负责10kV及以下配电网自动化终端调试、故障场景验证及系统优化，支撑区域配网智能化改造项目落地。

• 主导完成3个区县12座变电站配套配网自动化终端（DTU/FTU）的安装调试，针对通信模块与主站平台（南瑞调控云）对接延迟超标的痛点，通过优化IEC 60870-5-104协议参数配置（调整心跳周期至30s、压缩遥测数据点表），将平均通信时延从2.1s降至0.4s，保障了遥控指令99.8%的实时响应率。
• 参与某工业园区配网自动化改造项目，分析近1年故障录波数据发现单辐射线路故障隔离耗时长达45分钟，提出“主干线分段开关+分支故障指示器”联动方案——通过FTU采集零序电流与电压突变特征，结合逻辑判据触发相邻开关级差配合，改造后故障隔离时间缩短至12分钟，该方案被纳入公司配网典型设计模板。
• 协助搭建配网自动化测试平台，基于Python编写自动化测试脚本，模拟单相接地、相间短路等200+类故障场景（覆盖90%以上历史故障类型），替代人工逐项验证模式，将单系统测试周期从45天压缩至30天，测试覆盖率提升至98%。

统筹区域配网自动化主站系统升级与运行维护，推动分布式电源接入后的协调控制技术落地。

• 作为技术负责人完成5个区县配网自动化主站（许继WXH-800系列）升级，创新性引入随机森林算法构建设备健康度评估模型——基于历史负载、温湿度、局放数据训练，实现柱上开关、电缆头等关键设备故障预测准确率89%，年减少非计划停电120次，相关论文发表于《电力系统自动化》。
• 牵头解决区域内15座分布式光伏电站接入后的配网电压波动问题（电压偏差超±7%达18次/月），通过重构IEC 61850通信规约实现光伏逆变器与配电终端（DTU）的毫秒级数据交互，结合无功电压优化（AVC）策略动态调节电容器投切，改造后电压合格率提升至99.6%，获省公司技术创新三等奖。
• 编制《配网自动化运维标准化手册》，建立“日常巡检（遥测越限/遥控失败告警）-缺陷预警（终端离线/电池低电量）-应急响应（故障录波分析/现场排查）”三级体系，推动设备可用率从97%提升至99.2%，该手册被集团列为二级单位运维参考标准。

主导大型配网智能化项目技术攻关，推动数字孪生、边缘计算等技术在配网自动化中的应用。

• 作为核心技术负责人完成城市核心区“零停电”配网示范工程，设计“双环网+智能分布式配电自动化”架构——应用5G电力切片技术（端到端时延<15ms）实现故障自愈，投运后用户年均停电时间从1.2小时降至0.8分钟，该项目入选国家电网新型电力系统示范项目。
• 针对老旧小区配变过载频发问题（年均超载32次），开发基于边缘计算的配变负载预测系统——利用LSTM模型融合历史负载、气温、用户用电行为数据，提前72小时预警过载风险并推荐负荷转供策略，配合主站自动化执行，年避免停电损失约500万元，已在省内10个地市推广应用。
• 牵头与XX大学共建“配网数字孪生实验室”，集成SCADA、GIS、设备台账数据构建全链路仿真模型，支持故障演练、策略验证、新员工培训等场景，使新员工掌握自动化系统操作的时间从3个月缩短至1.8个月，相关成果获省级电力科技创新一等奖。

区域电网多源数据融合智能输配优化平台研发

• 随着公司供电区域从3个地市扩展至7个，SCADA（实时运行）、GIS（空间拓扑）、营销系统（用户负荷）数据孤立，导致输配调度依赖人工经验，线损率长期达5.8%（高于行业均值0.6pct），输配效率瓶颈凸显。我的核心目标是牵头构建跨系统数据融合平台，实现“数据-分析-决策”闭环，降低线损并提升调度精准性。
• 项目面临两大硬核挑战：一是多源数据异构——SCADA的10秒级时序数据、GIS的空间矢量数据、营销的日级账单数据无法直接关联；二是实时潮流计算算力不足——传统集中式计算难以支撑分钟级调度决策，易导致调峰滞后。
• 我推动制定“时空编码+语义映射”数据标准，用Apache Kafka实现实时数据流同步，HBase存储时空关联后的电网拓扑-负荷-设备状态数据；针对线损分析，创新引入图神经网络（GNN）建模电网物理拓扑，精准定位高损线路（误差≤3%）；针对潮流计算，改进牛顿-拉夫逊法并结合边缘计算节点，将单次潮流计算延迟从2秒压缩至500ms内。
• 平台上线6个月内，线损率降至4.2%（年节省电量成本1200万元），输配调度响应时间从2小时缩短至15分钟，支撑区域供电可靠性提升至99.98%。我主导的GNN拓扑建模方案获公司“年度技术创新一等奖”，并作为同类项目的底层框架推广至公司其他区域电网。

天然气长输管网压力波动预警与动态调峰系统开发

• 公司运营的某省级天然气管网年均发生15起压力超阈值事件，曾导致3起局部供气中断，直接影响工业用户生产与居民用气稳定性。我的任务是开发智能系统，解决“波动识别不准、调峰响应慢”的痛点，提升管网运行安全性。
• 项目难点在于：一是压力波动的多因素耦合——上游进气量波动、下游用户需求变化、管道微泄漏等因素相互叠加，传统阈值预警误报率达30%；二是调峰策略的经验依赖——人工制定调峰方案需45分钟以上，难以应对突发波动。
• 我牵头采集3年管网压力、流量、用户用气、天气等12类数据，用随机森林模型训练波动根因识别算法（准确率91%），解决“误报多”问题；基于强化学习PPO算法，以“最小调峰成本+最短恢复时间”为目标函数，开发动态调峰策略引擎；对接SCADA系统实现“预警-策略下发-执行反馈”全流程自动化。
• 系统上线后，压力预警准确率提升至92%，误报率下降60%；调峰响应时间缩短至27分钟，年度供气中断事故次数降至0。项目支撑公司获得“省级天然气管道安全运行示范单位”称号，我负责的算法模块被纳入公司《智能运维技术标准》，后续应用于3条新建管网项目。

• 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。