[发明专利]一种基于区块链的绿色证书交易系统有效
申请号: | 202110331886.8 | 申请日: | 2021-03-29 |
公开(公告)号: | CN112712420B | 公开(公告)日: | 2021-06-18 |
发明(设计)人: | 王栋;秦日臻;李达;李国民;王合建;石欣;李江涛;朱红;周冬旭;孙旭阳 | 申请(专利权)人: | 国网电子商务有限公司;国网区块链科技(北京)有限公司;国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国家电网有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06Q30/08;G06Q40/04;G06Q50/06;G06Q30/02;G06F16/27;G06F16/23;G06F21/60;G06F21/64;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 尹秀 |
地址: | 100053 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 区块 绿色 证书 交易系统 | ||
本申请提供了一种基于区块链的绿色证书交易系统,包括:审核节点、代理节点和链下节点;代理节点供电力生产商和购买方使用;审核节点验证代理节点上电力生产商的资格信息,向代理节点上的电力生产商发送绿色证书;链下节点依据历史成交价格和当前环境信息,预测下一次交易的成交价格;代理节点在接收到电力生产商的出售信息与购买方的购买信息的情况下,将出售信息与电力生产商的数字签名,以及,购买信息以及购买方的数字签名发给链下节点,链下节点对出售信息和购买信息进行匹配,将匹配成功的交易信息发送给代理节点;代理节点将匹配成功的交易信息发送给交易智能合约;交易智能合约依据交易信息进行交易处理。本申请可以提高交易成交量。
技术领域
本申请涉及绿色电力证书交易领域,尤其涉及一种基于区块链的绿色证书交易系统。
背景技术
绿色电力证书,简称绿证,是国家对发电企业每兆瓦时非水可再生能源上网电量颁发的具有独特标识代码的电子证书,是非水可再生能源发电量的确认和属性证明以及消费绿色电力的唯一凭证,也是可再生能源配额制的一项政策工具。当前绿证的发放需要企业上报相关材料后由各个部门审核,在部分审核通过后,给企业发放绿证。持有绿证的企业可以出售绿证,绿证购买方与绿证出售方之间,发生绿证交易。
当前,绿证交易大多通过在交易平台挂牌销售的方式进行,使得绿证出售方和绿证购买方的信息不对等,即购买方可以看到绿证出售方挂牌的出售信息,绿证出售方在挂牌前并不知道购买方的欲购买价格是多少。使得绿证购买方依据挂牌价格,只想购买较低价格的绿证,出售方想以较高的价格卖出,从而,使得成功交易的成交量较低。
发明内容
本申请提供了一种基于区块链的绿色证书交易系统,目的在于解决成功交易的总次数较少的问题。
为了实现上述目的,本申请提供了以下技术方案:
本申请提供了一种基于区块链的绿色证书交易系统,包括:链上节点和链下节点;所述链上节点包括:审核节点和代理节点;所述代理节点供电力生产商和购买方进行登录使用;
所述审核节点,用于对所述代理节点上所述电力生产商的资格信息进行验证,在所述资格信息满足预设条件的情况下,向所述代理节点上的电力生产商发送绿色证书;
所述链下节点,用于依据历史成交价格通过预设模型进行计算,得到用于预测下一次交易的成交价格的第一特征向量;分别对当前区块链平台中的每个电力生产商的目标特征映射为隐向量;所述目标特征包括:发电类型、当前的成交信息和当前的绿证信息;对所述隐向量采用目标函数进行聚合,得到第二特征向量;所述目标函数为用于保证置换不变性的函数;通过全连接神经网络对所述第一特征向量与所述第二特征向量进行计算,得到所述下一次交易的成交价格;所述成交价格用于为所述电力生产商和所述购买方确定价格提供参考;
所述代理节点,用于在接收到所述电力生产商的出售信息与所述购买方的购买信息的情况下,将所述出售信息与所述电力生产商的数字签名,以及,所述购买信息以及所述购买方的数字签名发给所述链下节点;
所述链下节点,用于对所述出售信息和所述购买信息进行匹配,将匹配成功的交易信息发送给所述代理节点,并将所述出售信息和所述购买信息以可视化的形式返回给前端进行展示;
所述代理节点,还用于将所述匹配成功的交易信息发送给交易智能合约;所述交易智能合约依据所述交易信息进行交易处理。
可选的,所述链下节点,用于依据历史成交价格通过预设模型进行计算,得到用于预测下一次交易的成交价格的第一特征向量,包括:
所述链下节点,具体用于从区块中获取历史成交中距离当前最近的预设次数成交价格;将所述成交价格输入预设的LSTM模型,所述LSTM模型输出每次成交价格对应的隐向量;将最后一次成交价格对应的隐向量,作为所述第一特征向量。
可选的,所述链下节点,用于通过全连接神经网络对所述第一特征向量与所述第二特征向量进行计算,包括:
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