CN116071159A - 一种服务绿色电力交易的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种服务绿色电力交易的系统及方法，其中，系统包括：电力交易平台，为用电侧根据选择的交易策略进行购电后提供最优供电线路；区块链子系统，用于完成数据上链后的区块链共识；存储电力交易产生的隐私数据及基础数据，采用分级加密技术对链上的交易数据进行细粒度保护；用户交易子系统，根据提供的最优供电线路生成交易，对最优供电线路进行阻塞判断，并进行审查及共识，之后将交易数据上传到电力交易平台中的数据库中；CA证书子系统，用于为用户发行数字证书；风电光伏预测子系统，用于通过一种混合算法改进的LSTM方法寻找最优模型参数，生成最优交易策略。以解决电力市场中心化问题。

Description

一种服务绿色电力交易的系统及方法

技术领域

本文件涉及电力交易技术领域，尤其涉及一种服务绿色电力交易的系统及方法。

背景技术

电力能源转型要求电力系统对绿色能源的消纳要更及时，电力市场要更加的开放，绿色电力能源交易应向去中心、智能化方向发展。

现有的绿色电力交易中心能解决跨区的大电量直购问题，但适用范围还比较小，在效果上还不够理想，依据市场化交易电量和全社会用电量之间的比重及实际市场化交易操作过程中发现的问题来看，存在以下三个问题。一是绿色电力交易中心被供电企业控股，不能很好地独立自主运行，电力交易中心的市场调节作用还没完全发挥。二是绿色电力交易主要是中长期交易，但中长期交易的交易电量、时间和价格是未来相对较长一段时间内的，有一定滞后性，不能紧跟未来电力能源市场的变化，响应市场最新需求的效果不理想，市场竞争性较差。三是存在电力能源交易双方当面协商机制落后的问题。绿色电力交易中心主导的买卖双方的市场交易主要是以现场双边协商的方式进行，由于参与方有限，可供选择的电力能源生产方数量较少，加上信息不对称、定价机制不透明，导致协商的过程时间长，不灵活，且达成的交易结果也并不一定满足系统运行的安全调度条件。在去中心化的区域电力能源交易场景下，又存在信息泄露和外部攻击的安全风险，用户隐私保护、交易互信也是需要解决的问题。

区块链技术可以一定程度上摆脱中心化机构对大数据信息的控制，通过加密手段保证个人隐私数据的传输，但目前很多交易所、钱包仍然是中心化运作方式，不可避免地会存储用户的个人数据，一旦遭受攻击，黑客便有可能获取大量的用户数据，并通过暗网等方式出售数据，获得暴利。此外，通过现有的大数据分析、聚类分析再结合一定的网络攻击手段，也会比较容易地从公开透明的记录中获取到用户的隐私信息。电力能源不同于其他商品，是现代人民的必需品，如果交易运行不当，可能会产生严重的后果，所以必须有人来监管电力市场交易，要考虑线路容量和线路网损，要有电网公司进行调节，所以系统不能完全去中心化。

发明内容

本发明通过提供一种服务绿色电力交易的系统及方法，采用区块链技术将用户和监管部门分别放在区块链侧链和主链，提高交易的吞吐量；采用区块链技术记录电力交易系统的交易数据，系统中的若干个节点之间会实时同步，实现电力交易系统交易数据的可查询与可追溯；采用分级加密的方法把公开的信息和非公开信息进行分级加密，一方面确保数据公开，吸引更多用户加入系统；另一方面可防止个人的隐私数据的传输，一旦遭受攻击，黑客便有可能获取大量的用户数据，并通过暗网等方式出售数据，获得暴利。

本发明提供了一种服务绿色电力交易的系统，包括：电力交易平台、区块链子系统、用户交易子系统、CA证书子系统以及风电光伏预测子系统；

电力交易平台，与区块链子系统、用户交易子系统、CA证书子系统以及风电光伏预测子系统交互连接，电力交易平台用于为绿色电力交易的用户提供注册及登录平台，用户包括发电商和用电侧；为发电商发布售电信息；为用电侧接收所述风电光伏预测子系统提供的最优交易策略，根据最优交易策略，为用电侧根据选择的交易策略进行购电后提供最优供电线路；根据用电侧选择的供电线路生成订单用于将交易数据存储到数据库中；

区块链子系统，其中区块链子系统以区块链形式进行设计，包括主链和侧链，其中侧链的成员包括发电商和用电侧，主链的成员包括电力交易中心和交易监管部门，区块链子系统用于完成电力交易中心的电力和电价折算；用于完成数据上链后的区块链共识；用于存储电力交易产生的隐私数据及基础数据，并通过侧链在主链和侧链之间进行信息交互，对交易各方数据进行安全共享，采用分级加密技术对链上的交易数据进行细粒度保护；用于申请访问所述电力交易平台中存储的交易数据；

用户交易子系统，用于根据提供的最优供电线路生成交易，对最优供电线路进行阻塞判断，并进行审查及共识，之后将交易数据上传到所述将所述电力交易平台中的数据库中；

CA证书子系统，用于为用户通过智能合约进行节点校验和入网审核后发行数字证书；

风电光伏预测子系统，用于通过一种混合算法改进的LSTM方法寻找最优模型参数，生成最优交易策略。

本发明提供了一种服务绿色电力交易的方法，包括：

S1、用户在电力交易平台进行注册，智能合约进行审查，审查通过后可以进行登录，发电商可以在电力交易平台上传售电信息，用电侧根据发电商上传的售电信息进行挑选；

S2、根据用电侧选择进行购电，支付成功后发起订单，并判断用电侧余额是否满足订单需求，若满足订单需求则生成订单；

S3、生成后的订单通过阻塞管理模块并判断是否满足安全条件，满足安全条件后进行智能合约审查；

S4、完成智能合约审查后进行区块链共识，将交易数据上传到数据库。

本发明通过区块链技术记录电力交易系统的交易数据，系统中的若干个节点之间会实时同步，实现电力交易系统交易数据的可查询与可追溯；采用分级加密的方法把公开的信息和非公开信息进行分级加密，一方面确保数据公开，吸引更多用户加入系统；另一方面可防止个人的隐私数据的传输，一旦遭受攻击，黑客便有可能获取大量的用户数据，并通过暗网等方式出售数据，获得暴利。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的一种服务绿色电力交易的系统的结构图；

图2为本发明实施例的一种服务绿色电力交易的方法的流程图；

图3为本发明实施例的区块链子系统的系统框架图；

图4为本发明实施例的双链结构示意图；

图5为本发明实施例的分级加密流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。

系统实施例

本发明实施例提供了一种服务绿色电力交易的系统，图1为本发明实施例的一种服务绿色电力交易的系统的示意图，根据图1所示，本发明实施例的服务绿色电力交易的系统包括：电力交易平台、区块链子系统、用户交易子系统、CA证书子系统以及风电光伏预测子系统；

电力交易平台，与区块链子系统、用户交易子系统、CA证书子系统以及风电光伏预测子系统交互连接，电力交易平台用于为绿色电力交易的用户提供注册及登录平台，用户包括发电商和用电侧；为发电商发布售电信息；为用电侧接收所述风电光伏预测子系统提供的最优交易策略，根据最优交易策略，用于为用电侧根据选择的交易策略进行购电后提供最优供电线路；用于根据用电侧选择的供电线路生成订单用于将交易数据存储到数据库中；

区块链子系统，其中区块链子系统以区块链形式进行设计，包括主链和侧链，图3为本发明实施例的区块链子系统的系统框架图，其中侧链的成员包括发电商和用电侧，主链的成员包括电力交易中心和交易监管部门，区块链子系统用于完成电力交易中心的电力和电价折算；完成数据上链后的区块链共识；存储电力交易产生的隐私数据及基础数据，并通过侧链在所述主链和侧链之间进行信息交互，对交易各方数据进行安全共享，采用分级加密技术对链上的交易数据进行细粒度保护；申请访问所述电力交易平台中存储的交易数据；区块链系统具体包括：电价折算模块，根据现货市场出清边界条件和市场出清及市场定价，将其发送到电力交易中心，电力交易中心将各发电商发来的满足当前时间段电价规定的最高电价和最低电价的售电信息进行公布；共识模块，用于采用采用dBFT机制完成联盟链的共识；分级加密解密模块，具体包括：采用分级加密技术对主链存储的隐私数据及侧链存储的基础数据进行分级加密。

用户交易子系统，用于根据所述提供的最优供电线路生成交易，对所述最优供电线路进行阻塞判断，并进行审查及共识，之后将交易数据上传到电力交易平台中的数据库中；用户交易子系统具体包括：交易模块，用于根据所述用户提交的订单生成交易数据；阻塞管理模块，用于根据线路约束条件判断是否进行阻塞管理，对需要进行阻塞管理的线路重新生成交易策略；安全检查模块，用于对交易进行安全检查审查共识模块，用于获取通过CA证书子系统完成智能合约审查并通过区块链子系统共识的交易数据；数据上传模块，将审查共识模块中的交易数据上传至数据库中。

CA证书子系统，用于为用户通过智能合约进行节点校验和入网审核后发行数字证书；

风电光伏预测子系统，用于通过一种混合算法改进的LSTM方法寻找最优模型参数，生成最优交易策略。其中风电光伏预测子系统包括：M组风力发电机组、光伏发电机组、火电机组、N个边缘计算服务器、云计算服务器、风电数据采集器和负荷数据采集器；风电数据采集器用于采集风力发电机组的发电出力电量的产能信息；并将采集的产能信息发送给边缘计算服务器；每个边缘服务器根据从风电数据采集器处获取多个风力发电机组的产能信息，以及从负荷数据采集器处获取用户耗电设备的耗电功率，计算出这些风力发电机组下一时刻的功率和负荷功率，并发送给云计算服务器，云计算机通过储能电池组和火电机组进行调节；云计算服务器接收每个边缘服务器预测出的下一时刻用户端所需电量的变化率。风电光伏预测子系统用于中长期交易预测：中长期预测为以月、季度或者半年进行一次预测，并获取最优交易策略。

本申请中的中长期预测为以月、季度或者半年进行一次预测，本申请中获取中长期最优交易策略的方法具体包括：获取市场信息和用户信息；基于市场信息和用户信息进行交易价格预测，得到日前价格预测数据；基于日前价格预测数据，以中长期和日前结算收益最大化为目标进行求解，得到现货交易策略，具体包括：

(1)首先获取需求客户信息，包括：获得客户数据库；对客户数据集进行属性分类，获得客户分类集合；基于客户分类集合分别对各类客户进行需求参数分析，确定客户需求参数列表，客户需求参数列表包括客户类别、需求参数及与需求电量的对应关系；根据客户需求参数列表，获得需求客户信息。具体而言，需求客户信息为用电客户的信息，其中包括了客户名称、属性、用电对象、用电量等。在进行客户群体的确定选择中，根据分析的要求进行选择，可选的，一个城市、一个地区等通过选择范围的需求客户信息构建客户数据库，对客户数据库中的数据进行分类分析，针对不同客户的属性不同，对客户类型进行划分，如制造加工业、生活百货、住宅区等，不同的客户属性对应了需求影响参数不同，如对于制造加工业受到工作日类型、生产检修计划、销售周期性等影响，具有波动和规律性，对于住宅区用电与季节、天气因素影响会存在波动和变化等。需求参数分析即针对不同类别的客户进行对应的需求量影响参数的分析，客户需求参数列表为针对每类客户进行属性和特征分析，确定的影响需求的参数集合，列表中包括了客户类型和需求参数的对应关系，同时需求参数与需求电量的对应关系，将客户类别、需求参数、需求电量之间的对应关系利用列表的格式将客户数据库中的信息内容进行整合，使得便于对需求客户的需求量进行划分和统计。

因而需求客户信息是建立在客户需求参数列表的基础上的，能够利用需求客户参数列表对需求客户的需求量进行统计和提取，为进行市场需求量的可靠分析提供了便捷。

(2)将需求客户信息输入需求预测模型，获得需求预测信息，其中，需求预测信息包括第一周期内多个需求预测值进一步的，将需求客户信息输入需求预测模型，获得需求预测信息，其中，需求预测信息包括第一周期内多个需求预测值，包括：根据需求客户信息，获得客户类别、需求参数、需求电量；将客户类别、需求参数、需求电量输入需求预测模型，其中，预测需求模型为通过多组训练数据进行训练收敛获得的神经网络模型，多组训练数据中每组数据均包括客户类别、需求参数、需求电量以及标识需求预测信息的标识信息；获得需求预测模型输出的各类别需求预测结果；将所有类别需求预测结果进行累加，获得需求预测信息。

(3)获取电力供应信息具体而言，电力供应信息为研究分析的市场的电力供应状态，包括电力产量、电力公司信息、供应范围、设备检修安排等。

(4)将电力供应信息输入供应预测模型，获得供应预测信息，其中，供应预测信息与所述需求预测信息具有周期时间点对应关系。进一步的，电力供应信息，包括：电力供应影响信息、电力供应产能，将电力供应信息输入供应预测模型，获得供应预测信息，其中，供应预测信息与需求预测信息具有周期时间点对应关系，包括：将电力供应影响信息、电力供应产能输入所述供应预测模型；获得供应预测模型输出的电力供应预测量；将所有电力供应预测量进行汇总，获得供应预测信息。

具体而言，电力供应信息输入供应预测模型中进行供应量的预测分析，得到电力供应量的变化预测结果。供应预测模型同样为通过机器学习的计算机预测模型，可以为决策树、BP神经网络、支持向量机等。针对不同的模型架构，通过电力供应的历史数据作为训练数据通过对训练数据的学习，通过历史数据中的标识结果进行校正优化，实现对供应预测模型的训练和收敛。使得供应预测模型能够对输入电力供应信息进行运算处理后，输出供应预测信息，供应预测信息为供应量的变化结果。

(5)根据需求预测信息、供应预测信息，构建预测数据矩阵根据需求预测信息、供应预测信息，构建预测数据矩阵，包括：根据需求预测信息，获得需求时间信息、需求预测值；根据供应预测信息，获得供应时间信息、供应预测值；基于需求时间信息、供应时间信息，确定时间对应关系；基于时间对应关系，根据需求预测值、供应预测值，构建预测数据矩阵。需求预测信息中包括了一段时间要求的预测结果，时间的设定长短按照交易需求进行设定，通常为一个电力供应的周期，本申请实施例预设为一年的周期，针对当前的客户需求信息即可以报的电量需求，和当前的电力供应计划，进行一周期的预测，需求预测信息为预测的一年的预测值，模型训练中可以将训练数据以周期时间为一组训练数据，通过对周期内数据的变化特征进行分析，输出的结果为周期内的预测结果。也可以为点式数据训练，对于点式数据训练时，预测输出结果为一个节点的预测结果，再将该节点的预测结果加入当前确定的需求值作为输入数据，进行预测，依次类推，将预测结果加入至当前数据继续后一个节点的预测，将节点预测进行串联，得到了预测结果。这样需求预测信息为一个周期的连续预测信息。同样的供应预测信息也为一个周期内的连续预测结果。

针对需求预测信息、供应预测信息中的时间节点将需求预测结果、供应预测结果进行对应，构建矩阵，预测数据矩阵中横向数据依次为需求预测结果、供应预测结果，纵向数据为同时间节点的需求预测结果、供应预测结果。

(6)对预测数据矩阵进行横向数据分析、纵向数据分析，获得横向比对数据、纵向比对数据，具体而言，针对预测数据矩阵中的数据进行横向数据分析，得到需求、供应的数值变化情况，构建需求变化曲线、供应变化曲线，对预测数据矩阵中纵向数据进行分析，即同一时间节点的需求、供应量的分析，得到了供需关系，同样可以根据供需之间的差值构建供需关系曲线，可能掌握市场的供需关系变化。

(7)获得电力价格信息，基于所述横向比对数据、所述纵向比对数据，根据所述电力价格信息，确定交易节点信息，并根据所述交易节点信息，生成中长期交易策略。

在用户节点要求进入区块链网络时，CA网络中的智能合约首先需要对这部分的用户单元进行节点校验和入网审核，任何一个校验不通过，用户都无法通过智能合约发布交易信息，利用智能合约将标准固化在软件程序中，对参与交易的用户信息单元的功能情况、碳排放量、安全要求、环保标准等进行校核，从而保证符合相关标准的用户参与交易，符合条件后对用户发行数字证书。

用户提交订单后，会将用电数据发送到阻塞管理模块，电力交易应满足潮流约束，因此在交易最终确定之前，必须进行安全检查，计算完成后若满足安全条件则会进入智能合约进行审查，区块链主链进行共识，共识完成后将交易数据上传至数据库，用户可通过私钥查看到公开的交易数据。

用户交易子系统的的阻塞管理模块具体用于：将n节点电网系统各单元节点进行编号，电网单元节点为1，2，…，n-1，其中节点n为配电网相连的节点，将该点视为平衡节点。此时导纳矩阵定义为Y，若采用直流模型，Y简化为仅仅保留Y虚部的矩阵B。潮流方程可表示为：

Bθ＝P_G-P_D

式中B表示不含平衡节点的(n-1)×(n-1)矩阵；

P_G表示n-1维节点发电向量，P_G＝[P_g1，P_g2，…P_g(n-1)]^T；

P_D表示n-1维节点等价负荷向量，P_D＝[P_L1，P_L2，…P_L(n-1)]^T。

θ可表示为：θ＝B^-1(P_G-P_D)

定义阻抗阵Z＝B^-1，定义且可得增广方程：

显然对于配电网中任意一条连接节点i和j的支路的功率可表示为：

定义支路节点关联矩阵为A(定义左节点为正，右节点为负)，则上式可写为矩阵形式：

将增广方程代入上式得：

定义功率传输因子：

式中：PTDF_k-i表示节点i对支路k的功率传输因子。

由功率传输因子可以相应得到每条线路的潮流值，将此结果与相应线路的容量进行比较，以检查是否存在潮流越限。

式中T_k表示线路k的最大传输功率，取热稳定和动稳定约束值中较小者。

在一个交易周期中的安全校验过程可大致分为以下三个步骤：

第一步为确定线路潮流，根据线路结构参数，可得功率传输矩阵PTDF，系统拓扑不改变的情况下功率传输矩阵不变。在匹配交易后，配电网根据交易电量与申报电量(出售、购买)，可以确定配电系统中(l条线路、m个节点)各条线路潮流。

式中P_l表示线路l在当前交易方案下将要承受的电能传输功率；

PTDF表示功率传输矩阵；

表示单元m在当前交易方案下申报发电量；

表示单元m在当前交易方案下申报用电量。

第二步为判断潮流越限，配电网在得到各条线路潮流后，将各条线路潮流与线路最大传输潮流进行对比，判断是否存在潮流越限问题；

|P_l|≤T_l

第三步为潮流越限处理，若线路l存在潮流越限问题，则会向各单元广播存在潮流越限的线路。由功率传输因子PTDF_l-i确定微网单元i是否对阻塞线路l的有影响。

式中P_l-i表示微网单元i对线路l的功率贡献。

定义：若P_l与P_l-i同号时即功率流向相同时，微网单元i对线路l做正贡献，否则为负贡献。

若微网单元i对线路l做负贡献时，潮流贡献度β_l-i为0，且负贡献功率之和为：

ΔP_l＝|sum(P_l-i)|

式中ΔP_l表示负贡献功率之和。

若微网单元i对线路l做正贡献时，潮流贡献度为：

在分布式阻塞管理中，各个单元确定对潮流阻塞线路的潮流贡献系数，再确定阻塞管理电价：

Δc_i+1＝Δc_i+Kβ_l-i|T_k||P_l-i-T_k|

在初始时刻，单元i的阻塞管理电价为零，使用阻塞管理电价修正的申报价格：

式中为单元i的第k次报价；

为单元i的第k次迭代的阻塞电价。

使用阻塞电价对报价进行修正后，再根据上述市场交易策略重新匹配交易，直至消除线路阻塞通过安全校验。

电力交易会产生线路阻塞问题，用户提交订单后，会将用电数据发送到阻塞管理模块，阻塞管理模块对交易数据进行分析，满足线路安全后才能进行交易，电力交易同时也会有线路损耗问题，会有电力和电价的折算方法；交易数据产生后，经过智能合约审核，审核通过后区块链主链的成员会进行共识，共识完成后将交易数据上传至数据库中，数据库中所有的交易数据分为公开数据和不公开数据，数据库将由HDES分级加密，主链的成员可以看到所有的数据，侧链的成员申请只能看到公开数据。

在满足智能合约的审核后，新能源电站申报出力曲线及市场定价，发送到电力交易中心MChain_cen，电力交易中心将各发电商发来的电价和电量进行审核，满足当前时间段电价在规定的最高电价P_max，t和最低电价P_min,t后，将其公布在区块链上，满足买卖双方的一些约束条件后，用电侧可根据自己满意的需求自行购买。区块链审计机构构建在区块链上，可对链上所有数据操作行为进行审计。该机构将对主链MChain和侧链SChain任何读写操作以及更新数据进行记录，加强了MChain、SChain各方的操作合规性。

电力和电价的折算方法是将买方市场主体在买方节点申报的电力和价格按照所有可用交易路径，依如下公式折算到卖方节点∶

price_s,j,t＝price_b,j,t×coe₁-price

P_min，t≤price_b,j,t≤P_max,t

式中：power_b,j,t为买方市场主体j在t时段的申报电力；

power_s,j,t为买方市场主体j在t时段申报电力折算到卖方节点的电力；

price_b,j,t为买方市场主体j在t时段的电价；

price_s,j,t为买方市场主体j在t时段申报价格折算到卖方节点的电价；

coe₁为折算参数；

price_coe为中间折算变量；

m为交易路径中跨区通道，省间联络线或区域共用电网的序号；

ρ_m为交易路径中自卖方节点至买方节点的第m段跨区通道，省间联络线或区域共用电网的输电网损率；

Pt_m为交易路径中自卖方节点至买方节点的第m段跨区通道，省间联络线或区域共用电网的输电价格；

N为交易路径中跨区通道，省间联络线或区域共用电网的总个数。

P_max，t为当前时间段规定的最高电价，P_min,t为当前时间段规定的最低电价。

线路约束条件：

式中：F_max表示最大容量，f_i表示所有用户容量；

当超过F_max时，需要对该线路进行阻塞管理，使这些用户重新生成交易策略。

数据上链后区块链子系统的共识模块用于：采用dBFT机制完成联盟链的共识过程。数据上链后，通过联盟链上各个节点进行共识后，记录在区块中。系统中由MChain_cen作为主节点，该节点只起共识过程的发起与引导作用，可以将上链请求排序。MChain上除主节点外的其他节点设置为代理节点，SChain上的节点为普通节点。代理节点有记账权，普通节点可以看到共识过程，并同步账本信息，但不参与记账。具体共识过程如下∶

1)交易各方数据产生后由电力交易中心节点ψ_i经过预处理提取其摘要后，向区块链网络中的主、侧链分别广播该摘要值记录，其中D_C1，D_C2为加密后的发电商和用电侧的交易数据：

2)主节点收到足够多的交易各方数据后，将这些数据排序并上传至新区块上，对新区块进行签名并将其Hash值Hash(D_Ci)广播至主链网络中。MChain上的其他代理节点收到该区块后，将区块中的交易各方数据添加至自己的账本中，再对区块中的交易各方数据进行Hash运算，与主节点发来的新区块Hash值Hash(D_Ci')比较，若两Hash值相同，则代理节点认为该区块是正确的，并广播确认信息至区块链网络上。

ψ_i→ψ_n:Ver[Sig_{key_cen}(D_C,Hash(D_C))]

if:

Hash(D_Ci)＝Hash(D_Ci')

else:

Hash(D_Ci)≠Hash(D_Ci')

Timestamp

3)代理节点除了对主节点发来的交易各方信息进行数据完整性验证之外，还需收集其他代理节点广播的确认信息。如果代理节点收到超过2n+1个Commit的确认信息后，该节点认为此区块有效，并将其同步至本地账本中。普通节点即可同步代理节点新产生的区块。如果代理节点收到不超过n个Deny的否认信息，则主节点将再次对新区块进行签名并将其Hash值广播至主链网络中，进行重新验证。若仍然不能通过验证，则将其他代理节点的确认信息结果同步至本地账本。主节点以及MChain_cen将此区块的信息进行审计和溯源，对修改区块信息的恶意攻击行为进行责任追究。n为区块链可容忍的发送错误节点个数，根据委托拜占庭容错机制，系统能够容忍不超过整个网络节点数目的节点误差。

区块链子系统的分级加密解密模块具体用于：系统中的交易数据管理模块分两级，为了避免不法分子拿到所有交易数据，采取HDES分级加密的方式进行交易数据管理，所有的交易数据存储在区块链中，主链可以看到所有的交易数据，侧链只能看到公开的信息和与自己相关的交易信息。MChain_cen对政府监管部门和交易管理机构的主链之间授予权限并对MChain上的机构进行公私钥对分配，并由MChain_cen授予区块链审计机构权限。SChain上同样进行公私钥对分配，通过分级加密可保障各方用户的数据安全，MChain和SChain上的机构或者个人通过电力交易中心授权获得不同层次对应的密钥对数据进行解密。通过区块链审计的方法，所有交易信息的操作均进行区块链审计，导出隐私数据访问者记录。MChain_cen可以读取数据访问者记录，增强对数据流向的掌握，同时如果数据泄露，MChain_cen可以对数据泄露行为进行追溯，对盗取个人信息的犯罪分子进行责任追究和处罚。由于MChain、SChain各个机构的权限不同，所以能够看到的数据程度不同。即MChain上的机构可以看到所有的交易数据，而为了防止交易各方的数据泄露，SChain上只能看到公开的交易信息和与自己相关的交易数据。如图4所示，主链节点，能查看隐私数据和基础数据，而侧链节点只能查看基础数据。

所有的交易数据分为公开数据和不公开数据，公开数据为交易电价、电量；不公开数据为交易地址，交易双方基本信息，交易时间和交易订单号。

加密所有交易数据算法选择AES-256算法，加密公开的交易数据选择CRT-RSA-OAEP算法。假设A、B为主链上的机构MChain_A、MChain_B，C为侧链上的机构SChain_C。且MChain_cen已经授权并分配给MChain_A和MChain_B私钥Key__MP_A、Key_MP_B和公钥Key_MS_A、Key_MS_B，并分配给SChain_C私钥Key_SP_C和公钥Key_SS_C。图5为本发明实施例的分级加密流程图。

第一级加密：

步骤1以MChain_A为例。首先，使用智能合约随机生成主链节点公钥为Key_MS_A＝(n₁,e₁)，私钥为Key_MP_A＝(n₁,d₁)；其中，n₁是两个随机大素数之积，且

步骤2使用智能合约生成的K_RE1对所有的交易数据信息DATA_A进行逐个对称加密形成密文此时与公开的交易数据信息DATA_B是明文状态导出类似信息1：的键值对，将上链；

步骤3MChain_A，使用MChain_cen授权分配的Key_MS_A，对K_RE1进行非对称加密，K_RE1-C_A为使用Key_MP_A加密K_RE1的密文；

步骤4导出类似于MChain_A∶K_RE1-C_A的键值对并写入区块链上。

第二级加密：

步骤1以MChain_A和SChain_A为例。首先，使用智能合约随机生成侧链节点公钥Key_SS_C＝(n₂,e₂)和私钥Key_SP_C＝(n₂,d₂)其中，n₂是两个随机大素数之积，且

步骤2使用K_RE2对和进行逐个加密，表示第二级加密密文，此时的DATA_A是二次加密状态，DATA_B是一次加密状态；

步骤3MChain_A和SChain_C。使用MChain授权分配的Key_A和Key_SS_C。对K_RE2逐个进行非对称加密，其中K_RE2-C_C。为使用Key_SS_C加密K_RE2的密文；

步骤4导出类似于SChain_C∶K_RE2-C_C的键值对并写入区块链上；

步骤5导出类似于信息1∶的键值对并写入区块链上。

主、侧链上交易数据解密的流程如下，现在MChain_A，对区块链上数据进行解密，具体流程如下：

第一级解密：

步骤1MChain_A向数据系统提出数据获取请求，并发送当前时间戳并加密，格式如下∶request₁_C_A＝(DATA_B||DATA_S)，随后数据系统验证MChain_A的身份时，MChain_A重新生成一个验证时间戳并进行加密，格式如下∶verify_A_C₂＝(DATA_B||DATA_S||Timestamp')，若数据系统验证身份成功，则将加密后的数据返回至MChain_A。并由区块链审计机构进行审计；

步骤2MChain_A，使用智能合约从区块链上读取Key_MP_A:K_RE2-C_A键值对，MChain_A使用MChain_cen授权分配的私钥Key_MP_A，对K_RE2-C_A进行解密。并由区块链审计机构进行审计，生成数据操作记录；

步骤3MChain_A，使用K_RE2对进行解密，并由区块链审计机构进行审计。由于K_RE2只能解密的DATA_B，此时的DATA_A依旧是密文状态

步骤4将与进行分离，用于第二层解密。

第二级解密：

步骤1MChain_A使用智能合约从区块链数据系统读取K_RE1-C_A，MChain_A使用MChain_cen授权分配的Key_MP_A对K_RE1进行解密，并由区块链审计机构进行审计，生成数据操作记录；

步骤2得到K_RE1后，MChain_A使用智能合约在区块链数据系统中获取数据的键值对；

步骤3MChain_A使用K_RE1对进行解密，得到并由区块链审计机构进行审计。

侧链上的个人或者机构只需要进行第一级解密，就可以得到基础数据DATA_B。

当主链或者侧链上某个节点退出区块链，或者MChain_cen将其节点强制封禁时需撤销其权限。但是由于区块链具有不可篡改性，所以不可以直接从区块链账本上删除类似MChain∶K_RE1-C的键值对来撤销权限，系统需要通过对区块链账本进行添加撤销信息来进行对节点查看信息权限撤销。将新的撤销信息添加到区块链账本上，由于区块链上的区块以时间顺序连接在一起，所以在查看访问策略时，先查看最新添加的访问控制信息，一旦检索到节点的访问控制策略后，随即停止检索。即可做到节点查看个人信息权限的撤销。

方法实施例

本发明实施例提供了一种服务绿色电力交易的方法，图2为本发明实施例的一种服务绿色电力交易的方法的流程图，根据图2所示，本发明实施例的一种服务绿色电力交易的方法包括：

S1、用户在电力交易平台进行注册，智能合约进行审查，审查通过后进行登录，发电商在电力交易平台上传售电信息，用电侧根据发电商上传的售电信息进行挑选；

S2、根据用电侧选择进行购电，支付成功后发起订单，并判断用电侧余额是否满足订单需求，若满足订单需求则生成订单；

S3、生成后的订单通过阻塞管理模块并判断是否满足安全条件，满足安全条件后进行智能合约审查；

S4、完成智能合约审查后进行区块链共识，将交易数据上传到数据库。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种服务绿色电力交易的系统，其特征在于，包括：电力交易平台、区块链子系统、用户交易子系统、CA证书子系统以及风电光伏预测子系统；

电力交易平台，与所述区块链子系统、用户交易子系统、CA证书子系统以及风电光伏预测子系统交互连接；

所述电力交易平台用于为绿色电力交易的用户提供注册及登录平台，所述用户包括发电商和用电侧；为发电商发布售电信息；接收所述风电光伏预测子系统提供的最优交易策略，根据所述最优交易策略，为所述用电侧根据选择的交易策略进行购电后提供最优供电线路；根据用电侧选择的供电线路生成订单用于将交易数据存储到数据库中；

所述区块链子系统以区块链形式进行设计，包括主链和侧链，其中侧链的成员包括发电商和用电侧，主链的成员包括电力交易中心和交易监管部门，所述区块链子系统用于完成电力交易中心的电力和电价折算；完成数据上链后的区块链共识；存储电力交易产生的隐私数据及基础数据，并通过侧链在所述主链和侧链之间进行信息交互，对交易各方数据进行安全共享，采用分级加密技术对链上的交易数据进行细粒度保护；申请访问所述电力交易平台中存储的交易数据；

用户交易子系统，用于根据所述提供的最优供电线路生成交易，对所述最优供电线路进行阻塞判断，并进行审查及共识，之后将交易数据上传到所述将所述电力交易平台中的数据库中；

CA证书子系统，用于为所述用户通过智能合约进行节点校验和入网审核后发行数字证书；

风电光伏预测子系统，用于通过一种混合算法改进的LSTM方法寻找最优模型参数，生成最优交易策略。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户交易子系统具体包括：

交易模块，用于根据所述用户提交的订单生成交易数据；

阻塞管理模块，用于根据线路约束条件判断是否进行阻塞管理，对需要进行阻塞管理的线路重新生成交易策略；

安全检查模块，用于对所述交易进行安全检查

审查共识模块，用于获取通过CA证书子系统完成智能合约审查并通过区块链子系统共识的交易数据；

数据上传模块，将所述审查共识模块中的交易数据上传至数据库中。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述阻塞模块具体用于：

将参与绿色交易中的电网系统各单元节点进行编号，记为1，2，…，n-1，其中节点n为配电网相连的节点，将该点视为平衡节点，导纳矩阵定义为Y，通过采用直流模型，通过公式1将Y简化为仅保留Y虚部的矩阵B，潮流方程可表示为：

Bθ＝P_G-P_D    公式1；

其中，B表示不含平衡节点的(n-1)×(n-1)矩阵；P_G表示n-1维节点发电向量，P_G＝[P_g1，P_g2，…P_g()]^T；P_D表示n-1维节点等价负荷向量，P_D＝[P_L1，P_L2，…P_L(n-1)]^T；θ表示为：θ＝B^-1(P_G-P_D)；

定义阻抗阵Z＝B^-1，定义

且

通过公式2获取增广方程：

通过公式3获取连接节点i和j的支路的功率

定义支路节点关联矩阵为A，将

通过公式4表示成矩阵形式：

将增广方程代入公式4得：

定义功率传输因子：

其中，PTDF_k-i表示节点i对支路k的功率传输因子；

根据公式6获取的功率传输因子获取每条线路的潮流值，将所述潮流值与相应线路的容量进行比较，以检查是否存在潮流越限；

其中，T_k表示线路k的最大传输功率，取热稳定和动稳定约束值中较小者。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述安全检查模块具体用于：

根据公式8获取功率传输矩阵PTDF；

其中，P_l表示线路l在当前交易方案下将要承受的电能传输功率；PTDF表示功率传输矩阵；

表示单元m在当前交易方案下申报发电量；

表示单元m在当前交易方案下申报用电量。

通过公式9将各条线路潮流与线路最大传输潮流进行对比，判断是否存在潮流越限问题；

|P_l|≤T_l    公式9；

若线路l存在潮流越限问题，则会向各单元广播存在潮流越限的线路，由功率传输因子PTDF_l-i确定微网单元i是否对阻塞线路l的有影响；根据公式10获取微网单元i对线路l的功率贡献：

若P_l与P_l-i同号时即功率流向相同，则微网单元i对线路l做正贡献，否则为负贡献；若微网单元i对线路l做负贡献时，潮流贡献度β_l-i为0，且负贡献功率之和为ΔP_l：

ΔP_l＝|sum(P_l-i)|    公式11；

若微网单元i对线路l做正贡献时，潮流贡献度通过公式12获取：

在分布式阻塞管理中，各个单元确定对潮流阻塞线路的潮流贡献系数，再通过公式13确定阻塞管理电价：

Δc_i+1＝Δc_i+Kβ_l-i|T_k||P_l-i-T_k|    公式13；

在初始时刻，单元i的阻塞管理电价为零，通过公式14获取使用阻塞管理电价修正的申报价格：

其中，

为单元i的第k次报价；

为单元i的第k次迭代的阻塞电价。

使用阻塞电价对报价进行修正后，再根据上述市场交易策略重新匹配交易，直至消除线路阻塞通过安全校验。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述区块链系统具体包括：

电价折算模块，根据现货市场出清边界条件和市场出清及市场定价，将其发送到电力交易中心，电力交易中心将各发电商发来的满足当前时间段电价规定的最高电价和最低电价的售电信息进行公布；

共识模块，用于采用采用dBFT机制完成联盟链的共识；

分级加密解密模块，具体包括：采用分级加密技术对主链存储的隐私数据及侧链存储的基础数据进行分级加密。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述电价折算模块具体用于：

将新能源电站申报出力曲线及市场定价，发送到电力交易中心，电力交易中心将各发电商发来的电价和电量进行审核，满足当前时间段电价在规定的最高电价P_max，t和最低电价P_min,t后，将其公布在区块链上；其中，电力交易中心将各发电商发来的电价和电量进行审核具体包括：将买方市场主体在买方节点申报的电力和价格按照所有可用交易路径，根据公式15到公式19判断当前时间段电价是否在在规定的最高电价P_max，t和最低电价P_min,t内：

price_s,j,t＝price_b,j,t×coe₁-price    公式16；

P_min，t≤price_b,j,t≤P_max,t    公式19；

其中，power_b,j,t为买方市场主体j在t时段的申报电力；power_s,j,t为买方市场主体j在t时段申报电力折算到卖方节点的电力；price_b,j,t为买方市场主体j在t时段的电价；price_s,j,t为买方市场主体j在t时段申报价格折算到卖方节点的电价；coe₁为折算参数；price_coe为中间折算变量；m为交易路径中跨区通道，省间联络线或区域共用电网的序号；ρ_m为交易路径中自卖方节点至买方节点的第m段跨区通道，省间联络线或区域共用电网的输电网损率；Pt_m为交易路径中自卖方节点至买方节点的第m段跨区通道，省间联络线或区域共用电网的输电价格；N为交易路径中跨区通道，省间联络线或区域共用电网的总个数；P_max，t为当前时间段规定的最高电价，P_min,t为当前时间段规定的最低电价。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述CA证书系统具体包括：

智能合约审查模块，用于对于要求进入区块链子系统的用户节点通过智能合约进行节点校验和入网审核，之后通过智能合约发布交易信息，利用智能合约对参与交易的用户信息单元的功能情况、碳排放量、安全要求、环保标准等进行校核，从而保证符合相关标准的用户参与交易；

颁发证书模块，用于对经过合约审查的用户发行数字证书。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述风电光伏预测子系统具体用于中长期交易预测：

所述中长期预测为以月、季度或者半年进行一次预测，并获取最优交易策略。

9.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述分级加密解密模块具体用于：

采取HDES分级加密的方式进行交易数据管理加密所有交易数据算法选择AES-256算法，加密公开的交易数据选择CRT-RSA-OAEP算法。

10.一种服务绿色电力交易的方法，其特征在于，基于权利要求1-9所述的任意一项服务绿色电力交易系统，包括：

S1、用户在电力交易平台进行注册，智能合约进行审查，审查通过后进行登录，发电商在电力交易平台上传售电信息，用电侧根据发电商上传的售电信息进行挑选；

S2、根据用电侧选择进行购电，支付成功后发起订单，并判断用电侧余额是否满足订单需求，若满足订单需求则生成订单；

S3、生成后的订单通过阻塞管理模块并判断是否满足安全条件，满足安全条件后进行智能合约审查；

S4、完成智能合约审查后进行区块链共识，将交易数据上传到数据库。

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