本發明涉及數據處理，尤其涉及碳資產交易智能風險控制方法。

背景技術：

1、碳資產交易智能風險控制是指利用大數據、人工智能和區塊鏈等技術，對碳排放權交易過程中的市場波動、數據真實性、政策變化等風險進行動態監測與預警的管理系統。現有的智能風控通過實時采集能源消耗、企業排放、氣候政策等多維度數據，借助機器學習算法構建預測模型，可提前識別價格異常波動、配額供需失衡或綠色認證造假等風險，并自動生成對沖策略或觸發熔斷機制。例如，當監測到某區域可再生能源發電量驟降時，系統會預判碳配額需求激增，自動建議企業調整交易策略；區塊鏈技術則能確保碳資產溯源可信，防止重復計算或數據篡改，從而提升碳交易市場的透明度和穩定性。

2、現有的碳交易效率低下、數據孤島、響應滯后和安全風險等核心痛點主要源于分散式人工操作模式、缺乏統一數據整合平臺，導致跨系統數據無法互通、依賴事后人工審核而非實時動態監測以及權限管理松散，加之碳排放數據來源復雜，業務流程割裂、信息滯后傳遞、操作漏洞頻發，難以應對規模化、高頻化的碳資產管理需求。

技術實現思路

1、針對現有技術不足，本發明提供碳資產交易智能風險控制方法，用于解決傳統碳交易中效率低下、數據孤島、響應滯后和安全風險的問題。

2、為解決上述技術問題，本發明的具體技術方案如下：

3、本發明提供的碳資產交易智能風險控制方法，包括：

4、步驟1，跨系統數據整合與可信流轉：構建碳資產數據中臺，集成區塊鏈分布式賬本與api網關，通過機器人流程自動化技術（rpa）對接碳排放權交易系統、注冊登記系統、火電企業燃料端碳排放數據自動采集系統及智能鎖系統，實現多源數據標準化接入與硬件聯動；

5、步驟2，動態智能風險控制：基于apache?flink流式計算框架實時計算價格波動率、交易量偏離及配額供需缺口風險指標，結合lstm+attention模型預測碳價趨勢并生成風險預警信號；

6、步驟3，自動化交易執行與權限控制：通過智能合約驅動交易計劃分解與審批流程，基于abac模型進行動態權限管理，關鍵操作需疊加指紋與人臉識別驗證，并與ukey智能鎖系統聯動控制設備取用權限；

7、步驟4，智能配額管理優化：利用圖神經網絡模型構建企業-機組-區域多層圖結構，輸出優先匹配同區域同類型機組的最優配額調劑路徑，輸出基于圖神經網絡建模的最優配額調劑路徑，并通過智能合約驅動自動履約操作；

8、步驟5，自適應策略調整，采用近端策略優化（ppo）強化學習算法優化風控策略，結合bert模型的政策語義解析生成調整建議，所述調整建議通過智能合約實時更新步驟2的動態風險閾值、步驟3的權限策略及步驟4的配額調劑權重。

9、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述步驟1中：

10、通過etl工具對碳排放數據采集系統、交易系統及注冊登記系統的多源數據進行實時抽取與清洗，并建立統一數據模型；

11、將配額分配記錄、交易指令及履約憑證作為關鍵數據，通過智能合約寫入區塊鏈分布式賬本。

12、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述區塊鏈分布式賬本采用基于polkadot框架的跨鏈互操作協議，建立碳市場主鏈與碳市場子鏈間的可信通道，通過智能合約實現配額資產的跨鏈映射與流轉，其中所述碳市場主鏈為統一碳交易規則的核心區塊鏈，所述碳市場子鏈為地方試點市場或特定行業的專用區塊鏈。

13、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述步驟2中：

14、所述流式計算框架為apache?flink，實時接入市場行情數據、企業碳排放數據流及政策變動文本數據，并將處理后的數據輸入至lstm+attention模型，以預測碳價趨勢并評估配額供需缺口概率。

15、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述動態智能風險控制包括：

16、通過蒙特卡洛模擬生成配額缺口預警信號，所述蒙特卡洛模擬基于近三年歷史配額交易數據生成隨機場景；

17、當檢測到配額缺口超過步驟2中所述動態閾值時，自動調用智能合約生成對沖指令。

18、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述步驟3中：

19、機器人流程自動化（rpa）程序通過光學字符識別（ocr）技術登錄碳排放權交易系統，模擬用戶操作自動執行交易指令，并通過智能合約驅動交易計劃分解與審批流程；動態權限管理基于abac模型，根據角色屬性、交易標的屬性及操作類型屬性動態生成最小權限集，關鍵操作需疊加指紋與人臉識別驗證，物理設備取用通過ukey智能鎖與鏈上授權聯動控制，實現三級風險防控（事前授權、事中監控、事后審計）；

20、動態權限管理基于abac模型，根據角色屬性、交易標的屬性及操作類型屬性動態生成最小權限集，并通過智能合約進行權限驗證。

21、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述權限管理包括：

22、關鍵操作需疊加指紋與人臉識別驗證，所述指紋與人臉識別驗證采用零知識證明算法，生物特征哈希值存儲于區塊鏈分布式節點，驗證通過后由智能合約授權執行；

23、物理設備取用通過ukey智能鎖與鏈上授權聯動控制。

24、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述步驟4中：

25、所述圖神經網絡模型構建企業、機組以及區域多層圖結構，輸入機組類型及區域政策因子，基于機組類型匹配度及區域政策約束，輸出最優內部配額調劑路徑；

26、智能合約在監測到企業排放量核查完成后，自動調用注冊登記系統api劃轉配額。

27、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述配額調劑路徑優先匹配同區域同類型機組盈余配額。

28、進一步地，本發明所述的碳資產交易智能風險控制方法，所述步驟5中：

29、所述強化學習算法為ppo算法，將碳市場抽象為馬爾可夫決策過程，狀態空間包括價格、政策文本向量及企業排放數據；

30、所述政策語義解析通過bert模型對政策文件進行實體抽取與意圖分類，抽取的實體包括配額結轉比例，意圖分類包括收緊或寬松政策導向。

31、本發明的有益效果：

32、本發明通過構建碳資產數據中臺集成多源異構數據（如排放、交易、注冊數據），并采用區塊鏈存證關鍵交易指令與配額記錄，實現跨系統數據標準化與不可篡改，消除人工整合的低效與誤差，為動態風控提供高質量數據基礎。數據中臺解決格式不統一問題，區塊鏈確保數據可信，二者協同打破信息壁壘，使風控決策基于全面、真實的數據支撐，避免因數據缺失或篡改導致的誤判風險。

33、基于apache?flink實時計算價格波動率（如滑動窗口為10分鐘，波動率計算采用歷史標準差法）、交易量偏離等風險指標，結合lstm+attention模型預測碳價趨勢，通過蒙特卡洛模擬量化配額缺口概率，生成分級預警信號（如黃色/紅色預警），相比傳統人工分析將風險識別時效從小時級提升至秒級。流式計算捕捉瞬時市場變化，機器學習模型融合多維度數據預測風險，概率化評估使預警更精準，確保企業可在價格異常波動或配額短缺前采取對沖措施，避免巨額損失。

34、機器人流程自動化（rpa）程序通過光學字符識別（ocr）技術自動登錄交易系統，加密調用api執行指令，將單次交易操作耗時從15分鐘縮短至3秒內；零信任架構（abac模型）動態生成最小權限集，疊加生物特征驗證（指紋+人臉）與ukey智能鎖聯動，防止越權操作與物理設備盜用。自動化替代人工操作減少延遲與錯誤，動態權限與生物驗證構建多重安全防線，解決傳統密碼管理與靜態權限的泄露風險，確保交易高效且合規。

35、圖神經網絡（gnn）構建企業-機組-區域多層圖，基于機組類型匹配度與區域政策約束生成最優調劑路徑（優先同區域同類型機組），減少跨區域交易摩擦成本；智能合約在排放核查完成后自動劃轉配額，避免人工操作滯后或違規。gnn量化技術差異與政策成本，智能合約內嵌規則確保操作實時合規，二者協同解決人工調劑的低效與主觀偏差，保障企業在政策框架內實現資源最優配置。

36、動態策略調整與政策響應：近端策略優化（ppo）強化學習算法將碳市場建模為馬爾可夫決策過程，動態優化風控閾值與交易策略；bert模型解析政策文本的實體（如配額結轉比例）與意圖（收緊/寬松），實時反饋至風控引擎，使系統自適應政策變化與市場演化。強化學習通過試錯持續進化策略，政策解析將文本語義轉化為可量化參數，二者結合使風控系統具備前瞻性與靈活性，避免靜態規則導致的策略僵化，長期維持風險控制的有效性。

37、數據-風控-執行-審計閉環：從數據整合、實時風控、自動化執行到區塊鏈存證，形成“監測-決策-執行-追溯”完整鏈路，所有操作日志與配額劃轉記錄均上鏈存儲，支持監管機構快速審計，滿足合規要求。閉環設計確保各環節數據可追溯、操作可驗證，區塊鏈不可篡改特性增強監管信任度，系統性降低企業合規成本與法律風險。

38、本發明通過跨系統數據整合、實時智能風控、自動化執行、動態策略優化與全鏈路閉環設計，系統性解決傳統碳交易中因數據分散導致的整合延遲、風險響應時效不足、操作效率低及策略適應性差的問題。其技術手段間的協同效應不僅提升風險控制精度與響應速度，還通過數據可信化、操作自動化與策略自適應，為碳資產交易提供高效、安全、合規的一體化解決方案。