负责公司电力现货交易、碳资产运营及跨区域输配电业务的全面风险管控，通过量化模型设计与动态策略优化，保障能源采购成本可控、碳资产价值稳定及输配电价政策风险可对冲。

• 主导设计电力现货市场风险对冲策略，针对广东、山西双区域月度集中竞价交易，基于Python构建含天气预测（TMY数据）、机组检修计划的动态套保模型，设定±20%价格偏离阈值触发对冲指令，2023年Q4至2024年Q3累计对冲电量12亿kWh，将现货市场亏损率从8.7%压降至3.1%，获集团年度风控创新奖。
• 应对全国碳市场第二个履约周期碳价波动（区间48-80元/吨），引入蒙特卡洛模拟预测价格路径，结合公司300万吨可结转配额与CCER抵消需求，优化配额持仓结构——高位减持15%冗余配额、低位增持CCER对冲，较原静态持有策略节省履约成本420万元，相关方法论被纳入集团碳资产管理SOP。
• 处理跨省输电价格政策调整风险（如滇黔联络线输电价下调0.02元/kWh），建立含输配电价传导系数、区域用电需求弹性的敏感性分析框架，调整云南水电外送比例（从65%降至52%）并增加省内消纳，避免因价差收窄导致的年度利润损失约1800万元。
• 搭建能源金融衍生品风险监控体系，整合电力期货持仓、互换合约敞口及信用衍生工具数据，设置VaR（95%置信水平）日度预警阈值，2024年成功识别3次极端行情下的潜在穿仓风险，通过动态调仓将衍生品端最大单日损失控制在50万元以内。

聚焦电力、天然气及碳市场的价格风险与流动性风险研究，为交易商提供实时风险监测工具与策略建议，支撑平台客户交易合规性与稳健性。

• 开发电力市场实时风险监测系统，通过SQL抽取EEX、NCEI等数据源的市场价格、负荷预测等12类指标，结合Tableau搭建可视化看板，实现价格波动率、持仓集中度等6项风险指标分钟级更新，将客户风险预警响应时间从4小时缩短至15分钟，平台客户交易投诉率下降62%。
• 设计覆盖电力现货、中长期合约及辅助服务市场的综合风险指标体系，引入ES（预期损失）替代传统VaR，纳入极端天气（如寒潮、台风）情景下的压力测试，帮助20家重点客户将年度风险损失率从4.5%优化至2.1%，相关成果发表于《中国电力企业管理》。
• 参与制定交易中心会员风险限额标准，基于历史回测（2016-2021年电力市场数据）调整持仓限额参数——将单一客户月度集中竞价持仓上限从5%调至3.5%，极端行情下强制平仓触发条件从±15%调整为±12%，当年市场异常波动引发的强制平仓事件减少40%。
• 为新能源发电企业客户提供定制化风险培训，围绕“中长期合约与现货的对冲比例”“碳价联动下的综合收益测算”等主题开展8场工作坊，客户套保工具使用率从37%提升至68%，其中某风电客户应用培训策略后年度利润波动幅度收窄29%。

跟踪能源市场政策与价格形成机制，为发电企业、售电公司提供市场风险研究报告，支撑其交易策略与风控体系建设。

• 完成《2018-2020年广东电力现货市场风险评估》专项报告，通过均衡定价模型分析现货价格形成机制，识别“尖峰时段供给弹性不足”“跨省支援响应延迟”两大核心风险点，提出“增加旋转备用容量采购”“优化日前报价曲线斜率”等6条风控建议，被某大型售电公司采纳后，其在广东市场的年度亏损额减少1200万元。
• 参与电力期货产品设计研究，运用GARCH模型测算电价波动率，结合交割区域（华东、华南）的电力流特征，提出“设置区域升贴水标准”“限制非电企业持仓比例”等规则优化建议，相关成果被纳入交易所期货合约草案讨论稿。
• 协助15家中小发电企业开展风险压力测试，模拟“煤价上涨20%+利用小时数下降10%”“新能源渗透率超35%导致电价下行”等极端场景，输出《中小电厂抗风险能力评估报告》，客户根据报告调整燃料采购策略（长协煤比例从45%提至60%），平均燃料成本波动幅度降低18%。
• 搭建区域电力供需数据库，整合GDP增速、工业用电占比、新能源装机进度等23项指标，开发线性回归预测模型，对江苏、浙江2019年电力缺口预测准确率达91%，为客户提前锁定跨省购电合约提供数据支撑，锁定价较现货均价低0.03元/kWh，节省成本超5000万元。

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”。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。