统筹区域320公里中低压燃气管网及12座门站实时调度，主导负荷预测模型迭代与应急调度体系优化，协同客服、维抢修部门保障日均85万立方米燃气安全稳定输配，目标将输差率控制在1.8%以内。

• 主导重构区域燃气负荷预测模型，基于LSTM神经网络融合气象数据（温度/湿度）、工商业用户生产周期、居民用气规律等多维度参数，替代原ARIMA模型，将短期（24小时）预测准确率从89%提升至95%，支撑调度计划前置调整，季度内减少因预测偏差导致的管存波动超10万立方米，降低临时调峰成本约15万元/月。
• 牵头搭建‘压力-流量双维度’智能监控体系，部署霍尔传感器覆盖关键节点（门站出口/调压站/大用户入口），结合SCADA系统开发定制化看板，实现压力偏差±0.02MPa内自动预警；针对冬季高峰日压力骤降问题，通过牛顿-拉夫逊法潮流计算定位3处管网瓶颈段，协调维抢修部门完成管径扩容改造，冬季高峰时段管网压力合格率从91%提升至98.6%。
• 制定三级应急调度响应机制（Ⅰ级：管网压力骤降≥0.1MPa/Ⅱ级：门站供气中断/Ⅲ级：用户端燃气泄漏），配套开发‘应急调度推演平台’，模拟管道破裂、上游断供等6类场景下的流量重分配策略；2024年11月成功处置某工业用户爆管事故，通过模型快速计算替代气源（相邻门站+LNG调峰），将停气影响范围从8个小区压缩至2个，恢复供气时间缩短40%至1.5小时。
• 推动跨部门协同流程再造，建立‘调度-维抢修-客服’数据共享看板，同步泄漏报警、压力异常等信息；2025年Q2联合客服部门优化‘用户用气异常预警’规则，提前识别3起偷气行为（累计追缴气费28万元），同时将用户投诉率从0.7次/万户降至0.3次/万户。

负责180公里高压-中压联络管网及8座高中压调压站的日常调度，执行输差分析与调度方案落地，协同运行部完成设备切换与压力调节，保障区域工商业用户（占比65%）不间断供气。

• 优化日指定量分配流程，基于历史用气曲线与用户申报数据，设计‘基础量+弹性量’双轨制调度规则，针对可中断工业用户设置3档响应阈值（压力≤0.3MPa/0.25MPa/0.2MPa触发减量），2022年迎峰度夏期间成功引导12家用户错峰用气，减少高峰时段输配压力峰值0.08MPa，避免门站超压停机风险3次。
• 主导输差专项治理，通过对比SCADA计量数据与用户抄表数据，定位3处计量误差源（2台超声波流量计零点漂移/1条管线存在隐蔽泄漏点）；协调计量部门校准设备、维抢修队修复漏点后，季度输差率从2.1%降至1.6%，年节约气损成本约90万元。
• 开发‘调度指令执行跟踪模板’，明确操作步骤（如调压器压力设定/阀门开度调整）、责任人及完成时限，配套设置短信提醒与系统校验节点；2023年Q1调度指令执行及时率从85%提升至98%，因操作延迟导致的压力波动事件减少60%。
• 参与新建门站接入系统调试，负责编制《新门站调度并网方案》，模拟不同进气压力（0.4-0.8MPa）下的管网压力分布，提出‘分阶段升压+调压器联动调节’策略，确保并网过程零停气，一次性通过验收并提前3天投运。

协助主调度员完成管网运行监控、调度指令传达及基础数据统计，参与输差分析与应急演练，熟悉SCADA系统操作与燃气输配基本原理。

• 独立承担夜间值班监控任务，使用SCADA系统实时监测60个压力测点、20台流量计数据，建立‘异常数据速查清单’（如压力突降≥0.05MPa/流量波动超20%触发复核），2020年全年准确识别并上报管网异常事件17起，其中12起为早期泄漏隐患，获部门‘季度安全之星’称号。
• 参与编制《月度输差分析报告》，通过Excel数据透视表对比门站出站量、用户计量量、管存变化量，定位2处大用户计量偏差（累计修正误差气量12万立方米），协助团队完成年度输差考核指标（≤1.9%）。
• 全程参与6次燃气泄漏应急演练，负责模拟调度指令发布（如关闭上下游阀门、启动备用气源），记录各环节耗时并提出优化建议（如增加无线对讲机备用频道），推动演练平均处置时间从45分钟缩短至30分钟。
• 协助开发‘调度知识库’，整理常见故障处置流程（如调压器故障切换/流量计死机处理）及典型案例23个，新人培训周期从2个月缩短至1.5个月，团队整体操作规范性提升40%。

省级电网多能互补输配优化系统研发与应用

• 项目背景源于双碳目标下省内电网的核心痛点——风电、光伏等可再生能源占比提升至35%后，波动性导致弃风弃光率达11%，同时电-热-气多能输配网络协同效率低。核心目标是构建覆盖“源-网-荷-储”的多能互补输配优化系统，提升可再生能源消纳率与输配网络运行效率。我在项目中牵头整体技术方案设计、核心技术攻关及跨部门（电网调度、新能源电站、储能厂商）协调。
• 项目难点集中在三方面：一是多源异构数据（电、风、光、储、热）的时空对齐与融合，二是缺乏精准的多能网络耦合模型（传统模型未考虑能量转换损耗的动态变化），三是实时优化算法的响应速度无法满足电网秒级调控需求。针对这些问题，我选择数字孪生技术构建多能网络数字镜像，基于LSTM模型融合气象数据与历史运行数据，实现可再生能源出力与负荷的48小时精准预测；同时引入深度强化学习（DQN算法）设计实时优化策略，解决传统模型对动态变化的适应性不足。
• 我的核心行动包括：1）牵头调研省内12家新能源电站、5个储能站点及20座变电站的运行数据，梳理出23类数据接口规范，搭建了覆盖全省的电网-储能-新能源多能数字孪生平台；2）迭代优化3版多能耦合模型，引入“能量转换损耗系数动态修正因子”，将电-热转换的损耗计算偏差从15%降至3%；3）针对强化学习的局部最优问题，创新性加入熵正则化机制改进奖励函数，使算法的全局寻优能力提升40%。
• 项目成果显著：可再生能源消纳率从89%提升至96%，年减少弃风弃光电量12亿千瓦时（折合标准煤36万吨）；输配网络损耗率从5.2%降至4.6%，年节约输配电成本2300万元。系统上线后支撑了省内3个新能源基地的满负荷消纳，获省电力行业协会“2023年度科技进步二等奖”，我个人作为技术负责人获公司“年度突出贡献奖”。

城市老城区燃气管网压力分级调控系统改造

• 项目背景是公司为某老城区（建成于上世纪90年代）的燃气管网改造需求——管网投运20余年，压力传感器覆盖率仅30%，日均超压次数达15次，曾发生3起轻微燃气泄漏事故，安全隐患突出。目标是实现管网压力精准调控，将压力合格率提升至95%以上，降低泄漏风险。我在项目中负责系统方案设计、传感器部署及调控算法优化。
• 项目难点包括：一是老管网基础数据缺失（管径、阻力系数的设计值与实际值误差超20%），二是传统PID控制无法适应居民用气的动态负荷变化（早高峰与晚高峰负荷差达40%），三是传感器部署需避免开挖路面影响居民生活。我选择EPANET软件构建管网水力模型，通过物联网无线传感器补全实时数据，同时采用模糊控制算法设计分级调控策略，解决动态负荷下的压力稳定问题。
• 我的核心行动有：1）带队完成150公里老管网的现场勘查，采用地质雷达探测地下管网走向，新增200个LoRa无线压力传感器（无需开挖，直接安装在阀门井或管壁），实现管网压力全节点覆盖；2）通过3个月的 historical data 训练，将水力模型的管径误差降至5%以内，流量计算精度提升至92%；3）开发模糊控制调控系统，设置“高压预警-中压调节-低压保障”3级阈值，根据实时负荷动态调整区域调压器的开度，将响应时间从5分钟缩短至30秒。
• 项目成果：管网压力合格率从85%提升至98%，日均超压次数降至2次以内，泄漏事故率较改造前下降70%；年减少燃气泄漏损失约120万立方米（折合标准煤1680吨），项目被市城管局评为“2021年度民生工程示范项目”。我主导的“非开挖式传感器部署方案”被纳入公司老管网改造标准流程，后续推广至3个同类项目。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。