[發明專利]一種基于區塊鏈的儲能電站的電費結算方法及系統

有效

• 申請號: 202011307596.1
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112132686B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 閆華鋒;王棟;張彪;陳帥;韓少勤;秦日臻;薛真;雷亞蝶;顧青桐;呂梓童
• 申請（專利權）人: 國網區塊鏈科技（北京）有限公司;國網電子商務有限公司;國網雄安金融科技集團有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06Q50/06;G06N3/08;G06F21/64;G06F21/60;G06F16/27
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張靜

1.一種基于區塊鏈的儲能電站的電費結算方法，其特征在于，包括：

可信終端采集儲能電站的雙向電量數據，將所述雙向電量數據發布到區塊鏈；所述可信終端采集儲能電站的雙向電量數據，將所述雙向電量數據發布到區塊鏈，包括：所述可信終端采集儲能電站的雙向電量數據，判斷所述雙向電量數據是否滿足精度要求；若滿足，則將所述雙向電量數據發布到區塊鏈；若不滿足，則對所述雙向電量數據進行補償，將補償后的雙向電量數據替換所述雙向電量數據，并返回執行所述判斷所述雙向電量數據是否滿足精度要求的步驟；所述判斷所述雙向電量數據是否滿足精度要求，包括：獲取所述可信終端的采樣誤差值、所述儲能電站中電流互感器的采樣誤差值及電壓互感器的采樣誤差值，將所述可信終端的采樣誤差值、所述電流互感器的采樣誤差值及所述電壓互感器的采樣誤差值，輸入到預先訓練好的BP神經網絡模型中，得到所述預先訓練好的BP神經網絡模型輸出的電量預測值；判斷所述電量預測值與所述可信終端采集的所述雙向電量數據之間的誤差是否超過設定閾值；所述BP神經網絡模型的訓練過程，包括：初始化BP神經網絡模型中各層的參數；從樣本集中選擇一個訓練樣本，將所述訓練樣本輸入到所述BP神經網絡模型，得到所述BP神經網絡模型輸出的電量預測值，所述訓練樣本為所述可信終端的采樣誤差值、所述儲能電站中電流互感器的采樣誤差值及電壓互感器的采樣誤差值；將所述電量預測值及所述儲能電站的雙向電量數據輸入到神經網絡誤差函數中，得到誤差，其中，表示電量預測值，表示儲能電站的雙向電量數據，表示訓練樣本的數量， 表示BP神經網絡模型的輸出層的節點數量，表示BP神經網絡模型的輸出層的節點，E表示誤差；判斷所述電量預測值與基準電量值之間的誤差是否在設定范圍內；若是，則結束訓練；若否，則按照所述BP神經網絡模型中的輸出層到輸入層的順序，將所述誤差分別傳遞給所述BP神經網絡模型中的各個層，更新所述BP神經網絡模型中各個層的參數，并返回從樣本集中選擇一個訓練樣本的步驟；所述對所述雙向電量數據進行補償，包括：利用補償關系式，對所述雙向電量數據進行補償，表示電量預測值，表示儲能電站的雙向電量數據，表示隱含層第i個節點到輸出層之間的權值，表示網絡學習率，表示補償后的雙向電量數據；

所述區塊鏈中的用電企業共識節點和儲能電站投資運營商共識節點對所述雙向電量數據進行共識計算，達成共識后，從所述用電企業共識節點和所述儲能電站投資運營商共識節點中選擇一個作為第一記賬節點；

所述第一記賬節點對所述雙向電量數據進行處理，得到第一目標區塊，將所述第一目標區塊寫入區塊鏈；

執行結算智能合約，從所述區塊鏈中獲取結算基礎數據，并基于所述結算基礎數據，進行電費結算，得到電費結算結果，并將所述電費結算結果發布到所述區塊鏈，所述結算基礎數據至少包括：所述第一目標區塊中的雙向電量數據；

所述用電企業共識節點和所述儲能電站投資運營商共識節點在對所述電費結算結果達成共識后，從所述用電企業共識節點和所述儲能電站投資運營商共識節點中選擇一個作為第二記賬節點；

所述第二記賬節點對所述電費結算結果，進行處理，得到第二目標區塊，將所述第二目標區塊寫入所述區塊鏈。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述雙向電量數據發布到區塊鏈，包括：

對所述雙向電量數據進行加密，將加密后的雙向電量數據發布到區塊鏈。