储能AI应用工程师

1、充放电策略优化：利用AI算法，根据家庭用电模式（如不同时间段的用电负荷、电价波动等），制定***的储能系统充放电策略。

2、能量管理系统（EMS）集成：将AI技术集成到户用储能的能量管理系统中，实现对储能设备、分布式能源（如太阳能板）以及家庭负载的协同管理。

3、故障检测：通过收集户用储能系统中电池、逆变器等设备的运行数据（如电压、电流、温度等），运用机器学习或深度学习算法进行故障诊断。

4、寿命预测与维护计划：基于AI模型，考虑电池的充放电循环次数、使用环境、工作温度等因素，预测电池的剩余寿命。

5、智能监控与可视化界面：开发户用储能系统的智能监控平台，为用户提供直观的可视化界面。

6、需求响应与智能建议：根据用户的用电习惯和储能系统的运行情况，为用户提供个性化的能源管理建议。

岗位要求：

本科以上学历，电力电子、控制、电气工程、电子信息，计算机，人工智能等相关专业

1、储能技术基础：了解户用储能系统的基本原理、组件（如电池类型、逆变器功能等）和工作流程。熟悉不同类型的储能电池（如锂离子电池、铅酸电池等）的特性，包括能量密度、充放电效率、循环寿命等。

2、AI技术：掌握人工智能的基本概念、算法（如机器学习中的决策树、神经网络等，深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等）和工具（如Python编程语言、相关的AI框架如TensorFlow、PyTorch等）。

3、电力系统知识：理解家庭电力系统的架构、电力负荷特性以及电能质量要求。熟悉电力安全标准和规范，确保户用储能系统的安全可靠运行。

4、数据处理与分析：能够处理和分析户用储能系统产生的大量数据，包括数据采集、清洗、存储和挖掘。掌握数据库管理技术（如SQL）和数据分析工具（如Pandas、Matplotlib等）。

5、问题解决能力：在户用储能系统的开发、部署和运行过程中，能够快速解决遇到的各种技术问题，如AI模型的优化、储能设备的故障排除等。

6、沟通协作能力：与不同团队（如储能设备制造商、软件开发者、电力工程师等）进行有效的沟通和协作，共同推进户用储能AI应用项目的顺利进行。

7、创新能力：不断探索新的AI技术在户用储能系统中的应用，提出创新的解决方案，以提高系统的性能和竞争力。"