负责智慧园区能源物联网平台的整体架构设计与技术落地，统筹传感器网络、边缘计算、云平台三层技术栈整合，解决多源异构数据接入、高并发处理及跨系统协同难题，支撑园区能耗优化与分布式能源协同控制。

• 主导设计基于LoRaWAN+5G的混合传感网络架构，针对园区23个厂区设备分布散、通信延迟高的痛点，创新采用分层组网策略——低功耗设备通过LoRaWAN覆盖地下管廊，高实时性设备（如光伏逆变器）通过5G切片接入，配合自研协议网关实现双链路冗余，数据采集完整率从89%提升至99.6%，单设备月均断连时长缩短至1.2小时以内。
• 搭建多协议兼容的边缘计算平台，解决ABB、西门子、华为等不同厂商设备的协议适配问题：基于OPC UA TSN标准扩展自定义解析引擎，结合Eclipse Mosquitto MQTT代理实现12类工业协议（Modbus RTU/TCP、BACnet等）到统一JSON格式的实时转换，边缘侧数据处理延迟降低至80ms，云平台日均接收有效数据量从12TB增至45TB。
• 设计时序数据库+湖仓一体的数据存储方案，选用InfluxDB存储高频能耗数据（采样间隔1s），MinIO构建冷数据湖存储设备日志与气象数据，通过Flink实时计算框架关联光伏出力、储能状态与环境温度，实现园区综合能耗预测模型输入数据准备效率提升70%，支撑AI算法将日负荷预测准确率从85%提升至93%。
• 推动平台与园区EMS（能量管理系统）、充电桩集群的跨系统协同，开发基于gRPC的微服务接口，定义21个标准化数据主题（如“储能SOC-电价曲线”“空调负荷-室外温湿度”），实现分布式光伏就地消纳率提高18%，年节约购电成本超600万元。

聚焦工业级能源设备物联接入与边缘智能应用开发，负责传感器网络部署方案设计、协议转换模块开发及平台性能优化，支撑客户侧分布式光伏、储能系统的远程监控与故障预警。

• 牵头完成12个工商业分布式光伏电站的物联接入项目，针对屋顶组件环境恶劣（高温、高湿、电磁干扰）问题，选型耐候性RS485+LoRa双模传感器，设计防雷击浪涌电路，结合工业级防水盒部署，实现设备在线率从92%提升至98.5%，单站年均故障排查时间从36小时缩短至4小时。
• 开发轻量级边缘计算网关固件，基于RT-Thread实时操作系统集成Modbus TCP转MQTT功能，支持自定义规则引擎（如设定逆变器效率低于95%触发告警），在某50MW农光互补项目中部署后，运维人员通过平台直接定位组件热斑故障的响应时间从2小时压缩至15分钟，年运维成本降低25%。
• 优化平台数据传输效率，针对海量小数据包（如单传感器每10秒上报1条状态）导致的带宽浪费问题，采用CoAP协议替代HTTP/HTTPS，结合MQTT QoS 1等级与消息聚合机制，单设备月均流量消耗从1.2GB降至350MB，客户通信费用年节省超80万元。
• 构建设备健康度评估模型，基于历史运行数据（温度、电压、发电功率）训练XGBoost分类器，定义“一级预警（72小时内可能停机）”“二级预警（周级性能衰减）”等标签，在某园区储能项目中试点后，电池组异常停机事件减少60%，延长设备使用寿命约1.5年。

参与能源设备物联平台基础功能开发与测试，负责传感器数据采集模块编码、协议解析脚本编写及现场调试，保障平台对电表、水表、光伏逆变器等设备的稳定接入。

• 独立完成Modbus RTU协议解析模块开发，基于Python的pymodbus库封装通用接口，支持读取电表的有功功率、累计电量、电压电流等16类参数，通过单元测试验证解析准确率达100%，该模块被纳入平台核心组件，在后续30+项目中复用。
• 驻场某工业园区完成200+台智能电表的现场调试，解决因接线松动、波特率不匹配导致的通信失败问题，设计“三步排查法”（检查物理连接→验证协议参数→抓包分析报文），将单表调试时间从40分钟缩短至15分钟，项目交付周期压缩20%。
• 参与平台压力测试，使用JMeter模拟5000台设备并发上报数据，发现MySQL数据库写入瓶颈后，提出分表策略（按设备ID哈希分16张表）与批量插入优化，将写入QPS从800提升至3500，支撑平台满足中大型园区的接入需求。
• 编写《能源设备物联接入操作手册》，梳理电表、逆变器、温控器等8类设备的接线规范、参数配置要点及常见故障处理流程，成为公司新员工培训核心教材，使初级工程师独立完成现场调试的达标时间从3个月缩短至1个月。

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”。

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。