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。

长三角某国家级新区区域级多能互补智慧能源平台研发

• 项目背景源于新区政府“双碳”示范要求——区域内光伏、燃气三联供、储能等6类能源设施分属不同主体，存在数据孤岛、调度滞后（峰谷差率达35%）、能源利用率不足72%等问题。我的核心职责是主导平台整体技术方案设计，牵头“多源数据融合+智能调度+数字孪生”三大核心模块开发，目标是构建“实时监控-精准预测-动态优化”的全链路智慧能源管理体系。
• 关键难题一是多能源设备协议异构（覆盖Modbus、OPC UA、MQTT等8种协议），数据融合延迟高（原方案超500ms）；二是区域负荷受工业生产、居民用能双重影响，传统预测模型准确率仅82%，导致调度策略偏差大。技术上，我采用“协议适配层+数据湖”架构，基于MQTT+OPC UA混合协议栈实现设备全接入，结合孤立森林+滑动窗口清洗算法将异常数据处理时间从小时级压缩至分钟级；负荷预测层面，创新融合LSTM长短期记忆网络与Transformer注意力机制，引入气象预警、企业生产计划等外部特征，解决非线性时序预测偏差问题。
• 我主导了3轮技术方案评审，推翻了初期“单一协议转换”的妥协方案，坚持“分层解耦+弹性扩展”架构以应对未来5年设备扩容需求；针对预测模型，通过迁移学习复用上海临港新区历史数据预训练，再将新区数据微调，将模型训练周期从2周缩短至3天。同时，推动数字孪生模块与物理系统实时同步，实现“虚拟仿真-实际验证”闭环优化。
• 项目成果：平台上线后，数据融合延迟降至100ms内，负荷预测准确率提升至91%，区域综合能源利用率达89%（较之前提升17个百分点）；年节约标煤2.1万吨，减少CO₂排放5.5万吨，助力新区获评“省级智慧能源示范区”。我个人也因技术方案创新性，获公司“年度技术突破奖”，且该平台被纳入集团智慧能源产品矩阵向全国推广。

苏州某工业园区“源-荷-储”协同智慧能源管控系统升级

• 项目针对园区现有系统“重监控轻互动”的痛点——企业端老旧设备（占比40%）无法联网，用户侧用能缺乏弹性，峰谷电价下企业用电成本高企（平均每度电比园区均值高0.12元）。我的角色是从需求调研到落地的全流程负责人，目标是打造“设备上云-需求响应-节能诊断”一体化系统，提升园区企业参与度与用能效率。
• 核心挑战一是中小企业设备兼容性差，多数仅支持Modbus RTU协议，无远程通信能力；二是需求响应缺乏激励机制，企业担心影响生产参与意愿低。技术上，我设计了“边缘计算网关+轻量化云平台”方案：网关内置协议转换芯片，支持Modbus、BACnet等6种协议，实现老旧设备低成本上云（单设备改造成本从8000元降至1500元）；针对激励问题，结合博弈论与机器学习，构建“企业用能弹性评估-动态电价激励”模型，根据企业生产峰谷错配度给予阶梯式补贴。
• 我牵头走访12家园区企业，梳理出“设备改造成本敏感”“担心生产中断”两大核心诉求，推动网关增加“本地缓存+断点续传”功能，确保设备离线时数据不丢失；在需求响应模块，开发“用能弹性看板”，让企业实时查看自身可调节负荷空间与对应补贴金额，降低决策门槛。此外，优化系统UI交互，将企业关心的“今日节电量”“响应收益”置于首页，提升使用粘性。
• 项目成果：成功接入86台企业设备，覆盖园区70%的工业负荷；需求响应参与率从18%提升至75%，企业平均用电成本下降15%（每度电节省0.09元），园区整体售电收益增长22%。项目获园区管委会“最佳节能服务案例”，且该模式被复制到杭州、无锡等3个园区，推动公司园区业务线营收增长35%。我从中学到了如何平衡技术可行性与用户需求，完成从“技术执行”到“业务赋能”的转型。

• 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。