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深耕人工智能与能源市场交叉领域，拥有多年算法研发与项目落地实战经验，核心聚焦电力现货价格预测方向。主导完成多个电力市场智能预测系统搭建项目，针对行业痛点 —— 极端价格尖峰难以捕捉的问题，创新性融合 LSTM 时序建模能力与 LightGBM 的非线性拟合优势，构建多特征融合的混合预测模型，有效提升极端价格场景下的预测精度超 30%。
熟练运用 Python 生态工具链，精通 PyTorch 框架进行模型迭代优化，掌握 Linux 环境下的模型部署与 Git 版本控制流程，能够独立完成从数据清洗、特征工程、模型训练到线上部署的全流程工作。主导的预测模型已成功应用于实际交易策略优化，为业务端提供精准的价格决策依据，实现了模型价值的商业化落地。始终秉持技术赋能业务的理念，持续探索 AI 算法在能源市场的深度应用场景。
深耕人工智能算法研发与电力现货市场交叉领域，具备扎实的技术功底与丰富的项目落地经验。精通 Python 开发，熟练运用 PyTorch、LightGBM 等框架构建预测模型，擅长基于 LSTM 的时序数据建模与集成学习策略优化。
主导省级电力现货价格预测核心项目，针对极端价格尖峰捕捉难的行业痛点，创新融合多源异构特征（气象、负荷、电网阻塞信号），采用 SMOTE 算法解决样本不均衡问题，将极端价格预测误差降低 42%，尖峰识别提前量提升至 3 小时。独立完成从数据清洗、特征工程到 Linux 环境部署、Git 版本管控的全流程工作，模型上线后稳定运行超 18 个月，助力业务端单季度降低购电成本超 800 万元，实现算法技术与能源交易场景的深度赋能。
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