统筹区域1200公里中低压燃气管网及3座门站、5座调压站的实时调度，负责日均350万立方米天然气输配平衡，协调上游5家气源单位与下游200家工商业/居民用户需求，主导智能化调度系统升级与应急响应体系优化。

• 针对冬季采暖季调峰压力，牵头构建‘多源负荷预测+动态管存优化’调度模型：基于MATLAB开发融合气象数据、用户用气曲线的LSTM神经网络预测模块（预测准确率从89%提升至94%），结合EPANET模拟管网压力分布，制定分级调峰策略（尖峰时段启用储气井+可中断用户响应），将冬季日最大调峰响应时间从2小时压缩至35分钟，支撑区域供暖季零断供目标达成。
• 主导SCADA系统与AI决策平台深度融合：梳理12类关键运行参数（压力、流量、温度）的阈值逻辑，引入Python开发异常数据识别算法（误报率降低40%），联动GIS地理信息系统实现泄漏点5分钟内定位，全年处置第三方施工破坏、设备故障等突发事故17起，平均停气恢复时间从4.2小时缩短至1.8小时，获集团‘年度安全调度标杆项目’。
• 优化跨区域管存调度机制：分析管网压力流量耦合特性，建立‘小时级管存动态分配表’，结合N-1校验准则评估管网冗余能力，推动与相邻城市管网建立应急互济协议，年内利用管存调节减少上游高价气采购量1200万立方米，直接降本约840万元。
• 编制《燃气调度标准化操作手册（2.0版）》：梳理23项核心调度流程（如启停输操作、调压器远程调控），嵌入18项风险预控要点（如冬夏季压力波动阈值差异），组织全员培训4场覆盖60人次，调度指令执行错误率从3.1%降至0.7%。

负责区域内800公里燃气管网、2座门站的日常调度执行，监控SCADA系统实时数据，编制月度/季度运行方案，参与突发事故应急处置，协同市场部对接用户用气需求变更。

• 参与开发‘短期负荷预测辅助系统’：基于历史用气数据（涵盖居民、工商业、CNG加气站），运用SPSS进行多元线性回归分析，修正传统经验预测偏差，将周计划准确率从85%提升至91%，支撑门站日输气计划调整频次从每日2次降至1次，降低调度人员30%人工核对工作量。
• 主导处置‘某工业用户突发停机导致管网压力骤升’事件：通过SCADA系统快速定位异常压力节点（0.8MPa超警戒值0.15MPa），联动关闭上游2台调压器并启动支线泄压阀，同步通知用户侧排查故障，全程耗时28分钟控制压力至安全区间（0.6-0.7MPa），避免因压力过高引发的管网泄漏风险。
• 编制《季度运行分析报告》并提出优化建议：通过分析32组压力流量数据，发现某区域晚高峰（18:00-20:00）压力波动超±0.05MPa问题，建议增设1台调压撬并调整相邻调压器负荷分配，实施后该区域压力合格率从92%提升至98%，获部门‘季度改进之星’。
• 协助完成年度管网检修调度：协调5家施工单位、3座门站配合停气，制定‘分段置换+临时供气’方案（使用便携式燃气分析仪检测置换纯度≥99.5%），将原本15天的检修周期压缩至10天，减少工商业用户停气损失约200万元。

协助完成SCADA系统数据录入与监控，参与日常调度指令传达，整理管网运行历史数据，支持应急演练及基础调度知识学习。

• 搭建‘管网运行基础数据库’：梳理近3年200万条SCADA数据（压力、流量、温度），按区域、管径、用户类型分类标注，开发Excel VBA自动化报表工具（原人工整理需4小时/天，优化后0.5小时/天），为后续负荷预测模型提供标准化数据支撑。
• 参与编制《新入职调度员操作指南》：提炼12项基础操作要点（如SCADA画面切换、报警信息分级响应），绘制管网拓扑简图标注关键阀门位置，助力3名新员工提前1周独立上岗，获直属领导‘最佳带教新人’评价。
• 协助开展年度应急演练：模拟‘门站进站压力低’场景，负责记录处置过程数据（如阀门开关时间、压力恢复曲线），复盘提出‘增加备用压力传感器’建议，被纳入次年设备改造计划。
• 跟踪管网压力异常数据：每日筛查SCADA系统报警记录，发现某段中压管线连续3日早高峰压力下降0.03MPa，协助技术组排查确认为用户私接管道导致泄漏，配合完成整改避免安全隐患扩大。

省级电网分布式光伏高渗透配网潮流优化与韧性提升项目

• 项目背景：某省分布式光伏装机容量3年增长4倍，占比达配网负荷的28%，导致配网潮流倒送、电压越限频发（月均12次），且极端台风天气下故障恢复时间超8小时，亟需解决高渗透新能源下的配网消纳与韧性问题。我的总体职责是主导配网侧技术方案设计与落地，统筹模型开发、算法优化与现场验证。
• 关键难题与技术：一是高比例光伏不确定性的精准建模——传统确定性潮流无法应对光伏出力波动；二是多目标平衡矛盾——消纳率、电压稳定性与韧性指标（故障恢复效率）难以同时优化；三是实时性要求高——需对接SCADA系统实现分钟级调整。技术上采用数字孪生构建配网镜像模型，融合LSTM神经网络预测光伏出力与负荷，解决了不确定性问题。
• 核心行动与创新：1. 主导搭建配网数字孪生平台，整合全省1200座分布式光伏电站、3500个配电变压器的实时数据，训练出短期出力预测模型（准确率92.5%）；2. 改进多目标粒子群算法，将韧性指标（故障后负荷恢复率、恢复时间）纳入优化目标，替代传统单目标潮流计算；3. 开发实时优化引擎，通过OPC UA接口对接SCADA系统，实现每5分钟更新一次潮流调整策略，解决了实时性与计算效率的平衡问题。
• 成果与价值：试点区域（覆盖5个地市）光伏消纳率从85%提升至95.2%，月均电压越限次数降至3次（下降75%），极端天气下故障恢复时间缩短至4.5小时（下降44%）；形成《分布式光伏接入配网优化技术规范》企业标准，推广至周边3省，年降低网损约1800万kWh（对应节约成本1200万元）。我个人主导的算法模块被纳入公司核心产品，成为配网优化业务的标杆技术方案。

跨省区电网输电通道市场化交易与输配协同优化项目

• 项目背景：某区域跨省输电通道（如“西电东送”主干线）利用率长期低于70%，核心问题是交易计划与输配运行脱节——交易中心的中标电量未考虑输配潮流约束，导致“有交易无通道”或“通道满载但交易不足”。我的职责是设计“交易-输配”协同方案，打通跨环节数据与决策壁垒，提升通道利用效率与资源优化配置水平。
• 关键难题与技术：一是交易与输配的目标冲突——交易中心追求电量规模，输配部门关注安全稳定；二是数据一致性差——各省交易系统与输配SCADA数据未打通，存在信息差；三是利益协调难——各省因新能源消纳指标、输电费分摊存在分歧。技术上采用区块链构建可信数据共享平台，确保交易与输配数据实时同步；结合Shapley值法设计利益分配机制，量化各省贡献。
• 核心行动与创新：1. 主导设计“交易-输配”联合优化模型，将输配潮流约束（如线路负载率≤80%）、新能源消纳率纳入交易竞价规则，替代传统“先交易后调度”模式；2. 开发区块链数据共享模块，对接了区域内4省电力交易中心的交易系统与输配SCADA系统，实现中标电量、新能源出力、负荷需求的分钟级同步；3. 设计基于Shapley值的利益分配算法，量化各省在通道利用中的新能源消纳贡献、输电成本分摊，解决了跨省利益分歧。
• 成果与价值：通道利用率从68%提升至82%，年新增跨省交易电量120亿kWh（对应增加营收约30亿元）；各省利益满意度从65%提升至92%，推动区域建立了常态化协同机制；项目获得2023年度“中国电力科学技术进步奖二等奖”，我作为方案设计负责人在行业内分享了“交易输配协同”的实践经验，成为公司跨省业务的核心技术骨干。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。