CN115713437A - 一种基于区块链的能源集中交易管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于能源集中交易管理技术领域，具体公开提供的一种基于区块链的能源集中交易管理系统。该基于区块链的能源集中交易管理系统包括包括用电交易数据提取模块、供电交易数据提取模块、交易匹配解析评估模块、管理信息库和交易合约生成与反馈终端。本发明通过基于用电交易数据、供电交易数据等数据进行交易匹配解析，实现了供电方多维度交易匹配分析，有效解决当前单向式管理方式中的局限性，大幅度提升了提高评判结果的合理性和精准性，满足了供电方的交易需求，并且还提高了供电方的交易成交量，保障了集中交易种类的丰富化和集中交易的交易价值，同时还有效降低了后续交易违约率和亏损率，实用性高。
Description
技术领域
本发明属于能源集中交易管理技术领域，涉及到一种基于区块链的能源集中交易管理系统。
背景技术
随着多站融合站的发展，融合站的数量呈现增加的趋势，且分布范围也逐渐扩大，其电能交互形式呈现多样性。传统的能源交易方式参与主体众多、交易个体差异化较大且管理成本较高，在此背景下衍生了集中式交易模式，为了保障集中式交易模式交易的顺畅性，需要对集中式交易模式下的交易进行管理。
目标能源集中交易管理主要侧重方在用电侧，即根据需求用电方的用电需求对用电方进行合作供电方选取，以此保障用电方在最低成本下完成交易需求，很显然，当前对集中能源交易管理属于单向式管理，还存在以下几个方面的问题：1、当前侧重用电方的交易管理，对供电方的交易管理存在一定的局限性，无法满足供电方的交易需求，进而无法提高供电方的交易成交量。
2、当前对合作供电方进行选取或者对合作用电方进行选取时主要依据报价以及供电需求层面进行管理，较为笼统，没有考虑双方的信誉等其他问题对后续交易的干扰，即无法提高评判结果的合理性和精准性，也无法保障交易的可靠性、稳定性和顺利性，同时还无法实现交易双方交易利益的最大化，也无法降低后续交易违约率。
3、当前对合作供电方进行选取或者对合作用电方进行选取时，没有对多个类似合作供电方进行细致分析，无法保障合作供电方以及合作用电方选取的贴合性，也无法提高合作用电方选取的针对性，增加了交易双方选取的繁琐性以及交易双方的管理工作量。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于区块链的能源集中交易管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于区块链的能源集中交易管理系统，该系统包括：用电交易数据提取模块，用于从集中交易平台中提取当前提交交易请求的用电方数目，将当前各提交交易请求的用电方记为各目标用电方，并提取各目标用电方对应的交易需求数据和I D账号。
供电交易数据提取模块，用于从集中交易平台中提取当前响应交易请求的供电方数目，将当前各响应交易请求的供电方记为各目标供电方，并提取各目标供电方对应的交易响应数据和I D账号。
交易匹配解析评估模块，用于从区块链中提取各目标用电方对应的节点位置、过往交易数据以及过往用电数据，同时从区块链中提取各目标供电方对应的节点位置、地理位置、发电类型、发电容量、信用值、过往违约次数和过往发电数据，由此将各目标供电方与各目标用电方进行交易匹配解析，得到各目标供电方对应的的推荐用电方。
管理信息库，用于存储各环境干扰发电类型对应干扰环境要素，并存储单位传输距离对应的传输费用。
交易合约生成与反馈终端，用于基于各目标供电方对应的的推荐用电方，生成各目标供电方与其推荐用电方对应的交易合约，并分别反馈至各目标供电方以及各目标供电方对应推荐用电方的集中交易展示界面，并分别进行交易合约确认。
优选地，所述交易需求数据包括需求电量和报价，交易响应数据包括许可供应电量和报价。
优选地，所述将各目标供电方与各目标用电方进行交易匹配解析，具体匹配解析过程为：步骤1、从各目标用电方对应的交易需求数据中提取需求电量和报价，并将各目标用电方按照其报价由高至低依次进行排序，生成用电方报价表。
步骤2、基于各目标供电方对应的信用值，设置匹配范围权限，由此从用电方报价表中定位给出各目标供电方对应的各许可匹配用电方，并将各目标供电方依次编号为，将各许可匹配用电方依次编号为1,2,...,j,...m。
步骤3、提取各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往交易数据，设置优先推荐权重因子，将各目标供1,2,...,i...n电方对应各许可匹配用电方的优先推荐权重因子记为
i表示目标供电方编号，i＝1,2,......n，j表示许可匹配用电方编号，j＝1,2,......m。
步骤4、提取各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往用电数据以及各目标供电方的过往发电数据，设置供应难度权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的供电难度权重因子记为
步骤5、提取各目标供电方对应的节点位置以及其各许可匹配用电方的节点位置，获取各目标供电方与其各许可匹配用电方之间的电气距离，由此设置过网费用影响权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的过网费用影响权重因子记为
步骤6、从各目标供电方对应的交易响应数据中提取许可供应电量和报价，分别记为D1 i和R1 i，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的需求电量和报价分别记为
和
分析得到各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数。
步骤7、将各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数按照从大至小进行排序，并将各目标供电方中排序第一位的许可匹配用电方作为各目标供电方的推荐用电方。
步骤8、提取各目标供电方对应推荐用电方的ID账号，并进行相互对比，若某目标供电方对应推荐用电方的ID账号与其他某个目标供电方对应推荐用电方的ID账号相同，则将这两者分别记为一号供电方和二号供电方，将该推荐用电方记为待选用电方，并对一号供电方和二号供电方进行供电优先分析，由此得到一号供电方和二号供电方的推荐用电方，以此得到各目标供电方对应的推荐用电方。
优选地，所述对一号供电方和二号供电方进行供电优先分析，具体分析过程包括以下步骤:步骤8-1、提取一号供电方和二号供电方的发电类型，设定发电环境干扰因子，将一号供电方和二号供电方的发电环境干扰因子分别记为ψ1和ψ2，同时提取一号供电方和二号供电方的信用值，分别记为F1和F2。
步骤8-2、分别从一号供电方和二号供电方的过往发电数据中提取出过往各发电年限内各高峰用电季度对应的发电量，分别记为D发 tx和
t表示发电年限编号，t＝1,2,......g，x表示高峰用电季度编号，x＝1,2,......u。
步骤8-3、提取一号供电方和二号供电方的发电容量，分别记为D容和D′容。
步骤8-4、提取一号供电方和二号供电方的过往违约次数，分别记为C1和C2,依据分析公式
分析得到一号供电方对应供电优先评估指数YX，b1、b2、b3分别表示为设定的信用值、发电比、过往违约次数对应的优先评估占比权重因子，
为设定的供电优先评估修正因子。
步骤8-5、按照一号供电方对应供电优先评估指数的计算方式同理计算得到二号供电方对应供电优先评估指数，并将一号供电方对应供电优先评估指数与二号供电方对应的供电优先评估指数进行对比。
步骤8-6、若一号供电方对应供电优先评估指数大于或者等于二号供电方对应供电优先评估指数，则将待选用电方作为一号供电方的推荐用电方，将二号供电方中交易匹配评估指数排序第二位的许可匹配用电方作为二号供电方的推荐用电方，若一号供电方对应供电优先评估指数小于二号供电方对应供电优先评估指数，则将待选用电方作为二号用电方的推荐用电方，将一号供电方中交易匹配评估指数排序第二位的许可匹配用电方作为一号供电方的推荐用电方。
优选地，所述步骤8-1中设定发电环境干扰因子，具体设置过程包括以下步骤：将一号供电方和二号供电方的发电类型分别与管理信息库中存储的各环境干扰发电类型进行对比，若一号供电方和二号供电方的发电类型均与各环境干扰发电类型匹配失败，则将一号供电方和二号供电方的发电环境干扰因子记为β。
若一号供电方的发电类型与某环境干扰发电类型匹配成功，从管理信息库中提取该环境干扰发电类型对应的干扰环境要素，其中，干扰环境要素包括降雨、光照和风力，并确认一号供电方的发电环境干扰因子，记为δ。
若二号供电方的发电类型与某环境干扰发电类型匹配成功，按照一号供电方发电环境干扰因子的确认方式确认得到二号供电方的发电环境干扰因子，记为δ′，以此分别得到一号供电方的发电环境干扰因子ψ1和二号供电方的发电环境干扰因子ψ2，其中，ψ1取值为β或者δ，ψ2取值为β或者δ′。
优选地，所述确认一号供电方的发电环境干扰因子，具体确认过程包括以下步骤：若干扰环境要素为降雨，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均降雨量和过往年均降雨次数，解析得到降雨干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ0。
若干扰环境要素为光照，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均光照时长、过往年均光照强度和过往年均光照天数，解析得到光照干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ1。
若干扰环境要素为风力，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均风速和过往最低风速，解析得到风力干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ2,由此得到一号供电方的发电环境干扰因子δ，其中，δ取值为τ0或者τ1或者τ2。
优选地，所述各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数的具体分析公式为
其中
表示为第i个目标供电方与其第j个许可匹配用电方的交易匹配评估指数，ΔD为设定的参考供应盈余电量，a1、a2分别表示为设定的供电难度、过网费用对应的评估补偿因子。
优选地，所述步骤3中设置优先推荐权重因子，具体设置过程包括：从各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往交易数据中提取过往交易违约次数、过往交易平均报价和过往交易最高报价，分别记为C违 ij、
和Jmax ij。
依据分析公式
分析得到各目标供电方对应各许可匹配用电方的优先推荐权重因子
f1、f2分别表示为设定的违约次数、报价对应的优先推荐评估权重，m表示为许可匹配用电方数目。
优选地，所述步骤4中设置供应难度权重因子，具体设置过程包括：从各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往用电数据中提取过往最高用电量和过往平均用电量，分别记为(E用 ij)max和
从各目标供电方的过往发电数据中提取过往最高发电量和过往平均发电量，分别记为(E发 i)max和
依据分析公式
分析得到目标供方对应各许可匹配用电方的供电难度权重因子
ΔE为设定的参照发电量偏离值，ξ表示为设定的供应难度评估修正因子。
优选地，所述步骤5中设置过网费用影响权重因子，具体设置过程包括：从管理信息库中提取出单位传输距离对应的传输费用，记为r。
将各目标供电方与其各许可匹配用电方之间的电气距离记为
依据分析公式
分析得到各目标供电方对应各许可匹配用电方的过网费用影响权重因子
ζ为设定的过网费用影响评估修正因子。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明提供的一种基于区块链的能源集中交易管理系统通过基于用电交易数据、供电交易数据等数据进行交易匹配解析，实现了供电方多维度交易匹配分析，有效解决当前单向式管理方式中的局限性，满足了供电方的交易需求，并且还提高了供电方的交易成交量，保障了集中交易种类的丰富化和集中交易的交易价值。
(2)本发明通过从报价、电量、信用、优先推荐、供应难度以及过网费用等多个信息维度进行交易匹配评估，规避了当前笼统式评估方式存在的不足，不仅有效结合双方信誉等其他问题对后续交易的干扰，还丰富了交易匹配评估的参照依据，大幅度提升了提高评判结果的合理性和精准性，确保了双方交易的可靠性、稳定性和顺利性，实现了交易双方交易利益的最大化，并且还有效降低了后续交易违约率和亏损率。
(3)本发明通过对同一推荐用电方的各供电方进行再次筛选分析，不仅为推荐用电方提供了更为可靠的供电方，确保了推荐用电方的交易权益，还有效维持了供用双方交易的平衡性，保障了交易双方相互选取的贴合性，从而提高了用电方以及供电方对其合作方选取的针对性，在另一层面而言还有效降低了交易双方选取的繁琐性和后续交易双方的管理工作量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，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为本发明系统各模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，本发明提供了一种基于区块链的能源集中交易管理系统，包括用电交易数据提取模块、供电交易数据提取模块、交易匹配解析评估模块、管理信息库和交易合约生成与反馈终端。
其中，交易匹配解析评估模块分别与用电交易数据提取模块、供电交易数据提取模块、管理信息库和交易合约生成与反馈终端连接。
所述用电交易数据提取模块，用于从集中交易平台中提取当前提交交易请求的用电方数目，将当前各提交交易请求的用电方记为各目标用电方，并提取各目标用电方对应的交易需求数据和ID账号。
其中，交易需求数据包括需求电量和报价。
所述供电交易数据提取模块，用于从集中交易平台中提取当前响应交易请求的供电方数目，将当前各响应交易请求的供电方记为各目标供电方，并提取各目标供电方对应的交易响应数据和ID账号。
其中，交易响应数据包括许可供应电量和报价。
所述交易匹配解析评估模块，用于从区块链中提取各目标用电方对应的节点位置、过往交易数据以及过往用电数据，同时从区块链中提取各目标供电方对应的节点位置、地理位置、发电类型、发电容量、信用值、过往违约次数和过往发电数据，由此将各目标供电方与各目标用电方进行交易匹配解析，得到各目标供电方对应的的推荐用电方。
在一个具体实施例中，发电类型包括但不限于水利发电、光伏发电和风力发电和火力发电；过往交易数据包括但不限于过往交易违约次数、过往交易平均报价和过往交易最高报价；过往用电数据包括但不限于过往最高用电量和过往平均用电量；过往发电数据包括但不限于过往最高发电量、过往平均发电量和过往各发电年限内各高峰用电季度对应的发电量。
示例性地，将各目标供电方与各目标用电方进行交易匹配解析，具体匹配解析过程为：步骤1、从各目标用电方对应的交易需求数据中提取需求电量和报价，并将各目标用电方按照其报价由高至低依次进行排序，生成用电方报价表；
步骤2、基于各目标供电方对应的信用值，设置匹配范围权限，由此从用电方报价表中定位给出各目标供电方对应的各许可匹配用电方，并将各目标供电方依次编号为1,2,...,i...n，将各许可匹配用电方依次编号为1,2,...,j,...m；
可理解地，在一个具体实施例中设施匹配范围权重的具体设置示例过程为：将供电方的信用值进行四分化，其中，4分为最高信用值，1为最低信用值，为4分信用值的供电方的选取范围为全部，为3分信用值的选取范围为用户标价表中由底层至顶层的75％，为2分值信用值的选取范围为用户标价表中有底层至顶层的50％，为1分值信用值的取值范围为0。
步骤3、提取各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往交易数据，设置优先推荐权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的优先推荐权重因子记为
i表示目标供电方编号，i＝1,2,......n，j表示许可匹配用电方编号，j＝1,2,......m。
可理解地，设置优先推荐权重因子，具体设置过程包括：从各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往交易数据中提取过往交易违约次数、过往交易平均报价和过往交易最高报价，分别记为C违 ij、
和Jmax ij。
依据分析公式
分析得到各目标供电方对应各许可匹配用电方的优先推荐权重因子
f1、f2分别表示为设定的违约次数、报价对应的优先推荐评估权重，m表示为许可匹配用电方数目。
步骤4、提取各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往用电数据以及各目标供电方的过往发电数据，设置供应难度权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的供电难度权重因子记为
可理解地，设置供应难度权重因子，具体设置过程包括：从各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往用电数据中提取过往最高用电量和过往平均用电量，分别记为(E用 ij)max和
从各目标供电方的过往发电数据中提取过往最高发电量和过往平均发电量，分别记为(E发 i)max和
依据分析公式
分析得到目标供方对应各许可匹配用电方的供电难度权重因子
ΔE为设定的参照发电量偏离值，ξ表示为设定的供应难度评估修正因子。
步骤5、提取各目标供电方对应的节点位置以及其各许可匹配用电方的节点位置，获取各目标供电方与其各许可匹配用电方之间的电气距离，由此设置过网费用影响权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的过网费用影响权重因子记为
可理解地，设置过网费用影响权重因子，具体设置过程包括：从管理信息库中提取出单位传输距离对应的传输费用，记为r。
将各目标供电方与其各许可匹配用电方之间的电气距离记为
依据分析公式
分析得到各目标供电方对应各许可匹配用电方的过网费用影响权重因子
ζ为设定的过网费用影响评估修正因子。
步骤6、从各目标供电方对应的交易响应数据中提取许可供应电量和报价，分别记为D1 i和R1 i，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的需求电量和报价分别记为
和
分析得到各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数。
可理解地，各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数的具体分析公式为
其中
表示为第i个目标供电方与其第j个许可匹配用电方的交易匹配评估指数，ΔD为设定的参考供应盈余电量，a1、a2分别表示为设定的供电难度、过网费用对应的评估补偿因子。
本发明实施例通过从报价、电量、信用、优先推荐、供应难度以及过网费用等多个信息维度进行交易匹配评估，规避了当前笼统式评估方式存在的不足，不仅有效结合双方信誉等其他问题对后续交易的干扰，还丰富了交易匹配评估的参照依据，大幅度提升了提高评判结果的合理性和精准性，确保了双方交易的可靠性、稳定性和顺利性，实现了交易双方交易利益的最大化，并且还有效降低了后续交易违约率和亏损率。
步骤7、将各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数按照从大至小进行排序，并将各目标供电方中排序第一位的许可匹配用电方作为各目标供电方的推荐用电方。
步骤8、提取各目标供电方对应推荐用电方的I D账号，并进行相互对比，若某目标供电方对应推荐用电方的I D账号与其他某个目标供电方对应推荐用电方的ID账号相同，则将这两者分别记为一号供电方和二号供电方，将该推荐用电方记为待选用电方，并对一号供电方和二号供电方进行供电优先分析，由此得到一号供电方和二号供电方的推荐用电方，以此得到各目标供电方对应的推荐用电方。
进一步地，对一号供电方和二号供电方进行供电优先分析，具体分析过程包括以下步骤:步骤8-1、提取一号供电方和二号供电方的发电类型，设定发电环境干扰因子，将一号供电方和二号供电方的发电环境干扰因子分别记为ψ1和ψ2，同时提取一号供电方和二号供电方的信用值，分别记为F1和F2。
具体地，设定发电环境干扰因子，具体设置过程包括以下步骤：
步骤8-1-1、将一号供电方和二号供电方的发电类型分别与管理信息库中存储的各环境干扰发电类型进行对比，若一号供电方和二号供电方的发电类型均与各环境干扰发电类型匹配失败，则将一号供电方和二号供电方的发电环境干扰因子记为β。
步骤8-1-2、若一号供电方的发电类型与某环境干扰发电类型匹配成功，从管理信息库中提取该环境干扰发电类型对应的干扰环境要素，其中，干扰环境要素包括降雨、光照和风力，并确认一号供电方的发电环境干扰因子，记为δ。
其中，确认一号供电方的发电环境干扰因子，具体确认过程包括以下步骤：A1、若干扰环境要素为降雨，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均降雨量和过往年均降雨次数，并分别记为H雨和M雨，通过解析公式
分析得到降雨干扰环境要素下的发电环干扰因子解析得到降雨干扰环境要素下的发电环境干扰因子τ0，其中，b1、b2分别表示为降雨量、降雨次数对应的发电干扰评估占比权重因子，H′雨、M′雨分别表示为设定的参照年均降雨量、参考年均降雨次数。
A2、若干扰环境要素为光照，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均光照时长、过往年均光照强度和过往年均光照天数，并分别记为T光、Q强和M光，通过解析公式
解析得到光照干扰环境要素下的发电环境干扰因子τ1，其中，d3、d4、d5分别表示为年均光照时长、年均光照强度、年均关照天数对应的发电环境干扰评估占比权重因子，T′光、Q′强、M′光分别表示为设定的参照年均光照时长、参照年均光照强度、参照年均光照天数。
A3、若干扰环境要素为风力，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均风速和过往最低风速，并分别记为v风和(v风)min，通过解析公式
解析得到风力干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ2,v′为设定的风力发电对应的参考风速，Δv为设定的风力发电参考最低风速差，l为设定的风力评估修正因子；
A4、由此得到一号供电方的发电环境干扰因子δ，其中，δ取值为τ0或者τ1或者τ2。
步骤8-1-3、若二号供电方发电类型与某环境干扰发电类型匹配成功，按照一号供电方发电环境干扰因子的确认方式确认得到二号供电方的发电环境干扰因子，记为δ′，以此分别得到一号供电方的发电环境干扰因子ψ1和二号供电方的发电环境干扰因子ψ2，其中，ψ1取值为β或者δ，ψ2取值为β或者δ′。
在一个具体实施例中β取值为0。
步骤8-2、分别从一号供电方和二号供电方的过往发电数据中提取出过往各发电年限内各高峰用电季度对应的发电量，分别记为D发 tx和
t表示发电年限编号，t＝1,2,......g，x表示高峰用电季度编号，x＝1,2,......u。
步骤8-3、提取一号供电方和二号供电方的发电容量，分别记为D容和D′容。
步骤8-4、提取一号供电方和二号供电方的过往违约次数，分别记为C1和C2,依据分析公式
分析得到一号供电方对应供电优先评估指数YX，b1、b2、b3分别表示为设定的信用值、发电比、过往违约次数对应的优先评估占比权重因子，
为设定的供电优先评估修正因子。
步骤8-5、按照一号供电方对应供电优先评估指数的计算方式同理计算得到二号供电方对应供电优先评估指数，并将一号供电方对应供电优先评估指数与二号供电方对应的供电优先评估指数进行对比。
具体地，二号供电方对应供电优先评估指数具体计算公式为
其中，YX′表示二号供电方对应供电优先评估指数。
步骤8-6、若一号供电方对应供电优先评估指数大于或者等于二号供电方对应供电优先评估指数，则将待选用电方作为一号供电方的推荐用电方，将二号供电方中交易匹配评估指数排序第二位的许可匹配用电方作为二号供电方的推荐用电方，若一号供电方对应供电优先评估指数小于二号供电方对应供电优先评估指数，则将待选用电方作为二号用电方的推荐用电方，将一号供电方中交易匹配评估指数排序第二位的许可匹配用电方作为一号供电方的推荐用电方。
本发明实施例通过对同一推荐用电方的各供电方进行再次筛选分析，不仅为推荐用电方提供了更为可靠的供电方，确保了推荐用电方的交易权益，还有效维持了供用双方交易的平衡性，保障了交易双方相互选取的贴合性，从而提高了用电方以及供电方对其合作方选取的针对性，在另一层面而言还有效降低了交易双方选取的繁琐性和后续交易双方的管理工作量。
所述管理信息库，用于存储各环境干扰发电类型对应干扰环境要素，并存储单位传输距离对应的传输费用。
所述交易合约生成与反馈终端，用于基于各目标供电方对应的的推荐用电方，生成各目标供电方与其推荐用电方对应的交易合约，并分别反馈至各目标供电方以及各目标供电方对应推荐用电方的集中交易展示界面，并分别进行交易合约确认。
本发明实施例通过基于用电交易数据、供电交易数据等数据进行交易匹配解析，实现了供电方多维度交易匹配分析，有效解决当前单向式管理方式中的局限性，满足了供电方的交易需求，并且还提高了供电方的交易成交量，保障了集中交易种类的丰富化和集中交易的交易价值。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：该系统包括：
用电交易数据提取模块，用于从集中交易平台中提取当前提交交易请求的用电方数目，将当前各提交交易请求的用电方记为各目标用电方，并提取各目标用电方对应的交易需求数据和ID账号；
供电交易数据提取模块，用于从集中交易平台中提取当前响应交易请求的供电方数目，将当前各响应交易请求的供电方记为各目标供电方，并提取各目标供电方对应的交易响应数据和ID账号；
交易匹配解析评估模块，用于从区块链中提取各目标用电方对应的节点位置、过往交易数据以及过往用电数据，同时从区块链中提取各目标供电方对应的节点位置、地理位置、发电类型、发电容量、信用值、过往违约次数和过往发电数据，由此将各目标供电方与各目标用电方进行交易匹配解析，得到各目标供电方对应的的推荐用电方；
管理信息库，用于存储各环境干扰发电类型对应干扰环境要素，并存储单位传输距离对应的传输费用；
交易合约生成与反馈终端，用于基于各目标供电方对应的的推荐用电方，生成各目标供电方与其推荐用电方对应的交易合约，并分别反馈至各目标供电方以及各目标供电方对应推荐用电方的集中交易展示界面，并分别进行交易合约确认。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述交易需求数据包括需求电量和报价，交易响应数据包括许可供应电量和报价。
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述将各目标供电方与各目标用电方进行交易匹配解析，具体匹配解析过程为：
步骤1、从各目标用电方对应的交易需求数据中提取需求电量和报价，并将各目标用电方按照其报价由高至低依次进行排序，生成用电方报价表；
步骤2、基于各目标供电方对应的信用值，设置匹配范围权限，由此从用电方报价表中定位给出各目标供电方对应的各许可匹配用电方，并将各目标供电方依次编号为1,2,...,i...n，将各许可匹配用电方依次编号为1,2,...,j,...m；
步骤3、提取各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往交易数据，设置优先推荐权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的优先推荐权重因子记为
i表示目标供电方编号，i＝1,2,......n，j表示许可匹配用电方编号，j＝1,2,......m；
步骤4、提取各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往用电数据以及各目标供电方的过往发电数据，设置供应难度权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的供电难度权重因子记为
步骤5、提取各目标供电方对应的节点位置以及其各许可匹配用电方的节点位置，获取各目标供电方与其各许可匹配用电方之间的电气距离，由此设置过网费用影响权重因子，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的过网费用影响权重因子记为
步骤6、从各目标供电方对应的交易响应数据中提取许可供应电量和报价，分别记为D1 i和R1 i，将各目标供电方对应各许可匹配用电方的需求电量和报价分别记为
和
分析得到各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数；
步骤7、将各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数按照从大至小进行排序，并将各目标供电方中排序第一位的许可匹配用电方作为各目标供电方的推荐用电方；
步骤8、提取各目标供电方对应推荐用电方的ID账号，并进行相互对比，若某目标供电方对应推荐用电方的ID账号与其他某个目标供电方对应推荐用电方的ID账号相同，则将这两者分别记为一号供电方和二号供电方，将该推荐用电方记为待选用电方，并对一号供电方和二号供电方进行供电优先分析，由此得到一号供电方和二号供电方的推荐用电方，以此得到各目标供电方对应的推荐用电方。
4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述对一号供电方和二号供电方进行供电优先分析，具体分析过程包括以下步骤:
步骤8-1、提取一号供电方和二号供电方的发电类型，设定发电环境干扰因子，将一号供电方和二号供电方的发电环境干扰因子分别记为ψ1和ψ2，同时提取一号供电方和二号供电方的信用值，分别记为F1和F2；
步骤8-2、分别从一号供电方和二号供电方的过往发电数据中提取出过往各发电年限内各高峰用电季度对应的发电量，分别记为D发 tx和D′发 tx，t表示发电年限编号，t＝1,2,......g，x表示高峰用电季度编号，x＝1,2,......u；
步骤8-3、提取一号供电方和二号供电方的发电容量，分别记为D容和D′容；
步骤8-4、提取一号供电方和二号供电方的过往违约次数，分别记为C1和C2,依据分析公式
分析得到一号供电方对应供电优先评估指数YX，b1、b2、b3分别表示为设定的信用值、发电比、过往违约次数对应的优先评估占比权重因子，
为设定的供电优先评估修正因子；
步骤8-5、按照一号供电方对应供电优先评估指数的计算方式同理计算得到二号供电方对应供电优先评估指数，并将一号供电方对应供电优先评估指数与二号供电方对应的供电优先评估指数进行对比；
步骤8-6、若一号供电方对应供电优先评估指数大于或者等于二号供电方对应供电优先评估指数，则将待选用电方作为一号供电方的推荐用电方，将二号供电方中交易匹配评估指数排序第二位的许可匹配用电方作为二号供电方的推荐用电方，若一号供电方对应供电优先评估指数小于二号供电方对应供电优先评估指数，则将待选用电方作为二号用电方的推荐用电方，将一号供电方中交易匹配评估指数排序第二位的许可匹配用电方作为一号供电方的推荐用电方。
5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述步骤8-1中设定发电环境干扰因子，具体设置过程包括以下步骤：
将一号供电方和二号供电方的发电类型分别与管理信息库中存储的各环境干扰发电类型进行对比，若一号供电方和二号供电方的发电类型均与各环境干扰发电类型匹配失败，则将一号供电方和二号供电方的发电环境干扰因子记为β；
若一号供电方的发电类型与某环境干扰发电类型匹配成功，从管理信息库中提取该环境干扰发电类型对应的干扰环境要素，其中，干扰环境要素包括降雨、光照和风力，并确认一号供电方的发电环境干扰因子，记为δ；
若二号供电方的发电类型与某环境干扰发电类型匹配成功，按照一号供电方发电环境干扰因子的确认方式确认得到二号供电方的发电环境干扰因子，记为δ′，以此分别得到一号供电方的发电环境干扰因子ψ1和二号供电方的发电环境干扰因子ψ2，其中，ψ1取值为β或者δ，ψ2取值为β或者δ′。
6.根据权利要求3所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述确认一号供电方的发电环境干扰因子，具体确认过程包括以下步骤：
若干扰环境要素为降雨，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均降雨量和过往年均降雨次数，解析得到降雨干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ0；
若干扰环境要素为光照，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均光照时长、过往年均光照强度和过往年均光照天数，解析得到光照干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ1；
若干扰环境要素为风力，从气象管理平台中提取一号供电方所在地理位置内的过往年均风速和过往最低风速，解析得到风力干扰环境要素下的发电环境干扰因子，记为τ2,由此得到一号供电方的发电环境干扰因子δ，其中，δ取值为τ0或者τ1或者τ2。
7.根据权利要求3所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述各目标供电方与其各许可匹配用电方的交易匹配评估指数的具体分析公式为
其中
表示为第i个目标供电方与其第j个许可匹配用电方的交易匹配评估指数，ΔD为设定的参考供应盈余电量，a1、a2分别表示为设定的供电难度、过网费用对应的评估补偿因子。
8.根据权利要求3所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述步骤3中设置优先推荐权重因子，具体设置过程包括：
从各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往交易数据中提取过往交易违约次数、过往交易平均报价和过往交易最高报价，分别记为C违 ij、
和Jmax ij；
依据分析公式
分析得到各目标供电方对应各许可匹配用电方的优先推荐权重因子
f1、f2分别表示为设定的违约次数、报价对应的优先推荐评估权重，m表示为许可匹配用电方数目。
9.根据权利要求3所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述步骤4中设置供应难度权重因子，具体设置过程包括：
从各目标供电方对应各许可匹配用电方的过往用电数据中提取过往最高用电量和过往平均用电量，分别记为(E用 ij)max和
从各目标供电方的过往发电数据中提取过往最高发电量和过往平均发电量，分别记为(E发 i)max和
依据分析公式
分析得到目标供方对应各许可匹配用电方的供电难度权重因子
ΔE为设定的参照发电量偏离值，ξ表示为设定的供应难度评估修正因子。
10.根据权利要求3所述的一种基于区块链的能源集中交易管理系统，其特征在于：所述步骤5中设置过网费用影响权重因子，具体设置过程包括：
从管理信息库中提取出单位传输距离对应的传输费用，记为r；
将各目标供电方与其各许可匹配用电方之间的电气距离记为
依据分析公式
分析得到各目标供电方对应各许可匹配用电方的过网费用影响权重因子
ζ为设定的过网费用影响评估修正因子。
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