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一、電力數(shù)據(jù)全流程處理與價值挖掘
1. 負責電力核心數(shù)據(jù)（交易數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、發(fā)電側(cè)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、政策文本數(shù)據(jù)等）的采集、清洗、整合與標準化，搭建并維護數(shù)據(jù)治理體系，保障數(shù)據(jù)準確性與可用性。
2. 基于業(yè)務(wù)需求開展深度數(shù)據(jù)分析，通過 Python 工具（Pandas/NumPy/Matplotlib 等）進行數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)律（如負荷與價格聯(lián)動、政策對交易行為的影響等），為決策提供數(shù)據(jù)支撐。
3. 協(xié)同 IT 團隊優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲與計算架構(gòu)，提升大規(guī)模電力數(shù)據(jù)的處理效率，構(gòu)建適配交易場景的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫。
二、算法與模型開發(fā)及迭代優(yōu)化
1. 聚焦電力交易與運營場景，設(shè)計并開發(fā)核心算法模型：
o 時間序列預(yù)測模型（如 ARIMA、LSTM 等）：實現(xiàn)負荷預(yù)測、電力現(xiàn)貨 / 中長期交易價格預(yù)測、交易量趨勢預(yù)測；
o 運籌優(yōu)化模型（如混合整數(shù)規(guī)劃、隨機優(yōu)化等）：支撐電力資源配置、調(diào)度優(yōu)化、交易組合策略制定；
o 機器學(xué)習模型（如分類、回歸、聚類模型）：用于交易風險識別（價格波動、違約風險等）、用戶用電行為畫像構(gòu)建。
2. 結(jié)合量化交易經(jīng)驗（如有），將量化策略邏輯融入算法模型，優(yōu)化模型參數(shù)與迭代機制，提升模型預(yù)測精度與決策有效性。
3. 基于 PyTorch 等框架完成模型訓(xùn)練、測試與部署，搭建模型效果監(jiān)控體系，定期復(fù)盤并迭代優(yōu)化，適配市場動態(tài)變化。
三、電力交易策略技術(shù)支撐與落地
1. 深度參與售電公司交易業(yè)務(wù)（現(xiàn)貨、中長期、輔助服務(wù)等），基于算法模型輸出為交易團隊提供策略建議（如報價策略、持倉優(yōu)化、風險對沖方案等）。
2. 協(xié)同交易團隊將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為算法邏輯，開發(fā)交易策略輔助工具（如報價測算工具、風險評估儀表盤等），提升交易決策的智能化與效率。
3. 跟蹤交易執(zhí)行效果，分析策略落地偏差原因，結(jié)合數(shù)據(jù)反饋調(diào)整算法模型與策略邏輯，助力提升交易收益、降低運營風險。
四、政策動態(tài)適配與算法邏輯調(diào)整
1. 跟蹤國內(nèi)外電力市場政策（如電價機制、交易規(guī)則、監(jiān)管要求等），開展政策解讀與影響評估，識別政策變化對交易策略、算法模型的潛在影響。
2. 基于政策導(dǎo)向調(diào)整算法模型參數(shù)（如政策約束下的優(yōu)化目標權(quán)重）、優(yōu)化交易策略邏輯，確保算法輸出符合政策合規(guī)要求，同時捕捉政策紅利機會。
3. 輸出政策 - 算法適配分析報告，為公司交易策略調(diào)整及長期業(yè)務(wù)規(guī)劃提供技術(shù)支持。
五、跨部門協(xié)作與技術(shù)沉淀
1. 與交易部、調(diào)度部、市場部等業(yè)務(wù)部門緊密協(xié)作，明確需求邊界，推動算法模型與業(yè)務(wù)場景的深度融合，保障項目落地進度。
2. 撰寫算法設(shè)計文檔、模型說明文檔、操作手冊等技術(shù)資料，沉淀算法開發(fā)與應(yīng)用經(jīng)驗，形成標準化工作流程。
3. 關(guān)注電力算法、量化交易領(lǐng)域前沿技術(shù)（如 AI 大模型在電力場景的應(yīng)用、新型優(yōu)化算法等），開展技術(shù)調(diào)研與小范圍試點，推動團隊技術(shù)能力升級。