负责公司能源物联网平台的顶层架构设计与全生命周期落地，主导多类型能源设备（光伏逆变器、储能PCS、智能电表等）的协议适配、边缘计算节点部署及数据价值挖掘，支撑虚拟电厂、微电网等场景的实时监控与智能决策。

• 主导设计基于Eclipse IoT技术栈的能源物联网平台架构，创新性融合分层解耦（感知层-边缘层-平台层-应用层）与数字孪生技术，攻克多协议（MQTT/CoAP/Modbus）设备高并发接入难题，通过自研协议网关实现10类以上设备的即插即用，平台上线6个月内接入光伏、储能、充电桩等设备超12万台，单日数据处理量达8TB，延迟稳定控制在50ms以内。
• 针对分布式光伏电站运维痛点，牵头开发边缘计算节点功能模块，集成设备状态预测算法（LSTM时间序列模型）与本地决策引擎，在江苏某园区50MW光伏项目中实现逆变器故障提前72小时预警，减少非计划停机时间40%，年运维成本降低280万元。
• 推动平台与虚拟电厂系统深度集成，设计基于OPC UA的设备控制接口规范，实现储能系统、可调节负荷的毫秒级响应，支撑电网需求响应事件30+次，累计调节电量120MWh，帮助客户获得电网调峰补贴超500万元。
• 制定《能源物联网设备数据交互标准》，统一200+类设备的数据模型与字段定义，解决跨系统（EMS、BMS、SCADA）数据孤岛问题，数据互通效率提升60%，后续项目集成周期从8周缩短至3周。

聚焦智慧能源项目物联网架构设计与实施，负责设备智能化改造、数据平台搭建及业务场景落地，支撑客户侧能源管理与能效优化需求。

• 为某省级电网公司设计‘源-网-荷-储’协同物联网架构，采用Azure IoT Hub+Greengrass边缘计算方案，完成100座分布式光伏电站、50台储能柜的设备接入，实现发电功率预测准确率从82%提升至91%，支撑电网削峰填谷调度。
• 开发设备全生命周期管理模块，集成OTA升级、远程配置与故障诊断功能，针对老旧风电场PLC设备协议不兼容问题，设计Modbus RTU转MQTT适配器，完成800+台风机数据上云，故障定位时间从4小时缩短至30分钟，客户满意度提升至95%。
• 优化数据传输策略，结合LoRaWAN与4G网络动态切换，在浙江某工业园区部署低功耗广域网（LPWAN）方案，设备日均通信流量降低45%，年网络运营成本减少120万元，同时保障关键数据（如储能SOC）的实时性。
• 参与编制《园区智慧能源物联网技术导则》，主导设备接入、数据安全等章节编写，推动3个国家级绿色园区项目落地，公司获评‘年度智慧能源解决方案优秀供应商’。

负责公司智能光伏逆变器、储能变流器的物联网模块开发，支撑设备数据采集、远程监控及OTA升级功能，推动产品向智能化、网联化升级。

• 设计基于STM32+4G模组的设备端通信方案，实现逆变器运行数据（电压、电流、效率）每15秒高频采集，通过MQTT协议上传至云平台，数据完整率达99.9%，满足电网‘可观、可测、可控’要求。
• 开发低功耗固件程序，优化睡眠唤醒机制与数据压缩算法，在保证数据传输频率的前提下，设备待机功耗从12W降至8W，单台设备年节电约70kWh，助力产品通过‘一级能效’认证。
• 配合后端团队定义设备数据结构，新增SOH（健康状态）、预测性维护标志位等20+字段，提升数据附加值，支撑客户侧能效分析系统开发，产品溢价能力提高15%。
• 驻场解决30+个现场部署问题，针对高原地区通信信号弱场景，提出‘本地缓存+定时补传’策略，数据丢失率从5%降至0.3%，客户投诉率下降25%，年度复购订单增长40%。

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。