一种智能电网交易决策方法及分布式系统

摘要

本申请提供了一种智能电网交易决策方法及分布式系统，该方法应用于分布式系统，分布式系统包括多个用户节点，所述多个用户节点中每两个用户节点之间均建立有通信关系，每个用户节点分别执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程，实现由不同用户节点在同一时间段，分别进行不同用户从电网获取电量和其发电量的分配的决策，减少每个用户节点的运算量，提高决策效率，进而提高智能交易系统的鲁棒性。

说明书

技术领域

本申请涉及智能电网技术领域，特别涉及一种智能电网交易决策方法及分布式系统。

背景技术

随着电力需求的日益增长，能源交易系统因其具备提高能源利用率的能力，得到发展。其中，能源交易系统可以实现允许用户与电力运营商直接进行能源交易。

在用户与电力运营商进行能源交易时，需要对用户从电网获取电量和其发电量的分配进行决策，目前决策的方式一般为：由能源交易系统中的同一个节点对多个用户从电网获取电量和其发电量的分配进行决策。但是，这种决策方式存在节点运算量大，决策效率低的问题，进而导致智能交易系统的鲁棒性差。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种智能电网交易决策方法及分布式系统，以达到提高决策效率，进而提高智能交易系统的鲁棒性的目的，技术方案如下：

一种智能电网交易决策方法，应用于分布式系统，所述分布式系统包括多个用户节点，所述多个用户节点中每两个用户节点之间均建立有通信关系，该方法包括：

每个所述用户节点在同一时间段，分别执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程，所述基于博弈模型的智能电网交易决策过程，包括：

获取第一用电信息及第二用电信息，所述第一用电信息为与所述用户节点存在关联的用户的用电信息，所述第二用电信息为与所述用户节点相邻的用户节点存在关联的用电信息，所述用电信息包括所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量；

获取预先构建的用电成本博弈模型及所述用电成本博弈模型的约束条件，所述用电成本博弈模型为用于表征所述用户节点决策所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量之间分配的博弈模型；

获取所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式；

基于所述最优解计算关系式、所述第一用电信息及所述第二用电信息，利用非线性迭代算法，获得所述用电成本博弈模型的最优结果，作为最优博弈结果；

判断所述最优博弈结果是否符合所述约束条件；

若符合所述约束条件，则将所述最优博弈结果作为所述用户节点的用电成本的决策结果。

所述预先构建的用电成本博弈模型，包括：

所述

所述约束条件，包括：

其中，

所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式，包括：

其中，∈

所述基于所述最优解计算关系式、所述第一用电信息及所述第二用电信息，利用非线性迭代算法，获得所述用电成本博弈模型的最优结果，作为最优博弈结果，包括：

步骤S1:初始化P

步骤S2：利用所述关系式(1)对多个用户从所述电网获取的总电量进行估计，得到从所述电网获取的总电量的估计值，将所述从所述电网获取的总电量的估计值输入到所述关系式(3)中，得到第i个用户节点的用户从电网获取的电量的求解值，利用所述关系式(4)，获得第i个用户节点的用户的发电量的求解值；

步骤S3：判断所述第i个用户节点的用户从电网获取的电量的求解值，及所述第i个用户节点的用户的发电量的求解值是否满足所述ε，若满足，则结束迭代，若不满足，则执行步骤S4；

步骤S4：利用所述关系式(2)对第i个用户节点中快系统估计出的ω

所述获取第二用电信息，包括：

从与所述用户节点相邻的用户节点获取加密信息，所述加密信息为对第二用电信息进行加密的信息；

对所述加密信息进行解密，得到所述第二用电信息。

一种分布式系统，包括多个用户节点，所述多个用户节点中每两个用户节点之间均建立有通信关系；

每个所述用户节点，分别用于在同一时间段，执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程，所述基于博弈模型的智能电网交易决策过程，包括：

获取第一用电信息及第二用电信息，所述第一用电信息为与所述用户节点存在关联的用户的用电信息，所述第二用电信息为与所述用户节点相邻的用户节点存在关联的用电信息，所述用电信息包括所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量；

获取预先构建的用电成本博弈模型及所述用电成本博弈模型的约束条件，所述用电成本博弈模型为用于表征所述用户节点决策所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量之间分配的博弈模型；

获取所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式；

基于所述最优解计算关系式、所述第一用电信息及所述第二用电信息，利用非线性迭代算法，获得所述用电成本博弈模型的最优结果，作为最优博弈结果；

判断所述最优博弈结果是否符合所述约束条件；

若符合所述约束条件，则将所述最优博弈结果作为所述用户节点的用电成本的决策结果。

所述预先构建的用电成本博弈模型，包括：

所述

所述约束条件，包括：

其中，

所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式，包括：

其中，∈

所述用户节点，具体用于执行以下过程：

步骤S1:初始化P

步骤S2：利用所述关系式(1)对多个用户从所述电网获取的总电量进行估计，得到从所述电网获取的总电量的估计值，将所述从所述电网获取的总电量的估计值输入到所述关系式(3)中，得到第i个用户节点的用户从电网获取的电量的求解值，利用所述关系式(4)，获得第i个用户节点的用户的发电量的求解值；

步骤S3：判断所述第i个用户节点的用户从电网获取的电量的求解值，及所述第i个用户节点的用户的发电量的求解值是否满足所述ε，若满足，则结束迭代，若不满足，则执行步骤S4；

步骤S4：利用所述关系式(2)对第i个用户节点中快系统估计出的ω

所述用户节点，具体用于：

从与所述用户节点相邻的用户节点获取加密信息，所述加密信息为对第二用电信息进行加密的信息；

对所述加密信息进行解密，得到所述第二用电信息。

与现有技术相比，本申请的有益效果为：

在本申请中，将智能电网交易决策方法应用于分布式系统，分布式系统包括多个用户节点，所述多个用户节点中每两个用户节点之间均建立有通信关系，每个用户节点分别执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程，实现由不同用户节点在同一时间段，分别进行不同用户从电网获取电量和其发电量的分配的决策，减少每个用户节点的运算量，提高决策效率，进而提高智能交易系统的鲁棒性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种基于博弈模型的智能电网交易决策过程的流程图；

图2是本申请提供的另一种基于博弈模型的智能电网交易决策过程的流程图；

图3是本申请提供的一种分布式系统的逻辑结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

接下来对本申请实施例公开的智能电网交易决策方法进行介绍，智能电网交易决策方法，应用于分布式系统，所述分布式系统包括多个用户节点，所述多个用户节点中每两个用户节点之间均建立有通信关系。具体地，每连个用户节点之间建立有无线通信关系。

智能电网交易决策方法可以包括以下步骤：

S100、每个所述用户节点在同一时间段，分别执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程。

其中，基于博弈模型的智能电网交易决策过程可以参见图1，如图1所示，基于博弈模型的智能电网交易决策过程可以包括但不局限于以下过程：

S1001、获取第一用电信息及第二用电信息。

所述第一用电信息为与所述用户节点存在关联的用户的用电信息，所述第二用电信息为与所述用户节点相邻的用户节点存在关联的用电信息，所述用电信息包括所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量。

用户从电网获取的电量，可以由用户节点从用户端获取，当然，也可以由用户节点从电网供电端获取。在用户节点从用户端或电网供电端获取数据时，可以采用加密传输的方式获取数据。具体地，用户端或电网供电端对数据(比如，用户从电网获取的电量)进行加密，将加密的数据传输给用户节点。当然，用户节点也可以对数据进行加密，将加密的数据发送给用户端或电网供电端。

用户的供电量，具体可以由用户节点从用户端获取。在用户节点从用户端获取数据时，可以采用加密传输的方式获取数据。

S1002、获取预先构建的用电成本博弈模型及所述用电成本博弈模型的约束条件。

所述用电成本博弈模型可以理解为：用于表征所述用户节点决策所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量之间分配的博弈模型。

所述用电成本博弈模型的约束条件可以理解为：最小化用电成本的约束条件。

S1003、获取所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式。

最优解计算关系式，可以理解为：对最小用电成本进行计算的关系式。

S1004、基于所述最优解计算关系式、所述第一用电信息及所述第二用电信息，利用非线性迭代算法，获得所述用电成本博弈模型的最优结果，作为最优博弈结果。

S1005、判断所述最优博弈结果是否符合所述约束条件。

若符合所述约束条件，则执行步骤S1006。

S1006、将所述最优博弈结果作为所述用户节点的用电成本的决策结果。

在最优博弈结果符合约束条件的情况下，确定决策所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量之间分配的结果能够实现用电成本最小化，因此将所述最优博弈结果作为所述用户节点的用电成本的决策结果。。

在本申请中，将智能电网交易决策方法应用于分布式系统，分布式系统包括多个用户节点，所述多个用户节点中每两个用户节点之间均建立有通信关系，每个用户节点分别执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程，实现由不同用户节点在同一时间段，分别进行不同用户从电网获取电量和其发电量的分配的决策，减少每个用户节点的运算量，提高决策效率，进而提高智能交易系统的鲁棒性。

作为本申请另一可选实施例2，主要是对上述实施例1描述的基于博弈模型的智能电网交易决策过程的细化方案，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

S2001、获取第一用电信息及第二用电信息，所述第一用电信息为与所述用户节点存在关联的用户的用电信息，所述第二用电信息为与所述用户节点相邻的用户节点存在关联的用电信息，所述用电信息包括所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量。

步骤S2001的详细过程可以参见实施例1中步骤S1001的相关介绍，在此不再赘述。

S2002、获取预先构建的用电成本博弈模型

其中，

步骤S2002为实施例1中步骤S1002的一种具体实施方式。

S2003、获取所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式

其中，∈

步骤S2004为实施例1中步骤S1004的一种具体实施方式。

S2004、初始化P

S2005、利用所述关系式(1)对多个用户从所述电网获取的总电量进行估计，得到从所述电网获取的总电量的估计值，将所述从所述电网获取的总电量的估计值输入到所述关系式(3)中，得到第i个用户节点的用户从电网获取的电量的求解值，利用所述关系式(4)，获得第i个用户节点的用户的发电量的求解值。

S2006、判断所述第i个用户节点的用户从电网获取的电量的求解值，及所述第i个用户节点的用户的发电量的求解值是否满足所述ε，若满足，则结束迭代，若不满足，则执行步骤S2007。

S2007、利用所述关系式(2)对第i个用户节点中快系统估计出的ω

步骤S2004-S2007为实施例1中步骤S1004的一种具体实施方式。

S2008、判断所述最优博弈结果是否符合所述

若符合，则执行步骤S2009。

S2006、将所述最优博弈结果作为所述用户节点的用电成本的决策结果。

作为本申请另一可选实施例3，主要是对上述实施例1描述的基于博弈模型的智能电网交易决策过程的细化方案，请参见图2，该方法可以包括但并不局限于以下步骤：

步骤S3001、获取第一用电信息及从与所述用户节点相邻的用户节点获取加密信息，所述加密信息为对第二用电信息进行加密的信息。

本实施例中，用户节点与其相邻的用户节点之间进行数据传输，采用的是加密传输方式。两者之间协商有加密密钥和解密密钥。

所述第一用电信息为与所述用户节点存在关联的用户的用电信息，所述第二用电信息为与所述用户节点相邻的用户节点存在关联的用电信息，所述用电信息包括所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量。

步骤S3002、对所述加密信息进行解密，得到所述第二用电信息。

步骤S3001-S3002为实施例1中步骤S1001的一种具体实施方式。

步骤S3003、获取预先构建的用电成本博弈模型及所述用电成本博弈模型的约束条件，所述用电成本博弈模型为用于表征所述用户节点决策所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量之间分配的博弈模型。

步骤S3004、获取所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式；

步骤S3005、基于所述最优解计算关系式、所述第一用电信息及所述第二用电信息，利用非线性迭代算法，获得所述用电成本博弈模型的最优结果，作为最优博弈结果；

步骤S3006、判断所述最优博弈结果是否符合所述约束条件。

若符合所述约束条件，则执行步骤S3007。

步骤S3007、将所述最优博弈结果作为所述用户节点的用电成本的决策结果。

步骤S3003-S3007的详细过程可以参见实施例1中步骤S1002-S1006的相关介绍，在此不再赘述。

本实施例中，用户节点与其相邻的用户节点之间采用加密传输方式，能够有效避免局部数据错误或者受攻击下导致的全网崩溃的情形。

接下来对本申请提供的分布式系统进行介绍，下文介绍的分布式系统与上文介绍的智能电网交易决策方法可相互对应参照。

请参见图3，分布式系统包括多个用户节点100，所述多个用户节点100中每两个用户节点100之间均建立有通信关系。

每个所述用户节点100，分别用于在同一时间段，执行基于博弈模型的智能电网交易决策过程，所述基于博弈模型的智能电网交易决策过程，包括：

获取第一用电信息及第二用电信息，所述第一用电信息为与所述用户节点100存在关联的用户的用电信息，所述第二用电信息为与所述用户节点100相邻的用户节点100存在关联的用电信息，所述用电信息包括所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量；

获取预先构建的用电成本博弈模型及所述用电成本博弈模型的约束条件，所述用电成本博弈模型为用于表征所述用户节点100决策所述用户从电网获取的电量和所述用户的发电量之间分配的博弈模型；

获取所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式；

基于所述最优解计算关系式、所述第一用电信息及所述第二用电信息，利用非线性迭代算法，获得所述用电成本博弈模型的最优结果，作为最优博弈结果；

判断所述最优博弈结果是否符合所述约束条件；

若符合所述约束条件，则将所述最优博弈结果作为所述用户节点100的用电成本的决策结果。

本实施例中，所述预先构建的用电成本博弈模型，包括：

所述

所述约束条件，包括：

其中，

本实施例中，所述用电成本博弈模型的最优解计算关系式，可以包括：

其中，∈

所述用户节点100，具体可以用于执行以下过程：

步骤S1:初始化P

步骤S2：利用所述关系式(1)对多个用户从所述电网获取的总电量进行估计，得到从所述电网获取的总电量的估计值，将所述从所述电网获取的总电量的估计值输入到所述关系式(3)中，得到第i个用户节点100的用户从电网获取的电量的求解值，利用所述关系式(4)，获得第i个用户节点100的用户的发电量的求解值；

步骤S3：判断所述第i个用户节点100的用户从电网获取的电量的求解值，及所述第i个用户节点100的用户的发电量的求解值是否满足所述ε，若满足，则结束迭代，若不满足，则执行步骤S4；

步骤S4：利用所述关系式(2)对第i个用户节点100中快系统估计出的ω

本实施例中，所述用户节点100，具体可以用于：

从与所述用户节点100相邻的用户节点100获取加密信息，所述加密信息为对第二用电信息进行加密的信息；

对所述加密信息进行解密，得到所述第二用电信息。

需要说明的是，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上对本申请所提供的一种智能电网交易决策方法及分布式系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。