微电网算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向能源互联网算法专家方向发展，深耕微电网控制策略
• 也可转向更广泛的AI for Science领域，探索强化学习在能源调度中的应用
• 负责微电网和综合能源系统的核心算法研发，包括能量管理、动态优化调度等
• 将运筹优化理论与机器学习技术结合，解决复杂的电力系统建模与求解问题
• 完成从需求分析、算法开发、仿真验证到工程化落地的全生命周期工作
• 扎实的运筹学理论基础，精通SCIP、CPLEX、Gurobi等主流求解器的使用
• 熟练掌握C++/Python等编程语言，具备独立的算法编码与调优能力
• 熟悉电力系统仿真工具（如MATLAB、PSCAD），能搭建微电网仿真模型

申请策略

• 提前了解固德威的主营业务（光伏逆变器、储能系统等），思考算法如何赋能其产品
• 准备一个完整的算法落地案例，涵盖建模、求解、仿真验证全过程
• 重点突出运筹优化项目经验，特别是使用Gurobi/CPLEX解决实际问题的案例
• 展示在微电网、电力调度或相关领域的仿真建模成果
• 强调算法性能优化的具体指标（如求解速度提升、精度提高等）
• 复习线性规划、整数规划及元启发式算法的核心原理
• 熟悉PSCAD或MATLAB/Simulink在电力系统暂态仿真中的应用
• 了解强化学习在动态决策中的基本框架，以便应对加分项要求

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述过往项目经历
• 对于技术问题，先阐述理论基础，再结合具体场景说明选型依据，最后给出量化结果
• 展现对业务痛点的深刻理解，说明技术如何解决实际问题
• 请介绍一个你使用Gurobi/CPLEX解决过的复杂优化问题，你是如何建模的？
• 在微电网能量管理中，如何处理不确定性因素（如光伏出力波动）？
• 对比一下传统运筹优化算法与基于强化学习的调度方法各自的优缺点
• 如何在保证求解精度的前提下，提高算法的计算效率以满足实时性要求？
• 重温运筹学经典教材中关于线性/非线性规划、混合整数规划的内容