负责省级智慧能源平台顶层架构设计，主导多源异构能源设备（光伏、储能、充电桩、工业负荷）的物联网接入体系搭建，解决高并发场景下的数据实时性与系统稳定性问题，支撑省级电网‘源网荷储’协同调控需求。

• 主导设计基于‘云-边-端’三层的能源物联网架构，采用AWS IoT Core+自研边缘计算网关方案，完成全省12个地市2.3万台分布式能源设备（含8000+光伏逆变器、5000+用户侧储能、3000+智能充电桩）的标准化接入，攻克LoRaWAN与5G混合组网下设备通信延迟高问题（通过动态调整QoS等级+边缘端数据预聚合，将端到端时延从800ms降至200ms内），平台日均处理数据量达1.2TB，设备在线率稳定在99.95%以上。
• 针对工业用户侧多能互补场景，创新融合OPC UA与MQTT协议双通道传输机制，开发设备数字孪生映射模块，实现车间级电、热、气能耗数据与物理设备的秒级同步（同步误差＜50ms），支撑某钢铁企业构建‘设备状态-能耗-碳排放’实时联动模型，助力企业年综合能耗降低11%，获客户年度技术创新奖。
• 牵头优化时序数据库架构，替换原有InfluxDB为自研分布式时序引擎（基于TDengine二次开发），结合数据分级存储策略（高频数据存时序库、低频数据归档至HBase），将历史数据查询响应时间从12s缩短至800ms，支撑省级能源监管平台开展分钟级负荷预测与峰谷电价动态调整分析，预测准确率提升至92%。
• 建立物联网安全防护体系，部署设备身份认证（X.509证书）、数据传输加密（TLS 1.3）及异常行为检测模型（基于LSTM的流量预测算法），全年拦截非法接入尝试1.7万次，平台未发生数据泄露或恶意攻击事件，通过国家信息安全等级保护三级认证。

聚焦园区级综合能源系统物联网架构开发，负责光伏-储能-热泵多能耦合场景的设备接入、数据中台搭建及应用层接口设计，支撑园区实现‘源随荷动’的智能化调控。

• 主导园区微电网物联网架构设计，采用Modbus TCP+IEC 61850混合协议适配不同厂商设备（涵盖3家逆变器、2家储能BMS、4家空调控制器），开发协议转换网关（支持200+种私有协议解析），完成园区内156台能源设备的统一接入与管理，设备通信故障率从15%降至3%以内。
• 构建能源数据中台，基于Kafka实现设备数据流的实时清洗与特征提取（如负荷波动率、设备健康度指标），设计分层数据标签体系（设备级/系统级/园区级），支撑上层能效分析、故障预警等6类应用，数据调用效率提升40%，被集团列为标准数据中台模板推广。
• 攻克冬季供暖季热泵与光伏出力不匹配问题，引入强化学习算法优化物联网控制策略：通过历史数据训练DQN模型，动态调整热泵功率与储能充放电时序，使园区冬季综合供能成本下降18%，获园区运营方书面感谢。
• 制定《园区能源物联网设备接入规范V1.0》，明确设备选型、通信协议、数据格式等12项标准，推动园区后续二期扩建时设备接入周期从8周缩短至3周，节约集成成本约200万元。

参与工商业分布式光伏电站物联网系统开发，负责设备数据采集模块设计与现场调试，解决光伏逆变器、汇流箱等设备通信不稳定问题，支撑电站远程监控与运维。

• 独立完成10MW工商业光伏电站物联网系统部署，采用RS485+PLC混合通信方案连接200台逆变器与50台汇流箱，编写Modbus协议解析程序（Python+pyserial），实现发电功率、组件温度等15项关键参数的分钟级采集，数据完整率达99.2%，替代原人工巡检模式，运维效率提升60%。
• 针对偏远电站4G信号弱问题，设计‘本地存储+定时补传’机制：在汇流箱侧加装带SD卡存储的边缘计算模块（基于STM32+4G DTU），当信号恢复后自动补传断网期间数据，解决了因通信中断导致的发电量统计偏差问题（补传数据准确率100%）。
• 优化逆变器故障预警功能，基于历史运行数据建立随机森林模型，提取电压波动、电流谐波等10个特征指标，提前72小时预警IGBT模块过热故障，试点电站年设备停机时间从48小时降至12小时，减少发电损失约15万元/站。
• 编制《光伏电站物联网设备安装调试手册》，梳理接线规范、参数配置、常见问题排查等23项操作指南，将新电站调试周期从15天压缩至7天，团队人均项目交付量提升80%。

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）。

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。