Research on Decentralized Energy Trading Mechanism and Carbon Footprint Traceability Based on Heterogeneous Blockchain and Federated Reinforcement Learning for Interactive Energy Markets
Notice bibliographique
Résumé
Energy, as one of the larger contributing industries to greenhouse gas emissions, has an urgent task to reduce emissions, and standardizing the carbon footprint and trading mechanism of the energy market is an important concern for the development of the current energy industry.Under the guidance of the principle of green, low-carbon and sustainable development of the energy market, this paper first uses heterogeneous blockchain and federated reinforcement learning to design a decentralized energy trading mechanism model.It is found that the model fails to realize the intelligent detection and control of carbon footprint, in this regard, on the original model, the carbon footprint origin algorithm is introduced.Combining the above models and algorithms, the current interactive energy market is explored and analyzed.Consumer user 5 has the largest net benefit, with a specific value of 15.05 million yuan, and comprehensive energy supplier 3 has the largest net benefit, with a value of 37,467,000 yuan, indicating that this paper's model implements the principle of green, lowcarbon and sustainable development of energy while meeting the energy needs of consumers and suppliers, maximizing the interests of each other in the process of energy trading, which proves that this paper's research has excellent practical application value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».