











摘 要:托管數據中心因其轉移電力負載靈活的特點,可以在智能電網的緊急需求響應(emergency demand response,EDR)中發揮積極作用。在EDR時,托管數據中心需要與租戶之間協同才能更好地滿足智能電網下達的節能目標。傳統的托管數據中心EDR系統缺乏可信的第三方,存在響應過程不透明、響應結果易被竄改的風險,且一旦系統出現故障將對整個EDR產生不利影響。基于許可區塊鏈去中心化、成員身份可識別、分布式存儲和多方共識的特點,提出了EDR系統架構PBDR(permissioned blockchain based EDR),使用共識機制保證響應過程的透明;利用鏈式存儲保證響應結果的不可竄改;通過智能合約技術解決托管運營商和租戶之間沒有可信第三方的問題。使用Hyperledger Fabric對PBDR進行模擬實現,結果顯示系統的平均延遲和TPS可以滿足托管數據中心對EDR的需求,系統可以保證響應過程的透明和響應結果的不可竄改。
關鍵詞:托管數據中心; 緊急需求響應; 許可區塊鏈
中圖分類號:TP311.1 文獻標志碼:A
文章編號:1001-3695(2022)07-004-1951-05
doi:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0646
基金項目:國家自然科學基金資助項目(61872313);江蘇省教育信息化重點研究項目(20180012);江蘇省研究生科研與實踐創新項目(KYCX18\_2366)
作者簡介:劉巍峰(1998-),男,江蘇淮安人,碩士研究生,主要研究方向為區塊鏈和機制設計;徐好(1997-),男,江蘇江都人,碩士研究生,主要研究方向為區塊鏈和機制設計;朱俊武(1972-),男(通信作者),江蘇江都人,教授,博導,博士,主要研究方向為人工智能領域的知識工程及算法博弈論(jwzhu@yzu.edu.cn).
Permissioned blockchain based emergency demand response framework for colocation data center
Liu Weifeng, Xu Hao, Zhu Junwu?
(College of Information Engineering (College of Artificial Intelligence), Yangzhou University, Yangzhou Jiangsu 225127, China)
Abstract:The colocation data center can play a positive role in the emergency demand response (EDR) of the smart grid due to its flexible power load transfer characteristics. In EDR, the colocation data center needs to coordinate with the tenants to better meet the energy-saving goals set by the smart grid. The traditional EDR systems of colocation data center lack a trusted third party, and there is a risk that the response process is opaque and the response result is easily tampered with, and once the system fails, it will have an adverse effect on the entire EDR. Based on the characteristics of the permission-ed blockchain, including decentralization, identifiable membership, distributed storage and multi-party consensus, this paper proposed the EDR system architecture PBDR. The consensus mechanism ensured the transparency of the response process and the chain storage guaranteed that the response result couldn’t be tampered with. Smart contract technology solved the problem of no trusted third party between the colocation operator and the tenants. This paper used Hyperledger Fabric to simulate PBDR. The results show that the average latency and TPS of the system can meet the requirements of the colocation data center for EDR, and the system can ensure the transparency of the response process and the non-tampering of the response results.
Key words:colocation data center; emergency demand response; permissioned blockchain
0 引言
目前,對托管數據中心實施緊急需求響應已經十分流行。需求響應(demand response,DR)是需求側管理的重要手段,是指各國利用政策措施引導電力用戶在高峰時段減少用電、在低谷用電、提高供電效率和優化用電的方式[1]。托管數據中心是一個為租戶提供服務器托管服務的大型數據中心,因為需要為租戶的服務器提供穩定的網絡和供電以及良好的散熱通風條件等,其耗電量是驚人的。由于托管數據中心耗電量巨大、用電需求靈活的特點,對其進行需求側管理是必要的[2]。此外,托管數據中心常位于用電需求較高的發達地區,對它們實施需求側管理可以對維持智能電網的穩定發揮巨大作用[3]。
傳統的托管數據中心緊急需求響應系統是中心化的。由智能電網向托管數據中心下達響應目標后,數據中心向租戶發送EDR信號并啟動拍賣。整個拍賣過程完全在數據中心私有的服務器中進行,缺乏可信的第三方。中心化的緊急響應系統存在響應過程不透明、響應結果易被竄改的風險,且一旦服務器崩潰將對EDR產生不利影響,威脅電網運行的穩定性。
2008年11月,區塊鏈誕生于比特幣的底層技術,區塊鏈技術具有的透明可信、防竄改可追溯、隱私安全保障和系統高可靠的特性,使其擁有廣泛的應用前景。目前,區塊鏈技術已經廣泛用于金融[4]、供應鏈[5]、物聯網[6]和智能電網[7]等領域。區塊鏈可分為非許可區塊鏈和許可區塊鏈,非許可區塊鏈的典型代表有比特幣和以太坊,在這些區塊鏈中所有節點都可以參與交易,并且這些節點對彼此來說都是匿名的。由于系統中的節點缺乏參與共識的動機,非許可區塊鏈采用了“挖礦”或憑證類等共識算法對節點提供參與共識的激勵,這意味著非許可區塊鏈會消耗大量電力,并且現有的PoW和Po*類共識的出塊效率較低,系統的交易吞吐量會受到限制[8]。許可區塊鏈則建立在完全已知的和可驗證的節點之間,很容易找到犯罪方。許可區塊鏈常由擁有共同業務目標的組織創建和維護,保證網絡穩定和業務正常進行是每個組織的共同目標,因此無須使用“挖礦”等共識方式對網絡節點進行激勵[9],這意味著它不會像非許可區塊鏈那樣耗電,對資源的消耗與普通的分布式網絡接近。相比較而言,許可區塊鏈比非許可區塊鏈更適用于本文所研究的托管數據中心的緊急需求響應系統。
本文的主要貢獻如下:
a)使用基于VCG定價的拍賣算法。本文使用了基于VCG定價的拍賣算法,以保證沒有租戶可以通過虛假的投標而獲益。租戶充當賣家,托管運營商充當買家,在EDR時,租戶提交其計劃降低的電量和降低該電量產生的損失,托管運營商提交EDR目標,通過基于競價密度的分配算法選擇出獲勝的租戶,并通過基于VCG的定價算法對獲勝租戶進行補償。
b)使用智能合約作為拍賣的可信第三方。本文提出了一種去中心化的機制,拍賣過程完全由智能合約自動執行。智能合約充當拍賣的可信第三方,運行在分布式的系統中。智能合約處理拍賣的過程對已加入許可區塊鏈的托管運營商和所有參與拍賣的租戶可見,解決了托管運營商與租戶間的信任問題。
c)基于許可區塊鏈的緊急需求響應系統架構。利用許可區塊鏈技術去中心化、成員身份可驗證、分布式存儲和多方共識等特點,保證響應過程的透明、響應結果的不可竄改以及提高EDR系統的可靠性。
1 相關工作
現有的關于需求響應的機制設計的研究有很多。Chen等人[10]提出了一種用于托管數據中心EDR的真實FPTAS機制。將拍賣問題歸約成最小背包問題,使用了動態規劃尋找最優解,并使用二分查找確定每個獲勝租戶的定價。Wang等人[11]提出了一個以市場為導向的激勵機制MicDR以鼓勵租戶加入EDR項目,機制中提出了租戶間共享空閑服務器資源的方式有效地降低了電力成本。Ahmed等人[12]提出了一種用于托管數據中心EDR的合約設計方法,租戶從托管運營商提供的合約集合中選擇一個合約參與EDR。Ma等人[13]提出了一種增強的AGV(Arrow-d’Aspremont-Gerard-Varet)機制來保證在智能電網發生EDR時用戶投標的真實性,該機制能夠實現激勵兼容性、個體合理性和預算平衡等基本條件。Pavithra等人[14]將遺傳算法應用于DR,對居民用電設備每小時的平均負荷分布進行分析,在降低峰值負荷的同時節省了大量的成本。Ma等人[15]提出了一種用于智能電網負荷管理的協同需求響應(CDR)方案,并進一步建立了激勵相容的觸發—懲罰機制,以避免自私消費者的非協同行為,CDR方案能夠降低電力成本、降低電價、降低總能耗。Li等人[16]提出了一種基于深度強化學習(DRL)的高效EDR調度方法,該方法設計了一種基于神經網絡的近似最優策略來學習EDR調度的最優策略,可以直接從設備狀態、實時電價、室外溫度等高維感官數據中學習。敬超[17]分別采用動態規劃、遺傳算法、粒子群優化及混合算法等方法對提高EDR時勝標方決策效率的優化展開了分析和研究,結果顯示,四種算法優化了勝標方選擇最大化可供電力并滿足管理員的最大支付,可以提高勝標方決策的效率。但是以上EDR機制都只在中心化的服務器中運行,缺乏可信的第三方,不能保證EDR過程的透明以及EDR結果的不可竄改,且一旦服務器崩潰將導致EDR的失敗。
另一方面,區塊鏈技術與需求響應的結合已經越來越流行,Shekari等人[18]提出了利用區塊鏈中不同的智能合約來高效地使用電力市場中的電動汽車和可再生資源,并提高電力市場DR計劃的效率、降低響應的成本以及保護響應過程的隱私性。Ogawa等人[19]使用區塊鏈技術提出了一種分布式能源管理系統的設計方法,通過分析計劃需求和實際需求的差異實時執行需求響應。Kalakova等人[20]使用區塊鏈技術創建一個去中心化的交易能源平臺,將需求響應與去中心化網絡相結合,提高了系統的安全性和效率。Gong等人[21]將區塊鏈和智能電網的需求響應系統深度集成,解決了身份認證和合約存儲的問題,通過區塊鏈技術執行EDR智能合約并對響應數據進行審核,以實現EDR業務流程及數據可靠性。Deshpande等人[22]提出了使用區塊鏈技術解決智能電網需求響應系統存在的中心化、不透明和不可追溯的問題。Gai等人[23]結合區塊鏈和邊緣計算技術提出了一種許可的智能電網邊緣模型(PBEM-SGN),以解決安全和隱私問題。王蓓蓓等人[24]提出了基于區塊鏈的DR資源信用管理方法,設計了交易各階段的智能合約并部署在以太坊測試鏈上,有效降低了DR資源的調用成本,守信用戶可獲得更多利益,維持DR資源交易市場的穩定發展。但是目前將區塊鏈技術與需求響應結合的研究主要聚焦于智能電網,將區塊鏈技術應用于托管數據中心EDR的研究還很少。
2 系統模型
2.1 傳統的托管數據中心緊急需求響應架構
托管數據中心中包含一個托管運營商和n個租戶。當發生EDR時,智能電網向托管運營商下達響應目標T,每個租戶i∈?通過提交競標Bi=(ei,li)來參與拍賣,其中ei表示租戶i計劃降低的電量,li表示租戶因降低耗電量ei而產生的損失。為租戶的服務器提供穩定的電力供應是托管運營商的義務,因此托管運營商將對拍賣獲勝的租戶支付報酬Pi(B),以激勵租戶參與EDR。
傳統的托管數據中心EDR系統運行在托管運營商的私有服務器中,由托管運營商進行維護。如圖1所示,當發生EDR時,托管運營商和租戶分別向EDR系統提交響應目標T和競標B。整個拍賣過程只對托管運營商可見,對于參與拍賣的租戶來說并不公平,缺乏雙方可信任的第三方。此外,由于EDR系統由托管運營商一方來維護,存在托管運營商為逃避法律責任而竄改EDR結果的可能。中心化的EDR系統防崩潰的能力較弱,一旦系統崩潰將導致EDR的失敗,威脅電網的穩定。
2.2 基于許可區塊鏈的緊急需求響應系統架構
基于許可區塊鏈技術,針對上述傳統的托管數據中心EDR系統存在的問題,本文提出了一種去中心化的托管數據中心的EDR系統架構PBDR。PBDR中包含三個參與拍賣的實體,包括一個托管數據中心、多個參與EDR的租戶和一個充當可信第三方的智能合約。在PBDR中緊急需求響應的過程如圖2所示,其中:a)智能電網向托管數據中心發送EDR信號;b)托管運營商接收到EDR信號后通知各租戶,并準備啟動拍賣;c)托管運營商和自愿參與EDR的租戶提交競標信息B到拍賣智能合約中;d)通過共識機制共識后將這些信息進行存儲;e)智能合約獲取T與B后啟動拍賣進行分配,產生獲勝的租戶;f)通過智能合約的定價算法對獲勝的租戶進行定價;g)通過共識機制共識后拍賣結果將上傳至區塊鏈,并通知托管運營商與租戶;h)獲勝的租戶將完成其所計劃的目標,托管運營商對其進行驗證;i)托管運營商將對驗證通過的租戶支付報酬;j)通過共識機制的共識將支付信息保存。
2.2.1 PBDR的身份認證
在許可區塊鏈中,所有的區塊鏈網絡參與者都需要一個可驗證的身份。在PBDR中,使用傳統的公鑰基礎設施(public key infrastructure,PKI)提供身份列表,每一個租戶和托管數據中心都擁有一個證書授權中心(certification authority,CA)為自己的組件包括客戶端、各個節點提供可驗證的數字身份,以證明這些組件屬于該組織。如圖3所示,一個租戶的CA為該組織的每個組件提供一個數字證書,數字證書包括了該組件的組織信息以及該組件的公鑰。組件的數字證書在網絡中傳播,組織CA頒發的私鑰為組件私有,用于在通信時對消息進行數字簽名。
2.2.2 PBDR的共識機制
在許可區塊鏈中,由于各網絡參與者的身份是相互已知的、可驗證的,很容易識別惡意節點,傳統的崩潰容錯機制(crash fault tolerant,CFT)可以解決共識的問題。在PBDR中采用了Raft崩潰容錯共識機制,每一個租戶和數據中心提供一個節點加入共識者集合共同參與共識。Raft將在共識集合中動態地選擇一個節點作為領導者節點,其他共識節點作為跟隨者節點,決策跟隨于領導者節點[25]。
共識的完整流程如圖4所示,在每個組織當中都選擇一個節點參與共識。首先,數據中心客戶端向一個跟隨者節點提交處于未共識狀態的交易請求,由跟隨者節點將請求路由到領導者節點;領導者節點收到請求后將請求分發給其他組織的共識節點,當收到超半數的跟隨者節點的同意之后,請求將處于已共識狀態;然后領導者節點將共識結果通知給各租戶和數據中心中的跟隨者節點,此時共識成功;最后,領導者節點將共識結果返回給各租戶和數據中心的客戶端節點。
2.2.3 PBDR的數據存儲
PBDR的數據存儲分為區塊鏈和分布式數據庫兩部分。將EDR過程中產生的EDR日志存儲在區塊鏈上,數據的最新結果以鍵值對的形式存儲在分布式數據庫中,每一個節點保存一份區塊鏈和分布式數據庫的副本。如圖5所示,區塊頭中保存了當前區塊的編號、前一個區塊的哈希值以及當前區塊的哈希值。區塊體中保存了日志列表,其中包含多個EDR日志信息。每個EDR日志中包括了EDR的編號、EDR過程中所調用的智能合約、EDR的結果以及為此次EDR結果進行背書的租戶和數據中心的數字證書等信息。EDR數據的最新值以鍵值對的形式存儲在分布式數據庫中,可以使智能合約無須遍歷整個交易日志而快速地獲取所需數據的最新值。
2.3 作為可信第三方的智能合約
如圖6所示,在進行EDR時,PBDR中的智能合約將作為拍賣的可信第三方。拍賣啟動后,智能合約將在分布式的網絡中自動執行。智能合約中包含三個基本的函數,分別是需求響應函數EDR、拍賣分配函數allocation和拍賣定價函數price。
在分配函數allocation和定價函數price中,通過基于競價密度的分配算法對EDR目標T進行分配,通過基于VCG定價的定價算法對獲勝租戶進行定價,保證沒有租戶可以通過虛假的投標而獲益。其中競價密度公式為
基于VCG的定價公式為
其中:W表示基于競價密度產生的獲勝租戶集合;B-i表示除租戶i以外所有租戶的投標集合。
算法1描述了智能合約處理EDR的過程。第1~6行表示智能合約收集租戶的投標集合B和EDR目標T,并保存至區塊鏈中;第7~9行表示智能合約通過分配函數allocation對T進行分配,并產生獲勝租戶的集合W;第10、11行表示智能合約通過定價函數price對獲勝租戶進行了定價并返回租戶定價集合P;第12行表示智能合約將分配結果W和定價結果P保存至區塊鏈當中并通知租戶和運營商拍賣結果;第13、14行表示托管運營商對租戶是否按計劃降低耗電進行核實;第15、16行表示托管運營商根據核實結果決定是否對租戶進行支付,并將支付結果上鏈。
算法1 EDR算法
輸入:租戶的投標集合B={B1,B2,…,Bn}, Bn=(en,ln); EDR目標T。
1 {收集}
2 for all i∈N do
3 收集租戶i的投標Bi=(ei,li);
4 end for
5 從托管運營商收集EDR目標T;
6 上傳EDR目標T和租戶投標集合B到區塊鏈;
7 {分配}
8 從區塊鏈讀取EDR目標T和租戶投標集合B;
9 W←allocation(B,T); //調用分配函數返回獲勝租戶集合W
10 {定價}
11 P←price(B,T,W); //調用定價函數返回定價結果,P
12 上傳分配結果W和定價結果P到區塊鏈中, 并通知租戶和托管運營商分配結果;
13 {驗證}
14 驗證租戶i∈W是否按計劃減少了耗電;
15 {支付}
16 上傳支付結果到區塊鏈中。
算法2描述了拍賣的分配過程。第1~3行表示根據競標密度式(1)計算每一個租戶的競價密度di;第4行表示根據租戶的競價密度對租戶進行非增排序;第5行表示根據排序結果對EDR目標T進行分配,并產生獲勝租戶的集合W。
算法2 分配算法
輸入:租戶的投標集合B={B1,B2,…,Bn},Bn=(en,ln);EDR目標T。
輸出: 獲勝租戶集合W。
1 for all i∈N do
2 計算租戶i的競價密度di;
3 end for
4 基于租戶的競價密度對租戶進行非增排序;
5 W←基于排序結果對EDR目標T進行分配,產生獲勝租戶集合W;
6 return W。
算法3描述了拍賣的定價過程。第2行表示通過分配算法得到租戶i未參與拍賣時獲勝的租戶集合W′;第4~8行表示使用VCG的定價方法對獲勝租戶i進行定價。其中,sum1表示租戶i未參與拍賣時的最優社會福利,sum2表示除租戶i以外所有獲勝租戶的報價之和。
算法3 定價算法
輸入:租戶的投標集合B={B1,B2,…,Bn}, Bn=(en,ln);EDR目標T;獲勝租戶集合W。
輸出:定價結果P。
1 for all i∈W do
2 W′=allocation(B-i,T);
//調用分配算法得到租戶i未參與拍賣時的獲勝租戶集合W′
3 sum1=sum2=0;
4 for all j∈W, j≠i do
//使用VCG的定價方法對獲勝租戶定價
5 sum1=sum1+ljW′j; /*計算租戶i未參與拍賣時的最優社會福利*/
6 sum2=sum2+ljWj;
//計算除租戶i以外所有獲勝租戶的報價之和
7 end for
8 Pi=sum1-sum2;
9 end for
10 return P
3 評估分析
本文通過一個實驗來評估PBDR框架的性能并進行了安全性證明,最后與幾種傳統的托管數據中心EDR系統進行了對比。
3.1 實驗配置
實驗原理是模擬一個基于許可區塊鏈的EDR系統,該許可區塊鏈由托管數據中心及其租戶所提供的節點共用組成。使用當前流行的聯盟鏈系統Hyperledger Fabric對PBDR系統進行模擬,Fabric版本為2.3。系統在PC上運行,采用Ubuntu 20.04 64位操作系統,系統中各網絡節點運行在相互獨立的docker容器當中。硬件環境包括一個AMD RYZEN7 4800H CPU和一個16 GB的3200 MHz DDR4內存,采用Visual Studio Code 1.61.1作為開發軟件,采用CouchDB作為分布式數據庫,使用JavaScript編程語言開發智能合約,使用Fabric內置的Fabric-CA作為每個租戶和托管數據中心的CA。
托管數據中心中參與EDR的租戶數量在10~500,以模擬部署一定數量租戶的場景。作為EDR系統,對智能合約和整個EDR的執行時間、系統的交易吞吐量(transaction per se-cond,TPS)和平均延遲等進行評估是很必要的。實驗主要評估了在拍賣階段智能合約的執行時間隨著參與EDR的租戶數量的變化而變化的情況和整個EDR的執行時間隨著參與EDR租戶數量增長而變化的情況;此外還評估了不同租戶數量情況下的EDR系統的TPS和平均延遲。
3.2 實驗結果
a)對拍賣智能合約和EDR的執行時間進行評估。拍賣階段包括智能合約讀取參與EDR的租戶和運營商的投標集合,執行分配和定價算法,返回分配與定價結果,分配和定價算法在每個參與EDR的租戶的節點上執行。如圖7所示,參與EDR的租戶數量從10遞增到500,拍賣階段智能合約的執行時間從17 ms增加到了556.6 ms。雖然漲幅較大,但仍可在短時間內完成對EDR目標的分配和對獲勝租戶的定價。完整的EDR過程包括EDR目標和租戶投標集合的上鏈、 拍賣階段和響應結果的上鏈。如圖8所示,隨著租戶的數量從10增加到500,EDR的時間從2.06 s增加到了2.2 s,增幅不超過140 ms。
b)使用Hyperledger Caliper 對EDR系統的平均延遲和TPS進行評估。如圖9所示,隨著參與EDR租戶的數量從10增加到300,EDR的平均延遲從0.02 s增加到了1.30 s。如圖10所示,隨著參與EDR租戶的數量從10增加到300,系統的TPS從355.3下降到了27.0,這是EDR可接受的延遲和TPS的范圍。
總的來說,PBDR可以在可接受的時間內對EDR目標進行分配,并對獲勝租戶進行定價,系統的平均延遲和TPS可以滿足托管數據中心對EDR的需求。
3.3 安全性證明
合理的EDR系統和數據庫可以提高系統的安全性。在PBDR中,租戶和托管運營商的EDR數據通過節點中的對稱密鑰key加密保存至分布式數據庫中?;诜菍ΨQ加密算法的性質,由公鑰PKA加密的數據只有對應的私鑰SKA可以解密,所以沒有被授權的申請者無法使用自己的私鑰SKA′對內容進行解密,無法獲取租戶的EDR數據。基于這個前提,下面將對系統進行相應的安全性證明。
定理1 假設共識機制是安全的,那么本文方案能夠保證EDR數據的安全。
證明 作為許可區塊鏈,本文提出的EDR系統中每一個節點需要從各租戶或托管運營商的證書頒發機構CA中獲取可識別的身份證書后才能加入網絡。
在EDR時,租戶的投標數據Binfo會被他的私鑰SKA加密后保存到分布式數據庫中。在拍賣發起節點申請發起拍賣時,首先需要根據發起節點的證書來判斷其所在組織是否有拍賣權限,若有發起拍賣的權限,則調用智能合約SC中的拍賣函數。智能合約訪問保存在分布式數據庫中租戶的投標數據,并使用租戶保存在證書中的公鑰PKA對數據進行解密,然后通過拍賣產生最終的獲勝租戶以及他們的定價。拍賣完成后,各參與拍賣的組織使用證書為此次拍賣提供簽名sign,以對該拍賣進行背書。拍賣發起者的證書、為拍賣進行背書的節點的證書、拍賣所調用的智能合約和該智能合約的輸入與輸出將保存到區塊中等待上鏈。共識節點檢查簽名sign并通過后,經共識機制將區塊廣播到網絡的其他節點,加入主鏈。其中,網絡中參與該拍賣的每一個組織都有一個節點參與到共識當中,確保了租戶可以參與到拍賣、區塊打包和區塊上鏈的全過程。
在本文系統中發生的EDR,系統能夠有效保護拍賣雙方的合法權益。在拍賣及區塊創建階段均需租戶和托管運營商的私鑰進行簽名操作,通過簽名能夠檢查拍賣結果以及區塊是否被竄改,當拍賣或者區塊出現問題時能夠追究到具體的組織。本文方案采取合理的共識機制,節點在共識階段驗證拍賣的結果及背書節點的簽名,能夠檢測出錯誤塊。其次,租戶與運營商之間的交易數據需要進行授權,保證只有托管運營商和獲勝的租戶才能正常訪問交易數據。利用區塊鏈技術的去中心化、分布式存儲的特點,EDR數據存儲在分布式節點中,即使部分節點故障或退出網絡,對系統整體上來說不會造成影響,能夠有效預防單點失效問題。
3.4 對比
將所提PBDR系統與傳統的托管數據中心EDR系統進行了對比,結果如表1所示。
系統根據以下標準進行了比較:
a)EDR數據不可竄改。傳統的托管數據中心EDR系統完全運行在托管數據中心的私有服務器中,EDR數據存在被竄改的風險。通過區塊鏈的鏈式存儲的特點,PBDR可以保證EDR數據不可竄改。
b)系統去中心化。對于EDR來說,系統的高可靠性是必要的,否則系統一旦崩潰將對EDR產生不利影響,威脅電網的穩定性。本文PBDR系統是基于區塊鏈的分布式系統,當網絡中的部分節點崩潰時系統仍能穩定運行,提高了EDR系統的可靠性。
c)可信的第三方。傳統的托管數據中心EDR系統運行在運營商私有的服務器中,EDR的拍賣與交易過程中缺乏可信的第三方,導致租戶與托管運營商之間存在信任問題。本文將拍賣和交易過程完全交由智能合約自動執行,智能合約充當可信的第三方,拍賣過程對網絡中的托管運營商和所有參與拍賣租戶可見。
4 結束語
本文首先介紹了傳統的中心化的托管數據中心EDR系統存在缺乏可信的第三方、響應過程不透明和響應結果易被竄改的問題;通過引入許可區塊鏈技術,提出了一種基于許可區塊鏈的托管數據中心EDR系統,利用許可區塊鏈技術去中心化、成員身份可驗證、分布式存儲和多方共識等特點解決了托管數據中心在EDR時與各租戶之間的信任問題,保證響應過程的透明、響應結果的不可竄改以及提高EDR系統的可靠性。最后對所提PBDR系統進行了模擬實驗和安全性證明,并與幾種傳統的托管數據中心EDR系統進行了對比,證明了所提系統可以滿足托管數據中心EDR的需求。
參考文獻:
[1]Wei Wei, Liu Feng, Mei Shengwei. Energy pricing and dispatch for smart grid retailers under demand response and market price uncertainty[J].IEEE Trans on Smart Grid,2014,6(3):1364-1374.
[2]Zhou Zhi, Liu Fangming, Chen Shutong, et al. A truthful and efficient incentive mechanism for demand response in green datacenters[J].IEEE Trans on Parallel and Distributed Systems,2018,31(1):1-15.
[3]China Data Centers. Data center map: colocation, China[EB/OL].[2021-12-06]. http://www.datacentermap.com/china/.
[4]Nguyen K Q. Blockchain: a financial technology for future sustainable development[C]//Proc of the 3rd International Conference on Green Technology and Sustainable Development.Piscataway,NJ:IEEE Press,2016:51-54.
[5]Tian Feng. An agri-food supply chain traceability system for China based on RFID amp; blockchain technology[C]//Proc of the 13th International Conference on Service Systems and Service Management.Piscataway,NJ:IEEE Press,2016:1-6.
[6]Christidis K, Devetsikiotis M. Blockchains and smart contracts for the Internet of Things[J].IEEE Access,2016,4:2292-2303.
[7]Samy S, Azab M, Rizk M. Towards a secured blockchain-based smart grid[C]//Proc of the 11th IEEE Annual Conference on Computing and Communication.Piscataway,NJ:IEEE Press,2021:1066-1069.
[8]Nair R P, Dorai R D. Evaluation of performance and security of proof of work and proof of stake using blockchain[C]//Proc of the 3rd International Conference on Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks.Piscataway,NJ:IEEE Press,2021: 279-283.
[9]Huang Dongyan, Ma Xiaoli, Zhang Shengli. Performance analysis of the raft consensus algorithm for private blockchains[J].IEEE Trans on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,2019,50(1):172-181.
[10]Chen Jianhai, Ye Deshi, Ji Shouling, et al. A truthful FPTAS mecha-nism for emergency demand response in colocation data centers[C]//Proc of IEEE Conference on Computer Communications.Piscataway,NJ:IEEE Press,2019:2557-2565.
[11]Wang Youshi, Zhang Fa, Chi Ce, et al. A market-oriented incentive mechanism for emergency demand response in colocation data centers[J].Sustainable Computing: Informatics and Systems,2019,22(6):13-25.
[12]Ahmed K, Islam M A, Ren S, et al. A contract design approach for colocation data center demand response[C]//Proc of IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design.Piscataway,NJ:IEEE Press,2015:635-640.
[13]Ma Jinghuan, Deng Jun, Song Lingyang, et al. Incentive mechanism for demand side management in smart grid using auction[J].IEEE Trans on Smart Grid,2014,5(3):1379-1388.
[14]Pavithra N, Esther B P. Residential demand response using genetic algorithm[C]//Proc of Conference on Innovations in Power and Advanced Computing Technologies.Piscataway,NJ:IEEE Press,2017:1-4.
[15]Ma Kai, Hu Guoqiang, Spanos J C. A cooperative demand response scheme using punishment mechanism and application to industrial refrigerated warehouses[J].IEEE Trans on Industrial Informatics,2015,11(6):1520-1531.
[16]Li Hepeng, Wan Zhiqiang, He Haibo. Real-time residential demand response[J].IEEE Trans on Smart Grid,2020,11(5):4144-4154.
[17]敬超.托管型數據中心激勵機制優化算法分析與研究[J].計算機工程與設計,2017,38(10):2745-2749,2758.(Jing Chao. Analysis and research of several optimization algorithms of incentive mechanism for colocation data center[J].Computer Engineering and Design,2017,38(10):2745-2749,2758.)
[18]Shekari M, Moghaddam P M. An introduction to blockchain-based concepts for demand response considering of electric vehicles and renewable energies[C]//Proc of the 28th Iranian Conference on Electrical Engineering.Piscataway,NJ:IEEE Press,2020:1-4.
[19]Ogawa D, Kobayashi K, Yamashita Y. Blockchain-based optimization of energy management systems with demand response[C]//Proc of the 9th IEEE Global Conference on Consumer Electronics.Pisca-taway,NJ:IEEE Press,2020:58-59.
[20]Kalakova A, Zhanatbekov A, Surash A, et al. Blockchain-based decentralized transactive energy auction model with demand response[C]//Proc of IEEE Texas Power and Energy Conference.Piscataway,NJ:IEEE Press,2021.
[21]Gong Feixiang, Li Dezhi, Han Ninghui, et al. A highly trusted demand response system based on block-chain[C]//Proc of Asia Energy and Electrical Engineering Symposium.Piscataway,NJ:IEEE Press,2020:1024-1027.
[22]Deshpande V, George L, Badis H, et al. Blockchain based decentralized framework for energy demand response marketplace[C]//Proc of IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium.Piscataway,NJ:IEEE Press,2020:1-9.
[23]Gai Keke, Wu Yulu, Zhu Liehuang, et al. Permissioned blockchain and edge computing empowered privacy-preserving smart grid networks[J].IEEE Internet of Things Journal,2019,6(5):7992-8004.
[24]王蓓蓓,王騏鑫,李雅超,等.區塊鏈環境下考慮信用的需求響應資源交易機制[J].電力系統自動化,2021,45(5):30-38.(Wang Beibei, Wang Qixin, Li Yachao, et al. Transaction mechanism of demand response resource considering credit in blockchain environment[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(5):30-38.)
[25]Wang Rihong, Zhang Lifeng, Xu Quanqing, et al. K-bucket based raft-like consensus algorithm for permissioned blockchain[C]//Proc of the 25th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems.Piscataway,NJ:IEEE Press,2019:996-999.