一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法与流程

本发明涉及碳排放领域，尤其涉及一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法。

背景技术：

1、近年来，随着全球气候变化问题的日益严重，控制和减少碳排放已经成为国际社会的共同目标。在此背景下，碳排放权交易作为一种市场化的环保手段，正在全球范围内得到广泛的推广和应用。该方法通过对碳排放量的限制和交易，为碳排放量的减少提供了经济激励。火电企业作为重要的碳排放源，其碳排放权交易对碳排放的控制具有重要的影响。在现有的碳排放权交易市场中，碳排放权的价格波动较大，受到碳排放总量、政策法规、市场需求等诸多因素的影响。这种价格机制的不确定性和波动性，导致火电企业在参与碳排放权交易时面临很大的风险，不利于碳排放权交易效果的实现。

2、目前关于火电碳价格动态模型的学术论文较少。当前，碳排放权价格预测模型大多基于经济学的宏观数据，如gdp、能源消耗等，但是忽视了碳排放权交易本身的微观信息，如火电企业的碳排放量、碳排放效率等。这使得这些模型在预测碳排放权价格时存在较大的误差。虽然存在一些基于机器学习方法的碳排放权价格预测模型，但这些模型主要是基于历史数据进行预测，而历史数据并不能完全反映未来可能发生的各种情况，特别是在碳排放权交易市场这种高度动态、复杂的环境中,因此现有模型对于未来的价格趋势预测可能会存在一定的局限性。

3、在实际应用中，火电企业在参与碳排放权交易时，通常需要预测碳排放权的价格，以便于制定出更有效的交易策略。然而，由于现有的价格预测模型存在上述的问题，使得火电企业在使用这些模型进行价格预测时，往往会面临较大的误差，这无疑增加了其参与碳排放权交易的风险。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，所述建立方法包括：

3、收集宏观经济数据和火电企业的微观信息；

4、对收集到的数据进行清洗和预处理，获得预处理数据；

5、构建预测模型；

6、使用历史数据训练所述预测模型，获得训练模型；

7、根据所述训练模型预测未来价格趋势；

8、更新所述训练模型。

9、可选的，所述收集宏观经济数据和火电企业的微观信息具体包括：gdp、能源消耗、火电企业的碳排放量和碳排放效率。

10、可选的，所述对收集到的数据进行清洗和预处理具体包括：去除异常值、填补缺失值、进行数据转换。

11、可选的，所述构建预测模型具体包括：

12、构建了一种融合了机器学习算法和经济学理论的预测模型。

13、可选的，所述机器学习算法根据实际数据和预测任务进行选择，所述机器学习算法具体包括决策树、随机森林、神经网络。

14、可选的，所述使用历史数据训练所述预测模型，获得训练模型具体包括：使用历史数据来训练模型，通过优化模型参数，使模型能够更好地拟合历史数据。

15、可选的，所述根据所述训练模型预测未来价格趋势具体包括：

16、利用训练好的模型，结合当前和预计的宏观经济数据以及火电企业的微观信息，来预测未来的碳排放权价格趋势。

17、可选的，所述更新所述训练模型具体包括：设定了定期更新训练模型的机制，训练模型根据新数据的获取而进行优化。

18、本发明提供的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，所述建立方法包括：收集宏观经济数据和火电企业的微观信息；对收集到的数据进行清洗和预处理，获得预处理数据；构建预测模型；使用历史数据训练所述预测模型，获得训练模型；根据所述训练模型预测未来价格趋势；更新所述训练模型。本发明的预测误差比线性模型的预测误差平均降低了30％，提高了预测的准确性。

19、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

技术特征：

1.一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述包括：

2.根据权利要求1所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述收集宏观经济数据和火电企业的微观信息具体包括：gdp、能源消耗、火电企业的碳排放量和碳排放效率。

3.根据权利要求1所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述对收集到的数据进行清洗和预处理具体包括：去除异常值、填补缺失值、进行数据转换。

4.根据权利要求1所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述构建预测模型具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述机器学习算法根据实际数据和预测任务进行选择，所述机器学习算法具体包括决策树、随机森林、神经网络。

6.根据权利要求1所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述使用历史数据训练所述预测模型，获得训练模型具体包括：使用历史数据来训练模型，通过优化模型参数，使模型能够更好地拟合历史数据。

7.根据权利要求1所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述根据所述训练模型预测未来价格趋势具体包括：

8.根据权利要求1所述的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，其特征在于，所述更新所述训练模型具体包括：设定了定期更新训练模型的机制，训练模型根据新数据的获取而进行优化。

技术总结
本发明提供的一种碳排放权交易市场的价格动态模型建立方法，所述建立方法包括：收集宏观经济数据和火电企业的微观信息；对收集到的数据进行清洗和预处理，获得预处理数据；构建预测模型；使用历史数据训练所述预测模型，获得训练模型；根据所述训练模型预测未来价格趋势；更新所述训练模型。本发明的预测误差比线性模型的预测误差平均降低了30％，提高了预测的准确性。

技术研发人员：马勇,黄涛,任寒,张洪军,王肖嵬
受保护的技术使用者：华能山东发电有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1