基于區塊鏈的微網群交易機制及日前優化調度

黃悅華， 劉興韜， 陳慶， 張子豪， 王朔浩

(三峽大學電氣與新能源學院， 宜昌 443002)

隨著國家在能源領域加快了清潔低碳、安全高效的現代能源體系建設[1]，可利用各種能源之間的互補特性實施有機協調和優化的多能微網系統應運而生[2]。然而，由于多能微網能源形式的復雜性與分布式能源出力的不確定性使得多能微網的優化調度面臨困境，且限制了獨立運行的微網對于可再生能源的消納。因此，如何通過安全高效的市場交易機制來協調促進單微網的經濟調度與新能源消納[3]，成為目前多能微網群系統發展的關鍵問題。

對于多微網交易的研究，目前以集中式交易并建立微網調度模型為主[4-7]。文獻[8]中微網響應配網電價建立了集中式電能交易框架與調度模型；文獻[9]構建含集中式碳交易的經濟調度模型有效減少了碳排放指標；文獻[10]根據能流差異特性構建了網間集中交易的調度模型。然而，傳統的集中式交易模式下往往因為中心化平臺的存在而導致各微網交易成本高、運行效率低等問題，該模式難以滿足多能微網需要保證大量用戶隱私數據的需求。

區塊鏈技術融合了智能合約、共識算法等算法與信息安全技術，其數據不可篡改、信任成本低等優勢天然契合為微網間交易的底層數字技術[11-14]。文獻[15]提出的基于區塊鏈的碳配額交易方案提高了微網與配電網交易過程中的安全性與有效性。文獻[16]通過構建社區能源管理平臺提高了微網與社區交易中的總的社會福利。但將區塊鏈技術運用于微電網的交易過程中，依然存在中心化平臺違背了去中心化的設計初衷，且缺少對交易機制的研究。進一步地，文獻[17]通過自適應定價結合智能合約制定了多微網間交易方案；文獻[18]考慮風險交易因子建立了區塊鏈微網交易策略，改進了連續競價過程中的出清模型。文獻[19]基于區塊鏈技術構建了連續雙向拍賣交易機制，描述了報價對交易的影響。上述交易機制大多只針對交易過程中最優報價雙方的匹配，無法滿足多個微網相互交易的復雜需求，同時難以兼顧交易中各微網收益分配的利益均衡。

綜上所述，基于區塊鏈技術，現提出一種去中心化多能微網群電能交易機制，并輔助決策多能微網群日前優化調度。首先構建基于區塊鏈技術的多能微網群去中心化交易框架；然后通過兼顧分時價格、權益系數等因素的智能合約程序，設計交易匹配與市場出清流程進行電能的合理分配；最后，基于4個多能微網為算例驗證本文方法的合理性與有效性。

1 基于區塊鏈技術的多能微網群交易框架

區塊鏈網絡具有去中心化的特點，通過P2P(peer-to-peer)網絡、智能合約、分布式存儲技術等手段能夠有效地為信息在交易過程中的隱私問題提供有效的解決方案。

(1)P2P網絡去中心化的運營方式，可將各微網運營商作為獨立節點組成多方共治的網絡。各微網節點同時作為服務器與客戶端，在交易時間內可隨時出入區塊鏈網絡。多能微網群交易過程采用分散式的客戶端，可有效避免網絡攻擊，保障交易系統地去中心化與安全性。

(2)通過分布式存儲技術，獨立節點的微網運營商各自均存儲了完整的區塊鏈數據，包括各微網運營商ID、能源類型、交易金額、交易電量等。當數據丟失時，可通過其他節點的數據進行恢復，有效防止了多微網交易中數據丟失無法恢復的問題。

(3)智能合約是區塊鏈上的具有預置規則及觸發條件的程序，可允許各節點在沒有第三方的情況下完成交易。各微網節點通過提交交易請求來執行智能合約內嵌的交易機制函數，并通過預置響應觸發狀態改變，同時將過程寫入區塊鏈中保存。

基于上述區塊鏈技術，本文研究搭建了多微網之間交易平臺，來實現多方共治、相互競爭的交易模式，有效地解決集中式交易中的信任問題，也為微網交易雙方的信息安全提供保護。本文研究基于區塊鏈的多能微網群交易框架如圖1所示，主要包括信息與能量的交換，交易主體為各微網運營商節點。在交易周期內，微網群中各個節點首先制定初始日前調度計劃，調度方案上傳區塊鏈網絡并調用智能合約模塊開展交易模擬計算；然后，當方案的電量供需信息觸發交易機制中預置條件時，進行響應動作的交易匹配；在匹配過程中，智能合約根據響應對自身狀態進行改變，并得到對應的值返回于各節點，完成匹配交易的雙方根據交易計劃更新日前調度計劃。最后，根據微網群電力交易后不能滿足的電量情況再與上級電網進行電力交易。在各節點對匹配交易達成共識后，通過區塊鏈進行交易結算并向全網發布新的區塊信息，封裝為Merkle根儲存在區塊頭中并形成時間戳。

圖1 基于區塊鏈的多能微網群交易框架Fig.1 Multi-energy microgrids trading framework based on blockchain

2 基于智能合約的微網群交易機制

在傳統的微網交易機制中，市場交易的主體、交易時間及各方信息等內容常以既定的形式完成，難以適用于微網群多方交易角色自由轉換的場景。本文研究中提出了一種適用于各微網運營商多輪雙向交易機制來協調市場交易的多方利益。在多輪雙向交易機制中，各市場參與者根據自身產能情況可以是買方也是賣方，自由進行多對多形式的交易，買賣雙方根據報價進行最優匹配。在該交易機制中，一旦價格匹配(通過智能合約完成即時交易)無需考慮報價時間的影響，買賣雙方根據“價高者得”的原則進行排序匹配。

多輪交易機制的交易匹配過程如圖2所示。首先，智能合約根據各微網輸入的待交易電量將各微網分為買方與賣方并根據預置報價式制定差異化報價。然后，在交易匹配過程中，將每一輪中最高報價的買方與最低報價的賣方作為最優交易雙方，成交電量為待交易電量較少的一方，并取二者報價的均值作為本輪交易的成交價。在每一輪的交易完成后，智能合約根據剩余待交易電量重新計算報價并計算權益系數值進入下一輪的交易中。當t時刻各微網沒有剩余待售電量或待購電量時進入t+1時刻進行交易。

圖2 多輪交易機制匹配過程Fig.2 Matching process of multi-round auction

2.1 智能合約報價式

在日前調度階段，各微網節點根據自身產能和負荷需求制定日前調度計劃，并將盈缺電能數據上傳至智能合約。智能合約預置報價式為

(1)

2.2 智能合約交易匹配

(2)

(3)

(4)

(5)

在每輪交易結束后，通過預置式(6)判斷買賣雙方剩余待交易電量情況。

(6)

式(6)中：OR(A，B)函數表示任一變量為0或同時為0時輸出1，進入t+1時刻開始新一輪交易；否則輸出0，進入n+1輪繼續t時刻交易。

2.3 智能合約權益系數

為均衡不同節點之間的利益，防止出現價格壟斷的惡意競爭，構建了權益系數機制來協調各微網之間收益的平衡性。權益系數由參與交易權益值與連續交易次數權益值組成，即

Qi，t=Qg，t+Qm，t

(7)

參與交易與連續交易的權益值計算式為

(8)

(9)

式中：?n為微網在t時刻參與交易的次數；tn為t時刻所有微網已完成的總交易次數；χ=0.1。

在完成每輪交易后，由式(10)和式(11)對各節點微網的報價進行更新，并進入下一輪的交易中。

(10)

(11)

式中：ρ=0.8；τ=0.2；Qmin與Qmax分別為t時刻權益系數值最低、最高微網的權益值。

在t時刻交易全部結束后，根據式(9)對Qm，t進行更新并計算綜合權益值Qi，t。在t+1時刻的交易中，新的Qi，t值為t-1時刻交易結束后保留值。

綜上所述，基于智能合約的微網群交易過程具體流程如圖3所示。

3 多能微網日前調度模型

本文構建的單個多能微網系統模型如圖4所示。其中能量輸入包括氣網、熱站、配電網、風電(wind powered generator， WP)、光伏(photovoltaic， PV)；能量轉換設備包括冷熱電聯產(combined cooling heating and power， CCHP)系統、電制冷機(electric refrigerator， ER)、燃氣鍋爐(gas boiler， GB)、燃料電池(fuel cell， FC)、電鍋爐(electric boiler， EB)、電轉氣設備(electric to gas， EG)；儲能設備為4種不同能源形式的儲能設備。

3.1 目標函數

包含i個多能微網系統的日前優化調度是以微網群總運行成本最小為目標的優化問題，其目標函數為

(12)

圖3 智能合約交易流程圖Fig.3 Flowchart of intelligent contract transactions

圖4 多能微網系統結構Fig.4 Structure of multi-energy microgrid system

(1)微網群系統運行成本。

(13)

(14)

(2)微網群棄風、棄光總成本。

(15)

(3)微網群市場交易收益。

(16)

3.2 約束條件

(1)電功率平衡方程。

(17)

式(17)中：Pα1，t為集合α1∈{WP，FC，PV，CCHP}中設備的出力；Pα2，t為集合α2∈{EB，ER，EG}中設備的出力；Pcha，t、Pdis，t分別為蓄電池的充、放電功率；Pload，t為微網電負載。

(2)熱功率平衡方程。

(18)

(3)冷負荷平衡方程。

Uκ1，t+Udis，t=Ucha，t+Uload，t

(19)

式(19)中：Uκ1，t為集合κ1∈{ER，CCHP}中設備冷轉換功率；Ucha，t、Udis，t分別為蓄冷罐的蓄、放冷功率；Uload，t為微網冷負載。

(4)氣負荷平衡方程。

Gbuy，t+GEG，t+Gdis，t=Gψ1，t+Gcha，t+Gload，t

(20)

式(20)中：Gbuy，t為微網購氣量；GEG，t為EG的供氣量；Gψ1，t為集合ψ1∈{FC，CCHP，GB}中設備用氣量；Gcha，t、Gdis，t為儲氣罐充、放氣量；Gload，t為氣負載。

(5)耦合設備模型約束。

(21)

(22)

HGB，t=ηGBGGB，tLHV

(23)

UER，t=PER，tηER

(24)

HEB，t=μEB，tηEBPEB，t

(25)

(26)

(6)儲能約束。儲能設備模型及其容量上下限為

(27)

(7)設備出力上下限。

μn，tPmin，n≤Pn，t≤μn，tPmax，n

(28)

式(28)中：Pn，t為設備n的出力值；Pmax，n、Pmin，n為設備n的出力上、下限；μn，t為設備n的啟停狀態。

(8)機組爬坡約束。

-Rn，d≤Pn，t-Pn，t-1≤Rn，u

(29)

式(29)中：Rn，u、Rn，d為可控機組n的上、下爬坡功率極限。

(9)聯絡線最大傳輸功率約束。

(30)

(10)啟停時間約束。

(31)

式(31)中：Ton、Toff分別為持續開、關機時間；onmin、offmin為最小開、關機時間，均取3 h。

3.3 求解方法

通過0-1混合整數線性規劃方法來對調度模型進行求解，其一般形式為

(32)

式(32)中：x為優化變量，包含機組出力、儲能的充放功率、各微網的購電量以及能量轉換設備的輸入；等式約束為4種能源形式的功率平衡約束與儲能約束；不等式約束為機組運行約束。

針對市場交易和調度的特點，建立了含交易的多能微網日前優化調度模型，并通過使用MATLAB中Yalmip+Cplex12.0進行求解。

4 算例分析

4.1 參數設置

以區塊鏈微網交易市場中4個多能微網節點系統為研究對象。調度周期為24 h，間隔為1 h，各微網購熱價格取0.6元/(kW·h)，購氣價取2.28元/m3。各設備容量及參數參見文獻[20-22]。微電網分時電價如圖5所示。

4.2 模型對比分析

為驗證所提交易機制的有效性，對比了3種不同交易策略的多能微網優化調度結果。

場景1：不考慮交易機制的多能微網優化調度。

場景2：考慮交易機制不含權益系數的多能微網優化調度。

場景3：同時考慮交易機制與權益系數的多能微網優化調度。

3種不同運行方式下各多能微網的運行成本如表1所示。相較于獨立運行的場景1、場景2中參與市場交易下的微網群總成本低316.92元。這是由于各微網在市場中以比電網購電價更低的價格買入電能，以比電網更高的價格售出電能。場景3中在加入權益系數后，微網1、3的成本分別再次下降了27.59元與12.7元，微網2、4的成本分別增加了25.17元與15.12元。其原因是，在引入權益系數后，由于權益系數對各微網報價的修改，導致原有交易對象發生改變，對于市場中占據壟斷地位的微網有所限制，減少其交易次數，從而引起了微網1、3成本減少，微網2、4成本增加。

場景3中各微網調度結果如圖6所示。各微網出力主要由燃料電池、CCHP機組與電鍋爐提供，圖6(a)中微網1，燃料電池出力占總出力值的21.98%，CCHP機組出力占總出力值的29.29%，電鍋爐出力占總出力值的20.58%；圖6(b)中微網2，燃料電池、CCHP機組、電鍋爐出力在總出力中的占比均超過20%；圖6(c)中微網3，燃料電池、CCHP機組、電鍋爐出力之和占總出力值的70%以上；圖6(d)中微網4，CCHP機組、電鍋爐出力在總出力值中占比均接近30%。可以看出，各微網出力可滿足冷熱電氣的供需平衡關系，仿真結果驗證了本文提出的交易機制應用于優化調度的有效性。

表1 不同場景下運行總費用Table 1 Total operating costs in different scenarios

圖6 各微網參與多微網交易情況下的機組出力計劃Fig.6 Unit output plan of each microgrid participating in multi-microgrid transaction

圖7為不同場景下，多能微網群總可再生能源消納情況。可以看出，微網間的交易機制可促進可再生能源的消納。場景1中各微網不參與交易時，在11:00—15:00和19:00—20:00時刻，可再生能源消納率為95.37%；場景2中各微網參與交易時，消納率為98.43%，較場景1增加了3.14%；在場景3中，當交易對象改變且成交價更低時，可再生能源消納率可達100%。

場景2與場景3中各微網電能成交量及成交價格分別如圖8(a)和圖8(b)所示。其中，成交電量為正值代表買進電能，負值代表賣出電能。在圖8(a)中，1:00—10:00與21:00—24:00時刻沒有發生交易，第一輪成交的微網對應關系及時刻為(1-4，11)、(1-3，12)、(2-4，13)、(2-4，14)、(2-4，15)、(1-4，19)、(1-4，20)，第一輪成交的微網對應關系及時刻為(2-3，11)、(2-3，19)、(2-3，20)(括號中逗號前表示交易的微網，逗號后表示交易的時刻)。可以看出，微網2、4各自總成交次數為6次，微網1、3各自總成交次數為4次。這是由于微網2、4待交易電量多，出價更有優勢，故成交次數更多。微網1、3待交易電量少，出價不占優勢，因而成交次數更少。在圖8(b)中，由于權益系數改變了各微網的報價，導致交易匹配情況變為(1-4，11)、(2-3，11)、(1-3，12)、(2-3，13)、(1-4，14)、(1-3，15)、(1-4，19)、(2-3，19)、(1-4，20)、(2-3，20)。由此可知，微網2、4各自總成交次數變為4次，而微網1、3各自總成交次數變為6次。

圖7 不同場景中可再生能源消納情況Fig.7 Renewable energy consumption in different scenarios

圖8 微網交易成交價和成交量變化曲線Fig.8 Transaction price and volume curve in microgrid transaction

表2給出了各微網在13:00、14:00與15:00時刻的權益值變化情況，以此為例，分析各微網的權益系數值對交易對象變換的作用，進而分析其對各微網報價的影響，其中，各微網權益值在11:00與16:00時刻均為100。由圖8(a)和圖8(b)可知，在13:00時刻，交易對象由(2-4，13)變為(2-3，13)，依據式(10)和式(11)，權益系數的加入將微網4的報價由0.741元變為0.753元，微網3的報價由0.747元變為0.742元，由此，微網3的報價較微網4更有優勢，成為最優賣價。同理可知，在14:00時刻，交易對象由(2-4，14)變為(1-4，14)，微網2的價格由0.760元變為0.775元，而微網1的價格由0.766元變為0.770元低于微網2的價格成為最優賣價。在15:00時刻，交易對象由(1-3，15)變為(2-4，15)，微網1的價格由0.758元變為0.763元，而微網2的價格為0.761元不變成為最優賣價，微網4的不變價格為0.729元超過微網3的0.738元成為最優買價。

表2 權益系數變化情況Table 2 Change in equity factor

5 結論

結合區塊鏈技術與多輪交易機制，構造了含有市場交易計劃的多能微網日前優化調度模型，通過算例分析得到以下結論。

(1)參與區塊鏈市場交易的多能微網相較傳統的集中式交易不僅可以溯源交易信息提高交易的公開性、透明性且多輪交易機制可以確保每一時刻各微網可以獲得最大的交易收益，降低了微網運行成本。

(2)通過加入權益系數的多能微網市場交易保障了不同微網的利益，通過對報價的影響讓各微網收益更加均衡，減少了微網群總的運行成本，提高了市場交易活躍度。

綜上所述，通過在多能微網中引入區塊鏈技術和智能合約交易技術，可以減少系統運行成本、促進可再生能源消納，提高市場交易的活躍度。