陶夢林，王致杰

(上海電機學院電氣學院，上海市 201306)

0 引 言

區(qū)域內多個微網互聯(lián)形成多微網系統(tǒng)，由于微網的電壓等級低，不宜遠距離傳輸，并且微網間的距離較短，所以在多微網系統(tǒng)中建立交易平臺，進行微網間的電能買賣交易，可以使其系統(tǒng)內部電能合理流通，有利于新能源在時間和空間上進一步消納[1]。因此，設計一套公平、公正、可靠性高的多微網電力交易策略顯得尤為重要。

近年來，關于電力交易策略方面的研究已取得不少成果，包括微網與配網間的交易策略[2-4]、發(fā)電商與售電公司及用戶間的交易策略[5-6]、分布式發(fā)電間的交易策略[7-8]，但對于多微網間的交易策略研究較少且不成熟。文獻[9]提出了多微網雙層電力交易框架，下層負責收集微網內交易需求信息，上層負責根據下層收集的信息進行電力交易，采用連續(xù)雙向拍賣機制求得買賣雙方報價。文獻[10]提出建立光伏微網群的合作聯(lián)盟，根據微網收益大小提出了一個實時交易結算規(guī)則。文獻[11]提出構建微網群動態(tài)電能交易模型，以計及儲能電池退化成本和可控負荷調度補償成本最低為目標優(yōu)化電能報價，以微網群電能交易成本最低為目標優(yōu)化電能交易量，通過多輪競價以協(xié)調微網間的電能交易。文獻[12]提出建立多個微電網聯(lián)合與大電網競價模型，市場以交易總成本最小為目標進行買賣方組合，采用合作博弈理論解決多微電網之間競價、收益分配問題。文獻[13]提出并網型多微網系統(tǒng)多時間尺度交易機制和基于深度學習的交易策略優(yōu)化算法，建立了多微網內部交易價格模型和日前、日內交易機制。

以上研究均提高了多微網系統(tǒng)的經濟性，為多微網交易策略提供了一定的參考價值，但是以上文獻只考慮了報價、出清過程，或者側重于考慮收益分配和結算規(guī)則，沒有考慮多微網交易的整個過程。并且文獻[12-13]多微網交易為中心化交易，隨著參與交易的微網數(shù)量增多，會造成管理中心服務器壓力增大、效率降低，拓展性低。因此，構建一個去中心化的電力交易平臺與機制，是多微網交易中亟需解決的問題。

區(qū)塊鏈具有去中心化、可信任、防篡改的特性，可為電力交易提供一種新的可行方式，能有效解決電力交易中心化和效率低下等問題[14]。文獻[15]提出了基于區(qū)塊鏈的分布式可控電力交易匹配系統(tǒng)，詳細介紹了分布式電力交易的過程，最后證明了系統(tǒng)的有效性。文獻[16]提出將區(qū)塊鏈技術應用到能源互聯(lián)網中，仿真結果表明去中心化的電力交易能提高交易效率。文獻[17]提出將區(qū)塊鏈應用于分布式電能交易系統(tǒng)，設計了基于智能合約及連續(xù)雙邊拍賣的交易模式，改進了基于委托權益證明的共識算法，仿真結果表明該交易模式能提高買賣雙方的經濟效益，且改進的共識算法能有效地遏制惡意節(jié)點作惡。

基于此，本文提出一種基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易策略。首先，分析多微網交易與區(qū)塊鏈的契合點；然后，建立基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易框架，并介紹交易流程；其次，建立考慮交易成交風險因子報價模型、集中撮合與連續(xù)競價兩階段電價出清模型、考慮信譽度的電量出清模型和誤差結算模型、基于非合作博弈的自適應報價模型、基于信譽度的權益證明機制(proof of stake, PoS)共識機制模型；最后，仿真驗證所建模型的有效性。

1 基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易適應度分析與交易框架

1.1 區(qū)塊鏈關鍵技術與適應度分析

區(qū)塊鏈是一種分散式電子會計系統(tǒng)，是一些已知技術的組合，如P2P網絡、分布式數(shù)據存儲、共識機制、智能合約等[18]，這些技術是多微網電力去中心化交易的有力保障。

1)P2P網絡。P2P網絡是一種沒有中心服務器，完全由客戶端支撐起來的互聯(lián)網體系。每一個微網是一個客戶端，也是一個服務器，每個微網節(jié)點可以在允許時間內自由加入退出。去中心化的網絡架構使黑客沒有統(tǒng)一攻擊對象，即使攻擊部分節(jié)點對區(qū)塊鏈網絡也無影響。該機制保證了多微網電力交易系統(tǒng)的去中心化性、易擴展性、安全性。

2)分布式數(shù)據儲存。數(shù)據儲存是交易的核心，使用基于區(qū)塊鏈的交易方法，將數(shù)據存儲在每個節(jié)點中，當某個節(jié)點數(shù)據丟失時，可通過復制其他節(jié)點的數(shù)據進行恢復，該技術避免了多微網交易數(shù)據集中儲存丟失不可追回的弊端。

3)共識機制。共識機制指記賬節(jié)點在很短的時間內通過一定的機制完成對交易的驗證和確認，在去中心化的思想上解決了節(jié)點間互相信任的問題。目前常用的共識機制有工作量證明機制(proof of work, PoW)、PoS、委托權益證明機制(delegated proof of stake, DPoS)、實用拜占庭容錯算法機制(practical Byzantine fault tolerance, PBFT)[19]。4種機制的優(yōu)缺點對比如表1所示。本文采用PoS機制，將股權定義為信譽度、信譽度越高的節(jié)點獲取記賬權的概率越大，成功記賬節(jié)點將由系統(tǒng)按照規(guī)則進行獎勵，該機制不僅能防止惡意節(jié)點對區(qū)塊鏈的攻擊，也鼓勵了各個節(jié)點積極參與交易、按合約履行交易。

表1 4種共識機制對比Table 1 Comparison of four consensus mechanisms

4)智能合約。智能合約是達到觸發(fā)條件可自動執(zhí)行的程序，區(qū)塊鏈去中心化、可信任、防篡改的特性為智能合約提供了安全的執(zhí)行環(huán)境。多微網達成交易后，將交易雙方地址、信譽度、交易時間、電價、電量寫入智能合約。觸發(fā)條件來臨時，智能合約自動執(zhí)行，根據實際交易電量結算、轉賬、更新。

綜上，區(qū)塊鏈相關技術能滿足多微網電力交易去中心化、安全、可信、智能等需求。

1.2 基于區(qū)塊鏈的多微網交易架構與流程

基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易框架如圖1所示。系統(tǒng)中存在3種節(jié)點，即監(jiān)管中心節(jié)點、電網公司節(jié)點、微網節(jié)點。監(jiān)管中心節(jié)點用于檢驗注冊微網節(jié)點的真實性，利用交易信息分析多微網特性，以便更好地規(guī)劃多微網。電網公司節(jié)點用于吸收多微網系統(tǒng)中多余電量、補償缺額電量、收取過網費。微網節(jié)點具有二重性，可擔任售電微網節(jié)點或購電微網節(jié)點。為了完成每個微網的數(shù)據采集，須在微網內源荷端引入一些先進的智能設備，如智能電表，用于獲取用電、發(fā)電信息，并提交給微網中心。

圖1 基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易框架Fig.1 Multi-microgrid intelligent transaction framework based on blockchain

基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易流程如圖2所示，其分為5個階段：

1)注冊登錄。第一次在該系統(tǒng)參與交易的微網須進入客戶端注冊，注冊成功后，微網在終端登陸，成為區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的一個節(jié)點，參與交易。

2)提交數(shù)據。在報價時間截止之前，微網根據歷史發(fā)/用電數(shù)據，預測下一周期的功率、負荷，明確售/購電微網身份，提交相關參數(shù)，如交易成交風險因子、理想交易電價、理想交易電量、歷史平均交易電價等。各微網節(jié)點根據提交的初始參數(shù)調用智能合約，依據本文所提的考慮交易成交風險因子報價策略計算理想電價，并將理想電價、電量等數(shù)據通過P2P網絡廣播到所有節(jié)點，實現(xiàn)數(shù)據共享。

3)市場出清。報價時間截止后，微網節(jié)點停止上傳相關參數(shù)。根據各微網節(jié)點廣播的理想電價、電量等數(shù)據，調用智能合約，依據本文所提的考慮信譽度的電力出清策略，計算各微網合約電價、合約電量，完成交易匹配。交易雙方將交易地址、時間、電價、電量、考慮誤差的結算方式等寫入系統(tǒng)智能合約，并向全網廣播。交易方須向交易地址存入一定保證金。

4)交易結算。交易時間到達時，交易雙方執(zhí)行交易，交易完成后，智能電表上傳實際交易電量，智能合約根據實際交易電量自動結算，實現(xiàn)資金自動轉移。每個節(jié)點均保存所有交易信息，當共識時間到達時，各節(jié)點根據本文所提的基于信譽度共識機制爭奪記賬權，獲得記賬權的節(jié)點將該時間段內保存的合約打包成合約集，加蓋時間戳，加入區(qū)塊鏈。

5)本輪交易結束，進行下輪交易時，可以按2)—3)—4)—5)順序繼續(xù)報價、出清、結算。當微網不提交初始參數(shù)時，系統(tǒng)可根據上輪交易結果自適應調整報價，最終獲得最優(yōu)理想報價，然后繼續(xù)3)—4)步驟。

本文所提的交易流程適用于其他場合中分布式電力交易的場景，購/售電微網節(jié)點代指買/賣方，分布式交易買/賣雙方在終端注冊登錄、提交數(shù)據，根據交易策略進行市場出清、交易結算。在其他場景應用時，只需要修改節(jié)點名稱、更換交易策略即可。

2 多微網智能交易模型

2.1 考慮交易成交風險因子的雙邊報價策略

考慮微網內多為新能源發(fā)電，如光伏發(fā)電、風力發(fā)電，具有無污染、不可控、成本低的特性，一般使其工作在最大功率，系統(tǒng)會優(yōu)先使用新能源發(fā)電為微網內部負荷供電。當新能源電量不足以支撐負荷需求時，缺額電量來自微網內部儲能放電、其他微網、可控電源出力或配電網，當新能源發(fā)電充足時，剩余電量進行出售。本文研究的交易電量均來自于新能源發(fā)電，未考慮其他能源發(fā)電，若考慮其他能源發(fā)電交易時，則能源交易偏好程度從高到低依次為：新能源—儲能—min{配電網供電成本，微網內部發(fā)電成本}。優(yōu)先選擇哪種能源發(fā)電電能進行交易，取決于該能源發(fā)電成本、交易報價和發(fā)電補貼，由于本文研究的交易電量均來自于新能源發(fā)電，因此共有的補貼可以省去，不影響能源交易偏好。假設售電微網、購電微網的供需量是無彈性的，即供需量不會隨著電價的變化而變化。

圖2 多微網智能交易流程Fig.2 Intelligent transaction process of multiple microgrids

2.1.1 購/售微網保留價格

(1)

(2)

(3)

式中：gi表示固定成本；fi(t)表示單位成本；xi(t)表示發(fā)電量；I為微網中的電源總數(shù)。

2.1.2 考慮交易成交風險因子的報價策略

在允許范圍內，購電微網報價越高，售電微網報價越低，越有利于促進交易，反之，阻礙交易。根據購售方對交易達成風險的態(tài)度，引入交易成交風險因子λ。當0<λ≤1時，表示趨向風險型，雙方交易成交率較低，但每輪交易獲得的利潤較大；當-1≤λ<0時，表示規(guī)避風險型，雙方交易成交率較高，但每輪交易獲得的利潤較小。在微網不主動調整風險因子時，風險因子可根據前輪的結果變化，當前輪交易在集中撮合階段失敗，說明風險因子過高，下輪交易時，系統(tǒng)會降低風險因子；當前輪交易在集中撮合階段成功，說明風險因子適中，下輪交易時，系統(tǒng)會增加風險因子。交易成交風險因子函數(shù)λ(k)的迭代變化公式為[20]：

λ(k)=λ(k-1)+α{[1+β(k)]λshout-λ(k)}

(4)

式中：α表示學習速率；β(k)表示調節(jié)步長；λshout表示微網最后一次調整報價時的風險因子。

當β=0.05時，交易成交風險因子降低，當β=-0.05時，交易成交風險因子提高。

在歷史平均交易價格的基礎上，上下調整電價。對售電微網來說，當λ=1時，理想電價為配電網售電電價，電價最高，風險最大；當λ=-1時，理想電價為售電微網保留電價，電價最低，風險最小。對購電微網來說，當λ=1時，理想電價為配電網購電電價，電價最低，風險最大；當λ=-1時，理想電價為配電網售電電價，電價最高，風險最小。建立的考慮交易成交風險因子的理想電價模型為：

(5)

(6)

2.2 考慮信譽度的電力出清策略

2.2.1 集中撮合階段

(7)

2.2.2 連續(xù)競價階段

(8)

式中：γ表示電價變化程度，γ越大，電價變化越快。

2.2.3 考慮信譽度的電力定量出清策略

(9)

(10)

2.3 考慮誤差的電力結算策略

新能源發(fā)電不穩(wěn)定、負荷預測存在誤差的特性，決定了達成的電力交易不可能百分之百執(zhí)行。當購電微網實際用電量大于合約電量時，對售電微網無影響，額外用電量按配電網售電電價從電網購買；當購電微網實際用電量小于合約電量時，對售電微網有影響，售電微網的損失由購電微網承擔。當售電微網實際發(fā)電量大于合約電量時，對購電微網無影響，多余電量按配電網購電電價出售給電網；當售電微網實際發(fā)電量小于合約電量時，對購電微網有影響，購電微網的損失由售電微網承擔。售電微網發(fā)生違約的風險，即實際發(fā)電量少于合約電量；購電微網發(fā)生違約的風險，即實際用電量少于合約電量。

(11)

(12)

2.4 基于非合作博弈的自適應調整報價策略

第一輪交易完成后，開始第二輪交易，第二輪交易時，可以繼續(xù)按第一輪交易策略提交報價初始參數(shù)，進行報價、出清、結算，也可以在第一輪交易的基礎上自適應調整風險因子，考慮到微網調整風險因子時只知道自身情況，并不了解其他微網情況，所以將微網報價調整過程轉化為非合作博弈模型進行探討。參與者、策略、收益和納什均衡是非合作博弈的必需元素。

2)策略：博弈方決策時能選擇的方法。本文策略包括每個售電微網報價策略sm和策略空間Sm，每個購電微網報價策略bn和策略空間Bn，其中sm∈Sm，m=1, 2, …,M，bn∈Bn，n=1, 2, …,N。

3)收益：售電微網的收益函數(shù)USm表示售電收益減去成本；購電微網的收益函數(shù)UBn表示購電效用減去購電成本，微網交易產生的網損忽略不計。

(13)

(14)

購電微網購買電能以滿足微網內部用戶的用電需求，用戶的用電滿意程度可用效用函數(shù)表示，效用函數(shù)的特征隨著用電量的增加，用戶的效用函數(shù)呈現(xiàn)非遞增的趨勢，即用戶用電量達到一定程度時其效用函數(shù)達到穩(wěn)定。購電微網內部用戶j的效用函數(shù)Wj(qj)為：

(15)

(16)

式中：ωj、δj為常數(shù)。

約束條件包括功率平衡約束、新能源發(fā)電出力約束、用戶購電量約束。

(17)

xi,min≤xi≤xi,max

(18)

qj,min≤qj≤qj,max

(19)

式中：xm,n為售電微網m與購電微網n間的交易電量；Δxi表示新能源發(fā)電預測誤差；Δqj表示用戶用電量預測誤差；xi、xi,max、xi,min分別表示新能源主體i的出力及其上、下限；qj,max、qj,min分別表示用戶購電量的上下限。

(20)

(21)

當售電微網與購電微網在相鄰兩輪中報價調整差值都小于一個很小的正數(shù)時，微網的報價收斂于納什均衡解，收斂判據為：

(22)

2.5 基于信譽度的共識機制

將微網發(fā)/用電信譽度與共識機制相結合，在該機制中某一節(jié)點獲得當前區(qū)塊記賬權的概率為[21]：

(23)

(24)

基于信譽度共識的多微網區(qū)塊鏈公式為：

(25)

式中：Tblock表示區(qū)塊出塊時間；τ表示微網節(jié)點進行一次哈希運算所需的平均時間。

3 仿真分析

本文在包含11個微網的多微網系統(tǒng)中進行仿真，某時刻該11個微網的參數(shù)如表2所示，理想電量為負表示缺少電量，則B1、B3、B5、B6、B8、B10表示購電微網，S2、S4、S7、S9、S11表示售電微網。取配電網售電電價為0.65元/(kW·h)，購電電價為0.40元/(kW·h)，μ=0.1，γ=0.05。

表2 微網初始參數(shù)Table 2 Initial parameters of the microgrid

1)證明考慮交易成交風險因子的報價策略的有效性。

根據表2信息，由式(5)、(6)計算出各微網理想電價，形成購電微網隊列PLB{B1, B10, B3, B8, B5, B6}，售電微網隊列PLS{S11, S2, S7, S4, S9}，如圖3所示。B1(75，0.624)表示購電微網1提交的理想電價為0.624元/(kW·h)，理想電量為75 kW·h?？芍狟1、B10、B3與S11、S2、S7率先達成交易，保證了供用電的可靠性，B8、B5、B6與S4、S9沒能達成交易，進入連續(xù)競價環(huán)節(jié)。而由表2可知，B1、B10、B3、S11、S2與S7的交易成交風險因子均為非正，屬于風險規(guī)避型。B8、B5、B6、S4、S9的交易成交風險因子均為負，屬于風險趨向性。該結果反映了交易成交風險因子對用戶報價及交易結果存在較大的影響，體現(xiàn)了微網的自主性，證明了考慮交易成交風險因子報價策略的有效性。

圖3 微網價格隊列Fig.3 Microgrid price queue

根據式(8)，微網B8、B5、B6與S4、S9調整報價，報價變化過程如圖4所示，對應成交電量變化如圖5所示，橫坐標表示電價變化次數(shù)，次數(shù)0對應的電價為原始理想報價。電價變化第2次，B8報價大于S4報價，交易匹配成功，理想成交電量為30 kW·h，S4完成交易量，退出區(qū)塊鏈系統(tǒng)。電價變化第3次，B8報價大于S9報價，交易匹配成功，理想成交電量為10 kW·h，B8完成交易量，退出區(qū)塊鏈系統(tǒng)。電價變化第4次，B5報價大于S9報價，交易匹配成功，理想成交電量為20 kW·h，S9完成交易量，退出區(qū)塊鏈系統(tǒng)。最后，B5、B6缺額的電量以較高的價格從配電網購買。交易連續(xù)競價階段進一步促進了多微網電力交易。

圖4 連續(xù)競價階段微網報價變化Fig.4 Changes in microgrid quotations during the continuous bidding phase

圖5 連續(xù)競價階段微網電量變化Fig.5 Electricity changes during the continuous bidding phase

2)證明考慮信譽值的電量出清機制和結算機制的有效性。

表3 集中撮合階段的交易情況Table 3 Transactions in the centralized matching stage

根據表3計算2種電量出清策略的違約成本，如表4所示。按本文出清策略，交易1(B1、S11)的違約成本較常規(guī)出清策略降低了29.71%，交易2、4、5中售電微網的違約成本降低至0，交易3中B10微網的信譽度降低?？芍疚碾娏砍銮宀呗越档土宋⒕W因預測誤差等因素而造成的違約成本，提高了微網的經濟性，同時也鼓勵了微網按合約發(fā)電、用電。

表4 2種電量出清策略的經濟性對比Table 4 Economic comparison of the two electricity clearing strategies

注：表中“，”前對應交易中的購電微網，“，”后對應交易中的售電微網。

3)證明考慮非合作博弈的自適應調整報價策略的有效性。

以B1、B10、S11、S2為例進行驗證，B1、B10、S2、S11屬于風險規(guī)避型微網，上一輪均完成交易，在下一輪交易中，微網試圖降低風險規(guī)避程度，即增加交易成交風險因子，風險因子自適應迭代過程及其對應的報價如圖6、7所示。

圖6 交易成交風險因子變化過程Fig.6 Change process of transaction risk factors

圖7 報價變化過程Fig.7 Change process of quotation

隨著交易成交風險因子的升高，B1、B10的報價從初始報價0.624、0.585元/(kW·h)開始不斷下降，S11、S2的報價從初始報價0.414、0.435元/(kW·h)開始不斷上升。B1、S11變化到第8代和第10代時，微網效益不再增加，趨于穩(wěn)定。B10、S2變化到第31代和第15代時，報價差小于0.001元/(kW·h)，趨于穩(wěn)定。微網效益如圖8所示，在降低風險規(guī)避的同時，效益增長，證明了自適應調整報價策略的有效性。

4)證明多微網交易策略的經濟性。

本文的多微網系統(tǒng)按以下3種方式結算，結果如圖9所示。

圖8 微網效益變化過程Fig.8 Change process of microgrid benefit

圖9 3種運行方式下的經濟對比Fig.9 Economic comparison under three operating modes

方式1：采用本文交易策略；

方式2：采用本文提出的考慮交易成交風險因子的報價策略提交理想報價，但是沒有連續(xù)競價階段，并且按常規(guī)出清機制結算；

方式3：微網只和配網交易。

可知，方式1的售電微網收入最高，購電支出最少，對比于方式3，售電微網收入提高了32.2%，購電微網支出降低了15.5%，證明了本文所提交易策略的經濟性。

5)證明基于信譽度共識機制的多微網區(qū)塊鏈的有效性。

設置微網總數(shù)為11，信譽度在0.70～1.00之間，通過測試50個區(qū)塊的記賬歸屬權，得到微網節(jié)點信譽度與其成功挖礦概率的關系，如圖10所示?？芍⒕W節(jié)點挖礦成功的概率與其信譽度成正相關關系，隨著微網節(jié)點信譽度的降低，其成功挖礦的概率迅速下降，當某節(jié)點信譽度低于0.84時，則幾乎不可能成功挖礦，該機制激勵各微網按合約發(fā)用電，獲得更高的信譽度，從而獲得更高的報酬。

圖10 微網節(jié)點信譽度與成功挖礦概率的關系Fig.10 Relationship between the reputation of microgrid nodes and the probability of successful mining

假設Ndiff=1033，3種場景分別為：

場景1：11個微網節(jié)點信譽度均為1.00；

場景2：6個微網信譽度為0.95，5個微網信譽度為0.85；

場景3：11個微網節(jié)點信譽度均為0.85。

3種場景下的區(qū)塊出塊平均時間如圖11所示，節(jié)點信譽度越高，區(qū)塊平均出塊時間越短。

圖11 3種場景下的區(qū)塊出塊時間Fig.11 Block generation time in three scenarios

4 結 論

本文提出了基于區(qū)塊鏈的多微網智能交易策略，設計了微網報價、出清、結算策略，提出了基于信譽度的共識機制，結論如下：

1)考慮交易成交風險因子的報價策略對用戶報價及交易結果存在較大的影響，體現(xiàn)了微網的自主性?；诜呛献鞑┺牡淖赃m應調整報價策略能在降低微網風險規(guī)避的同時，增長效益，體現(xiàn)了報價的自主性。

2)集中撮合與連續(xù)競價的兩階段電價出清策略能進一步增加微網間的電能交易量?？紤]信譽度的電量出清策略能降低微網因預測誤差等因素而造成的違約成本，提高了微網的經濟性。

3)基于信譽度的PoS共識機制表明信譽度越高的微網，其成功記賬的概率越高，出塊時間越短，鼓勵了微網按合約發(fā)電、用電，提高信譽度以獲得記賬權。