负责长三角区域1200公里高压/次高压燃气管网及3座LNG储配站的实时调度，统筹气源协调、负荷预测与应急响应，主导调度系统智能化升级，保障管网安全稳定运行及下游80万用户供气可靠性。

• 主导搭建基于SCADA系统与机器学习的燃气负荷预测模型，整合历史用气数据（日均50万条）、气象参数（温度/湿度/降水）及120家工业用户生产计划，采用Python XGBoost算法优化特征工程，解决传统经验预测受突发工业停产影响误差大的痛点，将72小时短期负荷预测准确率从82%提升至95%，支撑调度计划精准排产，2023年Q4因预测偏差导致的管网压力波动事件减少6次/月，直接降低调峰气源额外采购成本180万元/年。
• 核心优化三级管网压力分级控制策略，针对高压（4.0MPa）-次高压（1.6MPa）-中压（0.4MPa）管网，应用EPANET模拟软件结合牛顿-拉夫逊法潮流计算，定位17个压力薄弱节点（末端压力低于0.2MPa），通过动态调整23台调压器运行参数及投运3座临时增压撬装设备，将管网末端压力合格率从91%提升至98%，2023年用户用气中断投诉量同比下降72%。
• 重点攻关极端天气应急调度，梳理台风、寒潮等8类灾害场景，建立“气源保障（协调上游增加20%应急气量）-管网分流（切换3条联络管运行方向）-用户限供（分级启动工业用户可中断协议）”三级响应机制，2023年成功应对“梅花”台风期间3座门站断电危机，通过切换备用路由+限供非民生用户，实现管网零停输、重点医院/学校供气中断时长≤10分钟。
• 推动调度系统AI决策平台落地，牵头完成SCADA与自研平台的API接口开发，嵌入实时风险预警模块（覆盖管道泄漏、设备超压、门站故障等12项指标），设置三级预警阈值（黄色提醒/橙色干预/红色停输），系统自动触发预警后调度响应时间从8分钟缩短至3分钟，2023年预警有效处置率达97%，避免2起因调压器卡阻导致的管网超压事故。

负责上海市浦东新区500公里中低压管网日常调度，执行负荷预测、气源调配及应急事件处置，参与编制调度标准文件，支撑区域200座调压站及15万用户稳定供气。

• 建立“压力-流量-温度”三维运行分析体系，每日处理SCADA、GIS系统数据（日均3万条），通过Hadoop平台清洗整合历史数据，识别出金桥、外高桥2个片区因管径偏小导致的高峰压力骤降问题，提出“局部管段扩容+错峰供气”方案，实施后该区域早高峰压力合格率从85%提升至96%，年减少用户投诉120起，节约抢修成本50万元/年。
• 主导编制《浦东新区燃气调度应急处置SOP》，梳理第三方施工破坏、门站停电等15类典型场景，细化“信息上报-阀门关断-用户通知-抢修联动”全流程（原流程耗时45分钟，优化后≤20分钟），2021年成功处置2起因市政施工导致的管道破裂事件，均未造成下游居民停气超过1小时。
• 协助开发初级负荷预测模型，基于Excel VBA与多元线性回归算法，整合居民阶梯气价数据与30家商业综合体用能规律，将周预测准确率从75%提升至85%，为月度气源采购提供修正依据，2022年气源冗余采购量从8%降至3%，节省成本约120万元。
• 参与管网年度平衡分析，核算夏冬两季最大/最小用气需求，提出“夏季储配站低库存运行+冬季提前30天启动LNG补库”策略，2022年冬季高峰期间储配站利用率从70%提升至90%，避免了因气源不足导致的管网降压运行事件。

执行调度中心日常指令，监控管网运行参数，记录数据并生成报表，协助处理日常应急事件，保障浦东新区200公里管网基础运行安全。

• 承担200余个压力/流量监测点实时监控任务，每小时记录管网运行数据并生成《调度日报》，连续2年保持数据零错报漏报，为调度决策提供可靠基础数据，2018年获部门“数据质量标兵”称号。
• 协助处置日常应急事件，如某居民小区燃气压力异常，通过回溯SCADA历史曲线与现场反馈，定位为小区调压器滤芯堵塞，协调维修人员2小时内到场处理，恢复供气时间较以往缩短40%，获用户书面表扬。
• 参与编制《管网运行周报》，汇总压力合格率（92%→94%）、调压器月动作次数（120次→95次）等指标，分析发现某工业区晚高峰压力波动问题，提出“增加夜间巡检频次”建议并被采纳，后续该区域波动事件减少50%。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。

某地级市配电网分布式光伏集群接入下潮流优化与电压韧性提升项目

• 项目背景为当地2020年分布式光伏装机量同比激增140%（累计820MW），导致10kV配网线路电压越限率达11.3%、光伏弃光率峰值超5%，严重影响供电质量与清洁能源消纳。我的核心职责是主导配网潮流优化模块设计，统筹光伏出力预测、动态潮流计算及控制策略落地，目标是将电压合格率提升至99%以上、弃光率降至3%以下。
• 项目关键难题在于传统静态潮流模型无法适配光伏集群的间歇性与即插即用特性，且现有控制策略依赖人工干预、响应滞后。我针对性引入LSTM长短期记忆网络构建光伏短期出力预测模型（15分钟分辨率准确率达92%），并通过DigSILENT PowerFactory搭建动态潮流仿真平台，解决了“光伏不确定性-潮流波动”的耦合分析问题。
• 我的核心行动是构建“光伏出力预测-动态潮流优化-储能协调控制”三元耦合模型：以预测的光伏出力为输入，用粒子群算法优化潮流分布，同时联动分布式储能的充放电指令（调整响应时间从5分钟缩至1分钟），实现“源-储-网”实时协同。此外，我还主导制定了《分布式光伏接入配网电压控制技术导则》，将模型输出转化为可执行的运维规则。
• 项目成果显著：投运后配网电压合格率提升至99.6%（超国标0.6个百分点），光伏弃光率降至1.8%，年增清洁能源消纳电量1200万kWh；主导的优化算法被纳入公司配网规划标准，直接推动3个同类地级市项目的复制落地。我个人因此获公司“年度技术突破奖”，并晋升为电网业务线高级工程师。

某跨区域天然气管网压力协同调控系统研发与应用项目

• 项目针对某覆盖3省5市的跨区域天然气管网（总长860km），冬季高峰末端压力低于0.3MPa（阈值0.25MPa）、夏季低谷局部压力超0.8MPa（阈值0.75MPa）的问题，导致输气效率下降8%、设备故障频发。我的职责是研发压力协同调控算法并设计配套系统，对接SCADA实现实时控制，目标是压力波动幅度缩小50%、输气能力提升10%以上。
• 核心挑战是传统PID控制无法应对管网多节点、多扰动（上游供气波动、下游需求突变）的复杂场景，且缺乏数字孪生支撑导致调控滞后。我采用Python Control库开发模型预测控制（MPC）算法，结合Pipeline Studio搭建管网数字孪生模型（精度±0.01MPa），实现了实时状态模拟与未来趋势预判。
• 我的关键创新是将MPC与数字孪生深度融合：通过SCADA实时采集的120个节点压力、流量数据更新孪生模型，预测未来2小时压力变化，提前调整沿线18台压缩机转速与24个阀门开度——这一策略将调控从“被动响应”转为“主动预判”，解决了传统控制“滞后性强、能耗高”的痛点。
• 项目成果：系统上线后，管网压力波动幅度从±0.15MPa降至±0.08MPa，冬季高峰输气能力提升12%，设备故障次数下降25%；年节省运维成本320万元（主要为压缩机能耗降低与故障维修减少）。成果被集团推广至另外2条跨区域管网，我个人也因贡献突出晋升为调控技术组组长。