考虑高能耗用户参与的调频服务跨链交易模型

2021-05-07束洪春方正云

电力系统自动化 2021年9期

沈鑫，束洪春，方正云，莫熙

（1. 昆明理工大学电力工程学院，云南省昆明市650051；2. 昆明理工大学机电工程学院，云南省昆明市650051；3. 云南电网有限责任公司，云南省昆明市650011；4. 云南电力调度控制中心，云南省昆明市650011）

0 引言

近年来，中国加快了调频辅助服务市场的建设步伐，出台了多项政策支持市场化改革［1-2］。截至2019 年底已有山东、山西、广东等6 个省（区、市、地区）的调频市场投入运行（含模拟运行和试运行），通过与主能量现货市场联合运营，正积极构建一套符合中国电力市场改革需求的辅助服务体系，同时也积累了一定的市场运行经验。

目前，中国调频辅助服务的市场参与者主要是各类发电资源，从调频服务商到调频服务费用的分摊对象均属于发电侧，这种单边市场显然无法适应发展需要，也有悖交易的公平原则。国家发改委印发的《关于深化电力现货市场建设试点工作的意见》中明确提出建立电力用户参与承担辅助服务费用的机制［3］。而用户侧缺乏参与调频服务的途径，需求响应（demand response，DR）在调频市场的潜力有待挖掘。因此，探索需求侧参与调频市场的交易方法是目前辅助服务进一步市场化亟待解决的问题。

由于市场机制的不同，DR 在调频市场的研究侧重各有不同，国外研究总结起来有以下两方面：①对参与调频市场的不同种类的用户进行建模，通过对用户用电行为和调频特性的分析，对其市场收益进行优化，例如调频服务提供商：电动汽车［4-5］、住宅区［6-7］、建筑物［8］、数据中心［9］和铝冶炼厂［10-11］；②针对各类市场的机制和监管手段的对比分析，文献［12］对比了美国的7 个独立系统运营商（ISO）/区域输电组织（RTO）在鼓励用户侧参与调频市场中的金融刺激手段，其中PJM 市场较为成熟，表现在用户调频产品聚合度高，投标准确等方面；文献［13］总结了欧盟现有调频服务市场的最新监管变化，以及快速频率控制响应服务的补偿方式；文献［14］对比分析了巴西、印度和俄罗斯在调频辅助服务方面的采购机制。但DR 参与调频服务交易的研究相对不足，特别是用户侧资源在响应调度机构指令时调频性能和服务质量方面罕有探讨。因此，该类资源进入调频市场，其调频性能的市场风险不容忽视。

国内对调频费用分摊［15-16］、调频资源的补偿机制［17］等方面也展开了研究。文献［18］设计了一种基于引发责任的调频辅助服务成本分摊机制；文献［19］提出了基于预测曲线偏差量减计原理的绿色证书计算方法，以补偿调频费用；文献［20］结合广东电力市场发展现状，设计了DR 在调频市场的发展规划。但以上研究均未考虑运用DR 中用户身份和市场时序来构建交易模型，此外，调频责任的认定往往由调度机构解析，费用核算并未达成有效共识，市场信息披露方面不够公开透明。

区块链作为去中心化的交易技术，学术界对其在电力市场的应用进行了展望［21-22］，并得到了相关应用，如负荷用电权响应［23］、智能配售电交易［24］，但区块链技术结合调频市场方面应用罕有探讨。此外，以跨链技术为代表的区块链扩容技术正在进一步拓展应用场景。

本文将跨链交易技术应用到调频市场。为使高能耗用户参与调频交易，本文设计了基于跨链技术的调频服务市场交易框架，由发电侧区域链、调度中继链和高能耗用户区域链组成链群，并构建了计及高能耗用户调频服务风险的出清模型。最后，通过算例验证了所提模型的有效性和可行性。

1 基于区块链的调频服务交易机制

1.1 高能耗用户参与调频市场的可行性分析

为拓宽调频辅助服务市场，将调频成本向负荷侧疏导，将此类高能耗的工业用户优先纳入调频服务市场，有以下3 点考虑。

1）从中国目前调频服务市场来看，均采用了发电侧分摊全部调频责任，这种发电侧的零和博弈，使某些发电商的运营成本提高。忽略负荷侧引发的调频责任显然不能满足市场的公平性原则，向负荷侧进行调频服务的追责，是中国调频服务市场发展亟须解决的问题。

2）高能耗用户在负荷侧用电量占比高，往往具有大容量和高耗电量等特点，承担了消纳可再生能源的任务，例如电解铝和电解铜等能量惯性大的冶金工业，其负荷功率的波动相对居民用户而言，对系统产生的功率不平衡量贡献更大。同时，高能耗用户安装了相当数量的测量表计，调度机构易于直接获取其功耗数据，用户可根据自身用电行为提供可靠的负荷预测曲线，所以该类用户承担负荷侧频率波动的责任也较为合理。

3）高能耗用户的DR 具有相当规模的调频潜力，中国并未出现大量如美国PJM、ERCOT 和CAISO 市场中的负荷聚合商和负荷削减服务提供商［25］。在未能提供负荷管理服务的情况下，要在负荷侧开辟调频服务市场，应优先发展该类调频资源作为调频服务商，且更符合中国调频辅助服务市场的实际需要。

1.2 考虑高能耗用户参与的调频服务交易机制

1.2.1 跨链交易原理

跨链交易是指原本存储在特定区块链上的资产可以转换成为另一条链上的资产，从而实现价值的流通。常见的跨链交易技术包括：公证人机制、哈希锁定、侧链和中继链［26］。本文根据调频市场的组织架构和运行特点，采用中继链方案。

中继跨链交易原理如图1 所示。

图1 中继跨链交易原理Fig.1 Principle of cross chain relay transaction

角色定位：中继链方案中包括中心枢纽链（Hub）和区域链（Zone），区域链的价值流通和数据通信必须经过中心枢纽链完成。

通信协议：区域链间的通信采用块链间通信协议（IBC）来实现数据共享，各个独立的区块链连接到区域链后，它们就成了中心枢纽链的一个空间，每个空间也会与中心的状态保持一致。信息可以从一个空间发送到另外一个空间。

资金流通：所有跨链的资金转移都需要通过中心枢纽链进行，所以资金（转换为代币Token）可以安全、迅速地在区域链之间转移。分区之间无须具有直接的汇兑流动性，而只需通过中心枢纽链来追踪记录每个区域持有的代币总量，并确保所有链的代币总量对应实际交易资金。

1.2.2 调频服务交易框架

假设高能耗用户作为可控负荷已通过技改满足调度的控制性能评价标准（CPS）体系［27］，并能在提供调频服务时保证自身的用电可靠性。

目前，国内调频市场中，调度机构仍起到了中心调控和市场运营的作用，完全意义的去中心化并不现实。为此，一方面采用中继跨链的技术方案在一定程度上弱中心化；另一方面，调度机构又可协调管理跨链操作，使调频市场中各参与方的共识程度进一步加深。设计基于中继跨链技术的调频服务交易框架如图2 所示。

图2 中，高能耗用户和发电机组具有双重身份，二者均是调频责任引发的考核对象，同时也是可参与市场的调频服务商。高能耗用户和发电机组分别对应高能耗用户区域链和发电侧区域链，调度中心为中继链，协调另外2 条链的交互。3 条区块链构成链群，该链群属于联盟链范畴，即只针对参与调频市场的成员和第三方开放，为市场参与者的信息和隐私安全提供保证。尽管构建多链结构一定程度上提高了调频市场的技术成本，但相比单链结构，有以下显著优势：①多链的技术方案支持高并发、大吞吐量的交易，可缩短交易延时；②考虑到调频市场以海量运行数据作为结算依据，多链结构的分链区块可解决单链区块数据存储不足的问题；③中国调频市场交易规则仍将持续变动以适应市场变化，多链架构更加支持版本更新、功能增加等关键特性更迭。因此在市场建设初期选用跨链技术方案，符合调频市场未来发展需要。

智能合约是一类具有图灵完备的程序代码构成的合约化程序，链码则是智能合约的进一步发展。链码可视为智能合约容器，可定义和解析一个或多个相关联的智能合约。一个链码被部署和实例化后，其内部的智能合约可接入关联的通道，且这些合约具有唯一的标识。高能耗用户、发电机组、调度中心和调频市场通过调频服务链码进行联合运行。

1）数据交互方面：高能耗用户和发电机组将负荷预测信息及出力预测信息写入合约，共同提交申报信息给调频市场，同时双方实时向调度中心反馈自动发电控制（AGC）运行状态和时标，响应AGC信号，切换可编程逻辑控制器（PLC）的模式并设置调频带宽。调度中心统计市场信息，并进行安全校核，实时计算区域控制偏差（ACE），将AGC 的控制指令发送给用户和发电机组。调频市场将中标结果公示给高能耗用户和发电侧，将出清结果写入链码，并接收链码记录的实际调频出力。

2）价值流通方面，在调频服务链码中设置结算触发条件，当到达结算时刻，解析调频责任量，在源荷两侧按责任划分比例［17］。

1.3 链群结构和区块信息

该链群的区块数据存储结构如图3 所示。

图3 区块信息Fig.3 Block information

图3 中，调度链作为中继链，将有助于高能耗用户侧区域链和发电侧区域链的通信和数据共享。该中继链不仅可以跨链交易，还可跨链调用链码，起到桥接的作用。此外，还可限制相互间的数据和隐私访问权限，起到监管治理的作用，这也符合调度机构在实际市场中担当的角色。另外，在2 条区域链部署交易链码，实现具体交易业务。

图3 中，每条链的区块都是由区块头和区块体组成。

1）区块头：每条区块头都有时间戳（Timestamp）和随机数（Nonce），用于工作量证明（proof of work，PoW），网络节点采用求解数学难题来竞争记账权［28］。每一个区块记录前一个区块的Hash 值。此外，区块头中还包括Merkle 的根节点，分别是发电侧、调度侧和用户侧的根节点，节点上附有区块时间信息。3 条链均是采用Merkle 二叉树结构，根节点和子节点上均记录Hash 值。

2）区块体：子节点以下部分均属于区块体，发电侧区块体含有机组数据节点和调频数据节点，主要通过Hash 运算将机组出力和预测出力的Hash 值以二叉树结构连接到子节点，同理，机组的调频里程和容量数据以同样方式连接。调度中继链则记录调频服务市场的交易信息，子节点分为调频里程交易和调频容量交易数据的Hash 值。用户侧区块体包括调频子节点和负荷数据子节点，用户参与调频的里程和容量数据的Hash 值为同一分支上的叶子节点，负荷预测和实际负荷数据的Hash 值为另一分支上的叶子节点。以上数据均经过Hash 函数加密，其中任意数据改变均会引发子节点的Hash 值改变，进而反映到根节点的Hash 值，若数据出现篡改，网络节点很容易进行核验。因此，该数据结构保证了调频服务市场数据的不可篡改性。

该数据存储的结构保证了调频市场信息的真实性，为调频责任的判定提供了准确的依据，有效解决调频责任认定不透明的问题。

2 计及高能耗用户调频风险的出清模型

用户侧参与调频市场，高能耗用户的实际响应值与调频预期值之间存在偏差，相比参与调频较为成熟的常规机组，其提供调频服务的同时可能给电网带来风险。因此，需要评估其调频服务潜在的风险。

2.1 高能耗用户调频性能风险度量

本文引入了条件风险值（CVaR）方法来量化高能耗用户参与调频市场的风险程度［29］。CVaR 是一种基于风险值（VaR）改进的风险分析法，用来表示在一定的置信水平下损失超过VaR 的条件均值。

高能耗用户i 的调频风险ρCVaRi表示如下：

式中：f（xi，λ）为构造的辅助函数，其中xi为高能耗用户i 的调频里程中标量，λ 为高能耗用户调频运行成本的风险值；θ 为置信度；H 为历史数据总数；kp，z为第z 个历史数据下高能耗用户i 调频综合指标，历史数据由高能耗用户向调度机构申请AGC 试验得到，并非实际投入市场运行数据，由响应AGC 指令的速率、时间、精度加权计算，各省市场的权值取值各有不同。

有g 个高能耗用户进入的调频市场整体风险表示如下：

高能耗用户i 参与调频服务的风险量度约束如下。

1）风险值约束：

2）风险值非负约束：

式中：Sz为高能耗用户i 在历史数据z 下的风险值必须小于对应场景系统中市场允许的限值。

2.2 计及高能耗用户调频风险的市场出清机制

本文以调频服务成本最低为目标，并假设系统主能量已出清的基础上对调频服务市场进行出清，且忽略网络损耗，简化模型表示如下：

调频里程的服务成本表示为：

2）系统调频约束，与文献［17］一致。

3）发电机组调频约束，与文献［17］一致。

3 基于链码的调频服务链上交易流程

3.1 网络节点

网络节点配置参考Polkadot 网络［30］，4 种节点分别为：收集节点（Collator）、监督节点（Fisherman）、提名节点（Nominator）、验证节点（Validator）。各类节点作用详述见附录A。

3.2 交易流程

结合调频服务实际运行情况，设计其交易的链码流程如图4 所示。图4 中调频服务的链码流程分为3 个阶段。

1）预出清阶段

每日10：00 前，市场运营机构发布次日调频市场信息，包括调频服务提供者、调频责任考察对象、各时段调频容量需求值、调频里程报价范围、申报调频容量范围以及其他要求等。

每日10：00—12：00，调频服务提供者对次日24 h各时段进行调频容量和调频里程价格申报，网络收集节点获取相关数据写入区块。调频服务商的报价信息将采用非对称加密封存，链码启动分发指令，将公私密钥保存到密钥保存地址（Keystore_address）。

每日13：00 前，调度机构经过安全校核后进行日前预安排，结果形成次日发电计划的边界条件，编制次日发电计划时应为各时段预安排中标的发电单元预留调频容量。

图4 调频服务链码交易流程Fig.4 Chain code transaction process of frequency regulation service

2）日内出清阶段

出清起始点T0前30 min，链码向调度机构分配私钥，并解密报价信息，同时网络监督节点将记录调度机构的解密过程，调度机构采用计及高能耗用户调频风险的方法出清，链码通过应用程序接口（API）调用外部的商用求解器，将计算转移到链下，计算结果返回链上用于费用结算和AGC 指令下发，并进行安全校核。

链码不断查询是否到达运行起始点T0，若到达，发电侧和高能耗用户侧的实际负荷曲线和实际出力曲线开始将数据写入区块，同时实时记录调频服务商的调频出力数据并写入区块；若未到达，则返回到出清计算。

调度机构检查是否有调频服务商被考核，若无，则进入结算阶段；若有，则调度机构记录被考核对象及信息，提交网络中的验证节点进行验证。

3）费用结算阶段

次日09：00 前完成调频费用分摊，调度机构解析前一交易日的调频责任，按比例分摊，分摊结果交给验证节点和监督节点共识，若共识不通过，启动差错退补环节，由于技术支持系统错误或其他原因造成调频市场结算费用发生差错时，需重新对结算费用进行计算，得到校正后的结算结果，并及时向市场成员发布。若通过结算共识，则触发链码上的跨链转账交易。

链码启动跨链交易，网络中的提名节点按照调度机构的调频责任解析结果，提名节点锁定调频责任方的账户地址ResAccount_a，锁定金额Vol，同时提名节点锁定调频服务商的账户地址SerAccount_b，验证节点对交易进行简单支付验证，若验证通过，完成跨链支付交易，若未通过，则交由监督节点核查。

调频责任方支付费用，调频服务商收到调频补偿费用后，发送响应信号ReceiptMess，验证节点验证所有提名节点提供的账户地址，输出的响应信号，并打包交易写入区块，结束本次调频交易。

4 算例分析

4.1 算例数据

本节以IEEE 14 节点系统为例，模拟某日01：00至次日00：00 调频辅助服务市场的过程，在节点9、12 和13 设置高能耗用户HL9、HL12、HL13，节点G1、G2、G3、G6 和G8 为常规调频机组。算例的详细信息见附录B。

4.2 调频风险对出清结果的影响

链码通过API 在MATLAB 2018a 环境下调用商用求解器Gurobi 出清计算，链下调用计算机的CPU 为Intel Core I7 9700K，主频3.6 为GHz，RAM为16 GB。本文所设计的2 个场景Case1 和Case2的计算时间分别为0.395 s 和0.412 s。报价出清结果如图5 所示。

图5 某交易日报价出清结果Fig.5 Clearing result of quotation on a trading day

图5 中，该交易日容量出清价格和里程出清价格的变化趋势与系统内的调频容量需求变化趋势一致，进入调频峰荷过程，上调频出清价格均提高，进入谷荷时，下调频的出清价格均提高，反映了调频资源在进行调频服务时市场补偿其资源的稀缺性。

附录C 图C1 和图C2 为Case1 调频市场的出清结果。从出清结果可以得到，图C1 和图C2 都在调频容量需求处于峰荷时期才有高能耗用户中标容量，其余大部分需求仍由常规机组G1、G2、G3 和G8承担。在调频容量方面，高能耗用户的市场地位是容量的补充支援。对比图C1 和图C2 可见，在考虑调频风险的情况下，Case2 中高能耗用户的调频容量中标量明显减少，与Case1 相比，高能耗用户HL9、HL12 和HL13 的容量的总中标量同比分别减少49.5%、52.4%和56.5%。

附录C 图C3 和图C4 为调频里程出清结果。从调频里程出清结果可以得到，调频里程需求的峰谷时刻与调频容量不同，调频里程的需求增大出现在主能量需求峰谷过渡期间。相比调频容量需求，调频里程出清结果显示常规机组仍承担了主要的调频里程需求，高能耗用户获得了更高比例的中标量，在Case1 中的每个交易时段，3 个高能耗用户都有中标，但Case2 中，高能耗用户的中标量缩水严重，高能耗用户HL9、HL12 和HL13 的容量的总中标量同比减少45.8%、67.3%和94.6%。可见，调频风险对调频里程的分配影响更为显著，调频综合指标越差，在考虑调频风险的市场中，中标量也将极大程度地被削减。

4.3 调频补偿费用跨链分摊

根据Case2 当日的调频责任解析计算，各机组和高能耗用户的分摊系数如附录D 表D1 所示。假设代币Token 与人民币的折算汇率为1 Token=1 元，在Z-Ledger 平台上实现交易，未交易前的账户信息见附录D 图D1［31］。调频费用链上结算统计如表1 所示。

表1 调频费用统计Table 1 Statistics of frequency regulation cost

附录D 图D2 中，交易单中包含了唯一的哈希值（TxHash），交易的代币为Token，交易链码是基于Go 语言开发的，此外还显示了交易的状态，8 笔交易均是有效的，网络中的Org1MSP 节点为每笔交易进行信任背书。G1、G2、G3、G6、G8、HL9、HL12和HL13 都转出了Token 到一个共同的Hash 地址，即调度中继链上的地址，再将费用按调频的实际出力分配，使得调频费用的结算周期缩短到日内。转账后各账户余额见附录D 图D3。