考虑隐私保护的虚拟电厂内部交易决策优化

栾文鹏; 李培琳; 赵博超; 许彪

doi:10.7500/AEPS20240509004

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考虑隐私保护的虚拟电厂内部交易决策优化

规模化灵活资源虚拟电厂 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑隐私保护的虚拟电厂内部交易决策优化
- Optimization of Internal Transaction Decisions in Virtual Power Plant Considering Privacy Preservation
- 电力系统自动化 2024年48卷第18期页码：158-166
- 作者机构：
  
  天津大学电气自动化与信息工程学院，天津市 300072
- 作者简介：
  
  栾文鹏(1964—)，男，博士，教授，主要研究方向：电力系统规划与分析、电力数据分析、非侵入式负荷监测与分解、智能电网及物联网技术应用。E-mail：wenpeng.luan@tju.edu.cn
  李培琳(2000—)，女，硕士研究生，主要研究方向：基于区块链的虚拟电厂交易技术与机制。E-mail：peilin_li@tju.edu.cn
  赵博超(1991—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：基于人工智能和区块链的虚拟电厂交易技术与机制、非侵入式负荷监测与精细化用电间接碳排放测算。E-mail：bochaozhao@tju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2401203);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52307133);天津市自然科学基金青年项目(23JCQNJC01670)
- DOI：10.7500/AEPS20240509004
  中图分类号：
- 收稿：2024-05-09，
  
  修回：2024-07-19，
  
  网络出版：2024-08-06，
  
  纸质出版：2024-09-25
- 稿件说明：
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栾文鹏,李培琳,赵博超等.考虑隐私保护的虚拟电厂内部交易决策优化[J].电力系统自动化,2024,48(18):158-166.

LUAN Wenpeng,LI Peilin,ZHAO Bochao,et al.Optimization of Internal Transaction Decisions in Virtual Power Plant Considering Privacy Preservation[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(18):158-166.
栾文鹏,李培琳,赵博超等.考虑隐私保护的虚拟电厂内部交易决策优化[J].电力系统自动化,2024,48(18):158-166. DOI： 10.7500/AEPS20240509004.

LUAN Wenpeng,LI Peilin,ZHAO Bochao,et al.Optimization of Internal Transaction Decisions in Virtual Power Plant Considering Privacy Preservation[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(18):158-166. DOI： 10.7500/AEPS20240509004.

摘要

虚拟电厂是通过聚合管理各类需求侧资源参与电力市场交易、提供辅助服务和实现点对点交易的有效途径。针对传统虚拟电厂内部进行交易决策优化过程中存在的信息篡改和隐私泄露等问题，提出一种基于主侧区块链结构的虚拟电厂分布式交易决策优化方法。为了激励聚合商参与点对点交易市场，设计了一种结合自适应定价机制的虚拟电厂聚合商点对点交易机制。为防止优化过程中不诚实的聚合商篡改交互信息，基于主侧区块链提出一种改进的实用拜占庭容错共识算法。为进一步防止信息交互导致的隐私泄露，提出一种基于Shamir秘密共享方案的信息加密和解密算法。最后，通过算例分析验证了所提方法在交易决策优化、防篡改和隐私保护方面的优越性。

Abstract

The virtual power plant serves as an effective means of participating in electricity market transactions

providing ancillary services

and enabling peer-to-peer transactions through the aggregation and management of various demand-side resources. Addressing the issues such as information manipulation and privacy leakage during the transaction decision optimization process in the traditional virtual power plant

a distributed transaction decision optimization method based on the main-side blockchain structure is proposed. To incentivize the participation of aggregators in the peer-to-peer trading market

a peer-to-peer trading mechanism for virtual power plant aggregators with an adaptive pricing mechanism is designed. To resist dishonest aggregators from manipulating interaction information during the optimization process

an improved practical Byzantine fault tolerance consensus algorithm based on the main-side blockchain is proposed. Additionally

to further prevent privacy leakage resulting from information interaction

a message encryption and decryption algorithm based on Shamir’s secret sharing scheme is proposed. Finally

the superiority of the proposed method in terms of transaction decision optimization

manipulating resistance

and privacy preservation is verified through numerical analysis.

关键词

Keywords

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