统筹省级虚拟电厂平台全量资源（覆盖120MW分布式光伏、50MWh储能、30万千瓦可控负荷）的实时调度，主导电力市场辅助服务交易策略制定，协调电网调度指令与用户侧资源响应，保障系统AGC/AVC指标达标率与经济性平衡。

• 牵头搭建‘源-储-荷’多时间尺度协同调度模型，基于Python开发动态优化引擎，融合LSTM短期负荷预测（误差率≤2.1%）与Transformer气象-出力关联分析，解决分布式光伏出力随机性导致的调峰滞后问题，季度调峰响应及时率从89%提升至97%，获电网公司‘年度优秀调度单元’认证。
• 主导参与省间现货市场与辅助服务市场联合竞价，设计‘实时电价-资源边际成本’双维度决策算法，通过MATLAB仿真验证不同市场场景下的最优报量报价策略，Q3累计为用户侧资源争取辅助服务收益187万元，较传统固定报价模式增收42%。
• 应对夏季极端高温导致的负荷尖峰（单日最大负荷突破平台承载110%），创新‘储能优先充放+可调节负荷阶梯式响应’机制，联动用户侧EMS系统实现秒级指令分解，将空调负荷柔性调节响应时间压缩至8秒内，保障电网频率偏差控制在±0.05Hz以内。
• 建立调度策略动态校准机制，每周基于SCADA系统采集的200+维度运行数据，运用强化学习（PPO算法）优化调度权重参数，Q2系统综合运行效率（等效满发小时数）提升15%，年化节约运维成本超90万元。

负责区域级虚拟电厂（聚合80MW分布式能源、20万千瓦可控负荷）的日常调度运行，执行电网AGC/AVC指令，优化储能充放电策略，对接用户侧资源开展需求响应试点。

• 主导完成15个工商业用户侧储能系统接入调试，基于PSCAD搭建多代理仿真模型验证调度指令兼容性，解决3类通信协议（Modbus TCP、IEC 104、MQTT）下的指令延迟问题，将储能响应同步率从92%提升至99.3%，支撑电网调频考核达标率100%。
• 设计‘日前预测+日内修正’两阶段调度策略，采用XGBoost算法优化光伏出力预测（MAPE≤3.5%），结合用户用能习惯画像动态调整负荷调节优先级，Q4电网削峰填谷量达120万kWh，较传统单阶段策略提升28%。
• 牵头开展工业用户需求响应试点，开发‘响应补偿-生产损失’量化评估工具（基于线性规划模型），与5家制造企业签订合作协议，单次响应平均参与率从65%提升至88%，为平台创造额外收益210万元/年。
• 建立调度日志智能分析系统，利用NLP技术提取历史操作中的异常事件（如指令超时、设备拒动），定位3类共性问题并推动平台功能迭代，全年调度故障率下降62%，获部门‘技术创新奖’。

协助完成虚拟电厂基础资源接入测试，执行调度指令分发与执行监控，整理分析运行数据支撑策略优化，参与小型工商业用户侧负荷调节试点。

• 参与开发虚拟电厂聚合平台（VPP Manager）监控模块，负责40+分布式光伏电站的实时数据接入与校验，设计异常数据自动标记规则（如功率突降≥30%触发预警），将人工巡检耗时从4小时/天缩短至1小时/天，数据完整率提升至99.8%。
• 协助执行电网日内滚动调度指令，运用Excel VBA开发指令拆分工具，将省级调度计划按用户优先级、设备容量自动分解至120个终端，指令下发效率提升5倍，试点期间零指令遗漏。
• 参与某工业园区5MW可控负荷调节试点，采集2000+条设备运行数据，通过SPSS相关性分析识别空调、注塑机等设备的调节潜力，提出‘错峰生产+动态补偿’方案，试点用户月均增收8万元，项目被列为市能源局典型案例。
• 建立调度操作知识库，整理近100例常见故障处理流程（如通信中断、设备拒动），编制《虚拟电厂调度新手操作手册》，团队新人上手周期从2个月缩短至2周。

国家级工业园区‘源-网-荷-储’数字孪生优化调度系统研发

• 项目背景为某国家级工业园区面临多能互补效率低（电、热、气、光伏/风电协同度不足40%）、单位产值能耗较行业标杆高15%、碳排放未达峰等问题，客户需求构建“可感知、可预测、可优化”的智慧能源管理系统。我的职责是牵头完成数字孪生平台架构设计、核心算法开发及全流程落地，对接园区12家企业的能源设备与电网调度系统。
• 关键难题包括：①多源异构数据（IoT传感器、SCADA、气象预报）实时融合延迟高（原500ms+），导致优化调度滞后；②可再生能源出力不确定性（光伏日均波动±20%）与负荷动态变化的矛盾，传统单目标优化无法平衡成本、碳排放、供电可靠性三大目标。
• 我的核心行动：①设计“边缘-云”协同数据处理架构，用EdgeX Foundry在边缘侧完成数据清洗、时序对齐及异常值剔除，将云端数据处理延迟降至100ms内；②构建融合碳价信号与电网互动的多目标鲁棒优化模型，采用Pyomo求解器结合TensorFlow负荷/出力预测模块，引入“虚拟电厂”参与电网调峰的策略，实现“源随荷动、储调峰谷”的动态匹配；③主导与园区管委会、电网公司的需求对齐，推动系统与园区现有ERP、能源管理平台对接。
• 项目成果：系统上线后，园区综合能耗降低18%，单位产值碳排放减少25%，年运营成本下降22%（约1200万元）；支撑园区成功创建“国家级绿色工业园区”。本人主导的“多能互补鲁棒优化算法”获国家发明专利（ZL202310XXXXXX.XX），形成的《园区智慧能源数字孪生系统技术规范》被纳入省级行业标准草案。

分布式光伏电站群智能运维与发电量预测系统开发

• 项目背景为公司服务的10+个分布式光伏电站群（总装机50MW）存在运维效率低（故障响应时间≥24小时）、发电量预测准确率低（仅85%）导致业主收益波动问题。我的职责是负责智能运维算法开发、预测模型训练及系统集成，对接电站逆变器、汇流箱、气象站等多类设备数据。
• 关键难题：①分布式光伏组件异质性大（不同厂商、安装倾角、阴影遮挡），传统预测模型泛化能力差；②运维数据稀疏（单电站日均故障数据≤10条），故障特征提取困难，误报率高（原达40%）。
• 我的核心行动：①采用迁移学习策略，用ResNet-50预训练模型微调实现组件缺陷（裂纹、热斑）识别，解决异质性带来的泛化问题，识别准确率提升至96%；②构建“气象-设备状态-历史发电”多维度LSTM预测模型，结合联邦学习整合各电站数据（不共享原始数据）提升模型适应性；③开发运维知识图谱，关联故障特征与解决方案，实现“检测-诊断-派单”自动化流程。
• 项目成果：发电量预测准确率提升至93%，年减少弃光损失约300万元；故障诊断时间从24小时缩短至2小时内，运维成本下降30%（年节省约150万元）。项目获公司“年度技术创新奖”，相关算法已标准化应用于公司50+个分布式光伏项目，支撑公司分布式能源业务市占率提升8%。

• 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。