Бюджет: 25000 UAH Срок: 1 день
сделаю наилучшим образом что смогу - а могу я весьма эффективно т.к. создал для этого свою операционную систему разработка AI
telegram bibamon
Бюджет: 25000 UAH Срок: 14 дней
Здравствуйте. Я могу заняться моделью MILP для оптимизации BESS. Я формализую ограничения, реализую модель на Python и подготовлю четкий сценарий запуска с проверкой результатов.
Я вижу это как одноразовую инженерную задачу, где нам сначала нужно согласовать входные данные, целевую функцию, ограничения батареи и сети, а также формат вывода. У меня сильный профиль Python на FreelanceHunt, и я могу быстро превратить спецификацию в надежный план реализации.
Следующий шаг: давайте уточним входные файлы, горизонт планирования, требования к решателю и критерии приемки здесь на FreelanceHunt.
Бюджет: 25000 UAH Срок: 21 день
Здравствуйте!
У меня есть опыт в MILP-оптимизации на Python (PuLP/Pyomo), работе с временными рядами и Pandas/NumPy. Я понимаю, как моделировать SOC через линейные ограничения и предотвращать одновременную зарядку/разрядку с помощью бинарных переменных.
Готов выполнить тестовое задание для подтверждения.
Бюджет: 25000 UAH Срок: 10 дней
Здравствуйтемогу взяться за milp-модель для оптимизации работы накопителя.
Соберу модель на 8760 часов данных с диспетчеризацией заряд/разряд, ограничениями батареи и учетом солнечной генерации. Финансовую часть можно вывести отдельно: денежные потоки, npv, irr и сравнение сценариев.
По итогу будет понятная модель, которую можно проверять на исходных данных и менять параметры без переписывания логики.
Бюджет: 25000 UAH Срок: 17 дней
Здравствуйте! Готов к сотрудничеству. Предлагаю качественную и быструю работу. Пишите на сайте)
Бюджет: 27000 UAH Срок: 3 дня
Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений
Бюджет: 27000 UAH Срок: 30 дней
Добрый день!
Я представляю команду по разработке софтов, напишите мне в ЛС, чтобы обговорить подробнее.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 5 дней
Здравствуй! Я понял, что вы разрабатываете MILP-модель для оптимизации работы систем накопления энергии и солнечной генерации. Задача сложная и включает обработку больших объемов данных, а также финансовые расчеты. Оптимизация работы батареи через MILP и создание модели оценки требовать времени и точного подхода.
Для реализации я планирую: провести анализ входных данных (8760 почасовых), настроить параметры MILP для достижения наилучшего результата при распределении батареи, и разработать финансовую модель для оценки NPV и IRR проекта. Это позволит не только оптимизировать эксплуатацию BESS, но и детально разобраться в инвестиционной эффективности.
Однако, важно уточнить несколько моментов: есть ли у вас уже готовые данные для расчетов? Какие конкретные критерии вы намерены использовать для оценки эффективности? Имеются ли ограничения по времени на выполнение проекта? Убедитесь, что данные, которые мы будем использовать, актуальны и полны, иначе это может усложнить работу.
Если заинтересованы, давайте поговорим подробнее о деталях проекта и совместно составим план. Буду рад помочь!
Бюджет: 25000 UAH Срок: 1 день
Добрый день, у меня есть опыт работы с Python, а также с телеграм-ботами, могу выполнить все быстро и качественно, пишите, обсудим детали.
Бюджет: 25000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Ваш проект выглядит очень интересным. Я готов начать работу немедленно и обеспечить высокое качество.
Бюджет: 25000 UAH Срок: 1 день
Добрый день, пишу от лица компании Devoxen. Как раз специализируемся по вашей задаче. Имеем большой опыт в разработке сложных аналитических платформ, оптимизационных моделей и highload backend-решений. Сможем реализовать систему для оценки эффективности PV/BESS проектов с обработкой почасовых данных 8760, MILP-оптимизацией dispatch логики батареи, а также полноценной финансовой моделью с расчётами NPV/IRR и сценарным анализом. Также можем реализовать удобный интерфейс, API-интеграции и масштабируемую архитектуру под дальнейшее развитие платформы.
Можем сделать без лишних вопросов и издержек по времени. Так же даем гарантию и по желанию поддержку. Мы сможем взять в работу ваш проект сразу после обсуждения ТЗ.
Предлагаю перейти в личные сообщения для более детального диалога.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 27 дней
Моя экспертиза сосредоточена конкретно на системах оптимизации, где математическая формулировка, операционные ограничения и финансовая логика должны работать вместе корректно. Это критично для проектов PV + BESS, поскольку даже небольшие ошибки в динамике SOC, ограничениях диспетчеризации или тарифной логике могут привести к неточным оценкам NPV, IRR и инвестициям.
Я не являюсь обычным разработчиком бэкенда, пытающимся приблизить оптимизацию с помощью простой логики if/else. У меня есть реальный опыт создания математических моделей оптимизации с использованием Python, обработки временных рядов и архитектур на основе решателей. Система будет включать правильно сформулированный движок оптимизации MILP с ограничениями SOC, лимитами зарядки/разрядки, потерями эффективности, логикой взаимодействия с сетью и предотвращением одновременной зарядки и разрядки с помощью бинарных переменных и формулировки ограничений. Цель оптимизации будет разработана для максимизации реальной экономической выгоды при поддержании стабильности и объяснимости модели.
Особое внимание будет уделено масштабируемости, производительности решателя и чистой модульной архитектуре. Структура проекта будет разделена на независимые модули, включая оптимизатор, финансовый движок, обработку данных и слои отчетности. Этот подход позволяет в будущем расширять проект на дополнительные тарифные структуры, логику энергетического рынка или альтернативные конфигурации BESS без переписывания ядра оптимизации. Конечный результат будет не только предоставлять выходные данные диспетчеризации, но и прозрачное доказательство экономической целесообразности, подходящее для поддержки инвестиционных решений.
План работы:
Анализ требований MVP и почасовых входных наборов данных
Проектирование математической модели MILP и ограничений
Реализация логики энергетического баланса PV, сети, нагрузки и BESS
Разработка динамики SOC и обработки операционных ограничений
Реализация цели оптимизации для максимизации экономической выгоды
Интеграция расчетов NPV, IRR и срока окупаемости
Оптимизация производительности модели на 8760 почасовых наборах данных
Модульная организация слоев оптимизатора, финансов и обработки данных
Тестирование стабильности решателя и корректности диспетчеризации
Подготовка окончательных выходных данных, включая профили SOC и анализ сбережений.
