CN111429281A - 基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于分布式能源交易领域，涉及一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，包括以下步骤：1)通过设计一种能源调度的增广优化模型，约束用户的交易量为申报量和能源网络限制量的较小值，为分布式交易添加安全校核环节；2)基于传统单次背包模型，以市场成交价值最大为目标，设计一种更符合点对点交易的多次背包模型，对多个买方和卖方进行交易撮合。本发明为能源分布式交易与实际物理调度衔接提供思路，为点对点的分布式交易市场提出普惠高效的撮合模型，对分布式能源交易与实际情况衔接具有较强参考意义。

Description

基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合 方法

技术领域

本发明属于分布式能源交易领域，涉及一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法。

背景技术

随着分布式能源交易的逐渐推广，能源的交易环节越来越多地部署在用户之间，建立以金融为主的能源交易市场，能源网络能够根据金融市场的交易结果为用户进行实际的物理输送，大大提高了能源的流动性，促能源领域的改革发展。

但是交易与调度的匹配问题仍面临很多困难，用户之间点对点交易并不关心实际物理约束，而能源网络调度则是需要满足各个能源网络物理实现的过程，即在优化调度中严格考虑实际物理约束以及能量流约束。因此实际交易合同不一定与安全调度完全匹配，能源交易系统在设计过程中需要与调度互动，计及调度下达的约束条件。

同时分布式交易中的撮合是一个点对点的问题，如何撮合匹配并同时满足多方用户的报价需求一直未能很好解决，且传统的交易依据交易中心执行，不能保证流程清晰和安全保障，推广分布式交易就必须解决上述问题，否则普通用户与能源生产者等多元交易主体进入分布式交易市场的意愿会大大减弱，不能真正实现的分布式交易。

发明内容

为解决上述背景技术中存在的问题，本发明提供了一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其依据区块链技术实现算法，解决现有分布式交易中存在的问题，为分布式能源交易与调度匹配和点对点交易撮合提供新的解决方法。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

1)通过设计一种能源调度的增广优化模型，约束用户的交易量为申报量和能源网络限制量的较小值，为分布式交易添加安全校核环节；

2)基于传统单次背包模型，以市场成交价值最大为目标，设计一种更符合点对点交易的多次背包模型，对多个买方和卖方进行交易撮合。

进一步地，上述步骤1)中的增广优化模型为：

其中：x为系统的决策变量，y为系统的负荷和能源生产量，y^sp为合约确定的交易能源量，y＝y^sp表明系统的调度边界条件为合约确定的交易量，g_i和h_j为网络系统安全运行的等式和不等式约束条件；增广优化模型将y作为系统优化变量，考虑在已有交易量进行修正，并且保证修正量尽可能小，从而对交易的影响更小；能源网络校核后，交易的修正量只能降低或者取消交易量，而无法强制用户增加交易量，因此得到0<y<y^sp的约束。

优选地，上述步骤2)中多次背包模型的目标函数为：

其中：λ_d,j为第j个用户的报价，λ_g,i为第i个生产者的报价，P_d,j为第j个用户的撮合交易量，P_g,i为第i个生产者的撮合交易量，N_g和N_d分别为生产者和用户的个数，

和

分别为第j个用户和第i个生产者的最大可能交易量。

优选地，上述多次背包模型的求解算法描述为：

将点对点的能源交易转换为多次背包问题，N_d>N_g情况时，有N_d种商品装入先后摆放的N_g个容量为

的箱子里，每种商品j的重量为P_j，单位重量的价值为λ_j，将商品的价值从大到小排序，优先装价值大的商品，直到重量达到要求后换下一个箱子重复执行；N_d≤N_g情况时，有N_g种商品装入先后摆放的N_d个容量为

的箱子里，每种商品i的重量为P_i，单位重量的价值为λ_i，将商品的价值从小到大排序，优先装价值小的商品，直到重量达到要求后换箱重复执行，直到不符合条件为止。

优选地，上述多次背包解决的是点对点的交易问题，利用其与去中心化的区块链技术相似的特征，将多次背包模型的算法使用Solidity语言写在以太坊智能合约中求解。

本发明的优点：

(1)本发明提出了基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，该方法能够有效地解决现今能源交易市场与实际调度不匹配、交易模式不完善等问题，同时为分布式交易算法在区块链技术中实现提供解决措施；

(2)本发明能够在传统能源交易直接匹配的基础上增加安全校核环节，充分考虑能源网络的调度局限性，保证金融市场的交易结果满足实际物理传输的实现，解决交易与调度的匹配问题；

(3)本发明能够在传统背包问题的基础上，针对点对点的多方交易，提出多次背包模型，符合市场需求和用户报价需求，同时依据去中心化的区块链技术实现，保证交易流程清晰透明，安全可靠，可应用在能源分布式交易场合中，工程实际人员可以据此展开相关研究工作。

附图说明

图1为能源网络安全校核流程图；

图2为交易撮合过程图；

图3为算例中不含能源网校核的撮合结果；

图4为含能源网校核的撮合结果；

图5为最终7次成功交易的结果。

具体实施方式

为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。

本发明提供一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，首先考虑金融市场的交易与实际能源网络调度的匹配问题，对分布式交易的结果产生安全约束；接下来设计一种针对点对点分布式交易的多次背包模型，能够满足发布交易的用户或生产者的共同报价需求，在满足能源网络安全校核的前提下，实现高效率的撮合匹配；最后基于区块链以太坊智能合约测试验证。

(一)基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法通过以下步骤实现：

(1)能源调度的增广优化模型

单纯的分布式交易是无法考虑实际能源网调度的运行情况的，因为所有用户无法完全获知精确的能源网模型和物理运行机理。但是能源交易往往会受到实际能源网络的安全运行约束，因此，交易与调度的匹配问题是必须考虑的。传统能源的优化调度模型可以表示为式(1)，其中x为系统的决策变量，y为系统的负荷和能源生产量，y^sp为合约确定的交易能源量，y＝y^sp表明系统的调度边界条件为合约确定的交易量，g_i和h_j为网络系统安全运行的等式和不等式约束条件。

然而，该优化调度模型可以无可行解，这说明在给定能源交易量下进行调度，安全运行约束一定会被违背。因此，调度需要对能源交易量进行校核，形成如式(2)的增广优化模型，用户之间互相交易，同时交易平台与能源网交互，校核物理流传输的安全性，最终交易的结果分布在区块链上，整个流程如图1所示。

其中，增广优化模型将y作为系统优化变量，考虑在已有交易量进行修正，并且保证修正量尽可能小，从而对交易的影响更小。需要说明的是，能源网络校核后，交易的修正量只能降低或者取消交易量，而无法强制用户增加交易量，因此得到0<y<y^sp的约束。

(2)考虑安全校核的多次背包模型设计流程

1)建立初始交易撮合模型

在撮合阶段，同一个主体在不同时段可以既是生产者又是消费者，但是在同一时间交易节点，该主体只能有一个身份。在此情况下，能源交易系统主要的任务就是最大程度地匹配能源数量，同时满足能源网校核给定的一些交易量约束条件，使得更多的交易成功，同时根据市场报价情况确定成交价格。设λ_d,j为第j个用户的报价，λ_g,i为第i个生产者的报价，P_d,j为第j个用户的撮合交易量，P_g,i为第i个生产者的撮合交易量，N_g和N_d分别为生产者和用户的个数，由于待撮合交易源于能源交易平台的多方参与者，且买卖双方报价随时可以产生，一旦价格匹配即可成交，因此，将其归结为连续双向拍卖机制。

首先，根据当前市场买卖数量确认此时的供需关系。当N_d>N_g时，为供不应求市场情况；当N_d≤N_g时，为供大于求市场情况。以此建立如下的撮合交易模型：

其中，

和

分别为第j个用户和第i个生产者的最大可能交易量，取决于

和

分别为第j个用户和第i个生产者的申报量，U_d,j和U_g,i分别为能源网络调度校核后，对第j个节点用户和第i个生产者节点的限制量。

2)设计多次背包求解思路

可以看出，上述优化模型为一个线性优化问题，并且只有一个等式约束和上下界约束。这样特殊的线性优化问题转换成一个连续背包问题。供大于求时，即N_d>N_g时，该问题可从背包问题角度描述为：我们有N_d种商品装入先后摆放的N_g个容量为

的箱子里，每种商品j的重量为P_j，单位重量的价值为λ_j，那么如何装载商品使得总价值达到最大？该算法的求解思路为：将商品的价值进行从大到小的排序，优先装价值大的商品，直到重量达到要求。而N_d≤N_g情况时，有N_g种商品装入先后摆放的N_d个容量为

的箱子里，每种商品i的重量为P_i，单位重量的价值为λ_i，将商品的价值从小到大排序，优先装价值小的商品，直到重量达到要求后换箱重复执行，直到不符合条件为止。

3)基于区块链智能合约的算法求解设计

定义：

i.第i个生产者和第j个用户相应的交易量为P_ij，构成i×j维交易量矩阵P；

ii.第i个生产者和第j个用户相应的交易价格为λ_ij，构成i×j维交易价格矩阵λ；

iii.第i个生产者交易剩余量为

iv.第j个用户交易剩余量为

输入：买卖双方最大可能交易量和报价，即如下矩阵：

输出：交易量矩阵P和交易价格矩阵λ。

初始化：i＝1；j＝1；P＝0；λ＝0；

执行：

进一步得出：

a)用户和生产者的最优交易量为

b)N_d>N_g时，第i个生产者交易收益为

比报价预期收益高出

c)N_d≤N_g时，第j个用户交易支出为

比报价预期成本节省出

(3)能源网络与区块链系统互动分析

进一步考虑能源网络约束和区块链系统的交互如图2所示。能源交易系统得到交易的待撮合量后，进而将其上传至能源网络进行安全校核，如果校核通过，则触发智能合约命令，促成交易。如果交易失败，则能源网络会返回交易量约束，同理可实现多个区块链系统与能源网络互动。

在交易初始，可以不考虑网络安全约束进行直接撮合交易，得到撮合交易结果

如果校核不成功，执行增广优化模型(2)，得到的结果一定有

将交易量约束条件

下达至撮合模型，根据(4)可知，撮合交易的结果为满足模型的可行性，一定有

进一步有，

可以看出，随着能源网络和区块链交易系统的迭代，可以得到一个序列

该序列是单调递减有下界的，即柯西序列，因此一定能收敛。

实施例：

将本发明所设计方法基于区块链智能合约实现后，设置如下算例场景：在算例中设置13位用户，其中卖方8人，买方5人，模拟供大于求的市场状态，同时假设市场已经存在8位卖方，5位买方按表顺序依次进场发布交易。规定所交易的能源为测试能源，13位用户申请的交易量根据自身意愿产生，测试能源的报价范围分布在30.00至50.00(分)之间。

(1)有无能源网络约束校核结果对比

首先得出不考虑能源网络安全约束的交易结果，由表1可以看到，报价合理的部分用户已经成功交易。

表1用户发布信息

接下来，在区块链中得到所有匹配完成的交易结果。8次成功的交易将产生新的区块，同时将产生的信息分为交易信息和区块信息，如图3所示。此处对区块信息中的区块高度，Nonce，Difficulty做展示。

进一步，假设5位买方用户测试能源的实际成交量受能源网络安全性约束，约束条件如表2所示。得到新的交易结果如图4所示。可以看到，有无能源网络约束的交易结果是不同的，以A、B用户为例，在无约束条件下A、B将F、M、I用户所出售能源全部买尽，导致C用户在市场上撮合不到符合报价的能源，最终交易失败；而在能源网络约束条件下，A、B买入量受到一定约束，M、I仍有剩余，C成功分批买入。含有能源网络约束条件的结果更符合实际物理情况。

表2能源网络约束与校正值

(2)实际交易结果分析

从上述交易信息可以看到，在整个过程中，最终依次完成了7笔交易，成交量和成交价格按交易顺序如图5所示。随着买方进入市场，低价的能源相继售空，成交价逐渐升高。而成交量则根据买卖双方的需求决定，逐次出清。同时，在这样的供大于求的市场中，买方更拥有主动权，买方进入市场后，系统会对当前卖方所有报价由低到高排序，依次与买方进行撮合，例如用户A，以38.00(分)的价格求购，发布量为250度，最终以31.00(分)成交200度，以33.00(分)的价格成交50(度)，即买方均以低于等于自身发布价的价格成交，当然，卖方成交价也不会低于自己的发布价，符合撮合结果的预期。当然，部分用户报价过于偏离，没能完全完成交易，例如用户C和D，在进入市场后，市场上满足自身发布价的能源数量少于自身需求，故只能成交部分，其余量会继续保存在市场，等待条件满足后进行撮合交易。对于出售能源的用户H、J、K来说，他们未完成交易的原因为：用户H的出售价高于当前市场的所有买方报价，故不会被撮合；用户J、K虽然报价相对合适，但是市场中存在比他们出售价更低的竞争者，且数量上满足购买者需求，故也未成交。

进一步，在表3中对交易成本进一步量化分析，优惠率表示的是实际成本和预期成本的比值。可以看到，5位买方用户都得到了不同程度的优惠。

表3交易成本分析

以上实际算例分析可以得出：1)整个交易过程按照智能合约和能源交易系统所设计的逻辑实现，遵守能源网络安全校核，依据市场供需关系，分析用户报价，进行撮合匹配；2)依据于区块链技术的能源交易平台，可以让每次交易数据都上链生成区块，区块数据公开透明；3)在保障双方利益的同时，能够节约成本，提高交易效率和用户体验。

以上所述仅为本发明的实施例，并非以此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的系统领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立关于能源调度的增广优化模型，约束用户的交易量为申报量和能源网络限制量的较小值，为分布式交易添加安全校核环节；

2)基于传统单次背包模型，以市场成交价值最大为目标，建立符合点对点交易的多次背包模型，对多个买方和卖方进行交易撮合。

2.根据权利要求1所述的一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其特征在于：

步骤1)中的增广优化模型为：

其中：x为系统的决策变量，y为系统的负荷和能源生产量，y^sp为合约确定的交易能源量，y＝y^sp表明系统的调度边界条件为合约确定的交易量，g_i和h_j为网络系统安全运行的等式和不等式约束条件；增广优化模型将y作为系统优化变量，考虑在已有交易量进行修正，并且保证修正量尽可能小，从而对交易的影响更小；能源网络校核后，交易的修正量只能降低或者取消交易量，而无法强制用户增加交易量，因此得到0<y<y^sp的约束。

3.根据权利要求2所述的一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其特征在于：

步骤2)中多次背包模型的目标函数为：

其中：λ_d,j为第j个用户的报价，λ_g,i为第i个生产者的报价，P_d,j为第j个用户的撮合交易量，P_g,i为第i个生产者的撮合交易量，N_g和N_d分别为生产者和用户的个数，

和

分别为第j个用户和第i个生产者的最大可能交易量。

4.根据权利要求3所述的一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其特征在于：

所述多次背包模型的求解算法描述为：

将点对点的能源交易转换为多次背包问题，N_d>N_g情况时，有N_d种商品装入先后摆放的N_g个容量为

的箱子里，每种商品j的重量为P_j，单位重量的价值为λ_j，将商品的价值从大到小排序，优先装价值大的商品，直到重量达到要求后换下一个箱子重复执行；N_d≤N_g情况时，有N_g种商品装入先后摆放的N_d个容量为

的箱子里，每种商品i的重量为P_i，单位重量的价值为λ_i，将商品的价值从小到大排序，优先装价值小的商品，直到重量达到要求后换箱重复执行，直到不符合条件为止。

5.根据权利要求4所述的一种基于能源网络约束和多次背包问题的分布式能源交易撮合方法，其特征在于：

多次背包解决的是点对点的交易问题，将多次背包模型的算法使用Solidity语言写在以太坊智能合约中求解。

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