光伏电站总体发电量受到天气变化、阴影遮挡、不及时维护等多种因素的影响,借助视频、光照度等多种传感器技术,运用图形识别、人工智能等算法,对数据进行挖掘分析,智能识别环境状况,实现光伏跟踪支架的最优控制,提升发电量。
1. 研究各种天气的识别算法: 阴天漫反射、雾霾、云层移动态势、雨雪天气等;
2. 研究地形起伏反阴影算法: 光伏组件阴影自动识别技术;
3. 实时和历史数据挖掘:对光伏电站多种数据综合分析,智能优化光伏支架的跟踪角度,以及智能预警设备的潜在故障;
任职要求:
1. 计算机、电子、自动化、数学等相关专业本科以上学历;
2. 掌握至少一种深度学习平台框架,如Caffe、TensorFlow、Pytorch、Mxnet、Keras等,并掌握相关实现及应用优化方案;
3. 熟悉或精通图像处理及计算机视觉的基础理论、系统设计和架构及算法;
4. 熟悉机器学习、模式识别等领域的相关算法(如逻辑回归、SVM、神经网络, 决策树、贝叶斯,Gradient Boost,KNN,K-Means等);
5. 具有较强的编程能力,熟练使用C/C++、Python、OpenCV、Matlab等工具;
6. 敢于创新和突破,并具备良好的沟通表达和逻辑思维能力;
简历查看?
一般平均查看率50%
简历处理?
很弱平均处理率0%
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