基于区块链的多微网智能交易策略

2021-12-09陶梦林王致杰

电力建设 2021年12期

陶梦林，王致杰

(上海电机学院电气学院，上海市 201306)

0 引言

区域内多个微网互联形成多微网系统，由于微网的电压等级低，不宜远距离传输，并且微网间的距离较短，所以在多微网系统中建立交易平台，进行微网间的电能买卖交易，可以使其系统内部电能合理流通，有利于新能源在时间和空间上进一步消纳[1]。因此，设计一套公平、公正、可靠性高的多微网电力交易策略显得尤为重要。

近年来，关于电力交易策略方面的研究已取得不少成果，包括微网与配网间的交易策略[2-4]、发电商与售电公司及用户间的交易策略[5-6]、分布式发电间的交易策略[7-8]，但对于多微网间的交易策略研究较少且不成熟。文献[9]提出了多微网双层电力交易框架，下层负责收集微网内交易需求信息，上层负责根据下层收集的信息进行电力交易，采用连续双向拍卖机制求得买卖双方报价。文献[10]提出建立光伏微网群的合作联盟，根据微网收益大小提出了一个实时交易结算规则。文献[11]提出构建微网群动态电能交易模型，以计及储能电池退化成本和可控负荷调度补偿成本最低为目标优化电能报价，以微网群电能交易成本最低为目标优化电能交易量，通过多轮竞价以协调微网间的电能交易。文献[12]提出建立多个微电网联合与大电网竞价模型，市场以交易总成本最小为目标进行买卖方组合，采用合作博弈理论解决多微电网之间竞价、收益分配问题。文献[13]提出并网型多微网系统多时间尺度交易机制和基于深度学习的交易策略优化算法，建立了多微网内部交易价格模型和日前、日内交易机制。

以上研究均提高了多微网系统的经济性，为多微网交易策略提供了一定的参考价值，但是以上文献只考虑了报价、出清过程，或者侧重于考虑收益分配和结算规则，没有考虑多微网交易的整个过程。并且文献[12-13]多微网交易为中心化交易，随着参与交易的微网数量增多，会造成管理中心服务器压力增大、效率降低，拓展性低。因此，构建一个去中心化的电力交易平台与机制，是多微网交易中亟需解决的问题。

区块链具有去中心化、可信任、防篡改的特性，可为电力交易提供一种新的可行方式，能有效解决电力交易中心化和效率低下等问题[14]。文献[15]提出了基于区块链的分布式可控电力交易匹配系统，详细介绍了分布式电力交易的过程，最后证明了系统的有效性。文献[16]提出将区块链技术应用到能源互联网中，仿真结果表明去中心化的电力交易能提高交易效率。文献[17]提出将区块链应用于分布式电能交易系统，设计了基于智能合约及连续双边拍卖的交易模式，改进了基于委托权益证明的共识算法，仿真结果表明该交易模式能提高买卖双方的经济效益，且改进的共识算法能有效地遏制恶意节点作恶。

基于此，本文提出一种基于区块链的多微网智能交易策略。首先，分析多微网交易与区块链的契合点；然后，建立基于区块链的多微网智能交易框架，并介绍交易流程；其次，建立考虑交易成交风险因子报价模型、集中撮合与连续竞价两阶段电价出清模型、考虑信誉度的电量出清模型和误差结算模型、基于非合作博弈的自适应报价模型、基于信誉度的权益证明机制(proof of stake, PoS)共识机制模型；最后，仿真验证所建模型的有效性。

1 基于区块链的多微网智能交易适应度分析与交易框架

1.1 区块链关键技术与适应度分析

区块链是一种分散式电子会计系统，是一些已知技术的组合，如P2P网络、分布式数据存储、共识机制、智能合约等[18]，这些技术是多微网电力去中心化交易的有力保障。

1)P2P网络。P2P网络是一种没有中心服务器，完全由客户端支撑起来的互联网体系。每一个微网是一个客户端，也是一个服务器，每个微网节点可以在允许时间内自由加入退出。去中心化的网络架构使黑客没有统一攻击对象，即使攻击部分节点对区块链网络也无影响。该机制保证了多微网电力交易系统的去中心化性、易扩展性、安全性。

2)分布式数据储存。数据储存是交易的核心，使用基于区块链的交易方法，将数据存储在每个节点中，当某个节点数据丢失时，可通过复制其他节点的数据进行恢复，该技术避免了多微网交易数据集中储存丢失不可追回的弊端。

3)共识机制。共识机制指记账节点在很短的时间内通过一定的机制完成对交易的验证和确认，在去中心化的思想上解决了节点间互相信任的问题。目前常用的共识机制有工作量证明机制(proof of work, PoW)、PoS、委托权益证明机制(delegated proof of stake, DPoS)、实用拜占庭容错算法机制(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)[19]。4种机制的优缺点对比如表1所示。本文采用PoS机制，将股权定义为信誉度、信誉度越高的节点获取记账权的概率越大，成功记账节点将由系统按照规则进行奖励，该机制不仅能防止恶意节点对区块链的攻击，也鼓励了各个节点积极参与交易、按合约履行交易。

表1 4种共识机制对比Table 1 Comparison of four consensus mechanisms

4)智能合约。智能合约是达到触发条件可自动执行的程序，区块链去中心化、可信任、防篡改的特性为智能合约提供了安全的执行环境。多微网达成交易后，将交易双方地址、信誉度、交易时间、电价、电量写入智能合约。触发条件来临时，智能合约自动执行，根据实际交易电量结算、转账、更新。

综上，区块链相关技术能满足多微网电力交易去中心化、安全、可信、智能等需求。

1.2 基于区块链的多微网交易架构与流程

基于区块链的多微网智能交易框架如图1所示。系统中存在3种节点，即监管中心节点、电网公司节点、微网节点。监管中心节点用于检验注册微网节点的真实性，利用交易信息分析多微网特性，以便更好地规划多微网。电网公司节点用于吸收多微网系统中多余电量、补偿缺额电量、收取过网费。微网节点具有二重性，可担任售电微网节点或购电微网节点。为了完成每个微网的数据采集，须在微网内源荷端引入一些先进的智能设备，如智能电表，用于获取用电、发电信息，并提交给微网中心。

图1 基于区块链的多微网智能交易框架Fig.1 Multi-microgrid intelligent transaction framework based on blockchain

基于区块链的多微网智能交易流程如图2所示，其分为5个阶段：

1)注册登录。第一次在该系统参与交易的微网须进入客户端注册，注册成功后，微网在终端登陆，成为区块链系统中的一个节点，参与交易。

2)提交数据。在报价时间截止之前，微网根据历史发/用电数据，预测下一周期的功率、负荷，明确售/购电微网身份，提交相关参数，如交易成交风险因子、理想交易电价、理想交易电量、历史平均交易电价等。各微网节点根据提交的初始参数调用智能合约，依据本文所提的考虑交易成交风险因子报价策略计算理想电价，并将理想电价、电量等数据通过P2P网络广播到所有节点，实现数据共享。

3)市场出清。报价时间截止后，微网节点停止上传相关参数。根据各微网节点广播的理想电价、电量等数据，调用智能合约，依据本文所提的考虑信誉度的电力出清策略，计算各微网合约电价、合约电量，完成交易匹配。交易双方将交易地址、时间、电价、电量、考虑误差的结算方式等写入系统智能合约，并向全网广播。交易方须向交易地址存入一定保证金。

4)交易结算。交易时间到达时，交易双方执行交易，交易完成后，智能电表上传实际交易电量，智能合约根据实际交易电量自动结算，实现资金自动转移。每个节点均保存所有交易信息，当共识时间到达时，各节点根据本文所提的基于信誉度共识机制争夺记账权，获得记账权的节点将该时间段内保存的合约打包成合约集，加盖时间戳，加入区块链。

5)本轮交易结束，进行下轮交易时，可以按2)—3)—4)—5)顺序继续报价、出清、结算。当微网不提交初始参数时，系统可根据上轮交易结果自适应调整报价，最终获得最优理想报价，然后继续3)—4)步骤。

本文所提的交易流程适用于其他场合中分布式电力交易的场景，购/售电微网节点代指买/卖方，分布式交易买/卖双方在终端注册登录、提交数据，根据交易策略进行市场出清、交易结算。在其他场景应用时，只需要修改节点名称、更换交易策略即可。

2 多微网智能交易模型

2.1 考虑交易成交风险因子的双边报价策略

考虑微网内多为新能源发电，如光伏发电、风力发电，具有无污染、不可控、成本低的特性，一般使其工作在最大功率，系统会优先使用新能源发电为微网内部负荷供电。当新能源电量不足以支撑负荷需求时，缺额电量来自微网内部储能放电、其他微网、可控电源出力或配电网，当新能源发电充足时，剩余电量进行出售。本文研究的交易电量均来自于新能源发电，未考虑其他能源发电，若考虑其他能源发电交易时，则能源交易偏好程度从高到低依次为：新能源—储能—min{配电网供电成本，微网内部发电成本}。优先选择哪种能源发电电能进行交易，取决于该能源发电成本、交易报价和发电补贴，由于本文研究的交易电量均来自于新能源发电，因此共有的补贴可以省去，不影响能源交易偏好。假设售电微网、购电微网的供需量是无弹性的，即供需量不会随着电价的变化而变化。

图2 多微网智能交易流程Fig.2 Intelligent transaction process of multiple microgrids

2.1.1 购/售微网保留价格

(1)

(2)

(3)

式中：gi表示固定成本；fi(t)表示单位成本；xi(t)表示发电量；I为微网中的电源总数。

2.1.2 考虑交易成交风险因子的报价策略

在允许范围内，购电微网报价越高，售电微网报价越低，越有利于促进交易，反之，阻碍交易。根据购售方对交易达成风险的态度，引入交易成交风险因子λ。当0<λ≤1时，表示趋向风险型，双方交易成交率较低，但每轮交易获得的利润较大；当-1≤λ<0时，表示规避风险型，双方交易成交率较高，但每轮交易获得的利润较小。在微网不主动调整风险因子时，风险因子可根据前轮的结果变化，当前轮交易在集中撮合阶段失败，说明风险因子过高，下轮交易时，系统会降低风险因子；当前轮交易在集中撮合阶段成功，说明风险因子适中，下轮交易时，系统会增加风险因子。交易成交风险因子函数λ(k)的迭代变化公式为[20]：

λ(k)=λ(k-1)+α{[1+β(k)]λshout-λ(k)}

(4)

式中：α表示学习速率；β(k)表示调节步长；λshout表示微网最后一次调整报价时的风险因子。

当β=0.05时，交易成交风险因子降低，当β=-0.05时，交易成交风险因子提高。

在历史平均交易价格的基础上，上下调整电价。对售电微网来说，当λ=1时，理想电价为配电网售电电价，电价最高，风险最大；当λ=-1时，理想电价为售电微网保留电价，电价最低，风险最小。对购电微网来说，当λ=1时，理想电价为配电网购电电价，电价最低，风险最大；当λ=-1时，理想电价为配电网售电电价，电价最高，风险最小。建立的考虑交易成交风险因子的理想电价模型为：

(5)

(6)

2.2 考虑信誉度的电力出清策略

2.2.1 集中撮合阶段

(7)

2.2.2 连续竞价阶段

(8)

式中：γ表示电价变化程度，γ越大，电价变化越快。

2.2.3 考虑信誉度的电力定量出清策略

(9)

(10)

2.3 考虑误差的电力结算策略

新能源发电不稳定、负荷预测存在误差的特性，决定了达成的电力交易不可能百分之百执行。当购电微网实际用电量大于合约电量时，对售电微网无影响，额外用电量按配电网售电电价从电网购买；当购电微网实际用电量小于合约电量时，对售电微网有影响，售电微网的损失由购电微网承担。当售电微网实际发电量大于合约电量时，对购电微网无影响，多余电量按配电网购电电价出售给电网；当售电微网实际发电量小于合约电量时，对购电微网有影响，购电微网的损失由售电微网承担。售电微网发生违约的风险，即实际发电量少于合约电量；购电微网发生违约的风险，即实际用电量少于合约电量。

(11)

(12)

2.4 基于非合作博弈的自适应调整报价策略

第一轮交易完成后，开始第二轮交易，第二轮交易时，可以继续按第一轮交易策略提交报价初始参数，进行报价、出清、结算，也可以在第一轮交易的基础上自适应调整风险因子，考虑到微网调整风险因子时只知道自身情况，并不了解其他微网情况，所以将微网报价调整过程转化为非合作博弈模型进行探讨。参与者、策略、收益和纳什均衡是非合作博弈的必需元素。

2)策略：博弈方决策时能选择的方法。本文策略包括每个售电微网报价策略sm和策略空间Sm，每个购电微网报价策略bn和策略空间Bn，其中sm∈Sm，m=1, 2, …,M，bn∈Bn，n=1, 2, …,N。

3)收益：售电微网的收益函数USm表示售电收益减去成本；购电微网的收益函数UBn表示购电效用减去购电成本，微网交易产生的网损忽略不计。

(13)

(14)

购电微网购买电能以满足微网内部用户的用电需求，用户的用电满意程度可用效用函数表示，效用函数的特征随着用电量的增加，用户的效用函数呈现非递增的趋势，即用户用电量达到一定程度时其效用函数达到稳定。购电微网内部用户j的效用函数Wj(qj)为：

(15)

(16)

式中：ωj、δj为常数。

约束条件包括功率平衡约束、新能源发电出力约束、用户购电量约束。

(17)

xi,min≤xi≤xi,max

(18)

qj,min≤qj≤qj,max

(19)

式中：xm,n为售电微网m与购电微网n间的交易电量；Δxi表示新能源发电预测误差；Δqj表示用户用电量预测误差；xi、xi,max、xi,min分别表示新能源主体i的出力及其上、下限；qj,max、qj,min分别表示用户购电量的上下限。

(20)

(21)

当售电微网与购电微网在相邻两轮中报价调整差值都小于一个很小的正数时，微网的报价收敛于纳什均衡解，收敛判据为：

(22)

2.5 基于信誉度的共识机制

将微网发/用电信誉度与共识机制相结合，在该机制中某一节点获得当前区块记账权的概率为[21]：

(23)

(24)

基于信誉度共识的多微网区块链公式为：

(25)

式中：Tblock表示区块出块时间；τ表示微网节点进行一次哈希运算所需的平均时间。

3 仿真分析

本文在包含11个微网的多微网系统中进行仿真，某时刻该11个微网的参数如表2所示，理想电量为负表示缺少电量，则B1、B3、B5、B6、B8、B10表示购电微网，S2、S4、S7、S9、S11表示售电微网。取配电网售电电价为0.65元/(kW·h)，购电电价为0.40元/(kW·h)，μ=0.1，γ=0.05。

表2 微网初始参数Table 2 Initial parameters of the microgrid

1)证明考虑交易成交风险因子的报价策略的有效性。

根据表2信息，由式(5)、(6)计算出各微网理想电价，形成购电微网队列PLB{B1, B10, B3, B8, B5, B6}，售电微网队列PLS{S11, S2, S7, S4, S9}，如图3所示。B1(75，0.624)表示购电微网1提交的理想电价为0.624元/(kW·h)，理想电量为75 kW·h。可知B1、B10、B3与S11、S2、S7率先达成交易，保证了供用电的可靠性，B8、B5、B6与S4、S9没能达成交易，进入连续竞价环节。而由表2可知，B1、B10、B3、S11、S2与S7的交易成交风险因子均为非正，属于风险规避型。B8、B5、B6、S4、S9的交易成交风险因子均为负，属于风险趋向性。该结果反映了交易成交风险因子对用户报价及交易结果存在较大的影响，体现了微网的自主性，证明了考虑交易成交风险因子报价策略的有效性。

图3 微网价格队列Fig.3 Microgrid price queue

根据式(8)，微网B8、B5、B6与S4、S9调整报价，报价变化过程如图4所示，对应成交电量变化如图5所示，横坐标表示电价变化次数，次数0对应的电价为原始理想报价。电价变化第2次，B8报价大于S4报价，交易匹配成功，理想成交电量为30 kW·h，S4完成交易量，退出区块链系统。电价变化第3次，B8报价大于S9报价，交易匹配成功，理想成交电量为10 kW·h，B8完成交易量，退出区块链系统。电价变化第4次，B5报价大于S9报价，交易匹配成功，理想成交电量为20 kW·h，S9完成交易量，退出区块链系统。最后，B5、B6缺额的电量以较高的价格从配电网购买。交易连续竞价阶段进一步促进了多微网电力交易。

图4 连续竞价阶段微网报价变化Fig.4 Changes in microgrid quotations during the continuous bidding phase

图5 连续竞价阶段微网电量变化Fig.5 Electricity changes during the continuous bidding phase

2)证明考虑信誉值的电量出清机制和结算机制的有效性。

表3 集中撮合阶段的交易情况Table 3 Transactions in the centralized matching stage

根据表3计算2种电量出清策略的违约成本，如表4所示。按本文出清策略，交易1(B1、S11)的违约成本较常规出清策略降低了29.71%，交易2、4、5中售电微网的违约成本降低至0，交易3中B10微网的信誉度降低。可知本文电量出清策略降低了微网因预测误差等因素而造成的违约成本，提高了微网的经济性，同时也鼓励了微网按合约发电、用电。

表4 2种电量出清策略的经济性对比Table 4 Economic comparison of the two electricity clearing strategies

注：表中“，”前对应交易中的购电微网，“，”后对应交易中的售电微网。

3)证明考虑非合作博弈的自适应调整报价策略的有效性。

以B1、B10、S11、S2为例进行验证，B1、B10、S2、S11属于风险规避型微网，上一轮均完成交易，在下一轮交易中，微网试图降低风险规避程度，即增加交易成交风险因子，风险因子自适应迭代过程及其对应的报价如图6、7所示。

图6 交易成交风险因子变化过程Fig.6 Change process of transaction risk factors

图7 报价变化过程Fig.7 Change process of quotation

随着交易成交风险因子的升高，B1、B10的报价从初始报价0.624、0.585元/(kW·h)开始不断下降，S11、S2的报价从初始报价0.414、0.435元/(kW·h)开始不断上升。B1、S11变化到第8代和第10代时，微网效益不再增加，趋于稳定。B10、S2变化到第31代和第15代时，报价差小于0.001元/(kW·h)，趋于稳定。微网效益如图8所示，在降低风险规避的同时，效益增长，证明了自适应调整报价策略的有效性。

4)证明多微网交易策略的经济性。

本文的多微网系统按以下3种方式结算，结果如图9所示。

图8 微网效益变化过程Fig.8 Change process of microgrid benefit

图9 3种运行方式下的经济对比Fig.9 Economic comparison under three operating modes

方式1：采用本文交易策略；

方式2：采用本文提出的考虑交易成交风险因子的报价策略提交理想报价，但是没有连续竞价阶段，并且按常规出清机制结算；

方式3：微网只和配网交易。

可知，方式1的售电微网收入最高，购电支出最少，对比于方式3，售电微网收入提高了32.2%，购电微网支出降低了15.5%，证明了本文所提交易策略的经济性。

5)证明基于信誉度共识机制的多微网区块链的有效性。

设置微网总数为11，信誉度在0.70～1.00之间，通过测试50个区块的记账归属权，得到微网节点信誉度与其成功挖矿概率的关系，如图10所示。可知微网节点挖矿成功的概率与其信誉度成正相关关系，随着微网节点信誉度的降低，其成功挖矿的概率迅速下降，当某节点信誉度低于0.84时，则几乎不可能成功挖矿，该机制激励各微网按合约发用电，获得更高的信誉度，从而获得更高的报酬。