统筹重点排放单位碳资产全周期管理，主导配额优化策略设计、企业碳成本控制方案制定及全国碳市场政策适配研究，为企业提供从碳核算到交易决策的全链条技术支持，工作边界覆盖数据挖掘、模型构建与策略落地验证，不直接参与二级市场交易执行。

• 主导某千万吨级钢铁企业碳资产诊断项目，基于MRV（监测、报告、核查）体系穿透式梳理生产环节能耗数据，针对烧结/高炉工序碳排放数据缺失问题，创新性引入高炉燃料比、烧结矿转鼓强度等工艺参数构建替代指标模型，精准核算企业年度实际排放量较报送值偏差达12%，助力企业通过配额预分配调整节省履约成本860万元（较行业平均履约成本降低15%）。
• 牵头开发动态配额缺口预测模型，融合GAMS线性规划工具与Python机器学习算法（LSTM神经网络预测发电量），结合欧盟碳边境调节机制（CBAM）对钢铁下游产品的潜在影响系数修正参数，提前6个月预测企业2024年配额缺口为18.7万吨，针对性设计“自有CCER抵消+跨期配额存储”组合策略，实际履约成本较原计划减少23%（约420万元）。
• 跟踪全国碳市场第二个履约周期政策动态，重点分析“配额结转细则”“燃煤元素碳含量缺省值调整”等文件对企业的影响，建立包含12项关键变量的敏感性分析矩阵，向3家火电企业提供“低负荷机组优先使用高缺省值核算”“机组改造进度与配额结转节奏匹配”等操作建议，其中某60万千瓦机组因调整核算方式减少配额缺口1.2万吨。
• 搭建企业级碳价预测系统，整合基本面（政策、能耗双控）、技术面（持仓量、资金流向）及外部变量（国际碳价、能源价格）三类数据，采用XGBoost算法训练预测模型，2024年Q2-2025年Q1碳价预测准确率从初始的68%提升至82%，为机构客户交易决策提供量化支撑，间接促成客户碳资产增值超2000万元。

聚焦区域碳市场试点（广东、湖北）与企业端服务，负责重点行业（化工、建材）碳核算技术支持、配额供需分析报告编制，以及企业碳资产管理培训，工作边界包括数据采集验证、政策解读与基础策略建议输出。

• 参与某大型化工企业（年排放量50万吨CO₂e）碳足迹全生命周期核算，依据ISO 14064-1标准与CEADs行业数据库，识别合成氨装置蒸汽系统（占企业总排放18%）为高减排潜力环节，提出“余热回收+生物质燃料替代”改造方案，经模拟测算可降低年排放量6.2万吨，企业采纳后获地方碳普惠减排量（PHCER）备案3.1万吨。
• 主笔《广东省碳市场配额供需平衡分析（2021-2023）》报告，通过拆解控排企业配额盈缺结构、CCER抵消比例限制及新纳入行业（数据中心）排放特征，预测2023年市场配额缺口率达8%-10%，相关结论被广东省生态环境厅采纳作为配额拍卖量调整参考依据。
• 开发企业碳管理入门培训课程（含MRV流程、配额交易策略、CCER开发要点），采用“案例+模拟交易”教学模式，累计为50家控排企业提供内训，课后调研显示企业碳数据报送及时率从72%提升至91%，配额交易平均价差缩小15元/吨。
• 搭建内部碳数据管理系统原型，基于SQL数据库与Tableau可视化工具，实现企业碳排放、配额持有、CCER库存数据的自动化抓取与多维展示，将数据整理耗时从每周8人/天压缩至3人/天，支撑团队同时服务15家企业客户的分析需求。

承担碳市场基础数据挖掘与政策研究支持，协助完成企业碳核算辅助、行业排放特征分析及研究报告撰写，工作边界聚焦数据清洗、文献整理与初步结论提炼。

• 系统整理全国碳市场启动初期（2021年）7大试点市场的历史交易数据（含价格、成交量、持仓量），运用Python Pandas库清洗异常值并构建时间序列数据库，标注32项关键事件（如履约截止日、政策发布）对价格的影响，形成《中国碳市场历史交易规律分析备忘录》，为团队后续策略研究提供数据底座。
• 参与国家碳市场顶层设计研讨会（闭门会议），负责整理清华大学、中创碳投等机构的专家观点，重点归纳“行业覆盖范围扩展节奏”“配额有偿分配比例”等争议点，形成12期《碳市场政策动态周报》，被研究院内部列为重点参考资料。
• 协助完成某省级电网企业碳核算试点，依据《企业温室气体排放核算方法与报告指南（发电设施）》，核对燃煤机组煤质分析报告、入炉煤计量数据等2000+条原始记录，发现3处热值实测数据缺失问题，提出“使用区域煤质平均值替代+标注不确定性”的解决方案，确保核算报告通过第三方核查。
• 制作月度碳市场分析简报（含价格走势图、政策摘要、重点企业动态），采用Tableau动态图表直观呈现数据关联，简报订阅量从初期50人增长至200人（覆盖发电集团、金融机构），成为研究院对外输出专业观点的重要载体。

西北某省新能源跨区电力交易精准化策略优化与规模化落地项目

• 项目背景：西北某省作为新能源富集区，外送电量占比达35%，但因新能源出力波动大、跨区交易策略适配性不足，近三年外送电量年均偏差率超12%，交易电价较标杆价低6%-8%，严重影响企业营收与新能源消纳效率。我的核心职责是主导构建“预测-策略-执行”全链路跨区交易优化体系，解决“出力不准导致计划偏差、策略同质化引发低价竞争”的核心问题。
• 关键难题与方法：一是新能源短期出力预测误差大（原模型准确率仅82%），导致交易计划与实际出力脱节；二是跨区交易对手（华东、华南电网）的需求弹性不透明，传统“一口价”策略无法匹配市场博弈需求。我引入Python构建“气象-历史-设备状态”多维度LSTM+注意力机制预测模型，并结合电力市场仿真平台（PSSE-PSSE-Market）模拟不同报价策略下的成交概率与收益。
• 核心行动与创新：1）针对预测问题，融合卫星云图、数值天气预报与场站逆变器运行数据，将短期（1-7天）出力预测准确率提升至91%，为交易计划提供精准输入；2）针对策略同质化，运用博弈论纳什均衡模型，拆解不同区域电网的“保供优先级”“清洁能源消纳考核权重”等隐性需求，设计“阶梯式报价+弹性履约”策略——对保供压力大的华东电网报略高于标杆价的“稳定电量包”，对华南电网报含“偏差补偿条款”的灵活电量包；3）推动建立“预测-策略-实时调整”闭环机制，通过API对接交易中心的实时成交数据，动态修正次日申报计划。
• 量化成果与影响：项目落地18个月内，该省新能源跨区外送电量累计完成120亿千瓦时，较之前增长15%；平均交易电价提升8.2%，新增营收约3200万元；形成的《新能源跨区交易精准化策略操作手册》被集团推广至5个新能源富集省份，推动整体外送电价水平提升5%-7%。我个人因此获公司“年度市场创新先锋”称号。

京津冀天然气交易市场用户侧需求响应机制设计与试点实施项目

• 项目背景：京津冀天然气交易市场成立初期，用户参与度仅18%，管网峰谷差达30%，导致交易流动性不足、调峰成本高企。我的核心职责是从用户需求侧切入，设计“激励相容”的需求响应机制，提升市场活跃度与管网运行效率。
• 关键难题与方法：一是缺乏用户用气弹性数据，无法精准设计激励方案；二是传统“行政指令式”调峰导致用户抵触情绪强，需转化为市场化激励。我通过统计分析120家工业用户的月度/小时级用气数据，构建“用气刚性-价格敏感度”二维分类模型，识别出3类核心用户群体（连续生产型、间歇生产型、可中断型）。
• 核心行动与创新：1）针对不同用户设计差异化激励套餐——对连续生产型企业推出“峰段减量换补贴”（峰段减少10%用气量，获0.15元/立方米补贴），对间歇生产型企业推出“谷段增量换折扣”（谷段增加15%用气量，享0.08元/立方米优惠）；2）引入区块链技术实现需求响应量的“实时计量-不可篡改-快速结算”，解决用户对“计量准确性”与“结算时效性”的顾虑；3）先选取20家典型用户试点，根据反馈调整激励力度与规则，再推广至整个区域。
• 量化成果与影响：试点3个月后，用户参与率从18%提升至45%，交易市场日均成交量增长22%；管网峰谷差降至25.5%，年调峰成本减少约1200万元；项目形成的“用户侧需求响应市场化机制”被纳入《京津冀天然气交易市场运营规则（修订版）》，成为区域市场提升流动性的核心工具。我因此晋升为市场机制组负责人，主导后续华北区域其他省份的市场设计。

• 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。