基于联邦学习-区块链融合架构的电-碳-绿证多模态动态耦合定价与跨链清算方法

本发明提出一种基于联邦学习‑区块链融合架构的电‑碳‑绿证多模态动态耦合定价与跨链清算方法。通过差分隐私横向联邦聚合，打破数据孤岛，训练LSTM‑GRU混合模型，实现误差＜5%的全域价格预测；引入TD3强化学习代理，实时生成非线性联动系数，政策突变响应速度提升50%，套利空间压缩40%；构建私有链+联盟链双链异构架构，以HTLC绑定“购电‑售碳‑购绿证”为不可分割事务，清算延迟≤800ms，失败率＜0.01%；采用ZK‑SNARK零知识证明，确保交易可审计且隐私零泄露。省级100节点集群实测表明，预测误差下降75%，政策延迟缩短51%，组合交易失败率降低99.9%，为高波动环境下的多市场协同提供安全、高效、合规的技术支撑。