统筹雅砻江中游5座梯级水电站群库容动态调度，协调防洪安全、发电效益、生态流量及下游梯级衔接多目标，主导水情预测模型优化与调度规则迭代，保障流域年发电量超300亿kWh目标达成。

• 主导完成3座龙头水库与2座反调节水库联合调度规则库V3.0迭代，引入LSTM神经网络修正短期来水预报误差（MAE从12%降至7%），结合AGC/AVC系统实时调整出力，将月均发电计划准确率从89%提升至94%，支撑年度发电量超目标2.1%。
• 应对2024年流域超50年一遇伏旱（7-8月入库流量较多年均值偏枯45%），通过动态压缩非关键水库消落水位（最低降至死水位以上2m）、协调电网增加夜峰负荷分配，实现弃水率同比下降18%（从12%降至9.8%），增发电量2.3亿kWh，避免经济损失约8000万元。
• 搭建HEC-RAS（河道演进）与MIKE11（洪水预报）耦合模型，融合气象雷达拼图与卫星降水估计数据，将洪水预见期从72小时延长至96小时，提前48小时启动下游3座电站防洪预泄，成功将下游5个乡镇最高洪水位控制在警戒水位以下0.5m，保障20万人口安全。
• 牵头编制《流域梯级水库调度应急响应手册（2025版）》，规范超标准洪水、机组跳闸、通信中断等12类极端工况处置流程，配套开发调度指令电子签批与执行追踪系统，全年调度指令执行偏差率控制在0.5%以内（行业平均1.2%）。

负责构皮滩水电站（装机3000MW）库容短期调度（3-15日），衔接中长期来水预测与实时运行，优化发电计划与水库水位控制，目标降低弃水率至5%以下。

• 优化现有短期调度算法，融合FY-4B卫星云图反演降水与ECMWF数值预报数据，开发“来水-负荷-电价”三维优化模型，将日发电计划调整频次从4次/日提升至8次/日，抓住2022年7月连续3日强降雨过程，增发电量1.1亿kWh（占月度发电量3.5%）。
• 推动建立“调度-运维-营销”三方联动机制，提前72小时同步电网月度负荷预测、机组检修计划与水库来水预报，动态调整发电计划曲线，将月度计划电量完成率从92%提升至97%，年度结算电价提高0.02元/kWh，增利约1200万元。
• 主导解决机组冷却水取水口泥沙淤积导致的出力受限问题（年均影响出力50MW），通过分析水库泥沙冲淤规律，调整水库低水位运行时段（1-3月提前至12月启动冲沙），配合优化泄水建筑物运行方式，减少非计划停机时间230小时/年（降幅41%）。
• 参与水库调度自动化系统升级（南瑞PCS-9000平台），负责调度模块需求分析与测试，提出“多目标约束下的最优出力搜索”功能优化建议，系统投运后人工干预环节减少40%，典型工况调度决策时间从2小时缩短至30分钟。

协助完成大岗山水电站（装机2600MW）水库日常调度数据整编、短期预报跟踪及调度指令执行跟踪，参与调度模型基础维护与简单工况分析。

• 负责3座水库（大岗山、龙头石、小天都）水情数据实时监控与整编，建立“阈值报警+人工复核”异常数据识别流程（如水位突变＞0.5m/h触发预警），数据准确率从95%提升至99.2%，支撑调度决策时效性（指令下发延迟从15分钟降至5分钟）。
• 参与开发“水库来水-发电效率”关联分析工具（Python+Pandas），基于历史数据挖掘来水流量与机组效率曲线，每月输出5份趋势分析报告，辅助调整月度发电计划，季度平均弃水率从8%降至3%（下降5个百分点）。
• 协助完成2020年汛期限制水位动态控制试点，收集整理2017-2019年历史调度数据，构建简化版风险评价指标体系（含防洪安全、发电损失、下游影响3维度），试点期间成功规避2次超5年一遇洪水威胁（最高洪峰削减10%）。
• 配合开展调度团队新员工培训，编制《水情预报基础与调度规则》教材（含10个典型案例），完成20人次实操培训（涵盖数据整编、模型查看、指令跟踪），新员工独立上岗周期从3个月缩短至2.5个月。

某350MW亚临界燃煤机组深度调峰与能耗优化改造项目

• 项目背景：双碳目标下，区域电网对煤电调峰能力要求从“基荷保供”转向“深度调峰”，公司承运的某350MW亚临界机组原调峰深度仅能达到50%额定负荷，低负荷（<50%）煤耗高达465g/kWh，既无法满足电网“两个细则”考核要求，也制约了机组经济性。项目目标是将调峰深度拓展至30%额定负荷，同时降低低负荷工况煤耗10%以上，实现“能调峰、调得起、能耗低”的核心目标。
• 关键难题与技术：改造面临三大技术瓶颈——①低负荷下锅炉燃烧稳定性差（30%负荷时曾出现3次灭火事故），煤粉浓度波动导致火焰温度不均；②汽轮机末级叶片因低负荷蒸汽流量小、湿度大，水蚀风险激增（原设计末级叶片寿命仅2万小时）；③原有机组协调控制系统（CCS）采用PID单回路控制，负荷变化时主汽压力、温度波动超±0.5MPa/±10℃，无法适应调峰需求。技术上需结合燃烧建模、材料防护、多变量控制三大领域解决方案。
• 核心行动与创新：作为技术负责人，我主导了全流程改造：1）针对燃烧稳定性，采集1200余组低负荷（30%-50%）燃烧数据，构建LSTM神经网络模型预测煤粉浓度波动，优化二次风门动态配比策略，将火焰温度偏差控制在±50℃以内，彻底解决灭火问题；2）联合哈锅厂家研发末级叶片纳米耐蚀涂层（采用Cr-Al-Y三元合金粉末等离子喷涂），将叶片水蚀速率降低70%，寿命延长至5万小时以上；3）重构CCS系统，采用多变量预测控制（MPC）算法整合锅炉燃料-风量、汽轮机进汽量、发电机负荷三大模块，实现负荷变化率±1%/min的平滑调节，主汽压力波动缩小至±0.2MPa以内。过程中突破了“亚临界机组低负荷燃烧模型适配”“多目标约束下的控制策略优化”两大技术壁垒。
• 成果与价值：改造后机组成功实现30%额定负荷长期稳定运行，低负荷煤耗降至418g/kWh（降低9.7%），年调峰收益达1200万元（按区域电网调峰补贴0.2元/kWh计算）；形成的《350MW亚临界燃煤机组深度调峰技术导则》被京能集团纳入标准体系，推广至旗下5台同类型机组。我个人获2项实用新型专利（“一种燃煤机组低负荷燃烧优化装置”“汽轮机末级叶片防蚀涂层结构”），并主导编制了《调峰机组运行维护手册》。

2×600MW超临界机组厂用电率优化与节能改造项目

• 项目背景：公司2×600MW超临界机组原厂用电率为5.8%，高于同类型机组先进值（5.5%），主要因辅机（引风机、给水泵、循环水泵）能耗偏高及运行策略粗放。项目目标是将厂用电率降至5.5%以下，年节约标煤4万吨，降低发电成本约800万元。
• 关键难题与技术：厂用电高的核心原因包括——①引风机、给水泵仍采用工频运行，负荷变化时无法动态调整转速，电耗占比达厂用电的45%；②循环水泵叶轮老化，效率从设计的85%降至78%；③缺乏实时厂用电监测工具，运行人员无法精准定位高能耗环节。技术上需结合辅机变频改造、设备性能修复、大数据分析三大手段。
• 核心行动与创新：作为主管，我牵头推进三项关键工作：1）推动引风机、给水泵变频改造，将工频电机更换为变频调速电机，根据机组负荷（300-600MW）动态调整转速，单台引风机年节电1200万kWh；2）联合厂家对循环水泵叶轮进行切割修复（将直径从1.2m调整为1.1m），并优化叶片角度，效率恢复至83%；3）基于Python开发“厂用电率在线监测系统”，集成DCS数据，实时计算各辅机能耗占比（精度±1%），并设置“高能耗预警阈值”，指导运行人员调整辅机运行方式（如低负荷时停运1台循环水泵，采用母管制供水）。
• 成果与价值：改造后厂用电率降至5.3%，年节约电量1.5亿kWh（相当于节约标煤4.5万吨），年降低成本850万元；开发的监测系统被公司推广至所有机组，成为集控运行优化核心工具。我个人获公司“2021年度节能先进个人”，并参与编制《600MW超临界机组厂用电优化运行指南》。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。