负责区域级虚拟电厂全生命周期调度管理，聚合分布式光伏、储能及工商业可控负荷资源，支撑电网削峰填谷与电力市场辅助服务，通过算法优化与策略迭代提升资源利用率及项目收益

• 主导国家级新区120MW虚拟电厂项目调度系统落地，采用Python开发基于DQN强化学习的多目标调度模型，整合15个工商业用户的分布式光伏、3座磷酸铁锂储能电站及8个冷链物流负荷资源；针对用户侧资源响应滞后痛点，嵌入Prophet算法负荷预测模块，将调度指令响应时延从15分钟压缩至5分钟内，项目投运后月均辅助服务（AGC调频+调峰）收益较预期提升27%，达180万元/月
• 应对夏季尖峰负荷压力，牵头优化虚拟电厂参与电网需求响应策略：通过K-means聚类分析230家用户用电行为，划分“即时响应型”（空调群控、充电桩错峰）与“延时调节型”（工业电炉、蒸汽锅炉）可控负荷，设计三级调度机制（紧急调用-常规调节-后备储备）；8月尖峰时段成功调用35MW可调容量，帮助电网降低峰值负荷4.2%，用户侧因响应获得的补贴总额较去年同期提升40%，达95万元
• 对接广东电力交易中心，完成虚拟电厂辅助服务市场规则适配：梳理AGC调频（调节精度±1%）、深度调峰（最低出力20%）等5类服务的考核指标，优化调度系统市场投标模块的参数配置（如报价策略与机组状态的联动逻辑），将投标响应准确率从89%提升至97%，当年虚拟电厂辅助服务中标率较上年提高18%，新增中标收益120万元
• 搭建虚拟电厂资源健康度评估体系：基于层次分析法（AHP）设定储能SOC（≥30%）、可控负荷调节裕度（≥25%）、通信链路稳定性（丢包率≤0.1%）等12项指标，开发Tableau实时监控看板；每月输出《资源优化建议报告》，推动用户侧设备升级（如更换3台低容量储能变流器、优化5家用户的空调群控逻辑），将整体资源可用率从85%提升至92%

协助虚拟电厂项目前期资源调研与调度策略验证，参与用户侧分布式能源接入调试，支撑调度系统迭代优化，保障项目资源聚合与运行效率

• 参与某省级园区50MW虚拟电厂项目前期资源摸查：通过SQL查询用户用电数据库（涵盖120家工商业用户），筛选出12家具备可控负荷潜力的用户（如大型商超制冷系统、制造企业机床错峰），形成《用户侧可调资源清单》（含负荷类型、调节容量、响应时间），为项目初期聚合30MW资源提供数据支撑
• 协助开发调度系统仿真测试模块：用MATLAB/Simulink搭建虚拟电厂仿真模型，模拟高温天（38℃以上）光伏出力骤降（降幅达40%）、晚高峰负荷突增（涨幅达25%）等场景，验证调度策略的鲁棒性；完成22次仿真测试，优化储能充放电时序策略（如提前1小时提升储能SOC至70%），使仿真场景下资源利用率提升15%
• 跟进项目接入调试，解决用户侧储能电站与虚拟电厂平台通信延迟问题：排查MQTT协议QoS设置（原设置为“最多一次”，导致丢包），调整为“ exactly once”模式，将通信时延从2秒缩短至500ms以内，确保调度指令实时传输，项目验收时通信可靠性达99.9%
• 分析用户侧储能设备运行数据：用Python Pandas库统计10家用户储能电池的循环寿命与充放电深度关系，发现“充放电深度≤80%时，电池衰减率每年可降低3%”；输出《储能设备优化运行建议》，推动用户调整储能策略，将电池衰减率从每年8%降至5%，单座储能电站年维护成本减少1.2万元

开展虚拟电厂调度算法理论研究与仿真验证，分析用户侧资源响应特性，为实际项目提供理论支撑与技术原型

• 针对虚拟电厂可控负荷响应不确定性问题，基于随机规划理论建立考虑用户行为随机性的调度模型，对比“风险厌恶”“风险中性”“风险偏好”三种场景下的调度结果（如收益方差、缺电概率）；相关研究成果发表于《电力系统自动化》2020年第11期，为后续项目风险管控提供理论依据
• 仿真验证虚拟电厂参与电网旋转备用服务的可行性：用DIgSILENT PowerFactory搭建区域电网模型（包含2座火电厂、1座风电场、50家工商业用户），模拟虚拟电厂提供旋转备用（容量10MW，响应时间10分钟）的场景；结果显示虚拟电厂可将电网旋转备用容量需求降低12%，相关结论纳入公司虚拟电厂产品技术白皮书
• 参与用户侧空调负荷响应特性调研：设计《用户空调使用习惯问卷》（覆盖温度偏好、作息时间、节能意愿等10项问题），结合100家用户实际用电数据，分析得出“夏季空调负荷可调率约30%，响应时间集中在14:00-18:00，单台空调平均可调功率1.5kW”的结论，为后续调度策略精准化提供数据支持
• 开发虚拟电厂调度简化计算工具：用VBA编写Excel宏，实现“负荷预测-储能调度-可控负荷调用”一体化计算，替代人工逐项计算的低效模式；工具被团队广泛使用，使调度方案制定时间从4小时缩短至1.5小时，计算误差率从5%降至1%

长三角某国家级工业园区多能互补智慧能源平台研发与落地项目

• 项目背景：园区内企业面临综合能耗高（单位产值电耗较行业均值高15%）、可再生能源（光伏+余热）利用率仅28%、各能源系统（电网/光伏/储能/余热发电）孤立运行导致的调峰能力弱等问题。我的核心目标是主导设计“源-网-荷-储-用”一体化的智慧能源平台，实现多能协同优化与碳排精准管控，助力园区降本减碳。
• 关键难题与技术路径：①多源异构数据融合——园区现有光伏逆变器（Modbus）、储能PCS（CAN）、余热锅炉（OPC UA）、企业SCADA系统数据格式不统一，且实时性要求达秒级；②动态多目标优化调度——需平衡“经济性（降低用电成本）、可靠性（保障生产供电）、碳减排（满足园区碳配额）”三重目标，传统规则引擎无法应对可再生能源出力与负荷的不确定性；③工业控制系统兼容性——平台需嵌入企业现有DCS系统，不能影响生产线实时控制。
• 核心行动与创新：①数据层：牵头设计“边缘计算+云平台”架构，开发支持Modbus/TCP、MQTT、OPC UA的多协议边缘网关，将园区23个能源节点数据统一转换为IEC 61850标准格式，通过Apache Kafka构建实时数据管道，接入Hadoop HBase存储历史数据，解决了数据孤岛与实时性问题；②算法层：创新采用“深度强化学习（PPO算法）+ 多目标遗传算法（NSGA-II）”混合模型，结合园区3年历史气象、负荷、电价数据训练，实现每15分钟一次的多能调度策略优化，同时输出“成本最低”“碳排最少”“可靠性最高”三种场景方案供用户选择；③兼容性：针对企业DCS系统，开发OPC UA适配器实现双向数据交互，采用“影子模式”先验证调度指令对生产的影响，再逐步切换为自动控制，确保零停机对接。
• 项目成果与价值：①平台上线6个月内覆盖园区85%的能源资产，可再生能源利用率提升至45%，综合能耗降低18%，年节省电费320万元；②碳排强度从2.1吨CO₂/万元产值降至1.2吨，帮助园区提前完成“十四五”碳配额目标；③形成《工业园区多能互补智慧能源系统技术规范》（企业标准），成为公司后续同类项目的标杆模板。我个人主导了架构设计与核心技术攻关，推动项目从0到1落地，获园区管委会“年度绿色创新奖”。

华东区域级智慧能源需求响应系统迭代与规模化商业化项目

• 项目背景：随着电力市场化改革深化，区域电网对需求响应（DR）的需求从“应急调峰”转向“常态化灵活调节”，但公司原有DR系统存在“中小工商业用户参与率低（仅30%）、响应精度差（实际响应负荷与指令偏差超20%）、激励机制不灵活”等问题。我的核心目标是迭代系统，提升用户侧参与深度与商业化变现能力，推动DR业务从“技术验证”转向“规模盈利”。
• 关键难题与解决路径：①中小用户负荷预测精度——中小工商业用户用能数据少（仅1-3个月历史数据），传统LSTM模型预测误差达25%以上；②激励机制设计——用户对“固定补贴”的敏感度低，缺乏个性化激励手段；③电网实时联动——需满足电网“分钟级响应”要求，系统与电网调度平台的API对接存在延迟问题。
• 核心行动与创新：①负荷预测：引入迁移学习技术，基于园区大工业用户的成熟模型（历史数据1年以上），迁移学习中小用户的用能特征（如餐饮行业的午晚高峰规律、零售行业的周末负荷波动），将预测误差降至12%以内；②激励机制：结合博弈论设计“动态分层定价”模型——根据用户响应历史、负荷弹性、用能类型，实时调整补贴单价（如弹性高的餐饮用户补贴比工业用户高15%），并通过小程序向用户展示“响应收益+碳减排量”双维度反馈，提升参与意愿；③实时联动：采用5G电力切片技术，搭建专用通信通道，将调度指令从电网平台到用户设备的延迟从10秒缩短至3秒内，满足电网“分钟级响应”要求。
• 项目成果与价值：①系统迭代后，中小用户参与率从30%提升至65%，响应指令偏差降至8%以内，年度DR交易量增长2.3倍；②带动公司DR业务收入从800万元增至2300万元，毛利率提升18个百分点；③与江苏、浙江3家电网公司签订长期合作协议，成为区域内DR业务的核心供应商。我个人主导了业务方案的迭代与商业化落地，解决了用户侧与电网侧的核心痛点，推动公司DR业务实现规模化盈利。

• 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。