主导能源物联网平台的架构设计与技术迭代，统筹多场景（分布式光伏、用户侧储能、充电桩）智慧能源系统的数据互通、实时监控与智能应用落地，支撑公司核心产品向‘云-边-端’协同架构升级。

• 主导设计基于‘边缘计算+云原生’的第三代能源物联网平台架构，针对分布式光伏逆变器、工商业储能PCS、V2G充电桩等多源设备的异构通信问题，创新性引入OPC UA over TSN（时间敏感网络）适配层，解决传统Modbus/RTU协议与IP网络的兼容瓶颈，单站点设备接入数量从8类提升至22类，通信延迟从200ms压降至50ms以内，支撑某国家级绿色园区50MW光伏+10MWh储能项目一次性验收通过。
• 牵头攻关高并发数据流处理技术，基于Apache Flink重构平台流计算引擎，结合动态窗口划分策略（事件时间窗口+滑动窗口），实现10万+测点/秒的实时数据处理能力，支撑储能系统SOC（荷电状态）预测、负荷聚类分析等业务场景，关键指标计算准确率从85%提升至92%，助力客户侧能源成本降低12%。
• 推动数字孪生模块深度集成，基于Unity3D构建物理设备三维模型库（涵盖变压器、开关柜、光伏组件等43类资产），耦合ANSYS仿真数据与IoT实时数据，实现配电站室温升、局放等异常状态的毫米级定位，故障排查时间从平均45分钟缩短至8分钟，该功能被纳入公司‘智慧能源运维平台’核心卖点，支撑签约3个省级电网数字化改造项目。
• 制定《能源物联网设备接入技术规范V2.0》，统一MQTT 5.0协议的消息主题结构（含设备元数据、遥测数据、控制指令三级主题），新增设备身份认证（X.509证书）、数据加密（AES-256）等安全机制，接入设备故障率从3‰降至0.8‰，平台通过国家信息安全等级保护三级认证。

负责区域能源物联网项目的架构规划与技术落地，聚焦多能互补系统（光伏+燃气三联供+储能）的数据融合与应用开发，推动平台从单一能源类型监控向综合能源管理转型。

• 设计基于InfluxDB+Grafana的时序数据存储与可视化方案，针对园区级能源系统10万+测点/秒的写入压力，优化TSM（时间序列合并）存储策略，结合冷热数据分层（近7天数据存SSD，历史数据归档至对象存储），查询响应时间从5s缩短至300ms，支撑客户侧能源日报、峰谷套利分析等高频操作。
• 开发设备健康管理算法，基于LSTM神经网络融合设备运行参数（温度、电流、振动频率）与环境数据（湿度、气温），构建设备剩余寿命（RUL）预测模型，对园区燃气轮机的预测准确率达89%，提前30天预警轴承磨损故障，避免非计划停机导致的客户损失约200万元/次，相关成果申请发明专利1项（已受理）。
• 协调跨部门团队完成某国家级产城融合示范区项目交付，主导解决光伏出力波动与储能充放电策略的协同控制问题，通过强化学习算法优化调度逻辑，园区综合能源利用率从78%提升至85%，项目获‘中国智慧能源年度最佳实践案例’奖项，直接推动公司中标同类型项目2个（合计合同额4500万元）。
• 搭建自动化测试平台，基于Python+Selenium编写接口测试脚本，覆盖90%核心功能点（设备注册、数据上报、指令下发），版本迭代周期从5周缩短至3.5周，测试缺陷遗漏率从15%降至5%，保障平台在大规模部署时的稳定性。

参与能源物联网平台的模块开发与技术验证，聚焦设备接入、边缘计算等基础功能实现，为上层应用提供稳定数据支撑。

• 开发轻量级设备接入网关，基于Go语言实现Modbus RTU/TCP、BACnet三种协议的解析与转换，支持100+台智能电表、温湿度传感器的并发接入，数据采集成功率从92%提升至98.5%，降低现场调试时间30%。
• 优化边缘计算节点资源调度策略，基于Docker容器化技术封装数据处理微服务（如异常值过滤、简单聚合计算），结合K8s的Horizontal Pod Autoscaler实现弹性扩缩容，边缘端CPU占用率从45%降至32%，支撑高并发场景下的本地实时处理需求。
• 协助构建测试验证体系，设计覆盖通信协议、数据处理、指令下发的全链路测试用例200+条，搭建模拟环境（含50台仿真设备、3类通信网络），版本发布前的故障检出率从60%提升至85%，保障平台在复杂工业环境下的可靠性。
• 调研5G切片技术在能源物联网中的应用，输出《5G+能源物联网场景可行性分析报告》，提出‘低时延控制切片+大连接监测切片’的分层方案，为公司后续布局5G能源专网提供技术储备。

长三角某国家级工业园区多能互补智慧能源系统全生命周期优化项目

• 项目背景是园区内12家制造企业面临综合能耗高（单位产值电耗较行业均值高15%）、可再生能源利用率低（仅25%）、峰谷电价差下用能成本压力大等问题，客户需求是构建“源-网-荷-储-用”一体化智慧系统，实现“3年综合能效提升15%+碳排放下降20%”的核心目标。我的总体职责是牵头技术方案设计、关键技术攻关及从试点到全园区的落地推广。
• 项目遇到三大关键难点：一是多能源（分布式光伏、小型风电、锂电池储能、企业余热回收）的动态耦合优化，传统单能源模型无法处理源荷时空错配问题；二是园区企业用能需求差异大（有精密制造的恒功率需求，也有纺织厂的间歇性负荷），通用调度策略无法适配；三是现场IoT设备品牌杂（涵盖施耐德、西门子、国产物联网终端），数据格式不统一导致边缘计算延迟高（原方案达500ms），影响实时控制精度。
• 针对难点我采取三方面行动：1）技术建模上，融合混合整数规划（MIP）与LSTM机器学习算法，构建“短期负荷/出力预测+中长期多目标优化”的双层模型，解决了多能源协同问题；2）调度策略上，设计“企业级微调度+园区级全局优化”的分层架构——先基于企业用能profile（如精密制造企业设定±5%功率波动阈值）做个性化微调，再通过园区级模型平衡全局供需；3）数据层面，主导开发协议转换网关，将多品牌设备数据统一为Modbus TCP/IP格式，并部署研华UNO-2272G边缘计算节点，把数据处理延迟压缩至80ms以内。
• 项目成果显著：1）园区综合能效较基准年提升19.2%，年节约标煤2100吨，碳排放减少5200吨，超额完成客户目标；2）可再生能源渗透率从25%提升至42%，企业年均用能成本下降18%；3）项目入选“江苏省双碳示范项目”，为公司带来3个同类工业园区的跟进订单（合计合同额超6000万元），推动公司智慧能源业务收入同比增长35%。我个人也因主导模型的创新性，获得公司“年度技术突破奖”。

• 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。