一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置与流程

本发明涉及数据分析和预测，更具体的说是，涉及一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法。

背景技术：

1、高度依赖化石燃料作为动力的经济发展模式导致温室气体排放的与日俱增，成为引发全球气候变暖和极端恶劣天气等环境问题的主要原因之一。减缓气候变化要求全球范围内有效改进能源消耗体系，推动节能减排和低碳经济发展。碳排放权交易是利用市场化机制控制碳排放的一种有效手段。

2、随着全球气候变化的影响日益显著，各国政府及市场参与者对碳排放权的价格动态持续关注。准确的碳价预测对于制定有效的环境政策和市场策略至关重要。碳价格的波动复杂，受多种因素影响，包括政策变动、市场供需关系、经济状况。现有的预测模型，如回归分析和基本的机器学习模型，往往未能充分捕获和分析这些因素的复杂相互作用，从而影响预测结果的准确性和可靠性。因此，开发一种新的预测模型以提高预测准确性是迫切需要解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法。

2、本发明要解决的是现有技术中存在的问题。

3、与现有技术相比，本发明技术方案及其有益效果如下：

4、本发明公开的第一方面，提供了一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，包括：收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据；将lstm网络模型与注意力机制结合成at-lstm模型，采用at-lstm模型分析时间序列数据，通过记忆时间序列数据信息以预测未来价格走势；使用训练集数据训练at-lstm模型，监控训练过程中的损失函数，确保at-lstm模型能够有效学习；将at-lstm模型的预测结果应用于发电企业的经营决策；根据用户反馈和市场变化持续优化at-lstm模型，调整数据输入和算法参数，确保at-lstm模型的持续有效性。

5、作为进一步改进的，所述收集并预处理碳交易市场的历史数据，其中，预处理碳交易市场的历史数据，包括：

6、对历史数据进行数据标准化处理，即

7、

8、其中，x为输出数据，x为输入数据，xmin为输入数据的最小值，xmax为输入数据的最大值。

9、作为进一步改进的，所述使用训练集数据训练at-lstm模型，监控训练过程中的损失函数，确保at-lstm模型能够有效学习，包括：使用独立的测试集评估at-lstm模型的预测性能；通过比较at-lstm模型预测结果和实际碳价格的差异，计算出均方根误差，评估at-lstm模型的准确性。

10、作为进一步改进的，所述均方根误差的计算公式为：

11、

12、其中，rmse为均方根误差，n表示样本数量，yc为第c个样本的实际值，yc′为第c个样本的估计值。

13、作为进一步改进的，所述收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据，其中，所述经济指标数据包括碳排放量、交易量、能源价格、宏观经济数据和政策变更记录。

14、作为进一步改进的，所述将lstm网络模型与注意力机制结合成at-lstm模型，采用at-lstm模型分析时间序列数据，通过记忆历史数据信息以预测未来价格走势，其中，所述at-lstm模型包括lstm层和注意力机制层；所述lstm层用于处理时间序列数据；所述注意力机制层用于识别和强调时间序列数据中的关键特征和重要时刻，提升所述at-lstm模型预测的准确性和效率。

15、作为进一步改进的，所述lstm层用于处理时间序列数据，其中，所述lstm层通过其遗忘门、输入门和输出门有效地学习和记忆时间序列中的长期依赖关系。

16、作为进一步改进的，所述at-lstm模型包括lstm层和注意力机制层；其中，所述注意力机制层使用加权技术对不同时间点的数据赋予不同的权重，权重由相对应的数据的重要性决定，权重的设置以突出对预测结果影响较大的时间段。

17、作为进一步改进的，所述收集并预处理碳交易市场的历史数据，其中，从公开可获取的数据库或从碳交易市场的交易平台中自动抓取历史数据，以确保数据的实时更新和准确性。

18、本发明公开的第二方面，提供了一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测装置，包括：数据收集与预处理模块，被配置为收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据；预测模型建立模块，被配置为将lstm网络模型与注意力机制结合成at-lstm模型，采用at-lstm模型分析时间序列数据，通过记忆时间序列数据信息以预测未来价格走势；预测模型训练模块，被配置为使用训练集数据训练at-lstm模型，监控训练过程中的损失函数，确保at-lstm模型能够有效学习；预测模型优化模块，被配置为将at-lstm模型的预测结果应用于发电企业的经营决策；根据用户反馈和市场变化持续优化at-lstm模型，调整数据输入和算法参数，确保at-lstm模型的持续有效性。

19、本发明的有益效果为：

20、本发明提供了一个利用机器学习和深度学习技术来预测碳排放权市场价格的方法，通过收集并预处理碳交易市场的历史数据，包括价格、交易量；利用lstm网络分析时间序列数据，通过记忆过去信息以预测未来价格走势；引入注意力机制优化lstm网络，强化模型对时间序列中关键特征的学习能力，特别是在数据中的重要时间点，以更精确地捕捉影响碳价的关键因素；通过实验验证模型的预测性能，与现有技术进行比较，证明其优越性。

21、本发明提供的方法结合了长短期记忆网络(lstm)和注意力机制，以提高碳价预测的准确性、效率和稳定性。

22、本发明提出的方法明显优于传统模型，得到的整体趋势与实际价格更吻合，将预测结果应用于发电企业的经营决策，帮助企业制定更有效的市场策略和碳排放管理计划。

技术特征：

1.一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述收集并预处理碳交易市场的历史数据，其中，预处理碳交易市场的历史数据，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述使用训练集数据训练at-lstm模型，监控训练过程中的损失函数，确保at-lstm模型能够有效学习，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述均方根误差的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据，其中，所述经济指标数据包括碳排放量、交易量、能源价格、宏观经济数据和政策变更记录。

6.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述将lstm网络模型与注意力机制结合成at-lstm模型，采用at-lstm模型分析时间序列数据，通过记忆历史数据信息以预测未来价格走势，其中，所述at-lstm模型包括lstm层和注意力机制层；

7.根据权利要求6所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述lstm层用于处理时间序列数据，其中，所述lstm层通过其遗忘门、输入门和输出门有效地学习和记忆时间序列中的长期依赖关系。

8.根据权利要求6所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述at-lstm模型包括lstm层和注意力机制层；其中，所述注意力机制层使用加权技术对不同时间点的数据赋予不同的权重，权重由相对应的数据的重要性决定，权重的设置以突出对预测结果影响较大的时间段。

9.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测方法，其特征在于，所述收集并预处理碳交易市场的历史数据，其中，从公开可获取的数据库或从碳交易市场的交易平台中自动抓取历史数据，以确保数据的实时更新和准确性。

10.一种基于注意力机制的lstm模型的碳价预测装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供了一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法和装置。一种基于注意力机制的LSTM模型的碳价预测方法，包括：收集并预处理碳交易市场的历史数据，所述历史数据包括碳价格和经济指标数据；将LSTM网络模型与注意力机制结合成AT‑LSTM模型，采用AT‑LSTM模型分析时间序列数据，通过记忆时间序列数据信息以预测未来价格走势；使用训练集数据训练AT‑LSTM模型，监控训练过程中的损失函数，确保AT‑LSTM模型能够有效学习；将AT‑LSTM模型的预测结果应用于发电企业的经营决策；根据用户反馈和市场变化持续优化AT‑LSTM模型，调整数据输入和算法参数，确保AT‑LSTM模型的持续有效性。

技术研发人员：张栋梁,李晨辉,王鹏,薛万磊,牟颖,赵昕,贾冬雪,管大顺,李校莹,牛华忠,史英,王振坤,孔德秋,厉艳,李秋爽,刘知凡,白颖,黎翰文
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司经济技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23