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龙图腾网获悉中铁七局集团广州工程有限公司;广州商学院申请的专利一种基于大数据的碳交易数据预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510256371.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据的碳交易数据预测方法及系统是由吴昱;张彤;李绍强;周云峰;陈程;张阁平设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的碳交易数据预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的碳交易数据预测方法及系统，涉及碳交易预测技术领域。方法包括：获取各个虚拟电厂的地理位置特征和历史碳交易矩阵；根据地理位置特征和历史碳交易矩阵对虚拟电厂进行聚类分析，将所有虚拟电厂划分至若干联邦学习子节点；获取历史气候特征数据，根据历史气候特征数据和历史碳交易矩阵构建全局预测模型和各联邦学习子节点的本地预测模型；将实时获取的气候特征数据和碳交易矩阵输入对应的联邦学习子节点的本地预测模型，得到碳交易数据预测结果。本申请可以为虚拟电厂的运营和决策提供数据基础，实现有效的资源配置和环境管理。

本发明授权一种基于大数据的碳交易数据预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的碳交易数据预测方法，其特征在于：包括步骤： 获取各个虚拟电厂的地理位置特征和历史碳交易矩阵；所述历史碳交易矩阵包括虚拟电厂与各供电端的供电交易矩阵和各用电端的售电交易矩阵；所述供电交易矩阵以能源类型和采样时间为索引存储供电碳交易数据；所述售电交易矩阵以客户类型和采样时间为索引存储售电碳交易数据； 根据地理位置特征和历史碳交易矩阵对虚拟电厂进行聚类分析，将所有虚拟电厂划分至若干联邦学习子节点；每个联邦训练子节点包括一个或多个虚拟电厂； 获取历史气候特征数据，根据历史气候特征数据和历史碳交易矩阵构建全局预测模型和各联邦学习子节点的本地预测模型； 将实时获取的气候特征数据和碳交易矩阵输入对应的联邦学习子节点的本地预测模型，得到碳交易数据预测结果; 所述根据地理位置特征和历史碳交易矩阵对虚拟电厂进行聚类分析，包括步骤：提取每个虚拟电厂的地理位置特征和历史碳交易矩阵的标准数值化特征； 所述提取每个虚拟电厂的地理位置特征和历史碳交易矩阵的标准数值化特征，具体包括： 对地理位置特征和历史碳交易矩阵的供电碳交易数据和售电碳交易数据进行标准化处理，得到标准地理位置特征、标准供电交易矩阵和标准售电交易矩阵； 计算标准供电交易矩阵和标准售电交易矩阵的每一数据列的基本统计量特征，将标准地理位置特征和基本统计量特征合并为标准数值化特征； 所述根据历史气候特征数据和历史碳交易矩阵构建全局预测模型和各联邦学习子节点的本地预测模型，包括循环执行以下步骤： 将全局预测模型的全局模型参数传输至联邦学习子节点，根据全局模型参数设定联邦学习子节点对应的本地模型参数； 根据联邦学习子节点本地的历史气候特征数据和历史碳交易矩阵训练本地预测模型； 定时将各联邦学习子节点更新后的本地模型参数传输至中央服务器； 通过联邦平均算法对各联邦学习子节点的本地模型参数进行参数聚合，更新全局预测模型； 所述全局预测模型和本地预测模型均包括个性化隐藏层和全局隐藏层； 所述将各联邦学习子节点更新后的本地模型参数传输至中央服务器，具体为将各联邦学习子节点更新后的全局隐藏层对应的本地模型参数传输至中央服务器； 所述通过联邦平均算法对各联邦学习子节点的本地模型参数进行参数聚合，具体为：通过联邦平均算法对各联邦学习子节点的全局隐藏层对应的本地模型参数进行参数聚合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中铁七局集团广州工程有限公司;广州商学院，其通讯地址为：510535 广东省广州市黄埔区瑞和路39号H6栋841-850号、H7栋801-820号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。