统筹公司电力、天然气及碳金融衍生品交易业务的全周期风险管控，主导构建适应新型电力系统的多维度风险指标体系，推动风控策略与交易创新的协同落地

• 主导修订《能源交易全面风险管理手册》，新增虚拟电厂参与辅助服务市场的偏差考核风险、绿电证书跨境交易的汇率传导风险等6项新兴风险场景，配套设计压力测试模板，将极端情景（如连续7日风光出力低于预测值80%）下的潜在损失测算精度提升至±3%以内。
• 牵头开发基于LSTM神经网络的短期电价预测模型，融合气象数据、机组检修计划及跨省区输电通道利用率等12类变量，模型对次日分时电价的预测准确率达89%，支撑交易团队将月度套保策略偏差率从7.2%压缩至3.5%，年度节省对冲成本约1600万元。
• 应对夏季极端高温导致的燃煤机组非停事件，快速联动交易、调度部门建立「现货持仓-应急调峰资源」动态匹配机制，通过提前平仓20%高杠杆火电远期合约并增配抽蓄电站辅助服务权益，避免直接经济损失2300万元，事后形成的《极端天气下能源交易应急处置指南》被纳入集团风控标准库。
• 搭建自动化风险监测平台，集成Wind、Bloomberg及交易所实时行情数据，通过Python开发风险敞口计算引擎，实现VaR（在险价值）、ES（预期损失）等核心指标分钟级更新，将每日风险复盘耗时从4小时降至1小时，风险预警响应效率提升70%。

独立负责公司电力中长期交易头寸的价格风险与基差风险管控，对接交易部门优化套保策略，同步推动风险数据标准化建设

• 针对新能源占比提升导致的「量价背离」问题，设计「中长期合约比例-现货价格波动率」动态对冲模型，通过历史回测确定最优套保比率区间（65%-85%），将季度对冲成本从营收的2.1%降至1.5%，年度减少潜在亏损约1200万元。
• 主导建立涵盖价格风险、流动性风险、交易对手信用风险的「三维风险矩阵」，引入蒙特卡洛模拟预测极端场景（如连续10日天然气价格暴涨30%）下的综合损失，推动公司将风险限额从营收的5%收紧至3.8%，当年未触发超限额事件。
• 处理某省级电网限电导致的现货偏差考核事件，通过拆解「偏差电量-辅助服务补偿-中长期合约转让」三层对冲路径，协调财务部门快速完成增值税即征即退申报，最终将单事件损失从预估的580万元压缩至120万元。
• 搭建风险数据中台，统一清洗交易台账、气象数据、机组运行日志等多源信息，制定《能源交易风险数据元规范》，使跨部门数据核对效率提升60%，为后续模型开发奠定标准化基础。

协助构建电力现货市场风险指标体系，参与日常风险监测与策略验证，支持交易团队决策

• 基于Python与Pandas开发「电力现货市场价格波动率跟踪工具」，整合广东、山西等5个试点省份的日前/实时电价数据，实现小时级波动率计算与异常值预警，将市场风险信号发现时间从T+1缩短至T+0.5，助力团队抓住3次短期套利机会。
• 参与设计燃煤机组与风电项目的「基差风险对冲方案」，通过分析历史基差（现货价-中长期合约价）的季节性特征，提出「冬季提高中长期合约占比至75%」的策略建议，经模拟回测可使季度基差损失从营收的0.8%降至0.3%。
• 编制《周度风险敞口监测报告》，创新性加入「风险热力图」可视化模块，直观展示各交易品种的风险等级（红/黄/绿），报告被纳入公司管理层决策会固定材料，推动风险意识在交易团队渗透率从65%提升至90%。
• 协助完成首次能源交易压力测试，设定「风光出力超预期下降15%」「碳价暴涨20%」等场景，测算出潜在最大损失为营收的4.2%，为公司年度风险准备金计提提供关键依据。

省级电力现货市场用户侧多主体策略优化与风险管控平台建设项目

• 2022年始，省内电力现货市场进入连续结算试运行，工商业用户、分布式光伏运营商等用户侧主体普遍面临“不会报、不敢投”的痛点——缺乏适配自身负荷特性的报价策略，且对15分钟级现货价格波动的风险抵御能力弱。我作为项目负责人，主导平台的业务需求梳理、核心算法设计及商业化落地，目标是为用户侧主体提供“策略生成-风险预警-收益回溯”的全流程工具，支撑公司切入用户侧能源市场服务赛道。
• 项目遇到三大核心挑战：一是用户侧数据分散（涵盖电网营销系统的负荷数据、用户智能终端的光伏出力数据、第三方气象API的气象预测数据），多源数据融合与特征提取难度大；二是现货市场价格信号高频且非线性，传统机器学习模型难以捕捉“价格-负荷-报价”的动态关联；三是不同用户的风险偏好差异显著（如制造业用户更看重收益稳定性，新能源运营商更倾向高收益高风险），需量化风险承受能力以匹配策略。
• 针对数据问题，我牵头设计“多源数据同步采集+边缘计算预处理”架构，用Python开发数据清洗 pipeline，整合200余万条历史数据构建用户负荷画像；针对策略优化，引入深度强化学习（DQN算法）训练报价模型，通过“状态-动作-奖励”框架模拟现货市场竞价环境，自动生成适配用户特性的动态报价策略；针对风险量化，设计“风险熵值评估模型”，结合用户历史决策偏差、现金流状况计算风险承受系数，将策略分为“保守-稳健-激进”三类。
• 项目上线后，试点12家用户（涵盖纺织厂、光伏电站、商业综合体）的平均现货市场收益提升18%，因价格波动导致的亏损降低25%；支撑公司签约3个地市级用户侧市场服务合同，带来400万元新增营收。平台形成2项软件著作权（《电力现货市场用户侧策略优化系统V1.0》《多主体能源交易风险预警系统V1.0》），相关成果发表于EI期刊《电力系统自动化》，我个人也因此晋升为部门负责人，主导公司后续用户侧能源市场拓展。

工业园区“气-电-热”联动天然气分布式能源项目交易模式设计与落地

• 当时区域天然气分布式能源（DE）项目推广受阻——多数园区用户对“自发自用+余电上网+余热供热”的多能互补模式认知模糊，且缺乏清晰的收益核算与风险分担机制。我作为项目核心成员，负责设计“气-电-热”联动的交易模式，推动DE项目从技术可行走向商业可行，目标是打造可复制的园区能源服务样板。
• 项目难点在于：一是DE项目的多能耦合特性导致成本分摊复杂（如天然气管道成本、余热管网成本如何在用户间分配）；二是天然气价格与电力现货价格的联动机制不明确，用户担心“气价上涨吞噬收益”；三是用户对“余电上网”的结算稳定性存疑，信任度低。
• 我从三方面破局：首先，基于全生命周期成本（LCC）理论，构建DE项目“按用能占比分摊固定成本+按实际消纳量分摊变动成本”的模型，明确气、电、热各环节的成本归属；其次，联动燃气公司与电网，设计“天然气基准价+电力现货价格浮动系数”的联动定价机制，将余电上网价格与天然气采购成本挂钩，对冲气价波动风险；最后，推出“收益保底+超额分成”契约——承诺用户年化收益不低于8%，超出部分按公司与用户7:3分成，降低用户风险感知。
• 项目在某装备制造园区落地后，DE项目的内部收益率（IRR）从8%提升至12%，吸引了3个同类园区签约合作，带动总投资额6亿元。我主导编制的《区域天然气分布式能源市场交易指南》，被省能源局采纳为行业参考标准，成为公司后续拓展分布式能源市场的核心方法论。此项目也让我从市场开发专员成长为能独立设计交易模式的业务骨干。

• 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。