数据挖掘技术在绿电绿证交易中的应用研究

摘要

针对绿电绿证交易中供需匹配效率低、价格波动预测难、交易风险识别滞后等问题，本研究提出融合数据
挖掘技术的交易优化方案。首先基于关联规则挖掘分析用户用电特征与绿证需求的潜在关联，构建供需匹配模型；
其次再通过时间序列挖掘中的长短期记忆网络（LSTM），结合历史交易数据、政策变量、可再生能源出力数据预测
绿电价格走势；最后利用异常检测算法（识别异常交易行为以防控风险。实验结果表明，该方案可将供需匹配效率
提升，价格预测误差降低，异常交易识别响应时间缩短至分钟级，有效提升绿电绿证交易的效率、精准度与安全性，
为交易市场稳定运行提供技术支撑。