CN116385164B - 一种基于区块链的碳资产交易系统及方法 - Google Patents

一种基于区块链的碳资产交易系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于区块链的碳资产交易系统及方法，涉及碳资产交易技术领域，系统包括区块链层和智能合约层；智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块；需求方浏览记录区块获取数据需求方的用户数字证书和对当前碳资产信息的浏览记录，签名后输入至区块链层；需求方算力订购申请区块获取数据需求方发出的碳资产交易数据，确定对应的资产价格后展示给数据需求方；获取到数据需求方发出的订购申请时，签名后输入至区块链层；算力交易区块在收到数据供应方发送的允许通过指令后，将数据需求方的用户数字证书和区块链节点的数字证书进行签名后输入至区块链层。本发明提高了碳资产交易的效率和交易安全性。

Description

一种基于区块链的碳资产交易系统及方法
技术领域
本发明涉及碳资产交易技术领域，特别是涉及一种基于区块链的碳资产交易系统及方法。
背景技术
随着温室气体减排任务日益艰巨，碳交易(碳资产交易)作为一种市场机制，可以鼓励企业减少碳排放、自愿执行各种减排项目，从而有效减少全球二氧化碳排放。通常情况下，中国每年会为控排企业设置一定配额，控排企业执行履约时，其碳排放不能超过为其分配的配额。如果某一控排企业的碳排放超过自身的配额，则需要从其他企业购买相应的配额；而如果某一控排企业的碳排放没有超过自身的配额，则可以将多余的配额出售给其他企业。另外，企业还可以通过执行一些减排项目获取签发量，以抵消自身的一部分配额，或者出售给其他企业。
碳资产交易是指在强制碳排放权交易机制或者自愿碳排放权交易机制下，产生的可直接或间接影响组织温室气体排放的配额排放权、减排信用额及相关活动。目前电力企业在碳资产交易领域主要面临以下问题：数据资产交易方法较少，交易方法不够灵活。电力企业虽然产生海量数据，但对于这些海量数据的挖掘不够，数据资产的价值尚未较好地利用。同时，由于数据资产交易尚未建立，间接影响企业开展数据资产分析和挖掘的积极性。因此，电力企业需要充分挖掘碳数据资产交易方法，才能更好地推动数据资产的挖掘以及价值利用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于区块链的碳资产交易系统及方法，提高碳资产交易的效率和交易安全性。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于区块链的碳资产交易系统，包括区块链层和智能合约层；所述区块链层与所述智能合约层之间通信连接；所述智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块；
所述需求方浏览记录区块用于：在区块链节点中展示数据供应方的当前碳资产信息；获取数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录；将所述数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名后，输入至所述区块链层；所述当前碳资产信息包括历史碳资产交易记录、碳排放许可证、预测碳排放量以及碳资产评估价值；
所述需求方算力订购申请区块用于：获取所述数据需求方发出的碳资产交易数据，并根据所述碳资产交易数据确定对应的资产价格；将所述资产价格在所述区块链节点中展示给所述数据需求方；当获取到所述数据需求方发出的订购申请时，将所述订购申请进行签名后，输入至所述区块链层；所述订购申请包括所述碳资产交易数据和对应的资产价格；
所述算力交易区块用于：获取所述订购申请，并将所述订购申请发送至所述数据供应方；当收到所述数据供应方发送的允许通过指令后，将所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书进行签名后，输入至所述区块链层；
所述区块链层用于：基于签名后的所述订购申请以及签名后的所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书，执行碳资产交易。
可选地，所述智能合约层还包括算力交易体验评分区块；
所述算力交易体验评分区块用于：在所述区块链层完成所述碳资产交易后，获取所述数据需求方对所述区块链节点的算力资源服务评分；
所述需求方浏览记录区块还用于：在所述区块链节点中展示所述区块链节点对应的历史算力资源服务评分。
可选地，所述需求方浏览记录区块包括碳排放许可证计算单元；所述碳排放许可证计算单元用于：
基于预期碳排总量、上一年实际碳排放量以及预期目标年年数，计算碳排减少上限值；
基于所述碳排减少上限值和所述上一年实际碳排放量，计算总碳排放量；
基于所述总碳排放量和预设类型企业的碳排份额，计算所述预设类型企业的碳排上限；
基于所述预设类型企业的上一年企业总数以及所述预设类型企业的当年预测增长率，计算所述预设类型企业的当年企业总数；
基于所述预设类型企业的当年企业总数和所述预设类型企业的碳排上限，计算一个所述预设类型企业的碳排放许可证；所述预设类型企业为所述数据供应方。
可选地，所述需求方浏览记录区块包括碳资产价值评估单元；所述碳资产价值评估单元用于：
基于预设资产评估模型和预设碳资产价格连续波动模型，确定影响碳资产价格的参数集合以及对应的参数概率分布；
基于所述预设碳资产价格连续波动模型，确定价格趋势分析模型；
对所述参数集合中的参数进行独立随机抽样，并将抽取得到的样本值输入至所述预设资产评估模型，以得到初步碳资产评估值；
基于所述参数集合对应的参数概率分布，确定多个随机数；
将任一所述随机数以及所述初步碳资产评估值，代入至所述价格趋势分析模型，以得到次级碳资产评估价值；
对多个所述次级碳资产评估价值进行算数平均，以得到最终的碳资产评估价值。
可选地，所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名包括交易时间和交易序列号；
所述需求方浏览记录区块中，将所述数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名，具体包括：
根据公式
TXUserSign1＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNO,ContractTime,ComputingPoolID))
进行数据签名，以得到第一用户签名；
其中，TXUserSign1表示第一用户签名，UK_pri为用户私钥，Hash()为哈希运算，Encrypt()表示签名函数，ContracNO表示交易序列号，ContractTime表示交易时间，ComputingPoolID表示用户证书ID，即数据需求方的用户数字证书；
所述需求方算力订购申请区块中，将所述订购申请进行签名，具体包括：
根据公式
TXUserSign2＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNO,ContractTime,ComputingPoolID，RequirementList,ContractValue))
进行数据签名，以得到第二用户签名；
其中，TXUserSign2表示第二用户签名，RequirementList表示资源需求列表，即碳资产交易数据，ContractValue表示合约金额，即碳资产交易数据对应的资产价格；
所述算力交易区块中，将所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书进行签名，具体包括：
根据公式
TXCPSign＝Encrypt(CPK_pri,TXUserSign2)
进行数据签名，以得到第三用户签名；
其中，TXCPSign表示第三用户签名，CPK_pri表示区块链节点的私钥。
一种基于区块链的碳资产交易方法，包括：
获取数据供应方提供的碳资产数据，根据所述碳资产数据生成当前碳资产信息并传输至一区块中，然后将所述区块加入至区块链中，得到区块链层；
编码智能合约层，将所述智能合约层嵌入所述区块链层；所述智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块；
通过所述嵌入了所述智能合约层的区块链层，展示所述当前碳资产信息，并在数据需求方发出订购申请后，所述数据供应方和所述数据需求方对所述订购申请达成一致时，签订合约，且生成碳资产交易记录；
将所述碳资产交易记录打包记载在所述区块链层的节点中，并在所述区块链中加入对应新区块，结束单次交易。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明公开一种基于区块链的碳资产交易系统及方法，系统包括区块链层和智能合约层，智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块。需求方浏览记录区块在区块链节点中展示数据供应方的历史碳资产交易记录、碳排放许可证、预测碳排放量以及碳资产评估价值，数据需求方对上述信息进行浏览，并生成浏览记录，从而增加资源的可视性和全局统筹。为了保证安全，将数据需求方的用户数字证书和对当前碳资产信息的浏览记录进行签名后输入至区块链层。需求方算力订购申请区块提供数据需求方所需要的碳资产交易数据对应的资产价格，以供数据需求方评判是否购买；当数据需求方发出的订购申请时，将订购申请进行签名后输入至区块链层，从而实现快捷方便的交易，效率更高。算力交易区块将订购申请发送至数据供应方；当收到数据供应方发送的允许通过指令后，将数据需求方的用户数字证书和区块链节点的数字证书进行签名后，输入至区块链层；本发明通过智能合约层内部的算力交易区块即可实现碳资产交易，进行签约，降低了签约的复杂性和交易的繁琐性，进一步提高了交易效率。最后，区块链层基于签名后的所述订购申请以及签名后的所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书，执行碳资产交易。
综上，本发明利用块链式数据结构来验证、存储碳资产注册数据和其交易数据，简化了碳资产交易流程，防止交易过程中数据被篡改；利用编程脚本代码组成的智能合约层实现碳资产交易自动清结算，还利用区块链层对碳资产交易溯源，跟踪每一笔交易，提升交易效率和交易安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于区块链的碳资产交易系统的结构示意图；
图2为本发明基于区块链的碳资产交易方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于区块链的碳资产交易系统及方法，利用区块链技术简化交易流程，对碳资产交易溯源，记录交易详细，提升交易效率和交易安全性；利用分布式数据同步及存储的技术优势，应用共识算法来生成、更新碳资产和其交易数据，防止交易过程中数据被篡改；应用多交易区块的设计及加密数字签名，显著提升攻击链争夺区块生产权的难度，在降低建设及运行成本的同时，有效提高了交易的可靠性与安全性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
如图1所示，本实施例提供一种基于区块链的碳资产交易系统，包括区块链层和智能合约层；所述区块链层与所述智能合约层之间通信连接；所述智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块和算力交易体验评分区块。
所述需求方浏览记录区块用于：在区块链节点中展示数据供应方的当前碳资产信息；获取数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录；将所述数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名后，输入至所述区块链层。具体地，将签名后的浏览记录形成区块，然后将区块加入至区块链中。所述当前碳资产信息包括历史碳资产交易记录、碳排放许可证、预测碳排放量以及碳资产评估价值。
所述需求方算力订购申请区块用于：获取所述数据需求方发出的碳资产交易数据，并根据所述碳资产交易数据确定对应的资产价格；将所述资产价格在所述区块链节点中展示给所述数据需求方；当获取到所述数据需求方发出的订购申请时，将所述订购申请进行签名后，输入至所述区块链层；所述订购申请包括所述碳资产交易数据和对应的资产价格。
所述算力交易区块用于：获取所述订购申请，并将所述订购申请发送至所述数据供应方；当收到所述数据供应方发送的允许通过指令后，将所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书进行签名后，输入至所述区块链层。
所述算力交易体验评分区块用于：在所述区块链层完成所述碳资产交易后，获取所述数据需求方对所述区块链节点的算力资源服务评分。所述需求方浏览记录区块还用于：在所述区块链节点中展示所述区块链节点对应的历史算力资源服务评分。
所述区块链层用于：基于签名后的所述订购申请以及签名后的所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书，执行碳资产交易。一般在进行区块碳数据结构设计时，区块链链上的数据是公开透明的，所有用户都可以查看。算力交易会引起商业竞争，甚至会引起恶意攻击，这会产生攻击节点与正常节点对数据区块的生产竞争。为确保交易的安全可信，算力需求方与资源提供方都要首先向第三方的数字证书签发机构(CA)申请数字证书和私钥，用于对交易结果进行签名确认，才算订立合约，完成算力交易。
假设制造某个完整的交易流程需要产生n个区块，α为正常节点制造下一个区块的概率，β为攻击节点制造下个区块的可能性。作为正常交易，α值大于β。再假设，攻击方要伪造一条攻击链，需要产生m个区块才能取代诚实链，那么攻击方成功替换诚实链的概率下式所示：
从上述两个公式可知，区块数n越多，Pη就会越小，攻击难度就会越大。因此，在设计交易区块时，尽量使用多区块来描述一个算力交易。
T＝Tpro+Tval；
其中，Tpro、Tval分别是区块链生产及验证的时间。δ、ε分别是生产和验证的系数，D和W分别是每个区块的数据容量和传输带宽，而t则为区块的验证时间。在生产区块时，需要用户的私钥生成签名，因此攻击节点需要额外的大量时间来伪造用户签名，从而难以与正常节点争夺区块生产权。
在碳资产方面，本年度的总碳排放总量等于上一年的实际碳排放量减去本年度的预期减排总量。当年的减排总量可以使用直线法计算，这是因为到目标年的时间(通常以年为单位)和目标年的目标碳排放值是通过政策制定者的估计给出的。然后从上一年的实际碳排放值中减去减少的上限值。每年减少的上限值是在目标年份的时间内必须以等量扣除的总减少上限。
具体来说，所述需求方浏览记录区块包括碳排放许可证计算单元；所述碳排放许可证计算单元用于：
1)基于预期碳排总量、上一年实际碳排放量以及预期目标年年数，计算碳排减少上限值；计算公式如下：
其中，Rc为碳排减少上限值，ETT为预期碳排总量，(EA)last为上一年实际碳排放量，YT为到预期目标年的年数。
2)基于所述碳排减少上限值和所述上一年实际碳排放量，计算总碳排放量；计算公式如下：
ETC＝(EA)last-Rc
其中，ETC为总碳排放总量，(EA)last为上一年实际碳排放量。
3)基于所述总碳排放量和预设类型企业的碳排份额，计算所述预设类型企业的碳排上限；具体地，由于不同的企业用户对排放总量的总份额做出贡献，用SVT来表示特定企业的份额，VT为不企业类型份额，因此预设类型企业的碳排上限的计算公式如下：
(Ec)VT＝SVT×ETC
其中，(Ec)VT为预设类型企业的碳排上限，SVT为预设类型企业的碳排份额。
4)基于所述预设类型企业的上一年企业总数以及所述预设类型企业的当年预测增长率，计算所述预设类型企业的当年企业总数。具体地，由于不同类型的企业可能有不同的碳排情况，所述基于不同类型的企业碳排情况包括一种计算不同类型企业用户的上限的方法。本发明用来表示预设类型企业的上一年企业总数，预设类型企业的当年预测增长率为AVT(可以为负数)，预设类型企业的当年企业总数的计算公式如下：
5)基于所述预设类型企业的当年企业总数和所述预设类型企业的碳排上限，计算一个所述预设类型企业的碳排放许可证；所述预设类型企业为所述数据供应方，碳排放许可证CPVT的计算公式如下：
所提出的碳上限确定和许可分配方法提供了目前碳上限和碳分配的不足优化了资源配置，提高资源利用率。
在一个具体实施例中，所述需求方浏览记录区块包括碳排放预测单元；具体来说，基于各种对企业碳排的影响因素应用一种基于线性回归的碳排放计算方法解决。通过一系列因素高精度地预测碳排放，碳排放计算方法的函数可写为：
ECA←Γ(m1,m2,v1,e1,c1,t1,f1,f2)。
其中m1，m2，v1，e1，c1，t1，f1，f2表示影响企业碳排的各类因素。
在一个具体实施例中，所述需求方浏览记录区块包括碳资产价值评估单元；所述碳资产价值评估单元用于基于蒙特卡罗模拟法进行碳资产评估，具体包括：
1)基于预设资产评估模型和预设碳资产价格连续波动模型，确定影响碳资产价格的参数集合以及对应的参数概率分布。
碳资产作为一种无形的虚拟产品，并不具有实物形态，只有在经过核证之后才能成为商品。碳资产区别于一般的无形资产，虽然它具有特殊资产的无形性的特点，但它的收益产生独立于项目所产生的现金流，与不能从项目分离出来独立产生持续收益，需要与具体有形资产结合形成产品收益的一般无形资产不同。基于此，构建出预设资产评估模型，如下：
其中，K表示无形资产分成率；R表示销售收入；r表示风险折现率；I0表示初始投资，NPV表示资产评估值。
收益现值法的基本参数是无形资产分成率、现金流量和贴现率。确定无形资产对收益的贡献率是收益法下一般无形资产评估的难点。而由于碳资产的收益与项目本身收益是相互独立的，所以不存在确定收益分成率的问题。初始投资主要发生于项目实施过程中，碳资产价值确定过程中不再考虑初始投资。对于正确估算现金流量，需要对项目整个服务年限内的费用和收益进行合理的预测。
由于相对固定的开发成本，可对其进行合理预测。但长期决策的不确定性以及确定碳收益，需要对项目整个存续期CER(Certified Emission Reduction)价格的波动进行预测，使整个预测变得比较困难。国际碳交易价格具有较大的波动，碳资产价格，即CERs价格的预测变得相对比较困难。
进一步提出蒙特卡罗CERs模拟方法，模拟CERs价格，深入研究碳资产价格预测，合理的评估项目碳价值。基于蒙特卡罗模拟的基本思路为：CERs到期回报的期望值的贴现是大部分的CERs价值，所以需要尽可能地模拟风险中性世界中标的CERs价格的多种运动路径，计算每种路径结果下的回报均值，然后贴现便是CERs在整个期间的碳价值。
长期的CERs价格预测几乎不使用时序和供求预测法，而应用蒙特卡罗模拟法模拟价格的变化过程。用著名的几何布朗运动来阐述CERs价格变化模型。可用下面的方程来表示CERs价格的连续波动过程：
dSt＝μtStdt+σtStdz。
其中，St表示t时刻CERs价格；dz表示随机变量，方差是dt，均值为0；μ表示CERs价格波动率的期望；σ表示CERs波动的标准差，μ和σ即模型参数。
假设资产价格的变化服从几何布朗运动的随机过程，即有：
dSt＝μtStdt+σtStdyt。
其中，yt满足标准的布朗运动，即：
其中，St表示CERs于t时价格；z表示随机变量服从标准正态分布。
模拟价格变化可能轨迹时，需要将收益法评估公式式进行离散，收益法评估公式如下：
其中，P表示评估值；i表示年序号；Ri表示未来第i年的预期收益；r表示折现率或资本化率。对上式离散后变为：
其中，Δt＝(T-t)/m；t表示起点时刻；T表示目标时刻；m表示模拟步数；εt表示随机变量。
由ΔSt＝St+1-St，蒙特卡罗模拟常以随机变量θ(ω)的字样本θ(ω1)，θ(ω2)，……，θ(ωi)的算数平均数公式如下：
2)基于所述预设碳资产价格连续波动模型，确定价格趋势分析模型；具体地，由ΔSt＝St+1-St，对上式进行变化，可得到价格趋势分析模型：
其中，St+1表示t+1时刻的碳资产价格，St表示t时刻的碳资产价格，μt表示瞬间漂移率，σt表示瞬间波动性，εt表示随机数。
给定CERs在t时刻的价格St，估计出相应的参数μt和σt，通过产生随机序列εt，t＝1,2,…,m，重复地将序列εt代入式下式的蒙特卡罗模拟随机变量有限数学期望的随机变量序列：
{θ(ωn),n＝1,2,…,N}。
进而得到价格变动的序列轨迹St+i，i＝1,2,…,m，最终得到CERs在T时一个情景价格ST＝St+m。不断重复此过程10000次，即可得出CERs在T时刻的10000个情景值。
3)对所述参数集合中的参数进行独立随机抽样，并将抽取得到的样本值输入至所述预设资产评估模型，以得到初步碳资产评估值。
4)基于所述参数集合对应的参数概率分布，确定多个随机数。具体地，采用Excel、Matlab软件得到大量随机数。进一步地，通过Matlab产生10000个服从标准正态分布的随机数ε1，ε2，…，ε10000，取n＝10000，将持续期分为10000个区间。重复地将这10000个随机产生的数代入随机公式中，利用几何布朗模型模拟随后的价格趋势。
5)将任一所述随机数以及所述初步碳资产评估值，代入至所述价格趋势分析模型，以得到次级碳资产评估价值。在一个具体实施例中，每个价格进行模拟10000次，可得在T这个时刻的10000个情景价格
6)对多个所述次级碳资产评估价值进行算数平均，以得到最终的碳资产评估价值。在一个具体实施例中，可算得此10000个情景值的算术平均值，此值即用蒙特卡罗方法得到的CERs价格。其中，进行模拟次数越多，其模拟结果就越贴近实际数值，实际具体的价格模拟如下：
如表1所示，为10000个情景中CERs价格走势模拟表。
表1CERs价格走势模拟表
优选地，根据项目交易过程不同，构建双边模式评估模型和单边模式评估模型。具体地，项目分为双边项目和单边项目。在双边项目中，目开发者在项目开发前与国际买家合作并签订合作意向协议共同确定项目的开发认证和签发CERs。单边项目下，项目开发者运用自有资金和技术自行开发项目，并承担所有风险，获得EB签发的CERs之后项目开发者直接将此CERs出售给国际买家。
依照蒙特卡罗模拟CERs价格过程，对一定时期内的CERs价格进行预测，确定一系列预测价格。不过，每一种方法都不可能对长期价格进行精确无误的预测，因此结合期权价值分析可以在某种程度上提高价值预测准确性。基于蒙特卡罗模拟CERs价格方法的价格预测，建立双边模式和单边模式下的碳资产价值评估模型。
对应地，所述需求方浏览记录区块还包括碳资产价值优化评估单元；所述碳资产价值优化评估单元用于：
1)基于所述最终的碳资产评估价值和预设双边模式评估模型，计算双边模式下碳资产价值；其中，所述双边模式表征碳资产交易的风险成本由所述数据需求方承担。
双边模式下，因为CERs价格P0在协议中已得到，而且交易成本由买家承担。因为碳市场价格波动较大，当违约带来的利益大于违约成本时，双边模式下有可能产生一方违约的情形，此时的违约成本C0。所构建的预设双边模式评估模型如下：
各期现金流量CFi：
其中：三种情况分别为卖方违约，正常交易，买方违约。CFi表示第i期CDM碳资产净现金流；Pi表示第i年CERs价格；Xi表示第i年减排量；P0表示协议约定价格；C0表示违约成本，Vi项目的碳评估价值，i∈[1,n]。
2)基于所述最终的碳资产评估价值和预设单边模式评估模型，计算单边模式下碳资产价值；其中，所述单边模式表征碳资产交易的风险成本由所述数据供应方承担。
单边项目与双边项目使用的先确定买方再进行开发、买方承担交易成本的模式不同，而是项目业主独自承担先前开发成本和风险，待项目注册成功后，再联系买家(数据需求方)。因此，使用单边模式会提高项目业主在减排量定价上的自主权，同时也促使买家规避减排量交割的风险，大大增加项目本身的价值，同时要承担项目实施带来的风险和成本的增加。所构建的预设单边模式评估模型如下：
CFi＝PiXi-C(Xi)
C(Xi)＝C1+C2+C3+C4+C5
其中，CFi表示第i期碳资产净现金流；Pi表示第i年CERs价格；Xi表示第i年减排量；C(Xi)表示相关交易成本；C1表示EB管理费；C2表示手续费；C3表示财政部基金费；C4表示DOE核查费；C5表示项目实施咨询费。
智能合约被定义为数字合约条款，无须第三方干预，合约的代码经过认证后嵌入区块链中，在一定条件下触发便可自动执行。智能合约可以确保所有节点的算力交易过程具有一致性以及可靠性。在一个具体实施例中，需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块和算力交易体验评分区块与相关用户接口(UI)界面协同，在算力需求方通过界面进行资源浏览、下单、签约及资源使用评价等操作时，即可触发智能合约的代码运行。
进一步来说，(1)需求方(用户)登录算力资源节点，通过UI界面浏览节点的算力资源、使用的历史记录以及评价，从而触发智能合约。合约通过界面获取用户的证书ID，对浏览记录数据进行用户签名，并输出形成区块数据，区块类型为ConType_1。其中，用户签名指用户用自身的私钥对记录的哈希值进行加密签名。
即，所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名包括交易时间和交易序列号；所述需求方浏览记录区块中，将所述数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名，具体包括：根据公式
TXUserSign1＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNO,ContractTime,ComputingPoolID))
进行数据签名，以得到第一用户签名；
其中，TXUserSign1表示第一用户签名，UK_pri为用户私钥，Hash()为哈希运算，可以是MD5或者是SHA1等哈希算法；Encrypt()表示签名函数，即用私钥完成数字签名；ContracNO表示交易序列号，ContractTime表示交易时间，ComputingPoolID表示用户证书ID，即数据需求方的用户数字证书，任何人都可以通过该ID号在CA的轻型目录访问协议(LDAP)站点获取该用户的数字证书，以对该用户的签名进行验证。
(2)用户如接受资源的使用价格，则提出订单申请。订单包括算力资源内容、性能数量要求以及使用时限等，订单申请将触发智能合约自动运行。智能合约在与用户交互完成订单确认后，获取用户私钥，生成订单签名并生产交易区块，区块类型为ConType_2。
即，所述需求方算力订购申请区块中，将所述订购申请进行签名，具体包括：根据公式
TXUserSign2＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNO,ContractTime,ComputingPoolID，RequirementList,ContractValue))
进行数据签名，以得到第二用户签名；
其中，TXUserSign2表示第二用户签名，RequiremtList表示资源需求列表，即碳资产交易数据，ContractValue表示合约金额，即碳资产交易数据对应的资产价格。
(3)当资源节点收到用户的资源订单时，如数据供应方同意接受该订单，则触发智能合约自动执行。智能合约分别获取节点私钥和用户私钥，并做二重签名(用户签名和节点签名)，然后生产出类型为ConType_3的区块。用户签名与上文(2)中的一致，而节点签名则需对用户的签名再做一次签名。
即，所述算力交易区块中，将所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书进行签名，具体包括：根据公式
TXCPSign＝Encrypt(CPK_pri,TXUserSign2)
进行数据签名，以得到第三用户签名；
其中，TXCPSign表示第三用户签名，CPK_pri表示区块链节点的私钥。
(4)算力资源订单到期后，用户登录节点对此算力服务进行评分。评分包括单项评分以及总体评分；算力单项评分为用户订购并使用算力资源后，进行业务卸载，再对每项资源的使用效果进行打分；算力总体评分为用户对算力分项进行评分后，对所有分项进行加权累计形成一个最终评分值。算力效果评分和单项评分都可被其他用户浏览。该评分为潜在需求方提供决策参考，同时也对资源提供方起到督促作用。算力资源列表中包括各项资源，具体如下：
R＝{m1,m2,…,mi,…,mM} i∈{1,2,…,M}
其中，M为算力资源节点提供的资源种类数量，包括中央处理器(CPU)、内存、存储、硬盘输入输出(IO)能力、图形处理器(GPU)以及网络吞吐能力等。用户为每一项资源的进行评分，智能合约触发执行后，打出总评分。总评分公式如下：
其中，Si为某单项算力资源的评分，δi为该资源加权评分系数。评分完毕后，用户私钥进行签名并生产类型为ConType_4的区块，签名公式如下：
TXUserSign＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNo ContractTime ComputingPoolIDOverallScore ScoreList))。
形成用户签名包括交易序列号、交易时间、资源节点的ID号、整体评分(OverallScore)以及单项评分列表(ScoreList)。在交易过程中，由智能合约生产的区块经过区块链验证后上链广播至各个节点。
如图1所示，为一项交易的4个连续动作所产生的记录过程，其中交易类型为ConType_2、ConType_3、ConType_4的序列号与最近的ConType_1的区块序列号一致。
首先，数据需求方经由区块链节点登陆，需求方浏览记录区块从CA的证书LDAP获取用户数字证书(数据需求方的)；获取用户资源节点的浏览记录，即获取数据需求方在所述区块链节点的浏览记录；用户密钥签名并生成区块区块，区块类型为ConType_1，添加到算力资源交易区块链中。
其次，在需求方算力订购申请区块中，获取数据需求方发出的算力资源需求列表，这是需求方浏览算力资源节点，选择符合自身需求的算力资源以及使用周期，形成需求列表；确认其是否满足需要；如果不满足需要，则停止；如果满足需要，获取资源价格；如果不接受价格，则停止；如果接收价格，提交算力资源订购申请；经过用户密钥签名并生成交易区块，区块类型为ConType_2，添加到算力资源交易区块链中。
然后，在算力交易区块中，获取算力资源订购申请；资源提供方确定订单；获取用户和资源节点的数字证书；用户、资源节点的密钥签名并生成交易区块，区块类型为ConType_3，添加到算力资源交易区块链中。
最后，在算力交易体验评分区块中，获取算力资源订单；用户对每项算力资源进行使用体验评分；根据评分公式对整体资源打出评分；用户密钥签名并生成交易区块，区块类型为ConType_4，添加到算力资源交易区块链中。
综上，本发明利用区块链式数据结构来验证、存储碳资产注册数据和其交易数据，简化了碳资产交易流程，利用蒙特卡罗CERs模拟方法评估碳资产和其交易数据，防止交易过程中数据被篡改；并利用编程脚本代码组成的智能合约实现碳资产交易自动清结算，利用密码学公钥私钥保证区块链节点间数据传输安全，利用数字签名方式，确保交易主体的真实可信，保障交易的不可抵赖性，还利用区块链对碳资产交易溯源，跟踪每一笔交易，提升交易效率和交易安全性。
实施例二
如图2所示，为了实现实施例一中的技术方案，以实现相应的功能和技术效果，本实施例还提供一种基于区块链的碳资产交易方法，包括：
步骤100，获取数据供应方提供的碳资产数据，根据所述碳资产数据生成当前碳资产信息并传输至一区块中，然后将所述区块加入至区块链中，得到区块链层。
具体地，对数据供应方提供的碳资产数据进行检查，将合规碳资产数据信息生成碳资产记录传输至一区块中，基于区块链共识机制，区块链把数据按时间顺序存储在无限伸长的链表中，构成一个分布式账本账本。碳资产数据供应方上传数据索引信息，通过各节点共识后将数据索引信息上传到数据索引区块链中。
步骤200，编码智能合约层，将所述智能合约层嵌入所述区块链层。所述智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块、算力交易区块以及算力交易体验评分区块。而需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块、算力交易区块以及算力交易体验评分区块的功用具体请见实施例一中的记载。
步骤300，通过所述嵌入了所述智能合约层的区块链层，展示所述当前碳资产信息，并在数据需求方发出订购申请后，所述数据供应方和所述数据需求方对所述订购申请达成一致时，签订合约，且生成碳资产交易记录。
具体地，当数据需求方需要使用数据时，将算法代码输出描述以及算法代码哈希值上传，发送数据调用请求；可信计算环境生成一个公私钥对，将公钥发送给数据供应方和数据需求方，买卖双方就碳资产交易标的、交易额达成一致，进行数字签名，数据供应方与需求方加密数据与算法、用个人私钥签名后上传至可信计算环境；可信计算环境获取数据与算法后，用可信私钥解锁后验证数据主体与算法的哈希值是否正确，在确定数据与算法的哈希值无误后进行运算。
运算完成后，可信计算环境将运算结果用数据需求方的公钥进行加密、用可信计算环境的私钥进行签名后，将加密后算法结果返回给数据需求方。同时销毁可信计算环境内数据、算法以及算法结果。
步骤400，将所述碳资产交易记录打包记载在所述区块链层的节点中，并在所述区块链中加入对应新区块，结束单次交易。
优选地，方法还包括：采用用户反馈机制对交易结果进行实时测评，根据反馈改善交易方法，对结构进行优化升级。
相对于现有技术，本发明还具有以下优点：
(1)本发明智能合约层中设置需求方算力订购申请区块，能够交易快捷方便，并对每一笔交易形成纪录，交易安全性显著提高；设置算力交易区块，利用智能合约进行签约，降低签约的复杂性和交易的繁琐性，有效提高交易效率；设置算力交易体验评分区块，利用评分反馈机制，提升了交易结果与用户体验的反馈可视性，对区块结构的合理性，交易的实施评价有直接反馈，促进交易系统的升级。
(2)本发明所设置的碳资产交易方法架构，利用分布式数据同步及存储的技术优势，应用共识算法来生成、更新碳资产和其交易数据，防止交易过程中数据被篡改；应用多交易区块的设计及加密数字签名，显著提升攻击链争夺区块生产权的难度，在降低建设及运行成本的同时，有效提高了交易的可靠性与安全性。
(3)本发明采用蒙特卡罗模拟法进行碳资产评估，方法和过程简单，能解释广泛的敏感度和风险，例如非线性价格风险、波动风险以及模型选择风险，能考虑波动时间的变化、厚尾、极端情形等因素，受问题条件限制的影响非常小，实现对企业碳资产的高精度评估。
(4)本发明所采用的智能合约在碳交易方法和区块链之间构建了可信赖、安全的连接桥梁。在实现上，智能合约与节点的交易界面可独立开发部署，交易系统的代码不能入链。资源提供方自主提供UI界面，向需求方展现可供交易的算力资源及定价，而智能合约可以通过回调、订阅等方式与UI界面通信，或者封装成执行库被平台调度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种基于区块链的碳资产交易系统，其特征在于，系统包括区块链层和智能合约层；所述区块链层与所述智能合约层之间通信连接；所述智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块；
所述需求方浏览记录区块用于：在区块链节点中展示数据供应方的当前碳资产信息；获取数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录；将所述数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名后，输入至所述区块链层；所述当前碳资产信息包括历史碳资产交易记录、碳排放许可证、预测碳排放量以及碳资产评估价值；
所述需求方算力订购申请区块用于：获取所述数据需求方发出的碳资产交易数据，并根据所述碳资产交易数据确定对应的资产价格；将所述资产价格在所述区块链节点中展示给所述数据需求方；当获取到所述数据需求方发出的订购申请时，将所述订购申请进行签名后，输入至所述区块链层；所述订购申请包括所述碳资产交易数据和对应的资产价格；
所述算力交易区块用于：获取所述订购申请，并将所述订购申请发送至所述数据供应方；当收到所述数据供应方发送的允许通过指令后，将所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书进行签名后，输入至所述区块链层；
所述区块链层用于：基于签名后的所述订购申请以及签名后的所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书，执行碳资产交易；
所述需求方浏览记录区块包括碳排放许可证计算单元；所述碳排放许可证计算单元用于：
基于预期碳排总量、上一年实际碳排放量以及预期目标年年数，计算碳排减少上限值；计算公式如下：
其中，Rc为碳排减少上限值，ETT为预期碳排总量，(EA)last为上一年实际碳排放量，YT为到预期目标年的年数；
基于所述碳排减少上限值和所述上一年实际碳排放量，计算总碳排放量；计算公式如下：
ETC＝(EA)last-Rc；
其中，ETC为总碳排放总量，(EA)last为上一年实际碳排放量；
基于所述总碳排放量和预设类型企业的碳排份额，计算所述预设类型企业的碳排上限；预设类型企业的碳排上限的计算公式如下：
(Ec)VT＝SVT×ETC；
其中，(Ec)VT为预设类型企业的碳排上限，SVT为预设类型企业的碳排份额；
基于所述预设类型企业的上一年企业总数以及所述预设类型企业的当年预测增长率，计算所述预设类型企业的当年企业总数；
基于所述预设类型企业的当年企业总数和所述预设类型企业的碳排上限，计算一个所述预设类型企业的碳排放许可证；所述预设类型企业为所述数据供应方；碳排放许可证CPVT的计算公式如下：
其中，TVNVT为预设类型企业的当年企业总数，表示预设类型企业的上一年企业总数，AVT为预设类型企业的当年预测增长率；
所述需求方浏览记录区块包括碳资产价值评估单元；所述碳资产价值评估单元用于：
基于预设资产评估模型和预设碳资产价格连续波动模型，确定影响碳资产价格的参数集合以及对应的参数概率分布；构建出预设资产评估模型，如下：
其中，K表示无形资产分成率；R表示销售收入；r表示风险折现率；I0表示初始投资，NPV表示资产评估值；
用下面的方程来表示CERs价格的连续波动过程：
dSt＝μtStdt+σtStdz；
其中，St表示t时刻CERs价格；dz表示随机变量，方差是dt，均值为0；μ表示CERs价格波动率的期望；σ表示CERs波动的标准差，μ和σ即模型参数；
假设资产价格的变化服从几何布朗运动的随机过程，即有：
dSt＝μtStdt+σtStdyt；
其中，yt满足标准的布朗运动，即：St表示CERs于t时价格；z表示随机变量服从标准正态分布；模拟价格变化可能轨迹时，将收益法评估公式式进行离散，收益法评估公式如下：
其中，P表示评估值；i表示年序号；Ri表示未来第i年的预期收益；r表示折现率或资本化率；
离散后为：
其中，Δt＝(T-t)/m；t表示起点时刻；T表示目标时刻；m表示模拟步数；εt表示随机变量；由ΔSt＝St+1-St，蒙特卡罗模拟以随机变量θ(ω)的字样本θ(ω1)，θ(ω2)，……，θ(ωi)的算数平均数公式如下：
基于所述预设碳资产价格连续波动模型，确定价格趋势分析模型；所述价格趋势分析模型为：
其中，St+1表示t+1时刻的碳资产价格，St表示t时刻的碳资产价格，μt表示瞬间漂移率，σt表示瞬间波动性，εt表示随机数；
对所述参数集合中的参数进行独立随机抽样，并将抽取得到的样本值输入至所述预设资产评估模型，以得到初步碳资产评估值；
基于所述参数集合对应的参数概率分布，确定多个随机数；
将任一所述随机数以及所述初步碳资产评估值，代入至所述价格趋势分析模型，以得到次级碳资产评估价值；
对多个所述次级碳资产评估价值进行算数平均，以得到最终的碳资产评估价值。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的碳资产交易系统，其特征在于，所述智能合约层还包括算力交易体验评分区块；
所述算力交易体验评分区块用于：在所述区块链层完成所述碳资产交易后，获取所述数据需求方对所述区块链节点的算力资源服务评分；
所述需求方浏览记录区块还用于：在所述区块链节点中展示所述区块链节点对应的历史算力资源服务评分。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的碳资产交易系统，其特征在于，所述需求方浏览记录区块还包括碳资产价值优化评估单元；所述碳资产价值优化评估单元用于：
基于所述最终的碳资产评估价值和预设双边模式评估模型，计算双边模式下碳资产价值；所构建的预设双边模式评估模型如下：
各期现金流量CFi：
其中，三种情况分别为卖方违约，正常交易，买方违约；CFi表示第i期碳资产净现金流；Pi表示第i年CERs价格；Xi表示第i年减排量；P0表示协议约定价格；C0表示违约成本，Vi项目的碳评估价值，i∈[1,n]；
基于所述最终的碳资产评估价值和预设单边模式评估模型，计算单边模式下碳资产价值；所构建的预设单边模式评估模型如下：
CFi＝PiXi-C(Xi)；
C(Xi)＝C1+C2+C3+C4+C5；
其中，C(Xi)表示相关交易成本；C1表示EB管理费；C2表示手续费；C3表示财政部基金费；C4表示DOE核查费；C5表示项目实施咨询费；
其中，所述双边模式表征碳资产交易的风险成本由所述数据需求方承担；所述单边模式表征碳资产交易的风险成本由所述数据供应方承担。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的碳资产交易系统，其特征在于，所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名包括交易时间和交易序列号；
所述需求方浏览记录区块中，将所述数据需求方的用户数字证书和对所述当前碳资产信息的浏览记录进行签名，具体包括：
根据公式
TXUserSign1
＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNO,ContractTime,ComputingPoolID))
进行数据签名，以得到第一用户签名；
其中，TXUserSign1表示第一用户签名，UK_pri为用户私钥，Hash()为哈希运算，Encrypt()表示签名函数，ContracNO表示交易序列号，ContractTime表示交易时间，ComputingPoolID表示用户证书ID，即数据需求方的用户数字证书；
所述需求方算力订购申请区块中，将所述订购申请进行签名，具体包括：
根据公式
TXUserSign2＝Encrypt(UK_pri,Hash(ContracNO,ContractTime,ComputingPoolID，RequirementList,ContractValue))
进行数据签名，以得到第二用户签名；
其中，TXUserSign2表示第二用户签名，RequirementList表示资源需求列表，即碳资产交易数据，ContractValue表示合约金额，即碳资产交易数据对应的资产价格；
所述算力交易区块中，将所述数据需求方的用户数字证书和所述区块链节点的数字证书进行签名，具体包括：
根据公式
TXCPSign＝Encrypt(CPK_pri,TXUserSign2)
进行数据签名，以得到第三用户签名；
其中，TXCPSign表示第三用户签名，CPK_pri表示区块链节点的私钥。
5.一种基于区块链的碳资产交易方法，其特征在于，方法包括：
获取数据供应方提供的碳资产数据，根据所述碳资产数据生成当前碳资产信息并传输至一区块中，然后将所述区块加入至区块链中，得到区块链层；
编码智能合约层，将所述智能合约层嵌入所述区块链层；所述智能合约层包括需求方浏览记录区块、需求方算力订购申请区块以及算力交易区块；
通过所述嵌入了所述智能合约层的区块链层，展示所述当前碳资产信息，并在数据需求方发出订购申请后，所述数据供应方和所述数据需求方对所述订购申请达成一致时，签订合约，且生成碳资产交易记录；
将所述碳资产交易记录打包记载在所述区块链层的节点中，并在所述区块链中加入对应新区块，结束单次交易；
所述需求方浏览记录区块包括碳排放许可证计算单元；所述碳排放许可证计算单元用于：
基于预期碳排总量、上一年实际碳排放量以及预期目标年年数，计算碳排减少上限值；计算公式如下：
其中，Rc为碳排减少上限值，ETT为预期碳排总量，(EA)last为上一年实际碳排放量，YT为到预期目标年的年数；
基于所述碳排减少上限值和所述上一年实际碳排放量，计算总碳排放量；计算公式如下：
ETC＝(EA)last-Rc；
其中，ETC为总碳排放总量，(EA)last为上一年实际碳排放量；
基于所述总碳排放量和预设类型企业的碳排份额，计算所述预设类型企业的碳排上限；预设类型企业的碳排上限的计算公式如下：
(Ec)VT＝SVT×ETC；
其中，(Ec)VT为预设类型企业的碳排上限，SVT为预设类型企业的碳排份额；
基于所述预设类型企业的上一年企业总数以及所述预设类型企业的当年预测增长率，计算所述预设类型企业的当年企业总数；
基于所述预设类型企业的当年企业总数和所述预设类型企业的碳排上限，计算一个所述预设类型企业的碳排放许可证；所述预设类型企业为所述数据供应方；碳排放许可证CPVT的计算公式如下：
其中，TVNVT为预设类型企业的当年企业总数，表示预设类型企业的上一年企业总数，AVT为预设类型企业的当年预测增长率；
所述需求方浏览记录区块包括碳资产价值评估单元；所述碳资产价值评估单元用于：
基于预设资产评估模型和预设碳资产价格连续波动模型，确定影响碳资产价格的参数集合以及对应的参数概率分布；构建出预设资产评估模型，如下：
其中，K表示无形资产分成率；R表示销售收入；r表示风险折现率；I0表示初始投资，NPV表示资产评估值；
用下面的方程来表示CERs价格的连续波动过程：
dSt＝μtStdt+σtStdz；
其中，St表示t时刻CERs价格；dz表示随机变量，方差是dt，均值为0；μ表示CERs价格波动率的期望；σ表示CERs波动的标准差，μ和σ即模型参数；
假设资产价格的变化服从几何布朗运动的随机过程，即有：
dSt＝μtStdt+σtStdyt；
其中，yt满足标准的布朗运动，即：St表示CERs于t时价格；z表示随机变量服从标准正态分布；模拟价格变化可能轨迹时，将收益法评估公式式进行离散，收益法评估公式如下：
其中，P表示评估值；i表示年序号；Ri表示未来第i年的预期收益；r表示折现率或资本化率；
离散后为：
其中，Δt＝(T-t)/m；t表示起点时刻；T表示目标时刻；m表示模拟步数；εt表示随机变量；由ΔSt＝St+1-St，蒙特卡罗模拟以随机变量θ(ω)的字样本θ(ω1)，θ(ω2)，……，θ(ωi)的算数平均数公式如下：
基于所述预设碳资产价格连续波动模型，确定价格趋势分析模型；所述价格趋势分析模型为：
其中，St+1表示t+1时刻的碳资产价格，St表示t时刻的碳资产价格，μt表示瞬间漂移率，σt表示瞬间波动性，εt表示随机数；
对所述参数集合中的参数进行独立随机抽样，并将抽取得到的样本值输入至所述预设资产评估模型，以得到初步碳资产评估值；
基于所述参数集合对应的参数概率分布，确定多个随机数；
将任一所述随机数以及所述初步碳资产评估值，代入至所述价格趋势分析模型，以得到次级碳资产评估价值；
对多个所述次级碳资产评估价值进行算数平均，以得到最终的碳资产评估价值。
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