【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电碳交易风险管理，更具体地说，本专利技术涉及基于机器学习的电碳交易风险管理方法及系统。
技术介绍
1、随着全球应对气候变化的需求日益增加，碳排放交易成为减少温室气体排放的重要手段。电碳市场通过将碳排放配额转化为交易的资产，为企业提供了灵活的碳排放控制机制。电碳市场的风险管理依赖于技术与工具的结合，旨在提升市场透明度、增强市场稳定性，并帮助企业在碳交易中实现最大效益。
2、传统的风险管理技术多采用固定的对冲策略或交易规则，缺乏针对具体市场情况的灵活调整能力，并且缺乏透明的实时数据进行风险程度的判断，这使得交易者难以准确把握市场动态。针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于机器学习的电碳交易风险管理方法及系统，通过机器学习对电碳交易风险进行判断，以解决市场中缺乏针对具体市场情况的灵活调整能力的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于机器学习的电碳交易风险管理方法，包括如下步骤：获取碳配额初始值和历史数据，对所述历史数据进行特征提取得到历史标准碳排放量，根据历史标准碳排放量基于碳配额初始值判断是否存在交易的碳配额；若存在交易的碳配额，获取若干个区域内电碳需求影响数据和减排能力影响数据；将电碳需求影响数据和减排能力影响数据基于机器学习训练出对电碳交易风险的影响程度，并构建电碳交易风险评估模型；将电碳交易风险评估模型的输入与预设的电碳交易稳定
4、在一个优选的实施方式中，所述对所述历史数据进行特征提取并得到碳配额需求值，根据碳配额需求值基于碳配额初始值判断是否存在交易的碳配额，具体的步骤如下：获取历史数据，将历史数据进行预处理和特征提取，得到影响碳排放量的介质和设备；根据所述影响碳排放量的介质和设备进行数据分析获取碳排放总量，并根据碳排放总量得到碳配额需求值；将所述碳配额需求值基于碳配额初始值进行判断；若碳配额需求值大于或等于碳配额初始值，碳配额不存在交易的量；若碳配额需求值小于碳配额初始值，存在可进行交易的碳配额量。
5、在一个优选的实施方式中，电碳需求影响数据包括电碳需求影响系数和电碳交易波动影响系数，所述电碳需求影响系数，具体的获取方法如下：获取若干个区域的初始碳配额数据和电碳需求数据；根据所述初始碳配额数据和所述电碳需求数据绘制曲线图；将初始碳配额数据作为横坐标，电碳需求数据作为纵坐标，根据所述曲线图进行数据分析得到电碳需求波动系数；获取碳配额引入数据、市场碳配额波动数据和区域碳排放因子；将碳配额引入数据、市场碳配额波动数据和区域碳排放因子基于预设的电碳消耗影响公式计算得到电碳消耗影响因子；根据电碳消耗影响因子结合电碳需求波动系数基于预设的电碳需求影响公式计算得到电碳需求影响系数。
6、在一个优选的实施方式中，所述电碳交易波动影响系数，具体的获取方法如下：获取若干个交易日的电碳价数据；根据所述若干个交易日的电碳价数据通过平均法计算得到电碳价平均值；获取电碳交易波动第一数据，所述第一数据包括总交易天数、电碳交易成交量和碳市场的平均碳价；根据电碳交易波动第一数据结合电碳价平均值基于预设的电碳交易波动影响公式计算得到电碳交易波动影响系数。
7、在一个优选的实施方式中，所述减排能力影响数据，具体的获取方法如下：获取当若干个区域的减排能力变化数据；通过所述减排能力变化数据基于回归分析得到减排能力的最大潜力系数和减排能力变化的时间跨度；通过监测若干个区域在l段时间内减排能力的效率得到减排能力变化的速度系数；根据所述减排能力变化数据结合减排能力变化的速度系数基于预设的减排能力影响公式计算得到减排能力影响数据。
8、在一个优选的实施方式中，所述将电碳需求影响数据和减排能力影响数据基于机器学习训练出对电碳交易风险的影响程度，并构建电碳交易风险评估模型，具体的步骤如下：获取历史电碳需求影响数据和历史减排能力影响数据，并对数据进行预处理；将处理后的数据划分为训练集和测试集，利用训练集并基于机器学习算法，通过历史电碳需求影响数据和历史减排能力影响数据训练出对电碳交易风险的影响程度，并基于自动调整，得到对电碳交易风险的权重系数，构建电碳交易风险评估模型；利用测试集对所述电碳交易风险评估模型进行测试以及优化，得到最终电碳交易风险评估模型，并基于所述最终电碳交易风险评估模型，生成电碳交易风险评估系数。
9、在一个优选的实施方式中，所述将电碳交易风险评估模型的输入与预设的电碳交易稳定性数据进行对比，根据对比结果将电碳交易的风险分成高、中、低三个风险程度，并根据三个风险程度做出相应的调整，具体的步骤如下：通过所述电碳交易风险评估模型的输入得到电碳交易风险评估系数；将所述电碳交易风险评估系数与预设的电碳交易稳定性数据进行对比分析，并根据对比分析结果进行判断；若电碳交易风险评估系数小于预设的电碳交易稳定性数据，为低程度电碳交易风险；若电碳交易风险评估系数等于预设的电碳交易稳定性数据，为中程度电碳交易风险；若电碳交易风险评估系数大于预设的电碳交易稳定性数据，为高程度电碳交易风险。
10、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
11、1、通过机器学习构建风险模型对电碳交易风险进行判断的技术优点在于能够高效处理海量数据、识别复杂的非线性关系、动态调整预测模型，从而提高风险预测的准确性和实时性。。
12、2.通过获取电碳需求影响数据和减排能力影响数据进行风险判断，能够全面捕捉市场供需变化和变化因素，提高风险评估的精度与灵活性。
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1.基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述对所述历史数据进行特征提取得到历史标准碳排放量，根据历史标准碳排放量基于碳配额初始值判断是否存在交易的碳配额，具体的步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，电碳需求影响数据包括电碳需求影响系数和电碳交易波动影响系数，所述电碳需求影响系数，具体的获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述电碳交易波动影响系数，具体的获取方法如下：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述减排能力影响数据，具体的获取方法如下：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述将电碳需求影响数据和减排能力影响数据基于机器学习训练出对电碳交易风险的影响程度，并构建电碳交易风险评估模型，具体的步骤如下：
7.根据权利要求1所述的基于机器学习
8.根据权利要求3所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述电碳消耗影响因子，具体的计算公式如下：
9.根据权利要求6所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述最终电碳交易风险评估模型，具体的计算方法如下：
10.一种使用如权利要求1-9中任意一项所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法的系统，其特征在于，包括碳配额判断模块、数据获取模块、模型构建模块以及风险程度划分模块，模块间存在连接：
...【技术特征摘要】
1.基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述对所述历史数据进行特征提取得到历史标准碳排放量，根据历史标准碳排放量基于碳配额初始值判断是否存在交易的碳配额，具体的步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，电碳需求影响数据包括电碳需求影响系数和电碳交易波动影响系数，所述电碳需求影响系数，具体的获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述电碳交易波动影响系数，具体的获取方法如下：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述减排能力影响数据，具体的获取方法如下：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的电碳交易风险管理方法，其特征在于，所述将电碳需求影响...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志，田大为，史柯夫，乔雄，刘晓利，李强，甘舒婷，杨劲松，汪鹏，朋兴一，姚远，
申请(专利权)人：安徽继远软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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