碳资产管理系统技术方案

本发明专利技术提供碳资产管理系统，其筛选得到目标对象涉及碳活动的经营数据，以此得到碳活动轨迹数据，用于对目标对象的碳活动进行全程化表征，以此准确估算目标对象的碳活动对应的碳排放信息，并结合目标对象的碳排放配额资产信息，判断目标对象当前碳排放配额资产充足与否，从而为目标对象进行碳资产交易提供可靠的依据，并且还能适应性调整目标对象的碳活动实现状态，便于目标对象节省自身的碳排放配额资产消耗量，实现碳排放配额资产的优化配置，有针对性改善目标对象的经营活动，以及提高碳资产管理的预见性和可靠性。产管理的预见性和可靠性。产管理的预见性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
碳资产管理系统


[0001]本专利技术涉及碳资源处理的
，特别涉及碳资产管理系统。

技术介绍

[0002]随着气候问题逐渐得到关注，碳排放已经成为人类日常生活一个重要参考因素。企业的经营生产活动是碳排放的主要来源，为了抑制气候暖化的发展，需要控制企业的经营生产活动的碳排放。为此，对企业设定相应的碳排放配额，使得企业在日常经营生产活动中会根据自身分配的碳排放配额，计划自身的经营生产活动。同时也衍生出碳交易这种新型的交易活动，即企业之间能够进行相应的碳排放配额等碳资产的交易，从而实现碳排放配额的流通。现有的企业都是直接进行碳排放配额的交易，其并未结合自身的实际经营生产活动情况，对碳排放配额进行有预见性的交易规划，降低企业碳资产管理的预见性和可靠性。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供碳资产管理系统，其筛选得到目标对象涉及碳活动的经营数据，以此得到碳活动轨迹数据，用于对目标对象的碳活动进行全程化表征，以此准确估算目标对象的碳活动对应的碳排放信息，并结合目标对象的碳排放配额资产信息，判断目标对象当前碳排放配额资产充足与否，从而为目标对象进行碳资产交易提供可靠的依据，并且还能适应性调整目标对象的碳活动实现状态，便于目标对象节省自身的碳排放配额资产消耗量，实现碳排放配额资产的优化配置，有针对性改善目标对象的经营活动，以及提高碳资产管理的预见性和可靠性。
[0004]本专利技术提供碳资产管理系统，包括：
[0005]经营数据收集模块，用于获取预设时间段内的目标对象的经营数据；
[0006]经营数据筛选模块，用于对所述经营数据进行识别处理，从中筛选得到涉及碳活动的经营数据；
[0007]碳活动轨迹分析模块，用于对涉及碳活动的经营数据进行分析处理，得到涉及碳活动的经营数据的碳活动轨迹数据；
[0008]碳排放量估计模块，用于对所述碳活动轨迹数据进行大数据预测处理，估算目标对象在预设时间段内的碳活动对应的碳排放信息；
[0009]碳资产统筹模块，用于根据所述碳排放信息和目标对象的碳排放配额资产信息，判断目标对象当前是否处于碳排放配额资产充足状态；
[0010]碳资产交易管理模块，用于根据所述碳排放配额资产充足状态的判断结果，进行碳资产交易；
[0011]碳活动调整模块，用于根据所述碳排放配额资产充足状态的判断结果，调整目标对象的碳活动实现状态。
[0012]进一步，所述经营数据收集模块获取预设时间段内的目标对象的经营数据，包括：
[0013]获取目标对象的历史经营数据，从所述历史经营数据中提取得到目标对象的特定类型经营活动行为的平均发生频率；
[0014]基于所述特定类型历史经营活动行为的平均发生频率，确定获取目标对象的经营数据对应的预设时间段的长度，使得获取目标对象的经营数据至少包括预定数量的特性类型经营活动行为对应的记录数据；
[0015]再对获取得到的预设时间段内的目标对象的经营数据进行冗余数据剔除处理。
[0016]进一步，所述经营数据筛选模块对所述经营数据进行识别处理，从中筛选得到涉及碳活动的经营数据，包括：
[0017]获取所述经营数据包含的所有经营子数据各自的数据内容特征，并根据所述数据内容特征，对所有经营子数据进行分类处理，得到分别对应不同类型经营活动的经营子数据集合；
[0018]对所述经营子数据集合包含的所有经营子数据进行关键词识别处理，若经营子数据包含预定关键词，则确定对应的经营子数据集合属于涉及碳活动的经营子数据集合，并且对其中包含预定关键词的经营子数据进行标记。
[0019]进一步，所述碳活动轨迹分析模块对涉及碳活动的经营数据进行分析处理，得到涉及碳活动的经营数据的碳活动轨迹数据，包括：
[0020]对涉及碳活动的经营数据进行分析处理，确定涉及碳活动的经营数据包含的所有经营子数据各自所述的碳活动特征信息；其中，所述碳活动特征信息包括碳活动类型信息和碳活动发生时间信息；
[0021]基于所述碳活动特征信息，将属于同一碳活动的所有经营子数据按照碳活动发生时间的先后顺序整合排列形成碳活动轨迹数据。
[0022]进一步，所述碳排放量估计模块对所述碳活动轨迹数据进行大数据预测处理，估算目标对象在预设时间段内的碳活动对应的碳排放信息，包括：
[0023]获取碳活动数据训练集，基于碳活动类型，对所述碳活动数据训练集进行分类，得到关于不同类型碳活动的碳活动数据训练子集；
[0024]提取每个碳活动数据训练子集包含的每个碳活动数据的数据特征，并构建得到每个碳活动数据训练子集的特征向量；其中，所述数据特征是指每个碳活动数据对应的碳排放量；
[0025]基于所有碳活动数据训练子集的特征向量，对深度学习模型进行训练，得到碳排放预估模型；
[0026]利用所述碳排放预估模型，对所述碳活动轨迹数据进行大数据预测处理，估算目标对象在预设时间段内所有碳活动各自对应的碳排放信息，并对所述碳排放信息进行碳活动名称的标识处理。
[0027]进一步，所述碳排放量估计模块还选取与碳活动数据训练子集中的数据均不相同的多个已知碳排放信息的其它碳活动数据，对所述碳排放预估模型进行准确性验证，其过程为：
[0028]步骤S1，利用下面公式(1)，根据选取的多个已知碳排放信息的其它碳活动数据以及碳活动数据训练子集中的碳活动数据，验证选取的其它碳活动数据是否满足与碳活动数据训练子集中的数据均不相同的要求，
[0029][0030]在上述公式(1)中，R(a)表示选取的第a个其它碳活动数据是否满足与碳活动数据训练子集中的数据均不相同的要求的判定值；S
16
(a)表示选取的第a个其它碳活动数据的16进制形式；Z
16
(k)表示碳活动数据训练子集中的第k个碳活动数据的16进制形式；[]10
表示将括号内的数值转换为10进制数；K表示碳活动数据训练子集中的碳活动数据总个数；
[0031]若R(a)＝1，则表示选取的第a个其它碳活动数据满足要求；
[0032]若R(a)＝0，则表示选取的第a个其它碳活动数据不满足要求；
[0033]将满足要求的已知碳排放信息的其它碳活动数据进行保留，将不满足要求的已知碳排放信息的其它碳活动数据进行剔除；
[0034]步骤S2，将保留的已知碳排放信息的其它碳活动数据，利用所述碳排放预估模型估算在预设时间段内的碳排放信息，然后利用下面公式(2)，根据估算出的预设时间段内的碳排放信息以及已知的碳排放信息进行对比，得到所述碳排放预估模型的预估准确度，
[0035][0036]在上述公式(2)中，X表示所述碳排放预估模型的预估准确度；s
16
(i)表示上述步骤S1筛选出来的满足要求的第i个其它碳活动数据的16进制形式；M[s
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(i)]表示利用所述碳排放预估模型估算在预设时间段内步骤A1筛选出来的满足要求的第i个其它碳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.碳资产管理系统，其特征在于，包括：经营数据收集模块，用于获取预设时间段内的目标对象的经营数据；经营数据筛选模块，用于对所述经营数据进行识别处理，从中筛选得到涉及碳活动的经营数据；碳活动轨迹分析模块，用于对涉及碳活动的经营数据进行分析处理，得到涉及碳活动的经营数据的碳活动轨迹数据；碳排放量估计模块，用于对所述碳活动轨迹数据进行大数据预测处理，估算目标对象在预设时间段内的碳活动对应的碳排放信息；碳资产统筹模块，用于根据所述碳排放信息和目标对象的碳排放配额资产信息，判断目标对象当前是否处于碳排放配额资产充足状态；碳资产交易管理模块，用于根据所述碳排放配额资产充足状态的判断结果，进行碳资产交易；碳活动调整模块，用于根据所述碳排放配额资产充足状态的判断结果，调整目标对象的碳活动实现状态。2.如权利要求1所述的碳资产管理系统，其特征在于：所述经营数据收集模块获取预设时间段内的目标对象的经营数据，包括：获取目标对象的历史经营数据，从所述历史经营数据中提取得到目标对象的特定类型经营活动行为的平均发生频率；基于所述特定类型历史经营活动行为的平均发生频率，确定获取目标对象的经营数据对应的预设时间段的长度，使得获取目标对象的经营数据至少包括预定数量的特性类型经营活动行为对应的记录数据；再对获取得到的预设时间段内的目标对象的经营数据进行冗余数据剔除处理。3.如权利要求1所述的碳资产管理系统，其特征在于：所述经营数据筛选模块对所述经营数据进行识别处理，从中筛选得到涉及碳活动的经营数据，包括：获取所述经营数据包含的所有经营子数据各自的数据内容特征，并根据所述数据内容特征，对所有经营子数据进行分类处理，得到分别对应不同类型经营活动的经营子数据集合；对所述经营子数据集合包含的所有经营子数据进行关键词识别处理，若经营子数据包含预定关键词，则确定对应的经营子数据集合属于涉及碳活动的经营子数据集合，并且对其中包含预定关键词的经营子数据进行标记。4.如权利要求1所述的碳资产管理系统，其特征在于：所述碳活动轨迹分析模块对涉及碳活动的经营数据进行分析处理，得到涉及碳活动的经营数据的碳活动轨迹数据，包括：对涉及碳活动的经营数据进行分析处理，确定涉及碳活动的经营数据包含的所有经营子数据各自所述的碳活动特征信息；其中，所述碳活动特征信息包括碳活动类型信息和碳活动发生时间信息；基于所述碳活动特征信息，将属于同一碳活动的所有经营子数据按照碳活动发生时间的先后顺序整合排列形成碳活动轨迹数据。
5.如权利要求1所述的碳资产管理系统，其特征在于：所述碳排放量估计模块对所述碳活动轨迹数据进行大数据预测处理，估算目标对象在预设时间段内的碳活动对应的碳排放信息，包括：获取碳活动数据训练集，基于碳活动类型，对所述碳活动数据训练集进行分类，得到关于不同类型碳活动的碳活动数据训练子集；提取每个碳活动数据训练子集包含的每个碳活动数据的数据特征，并构建得到每个碳活动数据训练子集的特征向量；其中，所述数据特征是指每个碳活动数据对应的碳排放量；基于所有碳活动数据训练子集的特征向量，对深度学习模型进行训练，得到碳排放预估模型；利用所述碳排放预估模型，对所述碳活动轨迹数据进行大数据预测处理，估算目标对象在预设时间段内所有碳活动各自对应的碳排放信息，并对所述碳排放信息进行碳活动名称的标识处理。6.如权利要求5所述的碳资产管理系统，其特征在于：所述碳排放量估计模块还选取与碳活动数据训练子集中的数据均不相同的多个已知碳排放信息的其它碳活动数据，对所述碳排放预估模型进行准确性验证，其过程为：步骤S1，利用下面公式(1)，根据选取的多个已知碳排放信息的其它碳活动数据以及碳活动数据训练子集中的碳活动数据，验证选取的其它碳活动数据是否满足与碳活动数据训练子集中的数据均不相同的要求，在上述公式(1)中，R(a)表示选取的第a个其它碳活动数据是否满足与碳活动数据训练子集中的数据均不相同的要求的判定值；S
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(a)表示选取的第a个其...

【专利技术属性】
技术研发人员：李梦南，
申请(专利权)人：上海盈碳环境能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：