一种碳交易方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及碳交易技术领域，尤其涉及一种碳交易方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

2.碳交易是温室气体排放权交易的统称，是为促进全球减少温室气体排放，采用市场机制建立的以《联合国气候变化框架公约》作为依据的温室气体排放权(减排量)交易。如何实现对建筑参与碳交易的有效决策，是目前碳交易领域值得关注的问题。
3.传统的碳交易方法是将碳交易对象(如建筑)纳入到政府碳排放配额管理，基于清算时第三方核查机构的碳核查结果(通常是一年清算一次)，根据碳排放额的结余或差额，进行一次性卖出或者买入，交易频率较低。同时，传统的碳交易方法中，碳价动态变化是由于碳交易市场的激励政策导致的，无法体现碳交易对象碳排放量的客观动态变化，无法满足碳交易的灵活性，使得碳交易市场管理水平受限，影响碳交易市场的发展。

技术实现要素：

4.本发明提供了一种碳交易方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高碳交易主体的碳交易决策和操作能力，从而提高碳交易的频率和灵活性，有助于促进碳交易市场的发展。
5.根据本发明的一方面，提供了一种碳交易方法，所述方法包括：
6.确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，所述碳交易对象为包含碳排放设备的实体；
7.根据所述碳交易对象的年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述年度碳配额的清算结果；其中，所述清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；
8.根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；
9.根据所述目标碳交易数量、所述目标碳交易价格和所述清算结果进行碳交易。
10.根据本发明的另一方面，提供了一种碳交易装置，包括：
11.年度碳排放预测量确定模块，用于确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，所述碳交易对象为包含碳排放设备的实体；
12.年度碳配额清算结果确定模块，用于根据所述碳交易对象的年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述年度碳配额的清算结果；其中，所述清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；
13.目标碳交易参数确定模块，用于根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；
14.碳交易模块，用于根据所述目标碳交易数量、所述目标碳交易价格和所述清算结果进行碳交易。
15.根据本发明的另一方面，提供了一种碳交易电子设备，所述电子设备包括：
16.至少一个处理器；以及
17.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
18.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的碳交易方法。
19.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的碳交易方法。
20.本发明实施例的技术方案，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，碳交易对象为包含碳排放设备的实体；根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量，确定年度碳配额的清算结果；其中，清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；根据年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；根据目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果进行碳交易。本技术方案，能够提高碳交易主体的碳交易决策和操作能力，从而提高碳交易的频率和灵活性，有助于促进碳交易市场的发展。
21.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1是根据本发明实施例一提供的一种碳交易方法的流程图；
24.图2是根据本发明实施例一提供的一种优选的碳交易方法的流程图；
25.图3是根据本发明实施例二提供的一种碳交易装置的结构示意图；
26.图4是实现本发明实施例的一种碳交易方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
28.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第
二”“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
29.实施例一
30.图1为本发明实施例一提供的一种碳交易方法的流程图，本实施例可适用于对碳交易对象进行实时碳交易的情况，该方法可以由碳交易装置来执行，该碳交易装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该碳交易装置可配置于具有数据处理能力的电子设备中。如图1所示，该方法包括：
31.s110，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，碳交易对象为包含碳排放设备的实体。
32.其中，碳交易对象可以是指等待进行碳交易的实体对象。示例性的，碳交易对象可以是一栋建筑，例如商场、医院或者办公大楼等。具体的，碳交易对象为包含碳排放设备的实体。其中，碳排放设备可以是指需要进行碳排放的设备。例如，碳排放设备可以是供暖空调、照明装置以及生活热水系统等。年度碳排放预测量可以是指对碳交易对象的全年碳排放量的预测值。本实施例中，可以按照实际需求设定不同的预测周期，从而基于预测周期对碳交易对象的年度碳排放预测量进行定期更新。例如，可以将预测周期设置为15分钟或者24小时，即每15分钟或每天对年度碳排放预测量进行一次更新，以实现对年度碳排放预测量的动态更新。
33.需要说明的是，本实施例中对碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量的确定方式不做任何限定，可以根据实际需求设定。示例性的，可以采用回归分析、相关分析或者机器学习模型(如卷积神经网络)的方式，根据碳交易对象的历史年度碳排放量和当前时刻碳排放量，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量。
34.在本实施例中，可选的，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量，包括：将碳交易对象的当前碳交易数据和历史碳交易数据输入预先建立的年度碳排放量预测模型中，根据年度碳排放量预测模型的输出结果确定年度碳排放预测量；其中，年度碳排放量预测模型是根据已有碳交易数据建立的机器学习模型。
35.其中，当前碳交易数据可以是指与碳交易对象在当前时刻的碳交易相关联的数据。例如，当前碳交易数据可以包括碳交易对象的当前碳排放量数据及其影响因素数据。其中，影响因素可以包括天气、人流量和温度等。通过环境传感器、客流传感器等物联网装置可以获取影响因素数据。当前碳排放量可以通过如下公式计算：
[0036][0037]
其中，为碳交易对象在t时刻的碳排放量，为碳交易对象中第i 类能源在t时刻的消耗量，为碳交易对象中第i类能源在t时刻的碳排放因子，为碳交易对象中第j类系统的第i类能源在t时刻的消耗量，为碳交易对象中第j类系统在t时刻由可
再生能源系统提供的第i类能源的消耗量。其中，碳交易对象消耗的能源类型可以包括电力、燃气、市政热力等；碳交易对象的用能系统类型可以包括供暖空调、照明、生活热水系统等。示例性的，通过智能电表可以获得碳交易对象的实时用电数据，包括碳交易对象的总用电量以及碳交易对象中各主要用能设备及系统 (如空调、照明和通风等)的用电量；通过燃气表和水表可以分别获取碳交易对象的实时用燃气和用水数据；通过电网等公开信息可以获取各类能源的实时碳排放因子数值。
[0038]
本实施例中，历史碳交易数据可以包括碳交易对象的历史碳排放量数据及其影响因素数据，可以作为年度碳排放量预测模型的训练数据。其中，历史碳排放量与当前碳排放量的确定方式类似，因而此处不再赘述。年度碳排放量预测模型可以是指用于对碳交易对象的年度碳排放量进行预测的网络模型。其中，年度碳排放量预测模型是根据已有碳交易数据建立的机器学习模型。已有碳交易数据可以是指已经发生碳交易的相关交易数据，并不限于一个碳交易对象。具体的，基于机器学习算法(例如logistic回归、支持向量基等)进行监督学习训练，可以得到年度碳排放量预测模型，该模型可以根据碳交易对象的碳交易数据和历史碳交易数据，对年度碳排放量进行动态预测，即可确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量。
[0039]
本实施例中，可以通过预先建立的年度碳排放量预测模型，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量，以实现对年度碳排放量的动态预测。具体的，将碳交易对象的当前碳交易数据和历史碳交易数据输入年度碳排放量预测模型中，该模型的输出结果即为年度碳排放预测量。需要说明的是，年度碳排放量预测模型可以根据仅碳交易对象几个月的碳交易数据预测出全年的碳交易量，例如根据1-8月的碳交易数据可以预测出同年1-12月(即全年)的碳交易量。
[0040]
本方案通过这样的设置，通过年度碳排放量预测模型确定碳交易对象的年度碳排放预测量，能够快速且准确地实现预测。
[0041]
s120，根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量，确定年度碳配额的清算结果；其中，清算结果为碳配额结余或碳配额短缺。
[0042]
其中，年度碳配额可以是指政府为碳交易对象发放的全年碳排放量总额。清算结果可以是指根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量确定的碳配额余缺情况。具体的，清算结果为碳配额结余或碳配额短缺。其中，碳配额结余表明，与当前时刻的年度碳排放预测量相比，年度碳配额有剩余，可以支撑碳交易对象的年度碳排放量需求；碳配额短缺表明，与当前时刻的年度碳排放预测量相比，年度碳配额不足，无法支撑碳交易对象的年度碳排放量需求。
[0043]
本实施例中，可以直接根据年度碳配额和年度碳排放预测量的大小关系确定年度碳配额的清算结果。可选的，根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的年度碳配额的清算结果，包括：若年度碳配额大于或等于年度碳排放预测量，确定清算结果为碳配额结余；若年度碳配额小于年度碳排放预测量，确定清算结果为碳配额短缺。本方案通过这样的设置，可以快速、准确地确定出年度碳配额的清算结果。
[0044]
示例性的，还可以根据年度碳配额与年度碳排放预测量的差值的正负确定年度碳配额的清算结果。具体的，计算年度碳配额与年度碳排放预测量的差值，若该差值为非负数(正数和0)，表明年度碳配额高于或等于年度碳排放预测量，此时则可以判定清算结果为碳
配额结余；若该差值为负数，表明年度碳配额低于年度碳排放预测量，此时则可以判定清算结果为碳配额短缺。
[0045]
s130，根据年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度。
[0046]
其中，目标碳交易数量可以是指预期的碳交易数量。目标碳交易价格可以是指预期的碳交易价格。其中，目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积可以用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度。具体的，目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积，可以使碳交易在理论上实现盈利最大或者亏损最小。
[0047]
本实施例中，可以根据预先建立的碳交易模型或者目标函数，确定目标碳交易数量和目标碳交易价格。其中，碳交易模型可以是指根据以往的碳交易情况通过监督训练得到的机器学习模型；目标函数可以包括以碳交易数量和碳交易价格为变量的目标收益函数或目标成本函数。其中，目标收益函数可以用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈利程度；目标成本函数可以用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易亏损程度。
[0048]
在本实施例中，可选的，根据年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格，包括：若年度碳配额大于或等于年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标收益函数；其中，目标收益函数用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈利程度；根据年度碳配额和年度碳排放预测量对目标收益函数的待求解参数进行求解，得到目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，待求解参数包括碳交易数量和碳交易价格。
[0049]
本实施例中，若年度碳配额大于或等于年度碳排放预测量，表明年度碳配额结余，此时可以通过碳交易市场出售年度碳配额，以期许达到最大收益。示例性的，可以预先建立如下目标收益函数：
[0050]
maximize(x
t
×
p
t
)，且
[0051]
其中，maximize表示求最大值，x
t
为碳交易数量，p
t
为碳交易价格，为t时刻之前碳交易对象的历史碳交易数量之和，cm为年度碳配额，为t时刻的年度碳排放预测量，(p
min
，p
max
)为碳交易参考价格，p
min
为碳交易参考价格的最小值，p
max
为碳交易参考价格的最大值。其中，碳交易参考价格可以是政府市场指导价或者历史交易价格。
[0052]
本实施例中，通过对目标收益函数进行迭代求解，确定出目标收益函数取最大值时所对应的碳交易数量和碳交易价格，即为目标碳交易数量和目标碳交易价格。此时，目标碳交易数量和目标碳交易价格的组合可使得当前时刻碳交易在理论上达到最大收益。
[0053]
本方案通过这样的设置，可以通过目标收益函数简单、快速地确定出目标碳交易数量和目标碳交易价格，以使得当前时刻碳交易在理论上达到最大收益。
[0054]
在本实施例中，可选的，根据年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格，包括：若年度碳配额小于年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标成本函数；其中，目标成本函数用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易亏损程度；根据年度碳配额和年度碳排放预测量对目标成本函数的待求解参数进行求解，得到目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，待求解参数包括碳交易数量和碳交易价格。
[0055]
本实施例中，若年度碳配额小于年度碳排放预测量，表明年度碳配额亏损，此时可以通过碳交易市场购买年度碳配额，以期许用最小的支出满足碳配额考核要求。示例性的，可以预先建立如下目标成本函数：
[0056]
minmize(x
t
×
p
t
)，且
[0057]
其中，minmize表示求最小值。本实施例中，通过对目标成本函数进行迭代求解，确定出目标成本函数取最小值时所对应的碳交易数量和碳交易价格，即为目标碳交易数量和目标碳交易价格。此时，目标碳交易数量和目标碳交易价格的组合可使得当前时刻碳交易在理论上达到最小支出。
[0058]
本方案通过这样的设置，可以通过目标成本函数简单、快速地确定出目标碳交易数量和目标碳交易价格，以使得当前时刻碳交易在理论上达到最小支出。
[0059]
s140，根据目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果进行碳交易。
[0060]
本实施例中，在确定目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果后，可以进一步根据上述结果进行碳交易。需要说明的是，在同一时刻对同一个碳交易对象进行碳交易时，只能出售或者购买年度碳配额。
[0061]
在本实施例中，可选的，根据目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果进行碳交易，包括：若清算结果为碳配额结余，且当前碳价大于目标碳交易价格，出售目标碳交易数量的年度碳配额；若清算结果为碳配额短缺，且当前碳价小于目标碳交易价格，购买目标碳交易数量的年度碳配额。
[0062]
其中，当前碳价可以是指当前时刻的市场碳交易价格。需要说明的是，当前碳价并不是固定不变的，而是依据某种价格变化规律实时发生波动；目标碳交易价格是根据目标函数计算得到的理论最优碳交易价格，可能与当前碳价实际并不相符。因此，在清算结果的基础上，需要综合考虑当前碳价和目标碳交易价格这两种因素进行碳交易。
[0063]
本实施例中，若清算结果为碳配额结余，且当前碳价大于目标碳交易价格，出售目标碳交易数量的年度碳配额，以获得实际最大收益；若清算结果为碳配额短缺，且当前碳价小于目标碳交易价格，购买目标碳交易数量的年度碳配额，以支出实际最低成本。除上述两种情况外，其余情况均不进行碳交易。
[0064]
本方案通过这样的设置，可以根据目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果，以最优的方式进行碳交易，使得碳交易达到实际最大收益或者支出最小成本。
[0065]
本发明实施例的技术方案，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，碳交易对象为包含碳排放设备的实体；根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量，确定年度碳配额的清算结果；其中，清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；根据年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；根据目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果进行碳交易。本技术方案，能够提高碳交易主体的碳交易决策和操作能力，从而提高碳交易的频率和灵活性，有助于促进碳交易市场的发展。
[0066]
图2为本发明实施例一提供的一种优选的碳交易方法的流程图。如图 2所示，该方法可包括如下步骤：
[0067]
a、确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，碳交易对象为包含碳
排放设备的实体；
[0068]
b、根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量，确定年度碳配额的清算结果；其中，清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；
[0069]
c、确定碳交易对象的目标函数；其中，目标函数包括目标收益函数或目标成本函数；
[0070]
d、对目标函数进行迭代求解，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；
[0071]
e1、若清算结果为碳配额结余，且当前碳价大于目标碳交易价格，出售目标碳交易数量的年度碳配额；
[0072]
e2、若清算结果为碳配额短缺，且当前碳价小于目标碳交易价格，购买目标碳交易数量的年度碳配额；
[0073]
e3、除e1和e2两种情况，其他情况不进行碳交易。
[0074]
需要说明的是，e1-e3是三种并列情况，在实际进行碳交易时，只能根据实际情况选择其中一种方式进行交易。
[0075]
实施例二
[0076]
图3为本发明实施例二提供的一种碳交易装置的结构示意图，该装置可执行本发明任意实施例所提供的碳交易方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该装置包括：
[0077]
年度碳排放预测量确定模块310，用于确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，所述碳交易对象为包含碳排放设备的实体；
[0078]
年度碳配额清算结果确定模块320，用于根据所述碳交易对象的年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述年度碳配额的清算结果；其中，所述清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；
[0079]
目标碳交易参数确定模块330，用于根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；
[0080]
碳交易模块340，用于根据所述目标碳交易数量、所述目标碳交易价格和所述清算结果进行碳交易。
[0081]
可选的，所述年度碳排放预测量确定模块310，具体用于：
[0082]
将碳交易对象的当前碳交易数据和历史碳交易数据输入预先建立的年度碳排放量预测模型中，根据所述年度碳排放量预测模型的输出结果确定年度碳排放预测量；其中，所述年度碳排放量预测模型是根据已有碳交易数据建立的机器学习模型。
[0083]
可选的，所述年度碳配额清算结果确定模块320，具体用于：
[0084]
若年度碳配额大于或等于所述年度碳排放预测量，确定清算结果为碳配额结余；
[0085]
若年度碳配额小于所述年度碳排放预测量，确定清算结果为碳配额短缺。
[0086]
可选的，所述目标碳交易参数确定模块330，用于：
[0087]
若所述年度碳配额大于或等于所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标收益函数；其中，所述目标收益函数用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈利程度；
[0088]
根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量对所述目标收益函数的待求解参数进行求解，得到目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述待求解参数包括碳交易数量和碳交易价格。
[0089]
可选的，所述目标碳交易参数确定模块330，还用于：
[0090]
若所述年度碳配额小于所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标成本函数；其中，所述目标成本函数用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易亏损程度；
[0091]
根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量对所述目标成本函数的待求解参数进行求解，得到目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述待求解参数包括碳交易数量和碳交易价格。
[0092]
可选的，所述碳交易模块340，具体用于：
[0093]
若所述清算结果为碳配额结余，且当前碳价大于所述目标碳交易价格，出售所述目标碳交易数量的年度碳配额；
[0094]
若所述清算结果为碳配额短缺，且当前碳价小于所述目标碳交易价格，购买所述目标碳交易数量的年度碳配额。
[0095]
本发明实施例所提供的一种碳交易装置可执行本发明任意实施例所提供的一种碳交易方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0096]
实施例三
[0097]
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等) 和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
[0098]
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器 (ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线14。
[0099]
电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0100]
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元 (gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如碳交易方法。
[0101]
在一些实施例中，碳交易方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机
可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的碳交易方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行碳交易方法。
[0102]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/ 或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0103]
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0104]
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0105]
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0106]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
[0107]
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
[0108]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0109]
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：

1.一种碳交易方法，其特征在于，所述方法包括：确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，所述碳交易对象为包含碳排放设备的实体；根据所述碳交易对象的年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述年度碳配额的清算结果；其中，所述清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；根据所述目标碳交易数量、所述目标碳交易价格和所述清算结果进行碳交易。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量，包括：将碳交易对象的当前碳交易数据和历史碳交易数据输入预先建立的年度碳排放量预测模型中，根据所述年度碳排放量预测模型的输出结果确定年度碳排放预测量；其中，所述年度碳排放量预测模型是根据已有碳交易数据建立的机器学习模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述碳交易对象的年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的年度碳配额的清算结果，包括：若年度碳配额大于或等于所述年度碳排放预测量，确定清算结果为碳配额结余；若年度碳配额小于所述年度碳排放预测量，确定清算结果为碳配额短缺。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格，包括：若所述年度碳配额大于或等于所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标收益函数；其中，所述目标收益函数用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈利程度；根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量对所述目标收益函数的待求解参数进行求解，得到目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述待求解参数包括碳交易数量和碳交易价格。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格，包括：若所述年度碳配额小于所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标成本函数；其中，所述目标成本函数用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易亏损程度；根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量对所述目标成本函数的待求解参数进行求解，得到目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述待求解参数包括碳交易数量和碳交易价格。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标碳交易数量、所述目标碳交易价格和所述清算结果进行碳交易，包括：若所述清算结果为碳配额结余，且当前碳价大于所述目标碳交易价格，出售所述目标碳交易数量的年度碳配额；若所述清算结果为碳配额短缺，且当前碳价小于所述目标碳交易价格，购买所述目标碳交易数量的年度碳配额。7.一种碳交易装置，其特征在于，所述装置包括：
年度碳排放预测量确定模块，用于确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；其中，所述碳交易对象为包含碳排放设备的实体；年度碳配额清算结果确定模块，用于根据所述碳交易对象的年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述年度碳配额的清算结果；其中，所述清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；目标碳交易参数确定模块，用于根据所述年度碳配额和所述年度碳排放预测量，确定所述碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；其中，所述目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映所述碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；碳交易模块，用于根据所述目标碳交易数量、所述目标碳交易价格和所述清算结果进行碳交易。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述年度碳排放预测量确定模块，具体用于：将碳交易对象的当前碳交易数据输入至预先建立的年度碳排放量预测模型中，根据所述年度碳排放量预测模型的输出结果确定年度碳排放预测量；其中，所述年度碳排放量预测模型是根据所述碳交易对象的历史碳交易数据建立的机器学习模型。9.一种碳交易电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的碳交易方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的碳交易方法。

技术总结

本发明实施例公开了一种碳交易方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：确定碳交易对象在当前时刻的年度碳排放预测量；碳交易对象为包含碳排放设备的实体；根据碳交易对象的年度碳配额和年度碳排放预测量，确定年度碳配额的清算结果；清算结果为碳配额结余或碳配额短缺；根据年度碳配额和年度碳排放预测量，确定碳交易对象的目标碳交易数量和目标碳交易价格；目标碳交易数量和目标碳交易价格的乘积用于反映碳交易对象在当前时刻的碳交易盈亏程度；根据目标碳交易数量、目标碳交易价格和清算结果进行碳交易。本技术方案，能够提高碳交易主体的碳交易决策和操作能力，提高碳交易的频率和灵活性，有助于促进碳交易市场的发展。的发展。的发展。