基于區塊鏈技術的微網自適應定價策略及經濟調度方法

陳濤，劉洋，李文峰，許立雄，馬騰

(1.四川大學電氣工程學院，成都市 610065；2.國網河南省電力公司經濟技術研究院，鄭州市 450052)

0 引 言

可再生能源的大力發展緩解了環境污染、氣候變化、化石能源枯竭等問題。微網通過多能聯供、優化調度等方法能夠實現可再生能源的有效消納[1-3]，是電力系統提升可再生能源消納能力的有效方法之一[4]。但可再生能源的出力不確定性和無法準確預測給微網的調度運行帶來嚴峻挑戰，同時單微網對各類分布式電源系統的消納能力有限[5]，導致微網中的棄風、棄光現象較為嚴重[6-8]。而在區域內進行多微網功率交互是提高可再生能源滲透率[9]、減少分布式電源對上級電網沖擊[10]、減少微網內儲能單元和機組啟停次數[11]的有效方法。

現有針對多微網群交易的研究主要以微網群總運行成本最低為目標，建立集中式優化調度模型。文獻[12]計及負荷及可再生能源不確定性，以各場景下總運行成本削減最大為目標，構建優化調度模型。文獻[13]搭建了考慮風電不確定性的區域多微網系統峰谷分時電價制定模型，并采用負荷轉移率刻畫峰谷分時電價用戶響應度以增強應對風電不確定性的能力。以上文獻采用考慮可再生能源不確定性的集中式優化調度方法，提高了微網經濟性和可再生能源消納率，但在調度運行過程中傳輸各微網私有的可再生能源預測信息、報價信息、調度計劃等是不可避免的，如何保證多微網運行中信息的安全性是目前研究的重點[14-15]。

區塊鏈技術具有去中心化、公共信息公開透明、交易速度快、交易信息可追溯且不可篡改等優勢，在電力市場、能源互聯網等領域被廣泛運用[16-18]。文獻[17]提出基于區塊鏈和連續雙向拍賣機制的微電網電力交易模式及報價策略，并提出自適應進取性交易策略應對連續拍賣市場中價格波動頻繁問題。文獻[18]提出基于雙重拍賣市場的分布式P2P能源交易方法，產消者生成能源供求信息后在市場中發起P2P交易。智能合約是運行在區塊鏈上的可編程程序，其可信賴、不可逆的特點是交易市場達成交易的基礎[19]。文獻[20]提出了基于區塊鏈的集成能源管理平臺，并把智能合約作為虛擬聚合器，實現雙邊貿易機制的同時優化了微電網中的能量流。文獻[21]提出了基于智能合約的區域能源交易模型，區域內部產消者通過雙向拍賣機制得出清算價格，觸發狀態機執行合約，完成交易。以上研究充分發揮了區塊鏈和智能合約的優勢，但并未考慮可再生能源的出力不確定性對微網間功率交互的影響，也未考慮多微網市場交易結果對微網中各設備出力調整的可能性。

本文綜合考慮可再生能源出力的不確定性、多微網市場信息的安全性、各微網對市場價格波動的響應程度和可再生能源不確定性對多微網交易的影響，設計多微網去中心化電能交易智能合約輔助制定微網日前魯棒經濟調度方案。其中單微網為自主調度，采用魯棒優化刻畫可再生能源的不確定參數，以微網運行成本最低為目標，通過雙層迭代優化調度微網內的能源資源。考慮到多微網市場價格波動較大，設計自適應定價策略確定交易報價，并在智能電表中預置報價函數完成微網定價。對于多微網電能交易設計智能合約以去中心化交易機制完成交易匹配，并基于區塊鏈底層技術完成交易信息儲存。由分布式交易智能合約確定的交易計劃作為單微網可調魯棒優化的輸入循環探索可行解。最后以微網群利益最大化為目標選出最優可行解作為區塊鏈輔助決策下的微網日前魯棒經濟調度方案。

1 基于區塊鏈輔助決策的多微網能量協調框架

區塊鏈作為去中心化交易和智能合約的重要基礎技術，為多微網電能交易市場去中心化和智能合約程序化保障參與者的權利與義務提供了公平可靠的平臺。本文提出的去中心化多微網電能交易系統架構如圖1所示。多微網市場交易模式包括兩個階段，第1階段微網采用魯棒優化模型制定電能調度計劃，并根據計劃和區塊鏈上的歷史價格基于智能電表獲得自適應價格；第2階段在基于區塊鏈網絡的多微網去中心化交易市場中微網先后調用不同智能合約，輸入自適應價格數據和電能計劃觸發智能合約的預置響應條件改變智能合約狀態，根據預置響應規則得出合約值并輸出動作，最終完成多個微網的交易匹配得到多微網去中心化交易市場的電能交易計劃。以上兩階段通過自適應價格和多微網電能交易計劃的傳遞循環探索微網調度方案。

圖1 多微網電能交易系統架構Fig.1 Architecture of multi-microgrid energy trading system

本文研究的多微網交易市場拓撲結構如圖2所示，市場中的主體包括配電網運營商和連接在配電網絡中的微網運營商。各主體通過區塊鏈網絡傳遞數據。在區塊鏈網絡中，配電網運營商節點負責協助平衡多微網交易市場中參與者的電負荷；微網運營商節點負責協調微網內機組的運行與配置并與其余節點交互電能以平衡電負荷。

圖2 多微網系統結構Fig.2 Structure of multi-microgrid system

為使本文研究的多微網交易市場更具代表性，考慮采用不同類型的微網作為市場內的參與主體，具體包括傳統微電網和熱電聯供的微能源網。傳統微電網結構如圖2中微網3所示；微能源網結構如圖2中微網1、2、4所示。微網中包括可再生能源機組、微型燃氣輪機(micro turbine, MT)、燃料電池(fuel cell, FC)、燃氣鍋爐(electric boiler, EB)、電儲能(electrical energy storage, EES)、熱儲能(heat storage, HS)等運行單元。微網能量管理框架見附錄A1。

2 基于智能合約的去中心化多微網市場交易模式

構建去中心化多微網交易模式關鍵在于設計合理的電能交易模式和智能合約。智能合約是一種預置響應條件和響應規則的運行在區塊鏈上的代碼。當智能合約接收到外部輸入數據時，會觸發預置響應條件激活預置響應規則改變智能合約狀態。其優點在于采用固定的預置規則代替依賴人仲裁和執行的合同，實現參與者的點對點交易和全平臺監督。

本文設計的多微網去中心化市場交易模式包含2個智能合約，分別為多微網交易市場判定智能合約和分布式交易智能合約。微網首先調用交易市場判定智能合約輸入交易電價與電量信息觸發預置響應條件判定交易市場模式，其次調用分布式交易智能合約完成多微網去中心化交易市場的電能匹配。集產消一體的微網節點作為逐利的獨立運營主體，通過智能電表內置自適應報價策略按照優化調度結果完成對自身購/售電電量的價格制定。

2.1 基于智能電表的自適應定價策略

在分布式電源滲透率較高的電力系統中，各微網的供給與需求具有很強的隨機性和波動性。微網在每輪交易的報價須緊跟市場價格波動,在快速變化的環境中迅速做出合理的價格調整以獲得更多利潤。

智能電表是集成微處理器應用和網絡通信技術的智能化儀表能夠實現雙向計量、遠程通信、本地通信、實時數據交互、多種電價計費、與用戶互動等功能。智能電表的上述功能能夠保障微網運營商從區塊鏈網絡中快速獲取鏈上公開的歷史成交價，且其秒級的計算能力，能夠實現微網在每輪交易中快速報價，滿足其與智能合約數據銜接的要求。

在多微網交易市場中，智能電表的定價須滿足約束式(1)[18]。

(1)

在多微網交易市場中，智能電表預置的自適應定價計算式為式(2)—(5)。

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：γin,b、γin,s、γex,b和γex,s分別為內緣買方、內緣賣方、外緣買方和外緣賣方的目標報價，當買方的購電估價高于競爭均衡價格時為內緣買方，否則為外緣買方，當賣方的售電估價低于競爭均衡價格時為內緣賣方，否則為外緣賣方；P*表示競爭均衡價格；r為進取度因子，表示微網達成交易的意愿強烈程度(當處于內緣交易時，r=0表示中性交易方)；θ為進取率因子，表示多微網市場的價格波動程度；Ci、li分別是買方微網和賣方微網的購電估價和售電估價；ξmin、ξmax分別是市場規定最低購電價和最高售電價格。

自適應定價方法中進取度因子和進取率因子與目標價格的關系如圖3所示。賣方微網的目標價格根據進取度因子從-1到1的變化由最高售電價格逐漸變化到售電限價li，同理，買方微網的目標價格根據進取度因子從-1到1的變化由最低購電價格逐漸變化到購電限價Ci。而進取率因子的大小影響微網的目標價格趨近于限價速率的不同，圖中進取率因子θ1<θ2<θ3<θ4，表示進取率越小，在進取度為0附近的定價變化越快，反之則變化越慢。微網根據市場波動程度靈活調整進取度因子和進取率因子，便能通過智能電表得出目標定價。

圖3 進取性模型Fig.3 Aggressive model

2.2 多微網交易市場判定智能合約

多微網去中心化交易市場的主體制定的魯棒調度計劃會在不同時刻呈現售電、購電或不參與交易3種狀態。而在不同時刻，多微網去中心化交易市場就會呈現購電電量大于、等于或小于售電電量的3種情況。為了提高多微網去中心化交易市場的競爭性，多微網交易市場判定智能合約接收微網購/售電量數據觸發預置條件改變合約狀態為兩種結果[22]，一是賣方市場模式，二是買方市場模式。

多微網交易市場判定智能合約的預置條件包括式(6)、(7)。各微網調用智能合約首先根據預置條件式(6)完成售電/購電電量的累加。其次根據預置條件式(7)完成當前階段多微網交易市場模式的判定，若滿足式(7)的條件，即所有買方欲購電量大于/等于賣方待售電量，則為賣方市場交易模式；否則為買方市場交易模式。

(6)

Pbuy.total(t)≥Psell.total(t)

(7)

2.3 分布式交易智能合約

多微網去中心化交易市場采用雙向拍賣機制，分布式交易智能合約的調用主體與多微網交易市場判定智能合約的合約狀態有關。若為賣方市場，則由買方調用分布式交易智能合約定價并競價以獲得相較于配網電價更低的購電價格；若為買方市場，則由賣方調用分布式交易智能合約定價并競價以獲得相較于配網電價更高的售電電價。分布式交易智能合約預置賣方和買方市場兩種模式的響應條件和響應規則，在此以賣方市場交易模式為例說明。

(8)

買方選出最優賣方，其智能電表根據最優賣方電價完成定價后根據預置條件式(9)判定最優買方購電電價，若滿足條件，則更新最優買方購電電價為當前買方定價。需指出的是智能合約中存儲的價格信息不公開給調用其的微網，保證了競價的公平性。

(9)

在賣方交易市場中，買賣雙方達成交易后，按照成交價格計算微網運行成本，并根據預置條件式(10)計算本輪交易中的總運行成本。

(10)

2.4 基于智能合約的去中心化多微網電能交易執行流程

本文研究的區塊鏈去中心化交易市場的具體交易流程如下：

步驟1：在t時刻，計劃參與多微網交易的微網調用多微網交易市場判定智能合約完成當前市場模式判定。具體為，每個微網以計劃購/售電量為智能合約的觸發條件，通過智能合約的預置條件改變智能合約狀態。最終在預置時間內或所有微網完成智能合約調用后終止調用，當前智能合約狀態即為t時刻的市場交易模式。

步驟2：若t時刻為賣方市場，則所有賣方在區塊鏈網絡中廣播待售電量以及電價。所有買方接收到信息后分別調用分布式交易智能合約選出最優的售電方，買方微網的智能電表依據最優售電方報價自適應定價，調用智能合約依據此定價根據預置條件完成最優購電電價篩選。最終在預置時間內或所有購電方微網完成智能合約調用后終止調用，此時售電方調用智能合約與最優購電方達成交易并廣播到區塊鏈網絡中，所有節點完成記賬。在此需指出在區塊鏈網絡中所有購電方在一輪內的報價為密封報價且微網一輪內只能調用一次智能合約，保證了交易的公平性和安全性。

步驟3：在一輪內若售電方有未售完電量，則進行下一輪交易。在下一輪交易中售電方的智能電表動作更新待售電量及報價并廣播到區塊鏈網絡中。買賣雙方微網以步驟2中的方式完成交易匹配。多微網去中心交易市場在購售方中的一方完成所有電能交易后結束交易。未在多微網市場中完成電量平衡的微網與配網進行電能交互。微網完成所有時刻電能交易后，調用智能合約根據預置條件完成交易后的成本累加并廣播到區塊鏈網絡中，所有節點完成記賬。

步驟4：單微網魯棒調度計劃決定微網節點在多微網分布式交易智能合約的結果，多微網分布式交易智能合約的結果為微網節點制定魯棒調度計劃提供新的指導價格。微網魯棒計劃和智能合約之間傳遞結果不斷探索新的可行運行方案與交易方案。當微網基于多微網交易價格求解主、子問題無法收斂到較小的間隙δ時，說明多微網的交易價格已無法作為單微網可調魯棒優化模型制定調度計劃的指導價格，則停止參數傳遞。最終在分布式賬本記錄的n輪交易信息中，各微網以微網運行成本總和最小為目標選出經濟效益最好的交易輪次作為最終的考慮可再生能源不確定性和多微網交易安全性的微網日前最優運行調度方案和交易計劃。

3 基于區塊鏈輔助決策的微網魯棒調度計劃

3.1 微網魯棒規劃模型

考慮可再生能源不確定性的微網日前經濟調度雙層魯棒模型[1,23]可描述為式(11)。

(11)

考慮多微網交易日前運行成本為式(12)。

min{C′da(x)=CMT+CFC+Cmicrogrid+CTrade}

(12)

式中：CMT為MT的發電成本；CFC為FC的發電成本；Cmicrogrid為微電網在多微網去中心化交易市場的功率平衡成本；CTrade為與配電網平衡功率的交互成本。

日前運行層約束包括能量平衡約束、可控機組運行約束、儲能運行約束和交互功率約束，其中能量平衡約束為式(13)，其余約束式詳見參考文獻[1]。

(13)

微網執行調控層目標函數包括各可控機組的上調成本和下調成本、平衡市場功率交互成本和棄可再生能源機組出力成本。執行調控層的約束包括能量平衡約束、可再生能源機組出力約束、功率交互的調整約束。執行調控層的目標函數式及約束函數式詳見參考文獻[1]。

3.2 微網魯棒規劃求解

模型式(11)是考慮分布式電源出力不確定性的min-max-min優化問題。在此優化問題中，日前最優調度方案x是基于最惡劣可再生能源出力場景u得到的，日前運行層的最優調度方案x決定了執行調控層的調控方案y，調控方案y影響了最惡劣出力場景u。模型中日前運行層和執行調控層兩層無法一次解出，因此采用列約束生成算法將原模型分成主問題式(14)和子問題。子問題的max-min結構難以直接解出，由此運用線性優化強對偶理論將子問題轉化為max結構，再采用Big-M法對其進行線性化處理，并引入可調參數Γ對不確定區間進行描述，得到最終模型為式(15)。

模型分解后求解流程如圖4所示。

圖4 魯棒模型求解流程Fig.4 Flow chart of robust model resolving

(14)

式中：θ*為子問題的理想最優解；a、b、c為目標函數中的系數矩陣；D、F、G、m、s為等式約束的系數矩陣；E、J、K、L、p、w為不等式約束的系數矩陣。

(15)

4 算例分析

智能合約大多采用以太坊、超級賬本等平臺實現部署與應用。這些平臺把區塊鏈技術作為分布式賬本數據架構封裝于底層，智能合約嵌入平臺即可實現調用。本文側重于在智能合約整體框架下構建的多微網電能分布式交易模型。因此采用Matlab驗證該模式在智能合約實現下的有效性和可行性。

4.1 算例介紹

本文算例采用4個不同類型微電網組成的多微電網，針對該典型多微網日前調度與交易的情形驗證本文的正確性。

各典型日微網1—4中熱、電負荷預測曲線和可再生能源機組出力曲線見附圖B1。微網與電網的購電電價為1.50元/(kW·h)、售電電價為0.45元/(kW·h)。優化周期為24 h，時間間隔為1 h。

4.2 單微網日前魯棒性調度計劃

設定各微網的可調魯棒參數Γ1=Γ2=Γ3=Γ4=10。根據文中所提方法，微網1—4分別經過8、5、3、6次迭代獲得最優解。各微網在此情況下的各機組出力和儲能充放功率見附圖B2。上述日前調度方案中的各微網運行成本見表1，表1中購電成本為負值表示該微網售電。

表1 各微網日前調度計劃的運行成本Table 1 Operation cost of day-ahead scheduling plan for each microgrid 元

4.3 考慮多微網去中心化交易市場的調度與交易計劃

在多微網交易市場中，設定自適應報價因子θmin=-8、θmax=2。為保證市場交易速度，假設每個微網在交易開始都是進取的，設定微網的初始進取因子r=0.1。微網間聯絡線的最大傳輸功率為600 kW。可調魯棒參數設置與4.2節相同。

各微網每輪迭代結果如表2所示，迭代結果顯示，在多微網交易價格的指導下定價的單微網在經過4輪探索后，微網3、4魯棒優化不能收斂于間隙δ=100。因此選取前3輪的單微網魯棒調度計劃和多微網交易方案進行比較。

表2 各微網每輪迭代結果Table 2 Iteration results of each round of each microgrid

表3為前3輪各微網參與多微網交易每輪的日前魯棒調度計劃的運行成本。以微網群體利益最大化為目標，可見第2輪的微網群總成本是最低的，故選取第2輪的交易計劃為最終多微網交易計劃。第2輪中各微網的機組出力如圖5所示。

圖5 各微網參與多微網交易情況下的機組出力計劃Fig.5 Unit output plan of each microgrid participating in multi-microgrid transaction

表3 各微網參與多微網交易每輪的成本Table 3 Cost of each microgrid participating in multi-microgrid transaction 元

圖6為第2輪交易匹配結果，在第2輪交易中，買賣雙方共進行3次交易匹配完成電量交易，以第1時刻為例，第1輪次微網3從微網1購得電量531 kW·h；第2輪次微網4從微網2購得電量480 kW·h；第3輪次微網4從微網1購得電量39.5 kW·h。

圖6 第2輪交易匹配結果Fig.6 Matching results of the second round of transactions

4.4 可調魯棒參數對多微網市場交易的影響

為體現本模型對可再生能源的出力不確定性參數有調節能力，本節不改變4.2、4.3小節中其他參數，僅考慮可調魯棒參數Γ變化后對多微網市場交易的影響，可調魯棒參數取Γ=0和Γ=24。

可調魯棒參數Γ取0時，模型相當于確定性模型，可調魯棒參數Γ取24時，魯棒模型相對于4.3節(Γ=10)保守。本節對比確定性模型(Γ=0)與不確定模型(Γ≠0)優化結果和可調魯棒參數值取值不同的優化結果，分析不同可調魯棒參數對多微網市場交易的影響。優化結果如表4、5所示。表6對比了各微網參與多微網交易和未參與多微網交易的獲利情況。

表6 未參與多微網交易與參與多微網交易購電成本對比Table 6 Power purchase costs of micro-microgrid participating in multi-microgrid transactions or not元

4.5 結果分析

1)由表4—6可知，在不同魯棒參數下，各微網參與多微網交易比未參與多微網交易花費更少的運行成本。在魯棒調度計劃中引入分布式交易智能合約可以有效降低微網運行成本，且魯棒參數的選擇不影響多微網交易市場對微網運行成本的削減作用。

表4 可調魯棒參數Γ=0時優化結果Table 4 Optimization results when the adjustable robustness parameter Γ is 0 元

表5 可調魯棒參數Γ=24時優化結果Table 5 Optimization results when the adjustablerobustness parameter Γ is 24 元

2)對比附圖B2、圖5與圖6，在各微網參與到多微網交互后，都在多微網市場中實現了與其他微網的電能交易。各微網利用電儲能，在多微網市場競價獲得較低電價的電量后儲存起來以降低微網運行成本。例如，微網4在01:00—02:00時間段內，利用蓄電池實現低價時充電高價時放電，降低了微網運行成本。

3)對比表3、4和5，當Γ取為0時，魯棒優化結果與確定性優化等效。由于該方案未考慮可再生能源出力的不確定性，日前選取預測值為依據制定調度計劃，所以該方案的日前購電成本較不確定性方案小。但由于日前調度計劃未考慮可再生能源出力的不確定性，調控層運行成本過高，導致該方案的總成本比不確定性方案高；當Γ取為24時，魯棒優化結果最保守。由于該方案在日前調度時考慮更多的可再生能源出力不確定性，日前運行成本高于Γ=10時和Γ=0時的方案，導致相應的經濟性更劣，這是可調魯棒參數的選擇相對保守導致的。

5 結 論

本文設計了區塊鏈輔助決策下的微網日前魯棒經濟調度方法。區塊鏈技術和智能合約技術保障了微網交易的安全性、交易信息的可追溯性和資金結轉的即時性。基于區塊鏈技術的整體框架，考慮可再生能源出力不確定性的微網魯棒日前調度結果與分布式交易智能合約結果的互相影響，循環求解得出微網的較優的調度計劃和交易計劃。最終通過仿真得到以下結論：

1)微網在日前魯棒調度計劃中引入采用區塊鏈的分布式數據存儲和點對點交易技術的分布式交易智能合約，能有效降低微網購電成本，增加微網的售電收益。

2)微網考慮可再生能源出力不確定性能降低微網總體運行成本，且調度方案具有較強的應對可再生能源不確定風險的能力。

3)微網可調魯棒參數選擇過大，使得微網日前運行調度計劃魯棒性過強，降低微網經濟性。

本文側重于智能合約整體框架下的多微網電能交易邏輯實現，下一步將綜合考慮多微網之間數據傳輸安全及速度對交易的影響以及當多微網內微網數量增多對交易速度的影響。并對微網考慮源荷雙重不確定性對微網調度與平臺交易的影響等問題做深入研究。