负责能源市场（电力、天然气、碳配额）价格风险、信用风险及流动性风险的识别、量化评估与动态管控，主导设计风险对冲策略并协同交易团队落地，对接监管要求完成合规报告与压力测试，支撑机构及企业客户的能源资产风险管控需求。

• 针对2022年夏季极端高温引发的电力负荷尖峰与煤价联动上涨风险，牵头梳理火电企业「燃料成本-上网电价」传导链条，采用GARCH(1,1)模型预测动力煤月度波动率（误差率≤3%），结合电力期货合约的流动性分层特征（主力合约/次主力合约持仓量占比），设计「阶梯式套保比例」策略——负荷高峰月（7-8月）将套保比例从常规70%提升至85%，低谷月（1-2月）降至60%；同步引入「煤价-电价敏感性分析矩阵」，动态调整套保合约期限结构（优先选择3个月内交割合约）。最终帮助3家火电客户将燃料成本超支风险敞口从1.2亿元压缩至3500万元，套保策略回溯测试有效性达92%，客户年度对冲成本降低15%。
• 主导搭建天然气价格风险预警指标体系，整合「国际LNG到岸价、国内储气库库存周转率、工业用气需求增速」等6项核心变量，采用机器学习中的随机森林算法训练预测模型（准确率较传统ARIMA模型提升20%）；针对2023年春季欧洲LNG供应扰动事件，提前1个月向客户发出「天然气现货价格上行风险预警」，并推荐「买入看涨期权+卖出远期合约」的组合策略，帮助某城市燃气企业规避2000万元的现货采购成本上涨损失。
• 承接国家能源局《能源市场风险管理指引》的合规落地任务，主导完成公司年度能源交易业务压力测试——设定「煤价单日暴涨20%、天然气负荷骤降15%」等极端场景，测算机构自身的市场风险暴露（VaR值从800万元提升至2500万元），并提出「增加信用风险缓释工具（CRM）覆盖比例、优化头寸集中度管理」等4项整改建议，相关报告获监管机构书面肯定并在行业内推广。
• 协同交易团队为某新能源发电集团设计「绿电证书+碳配额」联动风险对冲方案：通过蒙特卡洛模拟预测绿电证书价格与企业碳配额缺口的 correlation（相关系数达0.78），建议将碳配额的50%用于质押融资，同时买入绿证看跌期权对冲证书价格下跌风险，最终帮助企业盘活碳资产1200万元，绿证持有成本降低22%。

协助构建新能源项目（风电、光伏）风险量化框架，聚焦弃电风险、补贴拖欠风险及设备运维成本的动态评估，为企业客户提供项目定价与投资决策支持。

• 针对新能源项目「弃电率」这一核心风险，收集全国15个省份近3年的风电/光伏弃电数据，采用Logistic回归模型识别影响弃电的关键因素（如电网消纳能力、当地电源结构），构建「区域弃电概率预测模型」（AUC值达0.89）；为某光伏电站项目提供风险评估时，预测其年弃电率将从8%降至5%，建议将项目上网电价从0.38元/度上调至0.41元/度，最终帮助客户争取到更高电价，项目IRR从7.5%提升至8.7%。
• 主导开发补贴拖欠风险量化工具，整合「项目并网时间、所属省份财政状况、可再生能源基金征收进度」等变量，采用现金流折现模型（DCF）测算补贴拖欠对企业估值的影响——某风电项目因补贴拖欠导致的估值折损率从12%修正为8%，相关工具被纳入公司新能源项目尽调标准流程。
• 协助处理某生物质发电企业的燃料价格风险：跟踪玉米、秸秆等原料的市场价格波动，采用协整分析验证「燃料价格与CPI食品分项」的长期均衡关系，设计「固定价格采购协议+期货套保」的组合方案，帮助企业将燃料成本波动范围从±15%收窄至±8%，年度燃料成本节省约600万元。

为电力、煤炭企业提供专项风险评估服务，聚焦煤价波动、电力需求超预期变化等场景，设计风险应对策略并输出咨询报告。

• 为某大型电力集团做「年度煤价风险诊断」：收集2014-2018年环渤海动力煤价格指数、电厂库存周转天数、进口煤占比等数据，采用VaR模型计算企业年度煤价波动风险值（从1.5亿元降至9000万元）；提出「增加长协煤比例至75%+买入动力煤看跌期权」的策略，帮助企业锁定年度燃料成本上限，后续跟踪显示该策略使企业煤价超支风险降低40%。
• 承接某地方政府的「能源转型风险研究」课题，聚焦「煤电退出后电力供应缺口」问题，采用情景分析法设定「新能源渗透率提升至40%/50%」两种场景，测算缺电概率（分别为12%/25%），并提出「加快储能项目建设+完善需求侧响应机制」的建议，相关成果被纳入地方政府「十四五」能源规划。
• 为某煤炭贸易企业设计「库存贬值风险对冲方案」：跟踪港口煤炭库存变化与期货价格走势，采用Delta中性策略，在库存达到100万吨时卖出动力煤期货合约对冲，最终帮助企业规避库存贬值损失约1800万元。

省级电力现货市场多主体策略优化与风险管控系统研发项目

• 2021年起某省电力现货市场进入连续结算试运行，发电侧（火电、风电、光伏）与售电侧、大工业用户面临“价格波动剧烈、策略适配性差、风险敞口难控”痛点——传统静态策略模型无法应对实时电价波动，多主体因信息不对称冲突频发。我作为负责人，统筹策略模型构建、系统开发及主体落地，目标打造“策略优化+风险预警”一体化系统。
• 核心难题有三：一是“日前-实时”双市场联动下电价预测准确率低（初始模型仅68%）；二是发电、售电、用户三方利益冲突，无协同策略框架；三是风险指标分散，缺乏统一量化评估工具。
• 针对性行动：1）引入Transformer神经网络融合气象、负荷、政策数据，将日前电价预测准确率提至89%；2）用博弈论构建“纳什均衡”框架，模拟三方报价互动找利益平衡点；3）设计“风险熵值”指标，整合价格、政策、执行偏差三维度实现实时预警。
• 项目覆盖52家发电、18家售电、30家大工业用户，用户侧策略收益率从8.5%升至12.3%，发电侧弃风弃光率降15%；风险敞口降42%，年避免损失超5000万元。成果被省能源局纳入“现货市场最佳实践”，公司市场份额从18%提至31%。

跨区域能源交易中心绿电溢价机制设计与试点落地项目

• “双碳”初期，某跨区域交易中心（覆盖华东、华中3省）面临绿电“卖不出溢价、买方积极性低”问题——新能源电站因溢价不确定不愿参与，跨国企业有需求但怕成本超支。我牵头设计“科学匹配供需”的溢价机制并试点，目标提升绿电交易活跃度。
• 关键挑战：一是不同区域绿电LCOE差异大（华东光伏0.35元/kWh、华中风电0.42元/kWh），无统一溢价基准；二是溢价与碳价联动不明确，企业难评估减排价值；三是用户接受度差异大（跨国企业愿付15%、本地企业8%）。
• 破局行动：1）构建“LCOE+区域碳价系数+传输成本”模型，以LCOE为基准乘碳价比值加传输成本，形成差异化溢价区间；2）设计“阶梯式溢价”，针对跨国/高耗能/中小企业设15%-20%上限；3）联动碳市场数据接口，实时展示绿电“碳减排量”（1MWh减0.8吨CO₂）。
• 试点3个月，绿电交易量从月均500万kWh升至3200万kWh，频次增4倍；溢价率稳在16%-19%，新能源电站额外收益超2000万元；交易中心绿电占比从8%提至22%，成为区域首选平台。成果形成《跨区域绿电溢价指南》纳入交易所标准化制度，我获公司“绿电业务突出贡献奖”。

• 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。