复杂模型转化为高效代码,满足10秒内完成万级车辆辨识的极端性能要求;
5、对电力系统运行、V2G车网互动、微电网及构网型控制(Grid-forming)技术有专业理解或实际项目经验;
6、精通Python或C++等算法开发语言,熟悉ARM/MIPS架构及麒麟/UOS等国产化软硬件适配生态者优先;
7、具备优秀的数据分析与仿真验证能力,能够清晰定义算法的适用边界、假设条件及潜在风险风险点;
8、具备较强的科研产出能力,能支撑项目周期内的文档撰写与技术论证。