电力交易系统的制作方法

1.本技术涉及新能源及节能技术领域，具体而言，涉及一种电力交易系统。


背景技术：

2.温室气体co2的大量排放导致全球气候变暖，造成了日益严峻的环境危机，同时进一步制约了社会经济的发展，气候变化问题逐步演变为政治问题。电力、交通行业作为碳排放的主要行业，碳排放量在碳排放总量中占了很大比重。近些年来，电动汽车(electric vehicles，ev)因具备节能环保优势进入高速发展阶段，若ev参与到电网优化运行和电力市场交易中，可充分发挥其节能减排效应，保证两大耗能行业的可持续性发展。
3.ev经充电站(charging station，cs)接入电网，在尊重车主需求的前提下通过充电站对电动汽车充放电行为进行统一调控，不仅能够抑制电动汽车集中并网给系统带来的冲击，而且实现供用电双方经济效益为配电网削峰填谷、提供辅助服务等多重效益。现有研究多从调度运行方面建立ev集群与电网之间的协调优化模型，制定相应的入网竞价机制，但用电形式相对单一，并未考虑电力市场环境下多主体参与竞争的灵活性。在能源发展低碳化的背景下，若可实现光伏(photovoltaic，pv)直接入网与主动配电网(active distribution network，adn)共同参与市场博弈，可为市场提供更加灵活的交易方式，充分发挥灵活多样的分布式资源(ev、pv等)响应优势，降低碳排量，实现经济共赢与资源的高效利用，对促进电力绿色低碳发展有深刻意义。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种电力交易系统，以至少解决现有研究中未考虑电力市场环境下多种电力交易主体参与竞争的技术问题。
6.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电力交易系统，包括：电力交易主体、区块链交易平台和智能合约模块，其中，电力交易主体至少包括：电动交通工具、光伏发电站设备、主动配电网、充电站设备；区块链交易平台，用于提供交易环境，并和电力交易主体进行数据交互；智能合约模块，用于依据电力交易主体中各个设备的状态信息确定各个设备的交易信息，并依据交易信息确定电动交通工具的交易策略。
7.可选地，智能合约模块，用于在碳排放交易机制下，构建第一模型，其中，第一模型为碳排放初始配额模型。
8.可选地，依据第一模型，构建第二模型，其中，第二模型为实际碳排放模型，第二模型依据外购电量和总的碳排放额度确定；依据碳排放交易机制，将碳排放量分成不同的区域，依据不同的区域中的碳排放权配额，构建阶梯式碳排放交易机制。
9.可选地，在阶梯式碳排放交易机制中，阶梯式碳交易成本由碳排放交易的基础价格，碳排放量的区间长度以及不同的区域内对应的碳排放交易价格的增长幅度确定。
10.可选地，第一模型中包括上级购电和光伏发电，第一模型中的总的碳排放额度由
上级购电和光伏对应的免费碳排放额度确定，上级购电由单位发电量碳排放额度和上级购电功率确定，光伏对应的免费碳排放额度由单位发电量碳排放额度和光伏实际消纳功率确定。
11.可选地，各个设备的交易信息包括：主动配电网的综合成本信息，光伏用户售电收益信息，充电站设备的收益信息，以及电动交通工具对应的用户的相关成本信息。
12.可选地，主动配电网的综合成本信息由上级购电成本，主动配电网向光伏购电成本，主动配电网向充电站设备购买放电量造成的成本以及主动配电网系统的网损成本确定。
13.可选地，光伏用户售电收益信息由光伏用户的售电电价，光伏用户的交易身份，光伏上网电价，电网向光伏用户购买的电量，电动交通工具向光伏用户购买的电量确定，其中，交易身份包括生产者和消费者两种身份。
14.可选地，充电站设备的收益信息由充电差价收益和电动交通工具的放电服务费用确定。
15.可选地，电动交通工具对应的购电成本信息由电动交通工具对应的充电成本，电动交通工具对应的放电收益和电池损耗成本确定。
16.在本技术实施例中，将电动交通工具、光伏发电站设备、主动配电网以及充电站设备作为电力交易主体，通过区块链平台以及智能合约模块，达到了依据电力交易主体中各个设备的状态信息确定各个设备的交易信息的目的，从而实现了依据交易信息确定电动交通工具的交易策略的技术效果，进而解决了现有研究中未考虑电力市场环境下多种电力交易主体参与竞争的技术问题。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
18.图1是根据本技术实施例的一种用于实现电力交易方法的计算机终端(或电子设备)的硬件结构框图；
19.图2是根据本技术实施例的一种电力交易方法的流程图；
20.图3是根据本技术实施例的一种电力交易系统的结构图；
21.图4是根据本技术实施例的一种智能合约下的“光伏-电动汽车”竞价交易框架图；
22.图5是根据本技术实施例的一种光伏合约交易电价曲线图；
23.图6是根据本技术实施例的一种充电站充放电电价曲线图；
24.图7是根据本技术实施例的一种电动汽车用户充放电合约电量图；
25.图8是根据本技术实施例的三种交易模式下净负荷波动曲线图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范
围。
27.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.本技术实施例所提供的电力交易方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现电力交易方法的计算机终端(或电子设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或电子设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为i/o接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
29.应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或电子设备)中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
30.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本技术实施例中的电力交易方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的电力交易方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
31.传输模块106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
32.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或电子设备)的用户界面进行交互。
33.此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或电子设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代
码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或电子设备)中的部件的类型。
34.在上述运行环境下，本技术提供了如图2所示的电力交易方法。需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
35.图2是根据本技术实施例的一种电力交易方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
36.步骤s202，依据电力交易主体中各个设备的状态信息确定各个设备的交易信息，其中，电力交易主体至少包括：电动交通工具、光伏发电站设备、主动配电网、充电站设备，需要说明的是，电动交通工具在本技术实施例中可以为电动汽车；
37.步骤s204，依据交易信息确定电动交通工具的交易策略。
38.在上述电力交易方法中，用户、充电站与电网多主体之间相互博弈的关系需要市场为其提供一个公平、公开、可信任的交易环境，以解决数据篡改、信息不对称、交易成本高等交易问题。区块链作为一种去中心化的底层数据库技术，可为电力市场多主体交易提供实时交易记录、信息公平共享服务，通过智能合约完成数据交易。而随着ev并网规模不断增大，面临着网络边缘数据激增，网络通信带宽有限，计算负担过大等挑战，若将cs作为具有计算和存储功能边缘节点添加到区块链平台，代理ev侧参与充放电竞价，分解调度中心控制指令实现电动汽车负荷分配，可实现对ev的自主优化决策。
39.本技术实施例提供了一种考虑碳排放的“光伏-电动汽车”电力交易方法，设计了智能合约下电动汽车、充电站、光伏和主动配电网多主体参与市场交易的灵活竞价机制，并综合考虑运行优化中碳排放的影响，在为电网负荷削峰填谷和光伏就地消纳提供灵活有效的优化方案同时减轻环境压力，并达成多方交易主体间的经济共赢。
40.上述提出的考虑碳排放的“光伏-电动汽车”电力交易方法，具体包括如下步骤：
41.a、搭建智能合约下的“光伏-电动汽车”竞价交易框架，充分挖掘电力市场交易主体之间的经济效益；
42.b、构建碳交易机制，通过建立合法的碳排放权分配和交易等措施来提高各行业节能减排的积极性，赋予了碳减排经济价值；
43.c、考虑电动汽车、充电站、光伏和主动配电网之间的竞争交易关系，建立考虑碳排放的多层能源交易竞价智能合约模型。
44.在上述步骤a中，竞价交易框架分为上中下三层，上层为交易主体售电层，能够为电力用户提供稳定的电力来源，包括adn主体，pv主体，售电主体基于含ip地址、公钥和私钥等加密信息向区块链交易平台中发布电价信息，以adn综合成本最小、pv售电收益最高和电网净负荷波动率最低为目标，与中层签订智能合约；中间层为cs代理层，依据ev用户的行驶需求制定电价信息调节ev用户用电行为，通过售电差价和收取服务费用获得收益；下层为购电层，ev用户在满足出行要求的基础上可向电网反向放电，通过低储高发降低购电成本，以ev用户成本最低为目标与cs达成智能合约。
45.图3是根据本技术实施例的一种电力交易系统的结构图，如图3所示，该系统包括：电力交易主体30、区块链交易平台32和智能合约模块34，其中，电力交易主体至少包括：电
动交通工具、光伏发电站设备、主动配电网、充电站设备；区块链交易平台，用于提供交易环境，并和电力交易主体进行数据交互；智能合约模块，用于依据电力交易主体中各个设备的状态信息确定各个设备的交易信息，并依据交易信息确定电动交通工具的交易策略。
46.在该电力交易系统中，智能合约模块，用于在碳排放交易机制下，构建第一模型，其中，第一模型为碳排放初始配额模型，第一模型中包括上级购电和光伏发电，第一模型中的总的碳排放额度由上级购电和光伏对应的免费碳排放额度确定，上级购电由单位发电量碳排放额度和上级购电功率确定，光伏对应的免费碳排放额度由单位发电量碳排放额度和光伏实际消纳功率确定。
47.在碳排放交易机制下，依据政府生态管理部门分配的碳排放量和实际碳排放额的差距，各单位可对碳排放量进行交易。即当碳排放量超过分配额，则需要从碳交易系统中购买超额部分。反之，则可将多余额度进行售卖获得收益。光伏作为无污染的绿色能源，发电过程不产生co2，为了提升光伏的就地消纳能力，将光伏纳入免费碳排放分配额中。而adn上级购电通常为火电机组发电，需要购买碳排放权。本技术实施例设定系统内碳排放初额含上级购电和光伏发电，配额方法采用无偿配额：
48.em＝eg+e
pv
49.eg＝λpg50.e
pv
＝λp
pv
51.上述公式中，em、eg、e
pv
表示总的碳排放额度、电网上级购电、光伏对应的免费碳排放额度，pg表示上级购电功率，p
pv
表示光伏实际消纳功率，λ表示系统分配的单位发电量碳排放额度，在本技术实施例中λ取0.799t/(mwh)。
52.在该电力交易系统中的智能合约模块，还用于依据第一模型，构建第二模型，其中，第二模型为实际碳排放模型，第二模型依据外购电量和总的碳排放额度确定；依据碳排放交易机制，将碳排放量分成不同的区域，依据不同的区域中的碳排放权配额，构建阶梯式碳排放交易机制。
53.在第二模型中，若配电网内不设置燃气机组等其他碳排放源，则实际碳排放源仅有外购电量：
54.e
p
＝αpg55.上述公式中，e
p
表示实际碳排放额度，α为单位购电量排放量实际碳排放量，在本技术实施例中α取1.08t/(mwh)。依据第一模型中得到的em总的碳排放额度，得到配电网实际参与到碳交易市场的碳排放权交易额为：
56.e
adn
＝e
p-em57.上述公式中，e
adn
为主动配电网实际碳排放权交易额。
58.在该电力交易系统中的上述阶梯式碳排放交易机制中，阶梯式碳交易成本由碳排放交易的基础价格，碳排放量的区间长度以及不同的区域内对应的碳排放交易价格的增长幅度确定。
59.在构建阶梯式碳排放交易机制中，阶梯式碳交易机制将碳排放量分成多个区域，用电用户需要购买的碳排放权配额越多，则在相应区域内价格更高，交易价格呈阶梯式上涨。相较于传统碳交易机制，阶梯式碳交易机制可激励用户有序用电，促进新能源就地消纳，优化系统内部用电结构，可更有效的抑制系统碳排量。阶梯式碳交易成本为：
[0060][0061]
在上述公式中，c
co2
为阶梯式碳交易成本，γ为碳交易基础价格，在本技术实施例中取250元，l为碳排放量区间长度，在本技术实施例中取1t，a为每个阶梯区域内碳交易价格增长幅度，在本技术实施例中取15％。
[0062]
智能合约模块中包括上层售电层交易模型，上层售电层交易模型包含adn主体和pv主体，其中adn作为系统内电力不足的主要供给，同时可在光伏出力过剩时对其进行消纳，相较于光伏供电可提供更加稳定的电能保障；pv包括光伏发电机组和自身负荷，在运行过程中，光伏用户优先满足自身负荷消纳，当光伏发电功率大于负荷所需功率，光伏用户作为生产者以合约电价与就近的充电站交易或以上网电价向大电网售电。主体售电层需要为电力用户提供稳定的电力来源，作为售电方在追求自身利益最大化的同时还需平抑pv出力不确定性和ev随机并网造成的净负荷波动。
[0063]
在该电力交易系统中，各个设备的交易信息包括：主动配电网的综合成本信息，光伏用户售电收益信息，充电站设备的收益信息，以及电动交通工具对应的购电成本信息。
[0064]
在上述交易信息中，主动配电网的综合成本信息由上级购电成本，主动配电网向光伏购电成本，主动配电网向充电站设备购买放电量造成的成本以及主动配电网系统的网损成本确定。
[0065]
在主动配电网的综合成本信息所在的模型中，adn以电网公司利益为目标，与上级电网、pv用户和ev用户进行功率交互，同时还需承担系统运行产生的网损成本以及碳排放成本，其成本函数如下：
[0066][0067]
上述公式中，c
adn
为adn系统综合成本，c
grid
、c
pv
、c
cs
、c
ploss
分别为上级电网购电成本、adn向光伏购电成本、adn向充电站购买放电量造成的成本和系统网损成本；p
gt
、p
plosst
为t时刻向上级电网购电量以及网损量；p
pvt,n
为t时刻电网向光伏用户n购买的电量，p
cst,m
为t时刻电网向充电站m购买的电量；d
t
表示上级电网售电电价，d为光伏上网电价，c
t,mcs
表示t时刻充电站m的放电电价；t为交易周期总时段，n为光伏用户数目，m为充电站数目。
[0068]
在上述交易信息中，光伏用户售电收益信息由光伏用户的售电电价，光伏用户的交易身份，光伏上网电价，电网向光伏用户购买的电量，电动交通工具向光伏用户购买的电量确定，其中，交易身份包括生产者和消费者两种身份。
[0069]
在光伏用户售电收益信息所在的模型中，光伏用户作为可售出电能的产销者，在区块链平台中可与充电站直接进行交易，相较于并网上网电价可获得更多收益，同时能够提升其就地消纳的能力。光伏用户售电收益可表示为：
[0070][0071]
在上述公式中，为光伏售电收益，d
pvvt,n
表示t时刻光伏用户n的售电收益，pvv
t,n
表示t时刻光伏用户n的交易身份，p
pvt,n
为t时刻电网向光伏用户n购买的电量，p
load,pvt,n
表示t时刻光伏用户n的负荷，pv
pvt,n
表示当t时刻光伏用户n发电量；pvv
t,n
≥0表示光伏用户作为生产者向ev用户和adn售出电能，pvv
t,n
《0光伏用户为消费者向电网购电，无售电收益；d为光伏上网电价，d
pvt,n
表示t时刻光伏用户n售电电价，t为交易周期总时段，n为光伏用户数目。
[0072]
在上述交易信息中，充电站设备的收益信息由充电差价收益和电动交通工具的放电服务费用确定。
[0073]
充电站作为电动汽车用户和电网的中间代理层，配有管理中心和充电桩智能终端，可作为具有计算能力的边缘节点依据电网和光伏用户发布的动态电价选择购电主体，在负荷高峰期可制定灵活放电电价售电获取收益，对ev充放电策略进行优化控制。其收益主要包括电动汽车充电时赚取差价，放电时收取一定的服务费用，其收益函数表示为：
[0074][0075]
上述公式中，c
cs
为充电站收益，c
p
为充电差价收益，c
service
为ev放电服务费用，d
t,mcs
表示t时刻充电站m向ev用户售电的合约电价，d
pvt,n
表示t时刻光伏用户n售电电价，d
tsell
表示配电网t时刻售电电价，p
t,mcs,pv
表示t时刻充电站m向pv购买的电量，p
t,mcs,grid
表示充电站m向adn购买的电量，c
t,mcs
表示t时刻充电站m放电电价，p
t,mcs
表示t时刻充电站m放电电量，μ为充电站放电服务补偿系数；t为交易周期总时段，m为充电站数目。
[0076]
考虑到充电站的运营成本和用户的承受能力，设定充、放电电价的上下限：
[0077]
[0078][0079]
上述公式中，d
min
、d
max
、c
min
、c
max
分别为售电电价的下限和上限，放电电价的下限和上限。
[0080]
在上述交易信息中，电动交通工具对应的购电成本信息由电动交通工具对应的充电成本，电动交通工具对应的放电收益和电池损耗成本确定。
[0081]
在下层购电层的交易模型中，电动汽车用户通过充电站并网，完成购电/售电行为以满足自身需求，通过调整用电行为达到总支出最小的目的。由于电池频繁充放电会造成性能损耗，需要考虑电池损耗成本，节制ev放电行为，使放电具有针对性，更加高效。考虑到与光伏电源的配合，设定ev仅在负荷晚高峰时段放电：
[0082][0083]
上述公式中，c
ev
为ev用户的购电总成本，c
ch
、c
dis
、cz分别为ev用户群体充电成本、放电收益和电池损耗成本，k
t
为电池单位折损成本，mk表示充电站m包含的ev用户数目，d
t,mcs
表示t时刻充电站m向ev用户售电的合约电价，表示充电站m第i个ev用户在t时段的充电功率，b
m,i
表示充电站m第i个ev用户的入网状态偏好，c
t,mcs
表示t时刻充电站m的放电的合约电价，表示充电站m第i个ev用户在t时段的放电功率，td表示负荷晚高峰时段，p
h,t
为系统中h个ev用户在t时段的充放电功率，k为参与入网竞价机制ev用户总数，t为交易周期总时段，m为充电站数目，μ为充电站放电服务补偿系数。
[0084]
在该电力交易系统中，ev用户荷电状态约束条件为：
[0085][0086]
上述公式中，soc为ev用户的荷电状态，soc
min
、soc
max
表示ev的荷电状态下限和上限；soc
t
、σ
t
表示t时刻ev的荷电状态、充放电效率，soc
t-1
表示t-1时刻ev的荷电状态；p
cht
为t时刻ev的充电功率，p
dist
为t时刻ev的放电功率；eh表示第h辆ev的电池容量，δt表示调度间隔；soc
t
表示ev离开电网时的荷电状态，soc
leave
表示ev离开电网时的荷电状态下限，用以保障ev用户出行需求。
[0087]
在该电力交易系统中，还包括了净负荷波动率模型，净负荷波动率是指在调度周期内净负荷的单位时间变化率，反映了电网在各个时刻的运行灵活性和平稳程度。
[0088][0089]
上述公式中，f
w,t
为当前时刻净负荷波动率；p
nl,t
为t时刻系统内净负荷，p
nl,t-1
为t-1时刻系统内净负荷。
[0090]
在上述电力交易系统中，依托区块链公开、透明、可靠的技术特性建设电力市场交易平台，电力市场主体之间交易关系更加安全开放。在主动配电网、pv用户、充电桩和ev用户之间建立智能合约模型，pv用户可作为售电方直接参与到与ev的电能交易中，通过智能合约竞价形成最优pv售电电价，获得高售电收益的同时促进光伏就地消纳；cs作为具有计算控制能力的边缘节点可为ev用户灵活选择经济可靠的购电主体，降低ev用户的综合购电费用，同时通过购售电差价获取一定收益；而adn经过ev有序的充放电策略削峰填谷，综合成本达到最优，实现了多方交易主体间的经济共赢。同时，在电力市场多主体交易中计及碳交易费用可有效降低运行过程中的碳排放量，在阶梯式碳排放交易机制下和合约充放电电价的激励下，ev用户更加倾向于在负荷低谷期充电，负荷高峰期大量放电，从而降低碳排放成本，减轻环境压力，同时系统净负荷波动更加平缓，运行更加灵活稳定。
[0091]
图4是根据本技术实施例的一种智能合约下的“光伏-电动汽车”竞价交易框架图，交易架构分为上中下三层，上层为交易主体售电层，能够为电力用户提供稳定的电力来源，包括adn主体，pv主体，在运行过程中，光伏用户优先满足自身负荷消纳。即当光伏发电功率小于负荷所需功率，光伏用户作为消费者向上级电网购电；当光伏发电功率大于负荷所需功率，光伏用户作为生产者以内部电价向充电站售电或以上网电价向大电网售电。售电层以adn综合成本最小、碳排放成本最低、pv售电收益最高和电网净负荷波动率最低为目标，与中层签订智能合约；中间层为cs代理层，为ev选取更为经济购电主体，制定充放电电价信息调节ev用户用电行为，通过售电差价和收取服务费用获得收益；下层为购电层，ev用户在满足出行要求的基础上可向电网反向放电，通过低储高发降低购电成本，以ev用户成本最低为目标与cs达成智能合约。
[0092]
三层主体基于含ip地址、公钥和私钥等加密信息向区块链交易平台中发布电网电价、电价区间信息、电量供给和需求等信息，进行数据交互，区块链平台再调用智能合约基于这些信息优化求解电网调度计划和pv、ev的入网电价，即确定电动交通工具的交易策略。
[0093]
智能合约可以理解成一段计算机编码，区块链中数据触发智能合约，在智能合约编写程序对目标和约束进行优化求解，交底书中智能合约中的程序是利用改进粒子群算法实现的。
[0094]
在本技术实施例中，通过以下具体实施方式实现：
[0095]
(a)智能合约大多采用以太坊、超级账本等平台实现部署与应用，可将其作为一种嵌入式的程序模块，安装到区块链上即可实现调用。本技术侧重于智能合约框架下的配网去中心化市场交易模型，因此采用matlab验证该模型在智能合约实现下的可行性。
[0096]
(b)以ieee-33节点测试系统为例进行仿真分析，节点16、20、25、33接入不同容量的分布式光伏，依次命名为光伏用户1-4，光伏出力时段为06:00-18:00，共13个小时。节点16、20、25、33接入不同容量的的分布式光伏，依次命名为光伏用户1-4，光伏出力时段为06:00-18:00，共13个小时。节点17、22、24、32为充电站节点参与市场交易，依次命名为充电站1-4，每个充电站分别为200辆ev提供充放电服务。ev电池容量为30kw
·
h，起始soc满足0.1
～0.5的均匀分布，充放电功率分别为4kw、3kw，soc上下限分别为0.9和0.1；根据ev的行驶特性，可将ev聚合为早晚混合型(ev1)，白班型(ev2)，夜班型(ev3)3类，设置ev
1-ev3的数量分别为50、100、50辆，调度周期为24h，调度间隔为1h。
[0097]
(c)图5为光伏合约交易电价曲线图，pv作为生产者(8:00-17:00)向ev用户出售电能。可以看出光伏用户内部电价均处于电网分时电价和上网电价包络线内，保障pv和ev用户直接交易的经济利益。各个光伏用户根据ev需求自适应调节售价，其中光伏用户3在8:00-12:00合约电价处于较低水平后电价陡升，分析可能是由于12:00之后光伏售电处于供不应求阶段，pv用户提高电价获取高收益；而pv用户4售电电价始终保持在较低水平，表示线路上pv处于供大于求阶段，pv降低合约售电电价以期获得更多就地消纳。
[0098]
(d)图6为充电站充放电电价曲线图，即cs与ev之间的合约充放电电价曲线图，在基础负荷低谷期(22：00-3：00)，充电电价维持在较低水平，大量ev进行充电以满足自身出行要求，午高峰期(11:00-13:00)由于光伏集中出力，售电电价较低，cs降低充电电价以吸引ev充电获得收益，进而促进pv就地消纳。而在负荷晚高峰期间(18：00-21：00)，充电电价急剧增大以抑制用户充电需求，同时提供高价放电电价引导ev集中放电，达到系统负荷削峰效果，降低碳排放量。
[0099]
(e)图7为电动汽车用户充放电合约电量图，即考虑碳排放背景下ev用户的充放电合约电量，可以看出在阶梯式碳交易机制和售电层交易目标的激励下，ev用户将选择在碳排放“低阶段”区域内大规模充电，在负荷晚高峰大量放电以尽量避免在“高阶段”区域支付高额碳排放费用，与上述分析一致。
[0100]
(f)为体现所提模型的有效性，设置以下3种策略：case1：考虑碳交易机制的ev无序充电场景；case2：考虑碳交易机制的ev有序充电场景；case3：本技术提出的考虑碳交易机制的ev充放电竞价机制场景；其中在case 1和case 2中，充电站收益仅来源于为ev用户提供充电业务的服务费用。
[0101]
(g)本技术实施例还示出了如表1所示的三种场景下各交易主体的成本费用，如表1所示：
[0102][0103]
(h)本技术实施例还示出了如表2所示的三种场景下各交易主体的指标对比，如表2所示：
[0104][0105]
(i)表1和表2分别为不同场景下各交易主体的成本费用及指标对比。分析可知，3种场景下ev综合购电费用逐步降低，这是因为有序充电模型下cs将为ev用户选择电价较低时刻进行充电，极大的降低了ev的购电费用，而case 3基于区块链平台构成的灵活充放电竞价机制，充电站可灵活选择更为经济的购电来源，为ev用户提供更加经济的电价，ev用户
还可通过晚高峰时期有序放电进一步降低综合成本。case3中，pv用户与ev用户直接交易显著提升了pv用户的售电收益，增长幅度达到36.14％，cs也通过灵活竞价机制获得了更多的利润。考虑到电网平稳运行指标，adn虽在负荷高峰期购入电动汽车放电量增加了购电成本，但购电水平更为均衡，网损成本和碳交易成本也有所下降，最大净负荷波动率显著降低，整体实现adn综合成本最优。总上，本技术设计的考虑碳排放的竞价交易机制有效的实现了ev用户、cs、pv用户和adn多交易主体的经济共赢。
[0106]
(j)图8为三种场景下的交易周期内的净负荷波动曲线图，对比表2可知，无序充电场景下，用户随机到达充电站后立即充电，直至达到期望电量，这种随机性过强的充电方式加剧了净负荷波动，增加了系统网损，阶梯式碳交易机制模式下，碳交易成本和co2排放量增大，削弱运行经济性的同时给环境带来了巨大压力。有序充电时，ev用户根据cs发布电价选择电价低时段充电，可在一定程度上降低负荷峰谷差，而在本技术所提出的有序充放电竞价策略配合光伏白天集中发电特性，ev用户在午高峰积极充电就地消纳光伏，减少功率流动以降低网损；在负荷晚高峰提供放电服务，进一步减缓净负荷波动，同时使系统碳排放成本处于“低阶梯”阶段，碳排放量在一定程度上得到降低。
[0107]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0108]
在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0109]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0110]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0111]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0112]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0113]
以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应
视为本技术的保护范围。