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一、電力數(shù)據(jù)全流程處理與價(jià)值挖掘
1. 負(fù)責(zé)電力核心數(shù)據(jù)（交易數(shù)據(jù)、負(fù)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(biāo)準(zhǔn)化，搭建并維護(hù)數(shù)據(jù)治理體系，保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(guò) Python 工具（Pandas/NumPy/Matplotlib 等）進(jìn)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(fù)荷與價(jià)格聯(lián)動(dòng)、政策對(duì)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(tuán)隊(duì)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)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(chǎng)景的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)。
二、算法與模型開發(fā)及迭代優(yōu)化
1. 聚焦電力交易與運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)并開發(fā)核心算法模型：
o 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（如 ARIMA、LSTM 等）：實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力現(xiàn)貨 / 中長(zhǎng)期交易價(jià)格預(yù)測(cè)、交易量趨勢(shì)預(yù)測(cè)；
o 運(yùn)籌優(yōu)化模型（如混合整數(shù)規(guī)劃、隨機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)模型（如分類、回歸、聚類模型）：用于交易風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別（價(jià)格波動(dòng)、違約風(fēng)險(xiǎn)等）、用戶用電行為畫像構(gòu)建。
2. 結(jié)合量化交易經(jīng)驗(yàn)（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(jī)制，提升模型預(yù)測(cè)精度與決策有效性。
3. 基于 PyTorch 等框架完成模型訓(xùn)練、測(cè)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(chǎng)動(dòng)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(zhǎng)期、輔助服務(wù)等），基于算法模型輸出為交易團(tuán)隊(duì)提供策略建議（如報(bào)價(jià)策略、持倉(cāng)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖方案等）。
2. 協(xié)同交易團(tuán)隊(duì)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(bào)價(jià)測(cè)算工具、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
四、政策動(dòng)態(tài)適配與算法邏輯調(diào)整
1. 跟蹤國(guó)內(nèi)外電力市場(chǎng)政策（如電價(jià)機(jī)制、交易規(guī)則、監(jiān)管要求等），開展政策解讀與影響評(píng)估，識(shí)別政策變化對(duì)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(biāo)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(shí)捕捉政策紅利機(jī)會(huì)。
3. 輸出政策 - 算法適配分析報(bào)告，為公司交易策略調(diào)整及長(zhǎng)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(chǎng)部等業(yè)務(wù)部門緊密協(xié)作，明確需求邊界，推動(dòng)算法模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度融合，保障項(xiàng)目落地進(jìn)度。
2. 撰寫算法設(shè)計(jì)文檔、模型說(shuō)明文檔、操作手冊(cè)等技術(shù)資料，沉淀算法開發(fā)與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，形成標(biāo)準(zhǔn)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(chǎng)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(diǎn)，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力升級(jí)。