统筹集团主城区8座水厂、12个加压泵站及200余公里供水管网的实时运行调度，牵头应急处置体系搭建与跨区域水资源调配，聚焦供水安全保障、系统效率提升及客户需求响应

• 主导设计“多源数据融合调度决策机制”，整合SCADA系统实时监测数据、气象预警信息及基于LSTM算法的用水需求预测模型，构建“预测-监控-动态调整”闭环流程，将管网压力波动范围从±0.15MPa压缩至±0.08MPa，2023年夏季高峰供水期间未发生因调度失误导致的区域停水事件，保障了120万人口的稳定用水
• 牵头修订《城市供水应急调度预案》，针对暴雨内涝、水厂滤池堵塞、管网爆管等6类核心场景设计“分级响应（Ⅰ级-Ⅲ级）+资源联动（水厂/管网/客服）”方案，组织12次跨部门应急演练（覆盖水厂工艺调整、管网抢修协同、客户端信息推送），2022年应对台风“海葵”时，通过快速切换至备用水源地（提前2小时完成阀门切换）+调整3座加压泵站扬程参数，将受影响区域的停水时间从原预估8小时缩短至2.5小时，客户投诉率下降70%
• 推动调度系统智能化升级，引入AI负荷预测模型替代传统人工估算（预测准确率从82%提升至91%），结合GIS地理信息系统实现管网压力异常点的精准定位（误差≤50米），2024年上半年调度指令响应时间从平均15分钟缩短至6分钟，管网漏损率较去年同期下降1.2个百分点（节约水资源约24万吨/半年）
• 搭建“供需协同沟通机制”，联动市场营销部获取重点用户（如高新工业园区、市人民医院）的月度用水计划，结合水厂产能（日均供水量50万吨）动态调整供水优先级，2023年成功协调解决了3家企业的临时增容需求（单家企业最大增容1.2万吨/日），未增加系统整体运行压力，客户满意度从96%提升至98.5%

负责城东片区5座水厂、8个加压泵站及120公里供水管网的调度管理，聚焦区域内供水均衡性与应急处置能力提升，支撑片区15万人口的日常供水及重点项目保障

• 优化“区域水厂联动调度模式”，针对城东片区早晚用水高峰（7:00-9:00、18:00-20:00）压力差达0.2MPa的问题，通过调整2座主力水厂（城东水厂、东郊水厂）的出水流量（日均调整频次从3次提升至8次），结合管网末端压力传感器（安装于老旧小区入口）实时反馈，将高峰时段末端压力达标率从89%提升至97%，解决了12个老旧小区的“水压低”投诉问题（投诉量下降85%）
• 核心参与“管网分区计量（DMA）项目”的调度端落地，利用SCADA系统划分18个独立计量区域（单区面积0.5-1平方公里），建立各区域“进水-出水-漏损”水量平衡分析机制，2020年通过该机制快速定位了3处隐蔽管网漏点（位于凤凰山片区绿化带下），减少水资源损失约15万吨/年，对应节约制水成本约45万元
• 主导设计“调度人员三维培养体系”，涵盖“理论知识（水力学基础、SCADA系统操作）+模拟演练（管网爆管、水厂停电场景）+现场跟岗（跟随抢修队核实漏点位置）”，培养出5名能独立处理复杂调度场景的主值调度员，团队整体业务考核通过率从75%提升至95%，2名成员后续晋升为调度长

承担公司主城区3座水厂、5个加压泵站的日常调度工作，负责实时监控管网运行状态，处理突发漏水、压力异常等问题，保障区域内8万人口的日常供水

• 独立负责管网压力实时监控，通过SCADA系统设置三级预警机制（黄色：压力偏差±0.1MPa提醒；橙色：偏差±0.15MPa干预；红色：偏差±0.2MPa应急），2017年累计发现并处理18起管网压力异常事件，其中12起在萌芽阶段解决（如提前调整泵站运行频率），避免了可能的区域停水事故
• 参与“水厂出厂水压力优化项目”，收集2016-2017年3个月的运行数据（涵盖四季用水需求、水厂能耗），分析得出“夏季降低出厂压力0.05MPa、冬季维持标准压力”的结论，实施后将水厂电耗降低8%（节约电费约12万元/年），同时保证了管网末端的压力达标（达标率从92%提升至94%）
• 协助完成“供水应急演练”4次，负责模拟“管网爆管（位于解放路主干道）”场景的调度指令下达，梳理出“指令传达（电话+系统弹窗）-执行反馈（抢修队确认到场）-效果评估（压力恢复情况）”的标准化流程，被公司纳入《应急调度操作手册》，成为后续新员工培训的核心内容

主城区老旧供水管网智慧化漏损管控项目

• 项目背景：主城区建成于2000年前的供水管网占比达42%，因管网老化、数据缺失，漏损率长期维持在18%以上（远超国家节水型城市12%的标准），年损失水量约550万吨，同时频繁爆管影响20万居民用水安全。项目目标是通过“数据+算法+物联”重构管网管理体系，将漏损率降至10%以内。我作为技术负责人，全面主导方案设计、技术选型及落地实施。
• 关键难题：一是老旧管网基础数据碎片化（仅存纸质图纸与零散GPS点，准确率不足60%）；二是传统声波检漏效率低（单公里检测需4小时，且易受环境干扰）；三是跨部门协同难（涉及水务、城管、社区及12家产权单位，数据共享壁垒严重）。我采用“GIS空间重构+AI预测”组合方案：先用倾斜摄影与探地雷达扫描补全管网三维坐标，关联历史维修记录构建“管网健康档案”；再基于LSTM算法训练漏损预测模型，精准定位高风险管段。
• 核心行动：1. 牵头完成120公里老旧管网的“数字化孪生”，修正数据误差至95%以上；2. 对接3家物联网厂商定制低功耗压力传感器，部署在高风险管段（间距500米），实时采集压力、流量数据；3. 开发“漏损预警指挥平台”，整合GIS地图显示漏点位置、历史漏损频率及处置预案，同步推送至运维人员APP与社区网格员端。期间突破“多源数据融合”瓶颈——通过ETL工具将水务计费系统、电网负荷数据与管网数据关联，解决了“漏损与用水高峰重叠难以区分”的问题。
• 项目成果：1. 漏损率从18.2%降至7.9%，年节约水费及维修成本约1200万元；2. 故障响应时间从24小时缩短至1.5小时，爆管次数同比下降65%；3. 形成《老旧供水管网智慧化改造技术导则》，被市水务局列为行业标准。我个人主导的“AI漏损预测模型”获省住建厅“市政技术创新奖”，并受邀在3个地市分享改造经验。

市政公共充电桩联网运营平台搭建与推广项目

• 项目背景：公司承接了主城区15个公共停车场、200个充电桩的运营权，但存在“设备协议不兼容（涉及8家厂商，通信协议达5种）、运营效率低（单桩日均利用率仅32%）、用户投诉多（找桩难、支付繁琐）”三大痛点。项目目标是通过平台整合资源，将利用率提升至50%以上，实现“一键找桩、无感支付”。我作为总协调人，负责需求调研、厂商谈判及平台落地后的运营优化。
• 关键难题：一是不同厂商充电桩的通信协议（如OCPP1.5、Modbus）不统一，无法实现数据互通；二是充电负荷与电网峰谷不匹配（晚8-10点利用率高，但此时电网负载已达峰值，易触发限电）；三是用户习惯分散（老年人依赖电话查询，年轻人偏好APP）。我提出“协议转换网关+负荷预测调度”方案：引入MQTT协议搭建物联接入层，开发适配器兼容不同厂商设备；结合历史充电数据与电网峰谷曲线，用随机森林算法预测负荷需求，引导用户错峰充电。
• 核心行动：1. 与12家充电桩厂商签订“协议开放协议”，定制开发10款协议转换器，实现200个充电桩100%接入平台；2. 上线“润城充电”小程序，整合地图导航、预约充电、无感支付功能，同时保留电话预约通道覆盖老年用户；3. 联合供电公司推出“错峰充电优惠”——晚10点至次日早8点充电打8折，通过平台向用户推送个性化提醒。期间创新“用户画像+桩位推荐”功能：基于用户历史充电地点、时间，推荐最近的空闲桩，解决了“找桩绕路”的问题。
• 项目成果：1. 充电桩日均利用率从32%提升至61%，年新增营收约800万元；2. 用户投诉率从15%降至2%，满意度调查得分从7.2分升至9.1分；3. 平台被纳入“市新能源汽车基础设施监管平台”，成为全市公共充电桩数据汇聚节点。我个人主导的“多协议兼容方案”降低了80%的设备接入成本，获公司“年度创新项目奖”。

• 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。