一種分布式智能電力交易策略研究

張志翔，羅文海

(廣州電力交易中心有限責任公司，廣東 廣州 510663)

現(xiàn)代計算機、網絡、通信等技術的發(fā)展使得“智能+網絡”[1-3]主導模式已成功應用于教育、工業(yè)、商業(yè)、國防等眾多領域，特別是帶來了電力系統(tǒng)[4-5]的改革與創(chuàng)新。隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，電力交易調度平臺存在信息不對稱、交易可靠性低等問題，因此大量學者積極開展智能電網研究，致力于提高用電服務監(jiān)控水平[6-7]。

目前，大量學者提出通過區(qū)塊鏈交互方法，實現(xiàn)各級電力層之間的互通互連。文獻[8]分析了區(qū)塊鏈在分布式能源交易方面的研究現(xiàn)狀，并給出了中國在區(qū)塊鏈參與消納分布式能源、建設需求響應管理等方面的建議。文獻[9]提出了一種基于區(qū)塊鏈激勵的光伏交易機制。文獻[10]提出基于聯(lián)盟鏈技術的電力交易方法。文獻[11]提出了一種異構能源區(qū)塊鏈的多能互補安全交易模型。為了提高電力調度的適應性，大部分研究將區(qū)塊鏈自治共識的優(yōu)勢引入需求管理，很少有研究能系統(tǒng)地分析電力系統(tǒng)中的交易和調度策略。

為解決上述問題，本文考慮了分布式交易對電網穩(wěn)定性的影響，提出了一種基于區(qū)塊鏈的分布式交易策略。

1 基于區(qū)塊鏈的分布式交易策略

1.1 智能合約模型

為確保電網在安全穩(wěn)定運行的基礎上提高企業(yè)效益，本文設計了基于區(qū)塊鏈的分布式交易框架，如圖1所示。在區(qū)塊鏈技術的支持下，發(fā)電企業(yè)、電力用戶和電網公司可直接相連，即系統(tǒng)可自動完成電能交易和電費結算?；趨^(qū)塊鏈自動共享、不可篡改記錄信息等優(yōu)點，可大大簡化交易結算流程，從而提高企業(yè)電能交易效率和電費結算效率。

圖1 基于區(qū)塊鏈的分布式交易框架

在交易執(zhí)行階段，智能電表記錄一段時間內用戶的實際用電量或輸出電量，將這些信息廣播到其他節(jié)點，并在區(qū)塊鏈上記錄。此外，用戶電子貨幣的流動金額通過智能合約[12]獲得。電網中的每個交易節(jié)點都需要就電能的產生和消費達成共識，其中電力消費函數(shù)f(x)可表示為：

f(x)=aele·pele

(1)

式中：aele為用戶實際用電量；pele為單位電價費用。

余額費用由用戶的實際電費和未完成交易產生的懲罰性電費組成。其中前者以較低的交易價格出售，后者需要支付較高的實際電費。余額費用g(aele,ds,dr)計算公式為：

(2)

式中：ds為電力供應數(shù)；dr為電力需求數(shù)；δ和τ為系數(shù)；pp為懲罰性電費單價。

此外，用戶應支付的費用與電力供應需求成反比，則有：

(3)

式中：l(·)為用戶支付費用；dc為電力消耗數(shù)；ε為系數(shù)。

1.2 通信模型

本節(jié)從鏈路連通性和交易互易性兩個方面研究了分布式交易通信模型。鏈路連通性考慮通信網絡拓撲的鏈路連通概率，并在保證鏈路連通性的前提下，可以實現(xiàn)就近交易，減少網絡損耗，提高交易效率。

交易通信中鏈路連通性定義如下：

(4)

(5)

式中：Lcon為分布式鏈路連通性；Lnet為整個通信網絡連通性；Lp為連接到節(jié)點p的鏈路數(shù)量；epq為連接到節(jié)點p和鏈路q的擴展度；M為節(jié)點總數(shù)；m為分布式鏈路總數(shù)；ep為節(jié)點p的擴展度之和，即鏈路q連接到除節(jié)點p以外的其他節(jié)點的概率之和。

電力交易通信網絡的交易互易性表明，當通信網絡的完整性受損時(如線路大修)，剩余節(jié)點和鏈路仍能保持實時電力交易的性能。交易的相互依賴性可以有效地減少不平衡電力對電網的負面影響。該過程可描述如下：

(6)

式中：Aele為任意鏈路的交易互易性；h為連接兩個節(jié)點的最短路徑長度；sp為節(jié)點p的通信響應速度；spj為與節(jié)點p等距的節(jié)點通信響應速度集；Lpj為與節(jié)點p等距的鏈路；mpj為與節(jié)點p等距的節(jié)點總數(shù)。

進一步，整個通信網絡交易互易性可表示如下：

(7)

(8)

式中：A為整個通信網絡網絡交易互易性；δp為節(jié)點p交易互易性的加權系數(shù)；zp為與節(jié)點p具有相同距離通信集中的節(jié)點數(shù)；zmax為具有相同距離通信集中的最大節(jié)點數(shù)。

1.3 基于區(qū)塊鏈的交易風險管控模型

本文基于區(qū)塊鏈提出了一種改進信用共識機制(proof-of-credit，POC)的交易風險管控模型。模型將通信可靠性和數(shù)據(jù)傳輸速度納入信用評分系統(tǒng)，從而反映參與直接交易的實體的價值。該機制中每個節(jié)點的記帳權限競爭約束條件可描述如下：

H(Ri,ki)≤Ndiff·eci·tri

(9)

Ndiff=Nba+N(tri,vi)

(10)

式中：H(·)為哈希函數(shù)；Ri為節(jié)點i打包到塊中的所有數(shù)據(jù)；ki為節(jié)點i需要搜索的隨機數(shù)；ci為節(jié)點i的信用評分；Ndiff為難度系數(shù)；Nba為默認的基本難度系數(shù)；N(·)為數(shù)據(jù)傳輸網絡函數(shù)；tri為數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?；vi為數(shù)據(jù)傳輸速度。

(11)

式中：2256為SHA-256算法的映射空間大小?？梢钥闯觯?jié)點挖掘的難度系數(shù)與其信用評分和通信可靠性有關。信用評分越高，通信可靠性越高，節(jié)點挖掘難度越低，獲得記賬權的概率越大。此外，可通過獎勵高可信主體、懲罰低可信主體，增加獲得記賬權的概率。與現(xiàn)有的電力交易方式相比，區(qū)塊鏈交易方式可以有效控制交易風險。

圖2 節(jié)點獲取記賬權流程圖

2 基于進化博弈算法的弱集中式調度策略

2.1 弱集中式調度策略模型

本文提出了弱集中式調度策略，通過區(qū)塊鏈共識機制選擇臨時調度中心，從而在各級分步執(zhí)行調度任務，實現(xiàn)了從發(fā)電單元到用電單元的可靠供電。弱集中式調度策略具體執(zhí)行過程描述如下：

步驟1，每個發(fā)電單元和電力用戶訪問區(qū)塊鏈網絡中的歷史數(shù)據(jù)和當前狀態(tài)信息，接收現(xiàn)有交易請求，并在整個網絡驗證后執(zhí)行數(shù)據(jù)備份。

步驟2，根據(jù)所有通過認證的交易信息，各節(jié)點調用智能合約進行調度計算。電力供應的信息格式描述為：

Ge=(IDe,He,Re,Je,Ke,Ψe)

(12)

式中：Ge為電力供應信息；IDe為電力供應加入?yún)^(qū)塊鏈網絡時獲得的唯一標識；He為輸出容量；Re為成本信息；Je為電力供應類型；Ke表征發(fā)電機組啟動或停止狀態(tài)；Ψe為發(fā)電機組爬坡速率。

步驟3，整合智能合約接收到的所有有效信息，形成調度目標函數(shù)和約束條件，從而生成調度計劃。調度方案通過P2P網絡傳播，并等待其他節(jié)點驗證。

步驟4，對調度計劃進行驗證，如果通過驗證，則將其以智能合約的形式記錄在區(qū)塊鏈中；否則，返回到步驟3重新生成調度計劃。

步驟5，當滿足預設的觸發(fā)條件時，各發(fā)電、用電單位自動執(zhí)行智能合約中的調度計劃，調度任務結束。

需注意，在已知輸出曲線的情況下，如果安全約束需要調整電力交易情況，則應建立以最小調整成本為目標的聯(lián)絡線模型，即：

(13)

進一步，與目標函數(shù)相對應的約束條件定義如下。

1)聯(lián)絡線傳輸約束：

Cn,t,min≤Cn,t≤Cn,t,max

(14)

式中：Cn,t,min和Cn,t,max分別為t時供應n可接收或發(fā)送的最小和最大電力。

2)控制區(qū)域中機組的控制約束：

(15)

式中：G為全局電網；g為電網中子電網；χg,min和χg,max分別為子電網中最小和最大輸出；LG,t為全局電網的負荷需求；CG,t為全局電網聯(lián)絡線計劃供應值；Li,t為第i個子電網在t時的負荷需求。

式(15)中第一個不等式表明子電網的機組總產量在[χg,min，χg,max]區(qū)間，第二個等式用于確保大型電網的負荷平衡。

3)潮流約束：

(16)

式(16)第一個等式為功率平衡約束，第二個不等式為節(jié)點功率約束，第三個不等式為節(jié)點電壓約束。

2.2 改進的進化博弈算法

在進化博弈算法[13]中，大型全局電網和子電網作為博弈參與者生成兩個種群，分別用P1和P2表示。假定P1和P2分別以收益函數(shù)y1和y2為利益目標。當種群中的兩個個體x(x∈Pi)和x′(x′∈Pj)為相同的利益競爭時，將觸發(fā)博弈過程Ds(x)：

(17)

式中：yi(x)為種群i中個體x的收益；yi,min為種群i中個體x的最小收益；yi,max為種群i中個體x的最大收益；yj(x′)為第j個個體x′的收益；yj,min為種群i中個體y的最小收益；yj,max為種群i中個體y的最大收益。

在算法迭代過程中，隨機選擇一對個體執(zhí)行多次重復博弈過程。將平均調度值作為適應度值。通過靈活調整全局電網與子電網之間的博弈狀態(tài)，得到最優(yōu)調度策略。

進一步，本文考慮調度的分散性和可信度。其中分散性是為了防止分布式調度的隨機性和波動性影響全局電網的運行；可信度表征滿足電網運行穩(wěn)定性的調度方案的可行性。分散性Dsc計算公式如下：

(18)

式中：Sbc為分布式調度的數(shù)量；ssc為集中調度的數(shù)量。當Dsc=100，表明調度為完全分散，即所有調度執(zhí)行都不經過第三方集中處理；當Dsc=0，表明調度為完全集中，即所有調度執(zhí)行都需經過第三方集中處理。

可信度Scr計算公式如下：

Scr=Δue+Δfe

(19)

式中：Δue為電網中的電壓偏差；Δfe為電網中的頻率偏差?？尚哦雀鶕?jù)每個電壓等級下的允許偏差設置約束范圍。

在各種隨機博弈場景下，如果子電網無法完成調度任務，可以計算出發(fā)電量波動對全局電網運行的影響，并將子電網對全局電網運行的影響對應的補償模型表示為省級電網的懲罰成本函數(shù)。因此有：

(20)

式中：Scom為省級電網的懲罰成本函數(shù)；Ωq為博弈場景概率權重；Q為多個隨機博弈場景的總數(shù)；ΔMd為子電網實際輸出與調度決策輸出之間的差值；α為單位懲罰成本。

3 仿真與分析

為了驗證所提調度策略的有效性，以省級電網為例，對全省燃煤發(fā)電機組優(yōu)化調度問題進行了仿真計算。

在進行調度博弈決策階段，電網可通過數(shù)據(jù)庫獲取供求電力。在進化博弈過程中，當需要進行電力交易調整時，每個發(fā)電機組單元以最小功率變化為目標函數(shù)并以最小可信度作為判斷依據(jù)，動態(tài)調整種群分布概率，同時機組需滿足電網安全穩(wěn)定運行的基本要求。仿真過程中相關參數(shù)見表1。

表1 仿真過程中相關參數(shù)

圖3所示為設置不同調度分散度對發(fā)電機組單元的輸出影響曲線?？梢钥闯?，在弱集中的情況下，單元輸出更平滑，可以減少峰值和谷值波動。因此，該模式下可以優(yōu)化機組的供電方案，使其更加平滑，從而提高各電站的調度效率。

圖3 不同的調度分散度對發(fā)電機組單元輸出影響曲線

表2所示為不同方法均值與標準差統(tǒng)計結果。可以看出所提進化博弈算法調度下，發(fā)電機組供電均值僅為85.52 MW，標準差為93.719 6。對比無優(yōu)化方法和遺傳算法，基于區(qū)塊鏈的調度優(yōu)化策略，發(fā)電機組供電量均值和標準差更低。由此可知，基于區(qū)塊鏈的調度優(yōu)化策略更有利于電網的安全穩(wěn)定運行。

表2 不同方法均值與標準差統(tǒng)計結果

4 結束語

本文基于區(qū)塊鏈和進化博弈算法模型對電力交易策略進行了研究與分析，提出了一種基于區(qū)塊鏈的弱集中式電力交易框架模型。通過區(qū)塊鏈共識機制選擇臨時調度中心，從而在各級分布執(zhí)行調度任務，實現(xiàn)了從發(fā)電單元到用電單元的可靠供電。該模型為智能電網可靠供電及公平交易的發(fā)展提供了一定基礎。