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基于联邦学习的碳数据共享与隐私保护融合1

基于联邦学习的碳数据共享与隐私保护融合

摘要

随着全球气候变化问题日益严峻，碳数据共享与隐私保护成为各国政府和企业关

注的焦点。本报告系统探讨了基于联邦学习的碳数据共享与隐私保护融合方案，旨在解

决传统数据共享模式中存在的隐私泄露风险和数据孤岛问题。报告首先分析了碳数据

共享的现状与挑战，指出当前数据共享机制在隐私保护方面的不足；随后详细阐述了联

邦学习的基本原理及其在碳数据领域的适用性；接着提出了基于联邦学习的碳数据共

享框架，包括技术架构、实施路径和保障措施；最后通过案例分析和经济效益评估，验

证了该方案的可行性和价值。研究表明，联邦学习技术能够有效平衡碳数据共享与隐私

保护的需求，为构建绿色低碳社会提供技术支撑。

引言与背景

1.1研究背景

全球气候变化已成为21世纪最严峻的挑战之一。根据联合国政府间气候变化专门

委员会(IPCC)的报告，全球气温已较工业化前水平上升约1.1℃，若不采取有效措施，

预计到2100年将上升34℃。中国作为全球最大的碳排放国，已承诺在2030年前实现

碳达峰、2060年前实现碳中和的”双碳”目标。实现这一目标需要全社会协同努力，而碳

数据的准确监测与高效共享是基础。

然而，碳数据具有高度敏感性，涉及企业核心经营信息和商业机密。传统数据共享

方式存在两大问题：一是数据孤岛现象严重，各主体不愿共享数据；二是直接共享可能

导致隐私泄露。据中国信通院2022年调研显示，超过75%的企业因隐私顾虑不愿参与

碳数据共享。因此，亟需一种既能促进数据共享又能保护隐私的技术方案。

1.2研究意义

本研究的意义主要体现在三个方面：理论层面，拓展了联邦学习在碳数据领域的应

用研究，丰富了隐私计算理论体系；技术层面，提出了一种创新的碳数据共享架构，解

决了传统方法的局限性；实践层面，为政府和企业提供了可行的碳数据共享方案，有助

于推动”双碳”目标实现。

1.3研究内容与方法

报告采用理论分析与实证研究相结合的方法。首先通过文献综述梳理碳数据共享

与隐私保护的研究现状；然后构建基于联邦学习的理论框架；接着设计技术实施方案；

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最后通过模拟实验验证方案效果。研究数据主要来自公开政策文件、行业报告和学术文

献。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一个基于联邦学习的碳数据共享平台，实现以下目标：建立安全高

效的碳数据共享机制；保护参与方的数据隐私；提高碳数据分析的准确性和时效性；促

进跨部门、跨行业的碳减排协作。

2.2研究范围

研究范围涵盖工业、交通、建筑等主要碳排放领域，重点关注企业级碳数据的采集、

处理和分析过程。技术层面聚焦联邦学习算法优化、隐私保护增强和系统架构设计。

2.3创新点

本研究的创新点包括：首次将联邦学习系统应用于碳数据共享场景；提出分层联邦

学习架构以适应不同层级的数据共享需求；设计动态激励机制以促进参与方积极性；开

发面向碳数据的专用联邦学习算法。

政策与行业环境分析

3.1国家政策环境

近年来，中国陆续出台多项政策推动碳数据管理。2021年《关于加快建立健全绿

色低碳循环发展经济体系的指导意见》明确提出要”建立碳排放数据共享机制”。2022年

《“十四五”数字经济发展规划》强调要”强化数据安全保障，推动数据有序共享”。这些政

策为本研究提供了良好的政策环境。

3.2行业发展现状

碳数据管理行业呈现快速发展态势。据IDC预测，2025年中国碳数据管理市场规

模将达到120亿元，年复合增长率超过30%。但目前行业仍面临数据标准不统一、共享

机制不健全、隐私保护不足等问题。

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3.3国际经验借鉴

欧盟在碳数据共享方面走在前列，其建立的”欧盟碳排放交易系统”(EUETS)实现

了成员国间部分碳数据的共享。美国加州的”碳捕获与封存数据共享平台”采用区块链技

术保护数据隐私。这些国际经验为中国提供了有益参考。

现状与问题诊断

4.1碳数据共享现状