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申请/专利权人：国网经济技术研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种碳价智能预测方法、系统及存储介质，包括以下步骤：步骤A、收集目标区域的历史碳价和影响因素数据；步骤B、采用信号分解技术分解原始碳价序列；步骤C、重构成多维相空间，并判断碳价序列的混沌特性；步骤D、建立智能组合碳价预测模型；步骤E、对比分析模型的预测性能，选定目标碳市场的最适宜碳价预测模型；步骤F、构建碳价预测系统，并部署在存储介质中。本发明所提出的碳价智能预测方法，有效解决碳价预测结果与实际碳价的偏差过大问题，显著提高碳价的预测精度，为企业制定合理的碳市场参与策略，政府出台平抑碳价波动的政策措施，乃至全国碳市场未来的平稳、健康发展提供技术支持和参考依据。
主权项：1.一种碳价智能预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A、收集目标区域的碳市场历史碳价数据，以及相关的影响因素数据；步骤B、基于步骤A收集的数据，运用变分模态分解方法VMD分解原始碳价序列，并采用鲸鱼优化算法WOA确定最优模态分解数量，获得碳价序列模态分量分解结果；步骤C、根据步骤B生成的碳价序列分解结果，利用C-C法将一维的碳价序列重构成多维相空间；在此基础上，运用Wolf法计算Lyapunov指数，判断碳价序列的混沌特性；步骤D、基于步骤C提供的混沌特性识别结果分别建立差分自回归移动平均模型ARIMA、基于北方苍鹰优化算法NGO的门控循环单元GRU预测模型；叠加两者的预测结果，建立集成信号分解、相空间重构、混沌特性识别、单一模型预测的智能组合碳价预测模型；步骤E、以平均绝对百分比误差为评价指标，对比分析步骤D建立的组合预测模型和基准模型的预测性能，选定目标碳市场的最适宜碳价预测模型；步骤F、应用最适宜的碳价预测模型进行碳价预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网经济技术研究院有限公司 一种碳价智能预测方法、系统及存储介质
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