负责区域级微电网项目全周期技术设计，涵盖需求分析、多能互补拓扑规划、关键设备选型及经济性优化，主导解决高比例分布式电源接入后的稳定控制与成本平衡问题，协同电气、储能、软件团队完成可研到落地的全流程技术方案。

• 主导某国家级园区50MW/100MWh微电网设计，面对光伏装机占比65%导致的午间电压越限问题，采用PSCAD搭建含光伏-储能-柔性负荷的动态模型，提出‘储能动态功率分配+逆变器无功补偿’复合控制策略，将并网点电压偏差从±5%压缩至±1.8%，满足GB/T 33593-2017微电网接入标准，项目获省级新能源示范工程认证。
• 针对海岛微电网孤岛运行场景，创新设计‘风电+光热+锂电池+氢能’多能耦合架构，通过ETAP软件仿真验证不同工况下的功率平衡，优化氢能电解槽与储能的功率配比（1:0.7），使系统综合能效从72%提升至81%，支撑项目实现离网连续供电150小时的技术突破。
• 牵头完成3个县域级微电网经济性方案比选，运用HOMER Pro与自定义财务模型，对比‘光伏+储能’‘光伏+柴油机’‘多能互补’三种模式，最终选定LCOE最低的多能互补方案（0.38元/kWh），较传统方案降低度电成本15%，推动2个项目进入EPC招标阶段。
• 编制《微电网设计标准化手册（2024版）》，提炼12类典型场景拓扑模板（如工业园区、偏远村落、数据中心配套），规范设备选型参数（如储能容量按光伏装机25%-35%配置）与短路电流计算流程，将新人设计周期从8周缩短至5周。

聚焦工商业微电网与农光互补微电网设计，负责需求调研、系统建模、设备匹配及投资收益测算，重点解决中小规模项目（5-20MW）的经济性与可靠性平衡问题，支撑部门完成年度30+个项目的方案交付。

• 独立完成某食品加工园区12MW微电网设计，针对冷热电负荷波动大的特点，采用MATLAB/Simulink建立负荷预测模型（MAPE≤8%），优化光伏装机容量（8MW）与储能功率（3MW/6MWh）配比，使自发自用率从68%提升至82%，项目IRR从8.5%提高至10.2%，成功签约EPC合同。
• 解决农光互补项目农地光伏与储能占地冲突问题，创新采用‘棚顶光伏+桩基础储能’布局，通过AGC423地质勘探软件确认地下水位与土壤承载力，将储能区占地面积从15亩压缩至8亩，保障农业生产与发电功能兼容，项目获农业农村部‘光伏+农业’优秀案例。
• 主导优化微电网保护配置方案，针对多源短路电流特性差异，引入RT-LAB实时仿真平台测试过流保护、低电压穿越策略，调整逆变器故障穿越时间（从200ms缩短至150ms），使系统故障清除成功率从92%提升至98%，规避2起潜在停电风险。
• 参与编制公司微电网成本数据库，累计录入200+个项目的设备价格、施工周期、运维成本数据，构建基于机器学习的投资估算模型（R²=0.91），将方案报价误差率从12%降至5%，显著提升投标竞争力。

协助完成微电网前期调研、基础建模及文档编制，参与小型项目（1-5MW）的方案辅助设计，重点学习分布式电源特性分析、储能系统匹配及经济性初步测算，为独立承担项目积累技术经验。

• 协助完成3个村级光伏微电网前期调研，使用无人机航拍+GIS地图绘制负荷分布热力图，统计农户用电峰值时段（18:00-22:00）与光伏出力曲线匹配度，输出《村级微电网负荷特性报告》，为后续储能容量配置提供数据支撑。
• 负责小型微电网PSCAD建模基础工作，完成光伏、储能、负荷的参数输入与潮流计算，对比理论计算与实际测量数据（误差≤3%），验证模型准确性，累计建立15个小微电网仿真模型库，被部门列为新人培训教材。
• 参与5个项目的经济性初筛，运用Excel搭建简易财务模型（含初始投资、运维成本、补贴收入），计算静态回收期（5-7年）与IRR（7%-9%），筛选出3个高潜力项目进入详细设计阶段，项目转化率达60%。
• 编写《微电网设计常见问题手册》，汇总前期参与的12个项目中暴露的设备选型冲突（如逆变器与储能变流器电压等级不匹配）、通信延迟等问题及解决方案，成为部门新人学习资料。

长三角某国家级工业园区源网荷储一体化数字孪生平台研发与落地

• 园区聚集电子信息、高端制造等12家龙头企业，存在电、热、气、光伏/储能多能源系统割裂、负荷波动频繁（峰谷差率达45%）、人工调度响应滞后等问题，核心目标是构建“虚实映射、动态优化”的数字孪生平台，实现源网荷储全环节协同降本。
• 面对三大关键挑战：一是多源异构数据（SCADA、IoT传感器、气象预报等11类数据源）同步延迟高（达3-5秒）、融合精度低；二是工业级实时仿真（1000+设备模型）算力消耗大，传统单物理场模型无法还原设备耦合特性；三是负荷预测仅依赖历史数据，对极端天气、企业生产变更的适应性差（准确率<80%）。
• 主导设计“数据-物理双驱动”孪生架构：1）边缘侧部署轻量化Flink集群，实现数据清洗（去噪率99.2%）与毫秒级同步；2）采用Modelica构建光伏组件、燃气锅炉、储能变流器等设备的多物理场耦合模型，仿真步长从15分钟压缩至1秒；3）融合LSTM（时序特征）与Transformer（上下文语义）的混合负荷预测模型，引入企业ERP生产计划作为外部特征，将预测准确率提升至93%。
• 平台上线后，园区源网荷储协同效率提升40%，综合能耗较基准年下降18%（年节省标煤2100吨），峰谷电价套利年增加收益150万元；形成2项发明专利（“一种园区级源网荷储数字孪生建模方法”“多源数据驱动的负荷预测系统”），成为公司智慧能源板块的标杆案例，支撑拿下后续3个同类园区项目。

分布式光伏电站群（120MW）智能运维系统开发与迭代

• 公司承接的华东区域12个分布式光伏项目（涵盖屋顶、农光互补两种场景），存在故障定位慢（平均耗时72小时）、运维资源浪费（误报率高达35%）等问题，目标是搭建自动化故障诊断系统，降低运维成本。
• 痛点集中在两点：一是光伏组件红外图像受雾霾、光照影响，噪声导致缺陷识别准确率低（<85%）；二是小样本故障（如PID衰减、汇流箱接触不良）缺乏标注数据，传统监督学习模型泛化能力差。
• 针对图像噪声问题，提出“自适应高斯滤波+残差网络（ResNet-50）”的预处理-识别框架，将组件裂纹、热斑识别准确率提升至92%；针对小样本故障，采用迁移学习策略——以正常组件数据预训练CNN模型，再用5%标注的故障数据微调，解决了“无数据学不会”的问题；同时整合电气参数（电流、电压）与气象数据，构建多模态故障分类模型，覆盖8类常见故障。
• 系统上线后，故障定位时间从72小时缩短至4小时，运维人工成本下降25%（年节省约80万元）；该模块被纳入公司智慧能源运维平台，支撑了后续分布式光伏项目的快速复制，也让我从“单一算法开发”转向“系统级问题解决”的角色升级。

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。