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基于Q方法和电网检测评估的微网交易共识方法及系统 

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申请/专利权人:国网山东省电力公司德州供电公司;山东大学

摘要:本发明提出了基于Q方法和电网检测评估的微网交易共识方法及系统,属于交易共识技术领域,基于微网参与的区块链电力市场信息,建立基于电网检测评估技术的市场交易模型;将KKT条件与Q‑learning算法相结合,对市场交易模型进行纳什均衡求解,得到达到纳什均衡的区块;对达到纳什均衡的区块进行共识判断,符合条件的区块作为主节点进行区块链市场信息的打包和管理;在多微网参与的电力市场场景中,本发明公开了一种适用于微电网区块链上交易的市场架构,在该市场架构的基础上采用KKT条件对Q‑learning算法进行改进使之能够处理复杂电力市场约束,帮助维护区块链市场交易公平、公正,保证电网运行安全。

主权项:1.基于Q方法和电网检测评估的微网交易共识方法,其特征在于,包括:步骤S1:基于微网参与的区块链电力市场信息,建立基于电网检测评估技术的市场交易模型;其中,所述市场交易模型,包括市场收益函数、电网电压的检测评估、约束条件和电网参与者利润分配函数,具体为:所述市场收益函数是市场出售电能的收益与生产电能的成本之差,市场出清目标以市场收益最大为目标,用公式表示为: 其中,U为该电力市场实际收益,N为参与者数量,为实时电价,为实际用电量,为总生产成本;生产电能的成本,包括信誉成本、传统机组成本和储能成本;信誉成本,用公式表示为: 其中,是t时刻第i个参与者的信誉成本,α代表信誉度系数与历史信誉评分有关,k代表守信次数k≥1,为合同交易电量,为实际交易电量,qt为信誉度函数;传统机组成本,用公式表示为: 其中,为第i个参与者的传统发电成本,a、b、c为其成本系数,为传统机组发电量;储能成本,用公式表示为: 其中,为第i个参与者的储能成本,d为其成本系数,N代表24个时间段,为实际用电量,为实际发电量;所述电网电压的检测评估,用公式表示为: 其中,为检测电压,,为i、j节点间阻抗,线路电流,为线路允许最大电压,为线路允许最小电压;所述电网参与者利润分配函数,应用Shapley值法,按照微网对市场收益的边际贡献对收益进行分配,计算电网参与者的利润,用公式表示为: 其中,代表微网参与分配的权重系数;代表全部的市场的参与者;表示市场参与者的个数;表示市场参与者的收益;代表在市场中排除掉市场主体m后的收益;步骤S2:将KKT条件与Q-learning算法相结合,对市场交易模型进行纳什均衡求解,得到达到纳什均衡的区块;其中,所述对市场交易模型进行纳什均衡求解,具体步骤为:初始化Q表格;更新微电网电力市场参数;采用KKT条件对Q-learning算法进行改进;利用已知微电网市场信息进行探索;计算新的Q值,根据市场计算结果更新Q表格;判断是否有达到纳什均衡的区块,没有达到则继续探索;步骤S3:对达到纳什均衡的区块进行共识判断,符合条件的区块作为主节点进行区块链市场信息的打包和管理;其中,采用验证与排序机制,对达到纳什均衡的区块进行共识判断,具体步骤为:S3-1:对S2得到的达到纳什均衡的区块,进行超时判断,如果均衡时间大于预设最大时间,则错误概率大,不予采纳,回到步骤S2重新执行;S3-2:如果未超时,则暂定该节点为主节点,进入识别机制,同时选定纳什均衡区域序列中下一区域作为备选节点;S3-3:通过判断信誉成本是否满足阈值,检验主节点信誉状况是否符合规范,是则该节点顺利成为主节点,否则定时器数加1,继续判断备选;S3-4:如果第S3-3步没有选出主节点则重新执行S3-1。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 国网山东省电力公司德州供电公司 山东大学 基于Q方法和电网检测评估的微网交易共识方法及系统

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