一、基本情况光伏发电功率预测是保障电网安全稳定运行、促进新能源消纳的关键技术。准确的预测可以有效降低光伏功率随机性、间歇性对电网的冲击，优化电力调度计划，减少旋转备用容量，提升电力市场的交易效率。二、现有技术存在的不足​1、特征提取能力有限：​传统机器学习模型和浅层深度学习模型的特征表达和抽象能力有上限，难以充分挖掘海量历史数据中蕴含的复杂、高阶的关联模式。2、多模态数据融合困难：光伏预测涉及数值天气数据（NWP）、历史功率数据、卫星云图、天空成像仪视频、设备状态数据等多种模态、多种频率的数据。现有方法通常采用手工设计特征进行融合，过程繁琐且不是最优解。3、泛化能力不足：​为一个特定电站训练的模型，迁移到另一个地理环境、气候条件不同的电站时，性能往往下降显著，需要重新调参或训练，成本高。4、对极端天气的预测能力弱：在晴天、多云等常见天气下预测精度尚可，但在暴雨、沙尘、快速过云等极端或突变天气条件下，预测误差会急剧增大。三、需求目标​​开发一个基于大模型架构的新型光伏发电功率预测算法，实现超短期（未来0-4小时，15分钟级）和短期（未来24-72小时，小时级）的高精度预测，优于现有主流机器学习方案，尤其在预测鲁棒性和泛化能力上实现突破。四、数据需求1、数据接口：​​算法需能接入并处理多种数据源，包括但不限于：-历史功率数据（SCADA系统）-数值天气预报（NWP）数据（如GFS、ECMWF的多要素数据：辐照度、温度、湿度、风速、云量等）-卫星遥感数据（如Himawari-8等静止气象卫星的红外和可见光通道数据）-（可选）天空成像仪数据（全天空图像）-电站元数据（装机容量、组件类型、地理位置、倾角等）2、数据预处理：​​需集成强大的数据清洗、对齐、缺失值填充、异常值检测与处理模块。五、训练与优化需求1、训练范式：​​采用“预训练+微调”的两阶段范式。-​预训练阶段：​​在尽可能大的全球光伏数据集上，以自监督或监督学习方式训练模型，学习通用知识。-​微调阶段：​​针对特定目标电站，使用其近期数据对预训练模型进行快速微调，以适应其个性化特征。2、损失函数：​​需结合点预测精度（如MSE,MAE）和分位数损失（用于区间预测）。

技术咨询与规划的技术需求，核心在于提供全面且精准的指引。咨询方面，需深入调研企业业务现状与技术痛点，结合行业趋势，给出定制化技术选型建议，涵盖硬件、软件、网络等多维度。规划层面，要制定短期与长期技术发展战略，明确技术升级路径与时间节点。同时，需具备风险评估能力，提前识别技术实施中的潜在风险并制定应对策略。此外，还应提供技术培训与知识转移服务，确保企业团队能顺利掌握与应用新技术，助力企业实现技术驱动的转型升级。

我们正在寻找一位精通数据全生命周期管理的技术专家，需要具备从数据采集到商业洞察的完整能力栈。在数据采集方面，要求能构建高性能的数据管道，支持从[关系型数据库（如MySQL/Oracle）]、[NoSQL数据库（如MongoDB/Redis）]、[云存储服务（如AWSS3）]以及[第三方API接口]等多源异构数据源的实时/批量采集，处理能力需达到[日吞吐量TB级]。在数据存储架构设计上，需根据业务场景灵活选用[分布式文件系统（如HDFS）]、[列式存储（如HBase）]、[时序数据库（如InfluxDB）]等不同存储方案，并能设计跨数据中心的数据同步策略，确保在[99.99%]的可用性要求下实现数据强一致性。数据处理环节需精通[数据质量监控]、[异常值处理]、[数据标准化]等ETL流程，能够运用[Spark/Flink]等分布式计算框架实现分钟级延迟的流批一体处理。分析层面要求掌握[时间序列预测]、[用户画像构建]、[推荐算法优化]等典型场景的建模能力，能通过[Python/R]等工具实现从描述性分析到预测性分析的进阶。最终需具备将分析成果转化为商业价值的能力，能使用[Tableau/Superset]等工具构建动态可视化看板，通过[自动预警]、[根因分析]、[模拟推演]等功能，为[销售策略调整]、[供应链优化]、[风险管控]等业务决策提供数据支撑。要求参与过至少[3个]完整的数据中台建设项目，对[金融风控]、[智能营销]、[物联网]等任一垂直领域有深度实践者优先。

构建数字化全栈技术中台，我们寻求具备全生命周期开发能力的复合型技术专家。前端领域需深度掌握响应式设计原理，能运用React/Vue构建高性能SPA应用，实现跨端一致性体验，要求具备[3个以上]大型后台管理系统开发经验，熟悉Webpack优化及前端监控体系搭建。后端开发需精通[SpringCloud/PythonDjango]微服务架构，掌握分布式事务处理与高并发场景优化，具备[百万级]用户系统的数据库分库分表实战经验。要求主导过完整的CI/CD流水线建设，熟练运用[Jenkins+SonarQube]实现自动化测试覆盖率85%以上。特别看重安全开发能力，需熟悉[OAuth2.0/JWT]认证体系及敏感数据加密方案，曾主导通过[等保三级]认证项目者优先。具备敏捷项目管理经验，能运用[Scrum/Kanban]方法协调[5-8人]跨职能团队，使用[Jira+Confluence]实现需求全链路追踪。我们需要能打通技术价值链的解决方案专家，用体系化工程能力驱动数字化转型。

针对移动应用性能优化与能效提升，我们寻求具备系统级调优能力的技术专家。需求聚焦五项核心技术领域：1)内存管理与线程优化，要求通过LeakCanary等工具定位内存泄漏点，重构资源回收机制，实现主线程阻塞降低至[200ms]以下；2)图形渲染加速，需熟悉SurfaceView与TextureView特性差异，运用硬件加速技术使帧率稳定在[60FPS]；3)动态功耗管理，需设计自适应刷新率调节算法，在[30-120Hz]区间智能匹配场景需求；4)网络传输优化，要求实现DNS预解析与HTTP/2多路复用，使首屏加载耗时控制在[1.5s]内；5)热力学模型构建，需建立CPU/GPU功耗与表面温度的对应关系，确保设备温升不超过[5℃]。具备跨平台性能调优经验，主导过百万DAU级应用优化项目者优先。通过技术重构打造"零感知"流畅体验，让能效比成为产品核心竞争力。

构建跨平台移动应用开发解决方案，我们寻求精通Flutter/ReactNative框架的技术专家。需具备完整的跨平台架构设计能力，能够基于统一代码库实现80%以上的代码复用率，通过响应式布局系统（如Flexbox、MediaQuery）完美适配从4.7英寸到10.1英寸的各类型移动设备屏幕。深入理解平台差异化特性，能通过条件编译或插件封装解决iOS/Android在推送通知、支付接口、权限管理等核心模块的兼容性问题。要求掌握性能优化关键技术，包括但不限于Widget树优化、Isolate多线程处理、内存泄漏检测等，确保应用在低端设备上仍能保持60FPS的流畅度。需配备完整的自动化测试方案，覆盖不同厂商ROM的UI适配测试、API兼容性测试及性能基准测试。有成功上架3个以上跨平台应用的经验，并能提供可验证的性能优化案例（如启动时间缩短40%、内存占用降低30%等）。通过技术创新实现"一次开发，多端部署"的工程效能飞跃。