一种基于区块链的考虑风电不确定性的P2P电能交易方法

一种基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法
技术领域
1.本发明涉及能源交易领域，尤其涉及一种基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法。


背景技术：

2.p2p(peer-to-peer，点对点)电能交易的场景中通常由电力用户(电能消费者)、电能生产者、交易市场构成，电能生产者与电力用户之间无需第三方就可以直接进行电能交易。p2p电能交易可高效协调电力系统中的分布式能源。
3.随着风电渗透率的提高，其波动行为和间歇行为有着较强的不确定性，由于不确定性造成的风电实际发电量与预测发电量之间的发电偏差对电网有着巨大的威胁。目前，针对风电的不确定性，许多学者提出的解决方案主要是实时市场的最优交易策略以及作为电能生产者的风电厂商和其他发电资源的联合运营方法。当风电产生发电偏差的时候，集中管理实时市场的电力系统运营商负责调度和部署针对风电发电偏差的储备，而产生偏差的风电厂商会受到惩罚，风电交易成本高。例如，在西班牙，风电厂商因发电偏差遭受的损失高达总收入的10％。另外，风电厂商可以和其他资源联合发电来弥补发电偏差，比如风火电打捆送出策略、风能与抽水蓄能结合等，但是风电送出方式需要频繁调整火电机组的出力，风电与抽水蓄能站的联合运行会受到地域等因素的限制，所以需要一种灵活性高、成本低的调节资源，近年来，许多学者提出产消者的概念，这给风电消纳问题提供了新的方向。
4.既能发电又能消耗电能的产消者由于其具有响应速度快、灵活性强的特性可与风电厂商进行灵活的补偿。所以产生风电偏差时，风电厂商首先和产消者进行p2p交易以弥补偏差，这大大降低了风电厂商的惩罚损失，但是大量的p2p交易缺乏高效且透明的信息管理方式，交易机制难以获得用户信赖，交易数据存储容易受到攻击。而且，风电厂商和产消者作为交易主体，缺少优化模型提升风电厂商的利益，降低产消者的购电成本。此外，风电厂商和产消者群体的交易电量确定时，缺少一种分配机制来规范产消者个体的交易量。


技术实现要素：

5.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，旨在保护电能生产者与电力用户之间进行p2p电能交易时的交易数据，保证交易的安全可靠性，提高风电厂商收益，降低产消者的购电成本和规范产消者的交易行为。
6.本发明的技术方案为：
7.一种基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，该方法包括以下步骤：
8.步骤1：在日前市场开放之前，风电厂商将其风力发电量的预测值上传到区块链上的智能合约中，风电厂商所属区域内的电力用户将其电量需求预测信息上传到区块链上的智能合约中，随后双方在日前市场交易且在日前市场出清后风电厂商将交易价格上传到链上并通过区块链发布给电力用户；
9.步骤2：日前市场交易结束后，风电厂商将其风力发电量的实际值上传到区块链上的智能合约中；
10.步骤3：智能合约计算风力发电量的实际值和预测值之间是否存在偏差，若否，则判断风电厂商不存在发电偏差，风电厂商和电力用户均进入实时市场完成双方的电能交易而结束；若是，则判断风电厂商存在发电偏差，则执行步骤4；
11.步骤4：为消除发电偏差，在智能合约中计算风电厂商在t时刻需与产消者群体进行的电能交易总量、以及需与电力系统运营商进行的电能交易总量；
12.步骤5：智能合约为风电厂商匹配相应的产消者群体；
13.步骤6：智能合约对所匹配的产消者群体中的每一产消者个体计算信誉值，并按照信誉值高低对产消者群体中的产消者个体排序，且将产消者个体的排序次序实时发布到区块链上；
14.步骤7：根据步骤4确定的t时刻风电厂商需与产消者群体的电能交易总量，风电厂商进入实时市场在与电力用户进行电能交易的同时根据产消者群体中产消者个体的排序次序依次与对应的产消者个体进行实时的p2p电能交易，优先与信誉值高的产消者进行电能交易；
15.步骤8：风电厂商和产消者的p2p交易完成后，仍有发电偏差的风电厂商会进入电力系统运营商调节的实时市场，按照步骤4确定的t时刻风电厂商需与电力系统运营商的电能交易总量完成与电力系统运营商的电能交易。
16.进一步地，根据所述的基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，所述电力用户包括普通电力用户和产消者。
17.进一步地，根据所述的基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，当其电力不足以满足需求时，产消者从风电厂商购买电能，当其电力有剩余时，多余的电力可以出售给风电厂商；与产消者不同的是，普通电力用户作为只能消耗电能的消费者通过购买电能来满足自身需求。
18.进一步地，根据所述的基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，所述步骤4中所述的在智能合约中计算风电厂商在t时刻需与产消者群体进行的电能交易总量、以及需与电力系统运营商进行的电能交易总量的方法为：在智能合约中以风电厂商的利润最大化作为目标函数建立交易的上层优化模型，以及以产消者的购电成本最小化作为目标函数建立交易的下层优化模型，并在智能合约中求解该上下层优化模型以确定风电厂商在t时刻需与产消者群体进行的电能交易总量、以及需与电力系统运营商进行的电能交易总量。
19.进一步地，根据所述的基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，式(1)为所述上层优化模型的目标函数，式(2)(3)(4)为约束条件：
[0020][0021]
[0022][0023][0024]
式中，ω为交易场景；ω是交易场景中的某一个场景；π
ω
是某一个场景的发生概率；t是某个交易时刻，t是交易时间段；ki是第i个产消者；是产消者集合；p
tda,sell
为风电厂商在日前市场出售的电量；λ
tda
为风电厂商在日前市场交易电能的价格；是风电厂商卖给产消者的电能；是风电厂商从产消者购买的电能；是风电厂商卖给产消者的电能的电价；是风电厂商从产消者购买电能的电价；p
tb+
是风电厂商出售给电力系统运营商的电能；p
tb-是风电厂商从电力系统运营商购买的电能；λ
t+
是风电厂商出售给电力系统运营商电能的电价；λ
t-是风电厂商从电力系统运营商购买电能的价格；p
tda
是风电厂商在日前市场的交易量；是风电厂商在日前市场交易量上限；是风电厂商出售给电力系统运营商电能的上限；是从电力系统运营商购买电能的上限。
[0025]
进一步地，根据所述的基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，所述下层优化模型以式(5)为目标函数，以式(6)(7)(8)(9)为约束条件：
[0026][0027][0028][0029][0030][0031]
式中，是产消者i在t时刻可以储存电能的电量，是产消者i在t时刻可以售出的电能的电量；是产消者i在t时刻充电的成本单价，是产消者i在t时刻放电的成本单价；p
pre
是t时刻风电厂商的发电量预测值；p
act
是t时刻风电厂商的发电量实际值；是风电厂商和产消者的交易电量；p
max
和p
lim
是风电厂商和产消者交易量的上下限。
[0032]
进一步地，根据所述的基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，对于t时刻的第i个产消者，其信誉值的计算方法如下：
[0033][0034]
其中，是产消者的信誉值；β1、β2为权重因子；t0时刻是交易当天交易开始的时刻，t时刻是正在交易的时刻；x
i,t
为布尔变量，当交易完成时，x
i,t
为1，当交易未完成时，x
i,t
为0；是从t0时刻到t时刻产消者i的交易次数之和；是产消者i从t0时刻到t时刻的交易电量之和；i
tot
是总交易次数；p
day
是总交易量；是第i个产消者从t0时刻到t时刻参与交易的次数占总交易次数比值；是第i个产消者从t0时刻到t时刻总交易量占一天的总交易量比值。
[0035]
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
[0036]
(1)支持风电厂商与产消者之间的实时直接交易。区块链作为一种分布式账本保证了交易过程中的数据可信赖性、交易透明度和可追溯性，保证了风电厂商和产消者在无需中央机构或第三方的情况下交易数据的安全可靠性。
[0037]
(3)通过双层优化模型最大化风电厂商收入和降低产消者购电成本。风电厂商通过向产消者买卖电力来管理风能的不确定性，并通过优化模型确定与产消者群体交易的电量。在此过程中，提高了风电厂商的收益，降低了产消者的购电成本。
[0038]
(2)提出了产消者的信誉机制。该机制使得风电厂商和产消者群体的交易有序，鼓励信誉值良好的产消者优先交易，促进了市场上的实时风能交易并使成本合理化。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0040]
图1为本实施方式基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易框架图；
[0041]
图2为本实施方式基于区块链的考虑风电不确定性的p2p电能交易方法流程图；
[0042]
图3为本实施方式产消者的信誉值计算方法流程图。
具体实施方式
[0043]
为了便于理解本技术，下面将参照相关附图对本技术进行更全面的描述。附图中给出了本技术的较佳实施方式。但是，本技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本技术的公开内容理解的更加透彻全面。
[0044]
图1是本实施方式考虑风电不确定性的p2p电能交易框架图，图2是本实施方式考虑风电不确定性的p2p电能交易方法流程图，如图1和图2所示，所述考虑风电不确定性的p2p电能交易方法，包括如下步骤：
[0045]
步骤1：在日前市场开放之前，风电厂商将其风力发电量的预测值上传到区块链上的智能合约中，风电厂商所属区域内的电力用户将其电量需求预测信息上传到区块链上的
智能合约中，随后双方在日前市场交易且在日前市场出清后风电厂商将交易价格(交易双方共同认可的价格)上传到链上并通过区块链发布给电力用户。
[0046]
所述风电厂商负责管理和统筹其管辖区域内的风电设备且对发电偏差负责。所述电力用户包括普通电力用户和产消者。所述产消者(例如部分具有屋顶光伏发电设施和小型可储能蓄电池的电力用户)可以对风电的不确定性进行弥补，促进风电消纳：当其电力不足以满足需求时，产消者从风电厂商购买电能，当其电力有剩余时，多余的电力可以出售给风电厂商。与产消者不同的是，普通电力用户作为只能消耗电能的消费者通过购买电能来满足自身需求。所述电力系统运营商负责执行市场交易计划，负责电力系统运行调度及电力系统的实时平衡，保证电力系统安全稳定、优质经济运行；
[0047]
目前，日前交易和实时交易是电力市场中普遍存在的两种现货交易形式。日前市场指相对实时运行提前一天进行的次日24小时的电能交易。在日前市场开放之前，风电厂商会上传其发电量预测数据到区块链上，同时电力用户也会上传其电量需求预测信息到区块链上。日前市场出清后，日前市场的价格被发布给电力用户，作为实时市场的基础，在实时市场中进行“二次”结算。最后，上述的链上数据包括风电厂商的发电量预测数据、电力用户侧电量需求预测信息、日前市场的出清价格数据被存储并用作实时市场交易的基础。
[0048]
步骤2：日前市场交易结束后，风电厂商将其风力发电量的实际值上传到区块链上的智能合约中。
[0049]
步骤3：智能合约计算风力发电量的实际值和预测值之间是否存在偏差，若否，则判断风电厂商不存在发电偏差，风电厂商和电力用户均进入实时市场完成双方的电能交易而结束；若是，则判断风电厂商存在发电偏差，则执行步骤4；
[0050]
步骤4：为消除发电偏差，在智能合约中以风电厂商的利润最大化作为目标函数建立交易的上层优化模型，以及以产消者的购电成本最小化作为目标函数建立交易的下层优化模型，并在智能合约中求解该上下层优化模型以确定风电厂商在t时刻需与产消者群体进行的电能交易总量、以及需与电力系统运营商进行的电能交易总量；
[0051]
为消除发电偏差，风电厂商将进入实时市场，在实时市场中，分为两个交易阶段，第一个阶段是和产消者的p2p交易，如果交易后风电厂商仍有发电偏差，则进入第二个交易阶段，第二个阶段是风电厂商与电力系统运营商的交易，这个交易成本很高。
[0052]
考虑风电厂商的利益受到实际发电量的影响，以风电厂商的利润最大化作为目标函数，建立交易的上层优化模型。以产消者的购电成本最小化作为目标函数，建立交易的下层优化模型。该上下层优化模型构成双层优化模型，利用kkt条件替代下层优化模型及其约束条件，上层优化模型转化为求解单层混合整数线性的最优解问题，形成最优交易策略，即确定风电厂商在t时刻与产消者群体的交易量以及与电力系统运营商的交易量，以达到优化目标。
[0053]
所述上层优化模型，以风电厂商的利润最大化作为目标函数如式(1)所示，式(2)(3)(4)为约束条件。
[0054][0055][0056][0057][0058]
式中，ω为交易场景；ω是交易场景中的某一个场景；π
ω
是某一个场景的发生概率；t是某个交易时刻，t是交易时间段；ki是第i个产消者；是产消者集合；p
tda,sell
为风电厂商在日前市场出售的电量；λ
tda
为风电厂商在日前市场交易电能的价格；是风电厂商卖给产消者的电能；是风电厂商从产消者购买的电能；是风电厂商卖给产消者的电能的电价；是风电厂商从产消者购买电能的电价；p
tb+
是风电厂商出售给电力系统运营商的电能；p
tb-是风电厂商从电力系统运营商购买的电能；λ
t+
是风电厂商出售给电力系统运营商电能的电价；λ
t-是风电厂商从电力系统运营商购买电能的价格；p
tda
是风电厂商在日前市场的交易量；是风电厂商在日前市场交易量上限；是风电厂商出售给电力系统运营商电能的上限；是从电力系统运营商购买电能的上限。
[0059]
所述下层优化模型，以产消者购电成本最低为目标函数如式(5)所示，以式(6)(7)(8)(9)为约束条件。
[0060][0061][0062][0063][0064][0065]
式中，是产消者i在t时刻可以储存电能的电量，是产消者i在t时刻可以售出的电能的电量；是产消者i在t时刻充电的成本单价，是产消者i在t时刻放电的成本单价；p
pre
是t时刻风电厂商的发电量预测值；p
act
是t时刻风电厂商的发电量实际值；是风电厂商和产消者的交易电量；p
max
和p
lim
是风电厂商和产消者交易量的上下限。
[0066]
所述根据上层优化模型具有多目标优化以及下层优化模型具有混合整数非线性
的特点，对所建立的双层模型进行求解，形成最优交易方案。
[0067]
步骤5：智能合约为风电厂商匹配相应的产消者群体；
[0068]
智能合约根据发电偏差为正值或负值，为风电厂商匹配相应的产消者群体，具体是：若发电偏差为正值，即发电过剩，智能合约为风电厂商匹配需要购买电能的产消者群体来消纳过剩的电能；若发电偏差为负值，即发电赤字，智能合约为风电厂商匹配能够出售电能的产消者群体来弥补风电厂商的电能缺失。
[0069]
步骤6：智能合约对所匹配的产消者群体中的每一产消者个体计算信誉值，并按照信誉值高低对产消者群体中的产消者个体排序，且将产消者个体的排序次序实时发布到区块链上；
[0070]
所述产消者信誉值的计算方法如图3所示，对于t时刻的第i个产消者，其信誉值的计算方法如下：
[0071][0072]
其中，是产消者的信誉值；β1、β2为权重因子，一般均设为0.5，该值需输入到智能合约上；t0时刻是交易当天交易开始的时刻，t时刻是正在交易的时刻；x
i,t
为布尔变量，当交易完成时，x
i,t
为1，当交易未完成时，x
i,t
为0；是从t0时刻到t时刻产消者i的交易次数之和；是产消者i从t0时刻到t时刻的交易电量之和；i
tot
是总交易次数；p
day
是总交易量；是第i个产消者从t0时刻到t时刻参与交易的次数占总交易次数比值，这个比值越大，说明产消者越积极参与交易，是第i个产消者从t0时刻到t时刻总交易量占一天的总交易量比值，这个比值越大，说明产消者参与交易的交易电量越多。
[0073]
步骤7：根据步骤4确定的t时刻风电厂商需与产消者群体的电能交易总量，风电厂商进入实时市场在与电力用户进行电能交易的同时按照产消者群体中产消者个体的排序次序与对应的产消者个体进行实时的p2p电能交易，优先与信誉值高的产消者进行电能交易。
[0074]
步骤8：风电厂商和产消者的p2p交易完成后，仍有发电偏差的风电厂商会进入电力系统运营商调节的实时市场，按照步骤4确定的t时刻风电厂商需与电力系统运营商的电能交易总量完成与电力系统运营商的电能交易。
[0075]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。