區域電力能源云儲能交易區塊鏈技術研究

朱江峰，沈 祥，汪 磊，湯婧婧，陳 俊

（1.國網紹興供電公司，浙江 紹興 312000；2.紹興建元電力集團有限公司，浙江 紹興 312000；3.紹興大明電力建設有限公司科技分公司，浙江 紹興 312000；4.國網紹興供電公司越城供電分公司，浙江 紹興 312000）

我國區域經濟發展和能源分布均呈現出不均衡的特點，經濟發達地區主要集中于東南沿海，而電力能源卻主要集中于中西部地區。跨區域的交易與調度，對國家的能源戰略具有重要的意義[1-2]。針對電力能源交易與調度問題，文獻[3-4]提出虛擬電站（Virtual Power Plant，VPP）的概念，研究了分布式電力能源調度技術。文獻[5]提出將兩階段隨機排隊論應用于區域電力能源系統規劃，進一步優化調度策略。在此基礎上，文獻[6-8]提出能源互聯背景下區域廣義需求側資源接入模式，將能源調度與互聯網技術緊密結合。

對于電力交易區塊鏈技術，文獻[9-11]提出基于拜占庭區塊鏈共識算法（Byzantine Fault Tolerance，BFT）實現電力資源總體調度優化。而文獻[12-13]初步設計了基于PBFT 共識算法（Practical Byzantine Fault Tolerance）的區塊鏈交易架構。文獻[14-15]則針對Raft 共識區塊鏈交易架構展開了研究。現有研究主要針對區塊鏈交易架構進行設計，而在優化共識算法、提高系統效率方面仍存在不足。

考慮到我國區域電力能源調度的實際需求，該文設計了云儲能區塊鏈交易模型，提出了改進的共識優化算法，該算法能夠準確抑制惡意節點，提高系統處理能力，降低系統響應時間。

1 系統模型

我國區域經濟發展與電力能源分布存在嚴重不匹配的特性。電力供需關系區域協調又受多種供需關系的制約，具體包括政策引導、制度建設、平臺支撐及安全保障四部分因素[16]。區域電力能源云儲能交易系統架構如圖1 所示。

圖1 區域電力能源云儲能交易系統架構

電力控制中心是整個系統的調度中心，其與電力控制系統和電力云儲能交易中心進行交互。控制系統則主要負責接收電力基礎設施互聯信息，實現電力與信息技術的融合，并完成電力調度基礎平臺的搭建。電力云儲能交易中心負責完成線上電力儲能單元的交易調度，并將交易信息與調度數據發送至控制中心，再由控制中心集中調度資源，進而通過電力資源供給側傳輸至電力需求側[17]。

2 云儲能交易區塊鏈技術架構

電力云儲能交易中心的交易既要保證電力系統的安全性，又要考慮交易的便捷性，同時還需兼顧平臺的公信力。基于此，該文提出了基于區塊鏈的區域電力能源云儲能交易技術。區塊鏈是一種去中心化的分布式賬本技術，其具有去中心化及不可篡改的特性。基于區塊鏈技術的電力能源交易總體架構如圖2 所示。

圖2 區塊鏈電力云儲能交易模型

該文采用的區塊鏈架構如圖3 所示，主要分為業務層、中間件和開放許可鏈3 個模塊。其中，業務層包括業務系統、HSM 服務與瀏覽器；中間件主要分為應用程序編程接口（Application Programming Interface，API）、消息隊列與數據處理模塊；開放許可鏈則包括了通信模塊、共識模塊、加密驗簽模塊、智能合約及區塊鏈數據賬本[18]。

圖3 區塊鏈電力云儲能交易技術架構

該文所采用的區塊結構如圖4 所示，區塊主要包括區塊頭和區塊體兩部分，不同的區塊串聯在一起即可形成區塊鏈。

圖4 區塊鏈區塊結構

區塊頭主要是負責區塊之間的連接信息存儲，即存儲區塊號、區塊的父哈希散列值，該區塊的哈希散列值、時間戳、難度目標及隨機數。區塊頭所存儲的信息用以保證區塊能夠有序接入區塊鏈中。區塊體中存儲著大量的交易信息，每一個區塊均是獨立的，且由于存儲參數與前后區塊具有關聯。因此可進行溯源，也能保證區塊信息的不可篡改性。

3 區塊鏈云儲能交易共識技術

電力能源交易使用區塊鏈架構，需保證整個交易數據的準確性與可信度。因此，需使用合理、高效的共識算法來保證系統一致性、可用性與分區容忍性的生態均衡。該文在實用拜占庭算法的基礎上針對交易行為進行評估，以進一步抑制惡意節點，并減少算力的損失，使得系統能夠較快完成信息同步，進而達成共識。基于交易信用評估的共識優化算法流程，如圖5 所示。

圖5 共識優化算法流程

文中定義電力能源交易的智能合約模型為：

式中，S表示電力供應側集合，B表示需求側集合，CE表示交易區塊鏈，SC表示智能合約，μ表示T和CE之間的映射。T={tk|k∈S×B}表示交易集合，S×B表示笛卡爾積。

電力能源交易區塊鏈定義為：

其中，C0表示初始區塊鏈，Coa表示共識優化算法。

該文提出的基于信用評估的共識優化算法，針對電力能源交易的準確性進行評估，其指標主要包括：

1）C1：電力能源調度信息的完整性，包括電力能源需求側與供給側的信息、用電量及單價等；

2）C2：電力能源供給側的信息真實性，驗證供給側是否真實存在；

3）C3：電力能源交易時間的合理性，根據時間戳信息進行校驗；

4）C4：電力能源需求側的信息真實性；

5）C5：電力能源需求側資金充足性，可滿足支付所需電力資源；

6）C6：交易信息的隨機數匹配性。

綜上，電力能源交易的準確性評估結果可表示為：

若交易無效，則說明交易信息記錄有誤。此交易不合法，可能存在交易信息被惡意篡改的風險，故不應進行區塊鏈的信息同步。

其中，NK表示第K號區塊中的交易數量。

在電力交易區塊鏈中，節點收集交易信息，并計算符合區塊鏈哈希函數的隨機數解。該函數的解可表示為：

其中，M表示節點的Merkle 根，S表示節點正向解決的隨機數值，Ta為系統難度系數。

將正向求解的隨機數經過哈希運算后再進行映射，映射區間為0～2n-1，則單次求解得到符合要求的隨機數概率為：

其中，n表示映射空間范圍，t表示難度系數，λ=2-t表示概率難度常數。

假設區塊鏈中節點算力相同，不同節點的交易信用值不同。區塊鏈中的節點競爭獲得交易記賬權，則節點競爭成功的概率可表示為：

式中，L表示節點數量。

定義交易優先權值為：

其中，c表示供電成本。信用值越高，交易優先權越高，節點競爭成功的概率便越高。相應的，信用值低的惡意節點競爭成功的概率也就越低。

4 仿真驗證及數據分析

為驗證所提算法的有效性，該文對比了所提算法與現有算法的系統響應延遲與單鏈處理性能。此外，針對3 種算力下不同信用值節點的區塊鏈出塊速率也進行了對比，進一步說明所提算法的有效性。

如表1 所示，3 種現有的共識算法中，BFT 算法和PBFT 平均響應延遲大于2 s，吞吐量則均小于1 500 tps，因此算法性能無法滿足電力交易區塊鏈的需求。而RAFT 算法相對于其他兩種算法，平均響應時間及吞吐量均有所提升，但均處于臨界狀態，且算法對于惡意節點的容錯率較低。相對于現有算法，該文算法由于能對惡意節點進行排序抑制，故可以進一步降低系統的平均響應時間，進而提高單鏈處理能力。

表1 不同算法的性能對比

如表2 所示，在相同算力條件下，信用值越高，區塊鏈的出塊速率越快。說明所提算法可有效抑制惡意節點，且信用高的節點具有較高的優先級。此外，在同一信用值下，對比不同算法條件，算力越高則區塊鏈出塊速率越快。而且，隨著算力的提升，信用值升高所帶來的出塊速率的提升幅度有所降低，說明隨著系統算力的提高，惡意節點的影響也在降低。

表2 不同信用值條件下的區塊鏈出塊耗時

5 結束語

該文深入研究了基于區塊鏈的電力能源云儲能交易技術，設計了區塊鏈分布式交易架構，實現了交易、調度、安全與監督四維一體化的模塊設計。此外，文中還進一步提出了基于交易信用評估的共識優化算法，有效提高了系統效率和容錯率。通過多維評價和信用排序，有效抑制了惡意節點，提高了系統處理能力，降低了響應延遲。后續工作可針對區塊鏈技術的高并發需求，來實現進一步地優化。