负责公司级能源物联网平台核心架构设计与迭代，主导多场景（工业园区/综合能源站/分布式光伏）设备接入协议适配、边缘-云端数据流转优化及数字孪生模块集成，支撑10+省级智慧能源项目落地。

• 主导设计基于‘云-边-端’三层架构的新一代能源物联网平台，针对工业场景多协议兼容痛点，采用OPC UA统一架构（UA 1.04）与MQTT 5.0双网关方案，完成Modbus RTU、BACnet、IEC 61850等8类协议的标准化转换，设备接入效率提升40%，单节点支持设备数从8000台扩容至2万台，支撑某国家级经济开发区50+企业能源数据全量采集。
• 为解决分布式光伏电站逆变器数据延迟高问题，引入边缘计算框架Eclipse Kura，在边缘侧部署实时数据清洗算法（滑动窗口滤波+异常值剔除），将端到云传输时延从2.8秒压缩至0.5秒内，同时通过时序数据库InfluxDB 3.0优化存储策略，历史数据查询响应速度提升70%，该方案获客户年度技术创新奖。
• 牵头数字孪生模块开发，基于Unity 3D引擎与物理模型（TRNSYS热力学仿真）构建园区级能源系统虚拟镜像，集成负荷预测（LSTM神经网络模型，MAPE≤3.2%）、设备健康诊断（随机森林算法，故障识别准确率91%）功能，帮助客户实现‘监测-分析-决策’闭环，试点园区年运维成本降低18%。
• 推动平台与客户现有EMS系统对接，采用RESTful API+gRPC混合通信模式，制定23项数据交互标准规范，解决跨系统数据孤岛问题，项目验收时客户满意度达98.5%，后续复用该接口方案完成3个同类项目快速交付。

聚焦中小型能源站点（配电网/储能电站/充电桩）物联网架构设计，负责设备接入层协议开发、数据中台搭建及基础分析功能落地，支撑公司从单一能源设备监控向综合能源管理转型。

• 独立完成首套储能电站物联网架构设计，针对磷酸铁锂储能系统BMS、PCS、空调等多设备异构通信需求，开发轻量级协议转换模块（基于C语言实现Modbus TCP与自定义二进制协议互转），实现200+台储能设备的统一接入，数据完整率从92%提升至99.6%，支撑某电网公司50MW/100MWh储能项目顺利投运。
• 搭建基于Hadoop生态的数据中台，设计能源数据分层存储策略（热数据MongoDB/冷数据HDFS），结合Apache Flink实现秒级数据流处理，开发设备状态看板（实时功率、SOC、温升）与基础告警功能（阈值触发+趋势预测），项目上线后客户故障响应时间从2小时缩短至15分钟内。
• 攻克充电桩集群通信延迟问题，采用MQTT集群部署方案（EMQ X Broker 4.4），结合QoS 1等级消息传输与负载均衡策略，单集群支持3000+充电桩并发连接，数据上报成功率从95%提升至99.9%，助力公司中标某城市1.2万台公共充电桩监控项目。
• 编制《能源物联网设备接入技术规范》，涵盖协议选型、数据格式、安全认证等12项核心标准，成为公司后续项目的通用指导文档，减少重复开发工作量30%。

参与早期能源物联网项目试点，负责传感器网络部署、基础数据采集系统开发及简单分析功能验证，积累能源场景物联网落地经验。

• 作为核心成员参与某高校微电网示范项目，负责部署20+个能源监测传感器（电能质量、环境参数、设备状态），设计LoRaWAN无线传输方案（SF7/SF12自适应扩频），解决厂区内信号遮挡问题，数据采集覆盖率从85%提升至98%，为后续微电网优化控制提供基础数据支撑。
• 开发基于Python的轻量级数据解析工具，实现Modbus ASCII协议数据的自动解析与异常标记，替代人工核对流程，数据处理效率提升6倍，该工具被推广至3个同类微电网项目使用。
• 协助搭建可视化监控界面（基于ThingWorx平台），配置设备状态指示灯、实时曲线等基础组件，实现微电网运行数据的直观展示，项目验收时专家评价‘达到国内同阶段先进水平’。

某国家级工业园区“源-网-荷-储”多能互补微电网智能调控系统研发与应用

• 项目背景：某国家级双碳试点工业园区现有80MW分布式光伏、20MWh储能及年5亿kWh工业负荷，存在出力波动大、综合能耗高（0.85tce/万元）、用电成本高（大工业电价0.8元/kWh）等问题，需构建“源-网-荷-储”协同智能调控系统。我的职责是主导系统架构设计、核心技术攻关及客户需求闭环落地。
• 关键难题：一是多时间尺度能源耦合预测误差大（传统ARIMA准确率仅72%）；二是设备协议碎片化（Modbus/MQTT/IEC61850共存），接入率不足60%；三是调控策略静态化，无法应对夏季尖峰负荷失衡。
• 核心行动：① 搭建“气象-历史用能-设备状态”三维特征工程，融合LSTM与Transformer开发混合预测模型，将15min级负荷预测准确率提至91%；② 设计边缘计算网关+协议适配中间件，定制20+协议转换插件，实现92%设备标准化接入；③ 引入深度强化学习（DRL），以“降成本+高消纳”为奖励函数，动态优化储能充放电及分布式电源出力，支持秒级响应。
• 项目成果：系统上线后，园区综合能耗降至0.69tce/万元（降18%），年用电成本减220万元（降27.5%），储能利用率从38%提至51%；形成企业标准《工业园区多能互补微电网智能调控技术规范》1项，助客户获“国家级绿色工业园区”，我获公司“年度技术攻关一等奖”。

区域级智慧能源平台负荷预测与需求响应模块迭代升级

• 项目背景：公司原平台仅支持单区域监测，无法满足省级电网“跨区域能源优化”需求，需升级负荷预测与需求响应模块。我的职责是优化负荷预测算法、设计需求响应策略，联动电网及用户完成试点。
• 关键难题：一是跨3地市（工业/商业/居民用能差异大）数据异构，无法整合训练；二是传统“固定补贴”需求响应参与率仅15%，支撑不了削峰；三是缺乏可视化工具，客户看不到响应效果。
• 核心行动：① 用横向联邦学习整合3区域数据，不共享原始信息前提下训练模型，跨区域能源需求预测准确率从78%提至89%；② 基于博弈论设计动态定价策略，结合用户用能习惯推个性化邀约，参与率提至55%；③ 开发“需求响应效果看板”，实时展示响应电量、补贴及负荷削减量，提升决策效率。
• 项目成果：升级后平台覆盖5区域，聚合150MW分布式能源，年削峰填谷电量8000万kWh，减碳12万吨；需求响应模块获电网“年度最佳合作伙伴”，推动公司与3家省级电网签长期合同，我主导的联邦学习框架申请发明专利1项（已受理）。

• 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。