摘要：在“双碳”目标驱动下,虚拟电厂已经逐渐成为电力系统中聚合调控柔性资源及参与电力市场交易的有效途径,从而实现分布式资源的优化配置及合理利用。然而,虚拟电厂运营商作为市场主体参与电力市场交易时,依旧存在数据采集和计量公信力不足、隐私保护难度大、利益分配环节透明度不足等问题。区块链技术去中心化、分布式存储等特点与虚拟电厂的分散自治特点相契合。针对上述问题,采用区块链融合装置,从源头解决上链数据的可信问题,并设计了基于同态加密技术的收益分配机制,实现了可验证的隐私多方计算。在此基础上进行了严格的安全性证明和仿真测试,验证了所提方案可以达到收益分配机制公开透明化的目标,同时能够有效地保护各方隐私。

摘要：微电网分布式电力交易根据市场供需对分布式能源进行灵活调控,实现资源优化配置及利用,彰显资源的市场价值。区块链技术去中心化、防篡改及分布式存储等特点与分布式电力交易分散自治的特点高度契合,然而在方案设计中,尚未解决交易关键信息如交易电价等敏感数据泄露、引发恶意竞价扰乱市场秩序等问题。采用同态承诺及可验证加密技术,提出了兼顾隐私电价的电费结算机制,设计了基于区块链的交易电价隐私保护方案,并进行了严格的安全证明和仿真测试。证明及仿真结果表明,所提方案能够有效保护交易电价隐私,同时满足正确结算及监管需要。

摘要：当柔性直流输电工程接入弱交流系统时,如何与交流系统保护的重合闸策略配合需要深入研究。以渝鄂背靠背柔性直流输电工程为例,研究了交流线路重合闸期间系统电压和电流的变化规律。并结合柔性直流的故障穿越的控制逻辑,分析了断线故障下原有的控制策略的可行性。分析结果表明,断线故障之后,柔直的正序控制器和负序控制器不能完全解耦,造成控制系统不稳定。并且可能造成故障相过电压,在故障恢复时候可能使桥臂过流。因此,如果单根线路带柔性直流输电系统运行,发生接地故障时,应该在故障时间内尽量减少柔直的功率传输,或者不启用交流进线的重合闸功能。

摘要：随着能源系统清洁低碳化发展,虚拟电厂逐渐成为电力系统中规模化分布式灵活资源聚合调控的有效途径,而区块链技术的研究也为虚拟电厂多利益主体环境下的可信交易提供了新思路。文中围绕虚拟电厂的交易模式及其与区块链技术的适配性问题,首先,分析了虚拟电厂的自治运营理念和共享商业模式,并介绍了区块链的技术优势及研究现状。然后,根据市场主体划分资源聚合层和分布式资源层,提出了产消者-虚拟电厂分层交互架构与聚合规则。在此基础上建立了以多代理系统为支撑的虚拟电厂弱中心化交易架构,并设计了与分层互动模式相适应的主侧联盟链治理结构及节点功能。最后,对虚拟电厂互动交易技术的相关研究及应用进行了展望。

摘要：张北柔性直流电网试验示范工程(简称张北工程)将建成世界上首个直流电网,该工程4个换流站采用手拉手环网结构,具有多回路冗余特性,可以实现新能源孤岛接入、多电源供电、多能互补,形成了真正意义上的直流电网。针对张北工程直流电网特点,确定了控制保护系统的难点与主要设计原则,提出了针对直流电网的多换流站协调控制、换流器自适应控制等关键控制策略以及直流保护配置,最后通过硬件闭环实时仿真验证了控制保护系统设计的合理性。

摘要：针对能源电力项目工程数据生成过程中多节点之间信息流转不及时、信息易被篡改以至于数据追溯和存证验证困难的问题,设计了基于区块链的能源电力数据验证与追溯模型,利用访问控制和身份认证对数据进行上链验证存储,并且通过智能合约自动授权将数据开放给特定权限的用户,实现相关参与角色之间的信息互通,使得上链数据可以有效追溯。同时,引入链上数据评分卡机制,对相关人员的数据上链操作进行在线评价督促,提出了加入跨链实时验证方法,以确保链上文件数据内容的跨链有效可验,从而解决了能源电力场景中存在的数据存取验证与追溯模型机制关联性的问题。

摘要：碳核算有助于指导政府制定减排政策,推动低碳经济发展,并促进国际合作应对气候变化挑战.当前碳核算机制面临企业碳排放数据漏报、瞒报、弄虚作假以降低碳配额清缴成本的问题,以及各参与方之间监管力度不足,导致核算真实性、准确性不足,且难以兼顾企业数据隐私保护.为此,提出一种基于区块链的隐私保护碳核算模型.首先,结合区块链,通过将数据上链,使得数据公开透明且可追溯.其次,为了解决链上数据的隐私问题,使用同态加密系统对链上数据进行加密.此外,引入数字签名技术,让多个参与方对数据进行签名以实现多方确认.最后,设计了基于密文的比较协议,拓展了碳核算管理系统的辅助功能,提供企业之间进行数据安全比较的功能.理论和实验表明,该方案可以高效且安全地实现碳核算.

摘要：配电自动化系统中配置区块链系统对于配电数据的可信存证和共享具有重要意义,然而对应区块链激励机制设计仍不完善。文章在联盟链的基础上,设计一种适用于配电自动化系统数据存储的激励机制。首先,设计节点信誉值评估及动态调整算法,算法中节点凭借在区块链中参与交易的质量、积极性等历史参数获得信誉值。然后,利用信誉值对节点进行奖惩,从而提高节点提交交易数据的质量,达到激励的目的。最后,对模拟电网数据进行实验,结果显示与无激励层的传统联盟链共识算法相比,所提激励算法可以提高节点参与计算的活跃度和达成共识的效率。

摘要：区块链具有去中心化、可追溯和不可篡改等特点,与智能电网的设计需求相契合。虽然区块链为电力交易账本及操作提供了强大的加密保护,但底层的区块链网络仍然容易受到潜在攻击行为的威胁。为了进一步了解电网区块链网络生态的潜在运行规律,提升电网区块链网络针对非法交易行为及已知甚至未知攻击行为的安全防护能力,设计了一种基于实时数据分布式异常检测的电网区块链安全防护方案,将深度学习模型与区块链技术相结合,实时收集区块链网络中的多维度运行数据,并利用数据降维技术对所收集的多维样本数据进行数据特征降维;基于深度学习的异常检测技术构建电网区块链网络数据预测模型的分布式应用架构,通过超参数搜索方法多轮优化预测模型;将已降维样本数据通过预测模型,输出对应输入序列的时序预测结果,并将预测结果与实时数据通过分类器判定,对于判定结果为异常的节点进行访问控制权限限制,以达到安全防护目的。

摘要：随着电力系统网络化改革的逐步深入,融合“互联网+用户深度参与”的电力市场交易多元化新模式受到广泛关注。作为典型的应用案例,基于区块链的分布式电力交易系统由于可为多方电力交易参与方提供可靠的电力消纳能力,显示出巨大的应用潜力。然而,当前对分布式电力交易系统自身的安全性讨论较少,导致节点间可能存在的恶意行为及其安全威胁难以被清晰地描述,相关安全检测方案难以实施,从而为系统运行的稳定性遗留了安全隐患。为此,分析分布式电力交易系统面临的安全威胁,并在此基础上设计了基于深度学习的安全威胁检测方案。首先,设计面向区块链节点的全量流量数据采汇方法,并清洗冗余数据;其次,设计了基于长短期记忆网络和自动编码器技术融合的特征数据训练方案,以实现对特征化节点安全状态数据的高效学习和异常检测。在国家电网示范性区块链平台上展开实验评估,实验结果表明,所提方案具备良好的检测能力和较低的性能开销,适用于提升分布式电力交易系统的安全性。