负责省内电力现货及中长期交易执行，监控市场价格波动，保障交易头寸安全与收益达标，同时对接新能源电站完成绿电交易匹配。

• 主导日内电力交易全流程执行，使用北交电力交易平台实时追踪日前/实时市场电价曲线，结合Python编写的自动化数据抓取脚本（嵌入LSTM短期负荷预测模型），分析省内火电开机方式、风电光伏出力预测及跨区联络线计划，动态调整日内集中竞价申报策略，将月度交易平均持仓成本较基准价压降2.3%，季度偏差考核费用从85万元降至44万元，降幅48%。
• 统筹3座总装机120MW新能源电站的绿电交易，针对光伏午间出力尖峰与电网消纳能力错配问题，设计“中长期锁量+现货调峰”组合策略：通过年度双边协商锁定70%基础电量，剩余30%电量在实时市场开展分时段申报，并联动场站储能系统进行充放电调节，使该批电站绿电交易溢价率稳定在5%-8%，年度增收156万元，绿电交易占比从45%提升至62%。
• 参与省级电力辅助服务市场试运行规则研究，梳理调峰、调频辅助服务价格形成机制，基于历史出清数据构建辅助服务收益测算模型（含置信区间分析），为公司2台燃气调峰机组定制阶梯式报价策略，季度辅助服务收益从120万元提升至154万元，增幅28%，助力机组获得“年度辅助服务之星”评级。
• 搭建交易数据看板，整合市场成交价格、机组出力、新能源预测等12类指标，通过Tableau实现实时可视化监控，提前3次预警极端天气导致的电价波动风险，协助部门调整交易节奏，避免因突发峰荷引发的额外购电成本约67万元。

制定区域中长期电力交易策略，统筹多主体交易头寸管理，推动跨省区绿电交易落地，支撑公司新能源项目收益最大化。

• 主导编制公司年度电力交易方案，覆盖省内中长期、跨省跨区交易及绿证交易三类场景，运用线性规划模型优化交易组合：将30%电量通过“西电东送”通道输送至华东区域，锁定高于本地均价0.03元/kWh的成交价格，同时预留20%电量参与省内偏差调剂，实现整体交易综合均价较上年提升1.2分/kWh，年度利润贡献增加890万元，超额完成KPI的112%。
• 突破省间绿电交易壁垒，牵头与华北某省级交易中心建立数据互通机制，基于双方新能源装机结构（西北风电、华北光伏）、用电负荷特性及输电通道剩余容量，设计“阶梯式定价+履约保函”交易方案，促成首单100GWh陕蒙风电至华北的跨省绿电交易，溢价率达7.5%，打通“三北”风光电外送华东的新路径，该模式被纳入公司年度创新案例库。
• 管理5个新能源项目（总装机800MW）的交易头寸，建立“日跟踪-周复盘-月调整”风险管控体系：通过Wind电力金融终端监控市场价格波动，设定±5%的头寸预警线，动态调整中长期与现货交易比例（中长期占比从65%提升至78%），全年未发生因头寸失衡导致的违约事件，交易履约率保持100%，获公司“风险管控标兵”称号。
• 参与绿电交易标准制定，主笔编写《跨省区绿电交易操作指引》，明确绿证核销、溯源验证等6项关键流程，被省能源局采纳为行业参考模板，推动区域绿电交易市场规范化水平提升20%。

为客户提供电力市场策略咨询，研发交易优化工具，推动客户交易效率与收益双提升，同时跟踪电力市场规则演变并输出政策建议。

• 为某地方能源集团（含风电300MW、光伏200MW、火电150MW）提供全周期交易咨询服务，针对多能互补资产特性设计“分电源差异化策略”：风电侧通过中长期锁量规避出力波动风险（偏差率控制在±3%内），光伏侧强化日内实时交易捕捉午间尖峰溢价（平均溢价5.8分/kWh），火电侧参与调峰辅助服务补充收益（季度辅助服务收入占比提升至18%），实施后客户年度综合交易收益率从4.8%提升至7.2%，年增收超1200万元，获客户“年度最佳合作伙伴”称号。
• 主导研发电力交易智能决策系统V1.0，集成近5年全国31省现货/中长期成交数据库、ECMWF气象预测API及负荷预测模型（MAPE≤3%），实现交易策略自动生成与历史回测功能（支持±10%价格扰动压力测试），经内部测试策略准确率达82%，已应用于3家省级电力交易中心，客户交易决策时间从3天缩短至6小时，效率提升87.5%。
• 深度参与全国统一电力市场体系建设研究，跟踪《电力市场运行基本规则》修订动态，主笔撰写《省间电力现货交易机制对区域市场协同的影响分析》报告，提出“建立跨区域价格补偿机制”“完善新能源跨省消纳责任权重”等3项政策建议，其中2项被纳入省级能源局市场规则修订稿，推动区域市场协同度从65%提升至80%。
• 为某售电公司设计零售侧联动策略，将批发市场交易价格与零售用户套餐绑定，开发“基准价+浮动分成”机制，使该公司用户流失率从12%降至5%，零售利润增长25%，相关经验在公司内部培训中作为典型案例推广。

省级电网新能源跨省区中长期交易精准匹配系统研发与应用

• 2021年某省新能源装机占比达45%，但跨省区中长期交易因供需信息割裂、新能源出力预测偏差大，成交率仅62%，合约执行偏差率超18%，既制约新能源消纳又增加市场主体风险。我的核心职责是担任项目负责人，统筹需求调研、算法设计、系统开发及跨部门落地，目标是通过数字化工具解决“交易难匹配、执行难履约”问题。
• 项目面临三大难点：一是新能源72小时短期出力不确定性无法量化到合约灵活性设计；二是跨省区发电侧、售电侧、用户侧需求偏好差异大，传统匹配模型仅基于价格单一维度；三是实时数据分散在省调、气象、交易中心三方系统，计算延迟导致无法交易前调整。
• 我主导12家发电企业、8家售电公司及电网调度的需求访谈，梳理出“合约灵活性、多主体匹配、实时计算”23项核心需求；带领算法团队攻克“LSTM+注意力机制”短期出力预测模型，将72小时风电/光伏预测准确率从85%提升至92%；基于NSGA-II多目标优化算法，构建“收益最大化+偏差最小化+风险可控”三维匹配模型；协调三方打通数据接口，搭建实时计算平台，实现交易前30分钟内完成合约动态调整。
• 系统2023年5月上线后，该省新能源跨省区交易成交率提升至81%，合约执行偏差率降至7%，年节约发电企业交易成本3200万元，减少弃风弃光12亿千瓦时；获省能源局“新能源交易示范项目”认定，推广至周边3省。我个人主导系统架构与算法优化，推动跨部门协同，成为公司新能源交易领域核心技术骨干。

分布式光伏聚合商零售市场动态竞价策略研发

• 2020年区域内分布式光伏装机年增35%，聚合商整合屋顶资源参与零售市场竞争加剧，但因策略静态、未适配光伏波动，平均收益率仅5.8%，用户投诉率15%（供电不稳定）。我的职责是作为高级分析师，负责用户需求挖掘、竞价策略模型开发及试点落地，目标是提升聚合商收益与用户体验。
• 难点在于：一是分布式光伏出力波动与零售用户负荷不匹配，导致合约履约风险；二是用户类型杂（居民/工商业/园区），传统K-means聚类无法精准识别负荷特性；三是竞价需实时响应电价与光伏出力变化，静态模型无法应对动态竞争。
• 我采集10万+户智能电表数据，用K-means++算法聚类出“居民稳定型、工商业峰谷型、园区综合型”5类用户画像；结合“LSTM光伏预测+CVaR风险度量”，构建动态竞价模型，实现“实时电价+光伏预测+用户负荷”三因素驱动的报价调整；与头部聚合商试点，迭代优化风险偏好系数（从0.2调至0.35），平衡收益与履约风险。
• 试点聚合商月均收益率提升至8.3%，用户投诉率降至3%以内，签约用户数增长40%；形成《分布式光伏聚合商零售竞价策略指南》，被公司纳入标准化流程，支撑后续10余个项目。我个人主导核心算法与试点验证，总结可复制策略方法论，晋升为市场策略方向核心成员。

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。