基于LSTM混合网络的碳市场价格预测研究

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摘要使用全国碳市场交易数据和湖北、深圳及北京等试点碳市场的碳配额交易价格数据,对碳配额交易价格进行了不同时间周期的预测。研究发现,对于180天以上的长期碳价预测,深度学习模型LSTM有较好的预测效果,其中影响碳价的因素:碳配额交易量、沪深300指数、动力煤期货价格、欧洲碳配额(EUA)期货价格中,选择不同的组合因素会对模型有不同的预测效果,总体来说:碳市场成交量和煤炭期货价格是影响碳交易价格的重要因素。

作者富兰克陈衎田原秦亚琦任健

机构地区中国华电集团碳资产运营有限公司

出处《中国科技期刊数据库工业A》 2023年第7期0134-0138,共5页

关键词碳排放配额碳价预测碳市场 LSTM

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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