[發(fā)明專利]一種基于區(qū)塊鏈的儲能電站的電費結(jié)算方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011307596.1
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112132686B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)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(quán)）人: 國網(wǎng)區(qū)塊鏈科技（北京）有限公司;國網(wǎng)電子商務(wù)有限公司;國網(wǎng)雄安金融科技集團(tuán)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(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 張靜

本申請?zhí)峁┝艘环N基于區(qū)塊鏈的儲能電站的電費結(jié)算方法及系統(tǒng)，該方法通過可信終端直接采集儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)，并將雙向電量數(shù)據(jù)發(fā)布到區(qū)塊鏈，并由區(qū)塊鏈中的用電企業(yè)共識節(jié)點和儲能電站投資運營商共識節(jié)點對所述雙向電量數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，達(dá)成共識后，將雙向電量數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)塊鏈，保證雙向電量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和不可篡改，從而保證雙向電量數(shù)據(jù)的真實性。并通過執(zhí)行結(jié)算智能合約，依據(jù)區(qū)塊鏈上真實可信的雙向電量數(shù)據(jù)自動生成電費結(jié)算結(jié)果，保證電費結(jié)算結(jié)果的真實性，并將電費結(jié)算結(jié)果寫入?yún)^(qū)塊鏈，保證電費結(jié)算結(jié)果不可篡改。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于區(qū)塊鏈的儲能電站的電費結(jié)算方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

儲能電站通過在電價低谷時充電，在電價高峰時放電，獲取一定的電價差價收益，可以有效降低企業(yè)的電費支出。對于用電企業(yè)來說，使用自有資金建設(shè)儲能電站存在一定的資金壓力，所以目前負(fù)荷端的儲能電站幾乎采用合同能源管理的模式開展，即，由儲能電站投資運營商和企業(yè)合作，儲能電站所接入的配電設(shè)備和雙向計量表均部署在企業(yè)側(cè)，儲能電站投資運營商從企業(yè)側(cè)獲取儲能電站的電量數(shù)據(jù)，并生成電費結(jié)算單，兩者通過電費結(jié)算單進(jìn)行收益分成。

但是，上述方式，存在難以保證儲能電站投資運營商獲取的電量數(shù)據(jù)的真實性或儲能電站投資運營商進(jìn)行電費結(jié)算的真實性的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問題，本申請實施例提供一種基于區(qū)塊鏈的儲能電站的電費結(jié)算方法及系統(tǒng)，以達(dá)到保證數(shù)據(jù)的真實性的目的，技術(shù)方案如下：

一種基于區(qū)塊鏈的儲能電站的電費結(jié)算方法，包括：

可信終端采集儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)，將所述雙向電量數(shù)據(jù)發(fā)布到區(qū)塊鏈；所述可信終端采集儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)，將所述雙向電量數(shù)據(jù)發(fā)布到區(qū)塊鏈，包括：所述可信終端采集儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)，判斷所述雙向電量數(shù)據(jù)是否滿足精度要求；若滿足，則將所述雙向電量數(shù)據(jù)發(fā)布到區(qū)塊鏈；若不滿足，則對所述雙向電量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償，將補(bǔ)償后的雙向電量數(shù)據(jù)替換所述雙向電量數(shù)據(jù)，并返回執(zhí)行所述判斷所述雙向電量數(shù)據(jù)是否滿足精度要求的步驟；所述判斷所述雙向電量數(shù)據(jù)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(yù)先訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述預(yù)先訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的電量預(yù)測值；判斷所述電量預(yù)測值與所述可信終端采集的所述雙向電量數(shù)據(jù)之間的誤差是否超過設(shè)定閾值；所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程，包括：初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各層的參數(shù)；從樣本集中選擇一個訓(xùn)練樣本，將所述訓(xùn)練樣本輸入到所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的電量預(yù)測值，所述訓(xùn)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(yù)測值及所述儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)中，得到誤差，其中，表示電量預(yù)測值，表示儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)，表示訓(xùn)練樣本的數(shù)量， 表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層的節(jié)點數(shù)量，表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層的節(jié)點，E表示誤差；判斷所述電量預(yù)測值與基準(zhǔn)電量值之間的誤差是否在設(shè)定范圍內(nèi)；若是，則結(jié)束訓(xùn)練；若否，則按照所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的各個層，更新所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各個層的參數(shù)，并返回從樣本集中選擇一個訓(xùn)練樣本的步驟；所述對所述雙向電量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償，包括：利用補(bǔ)償關(guān)系式，對所述雙向電量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償，表示電量預(yù)測值，表示儲能電站的雙向電量數(shù)據(jù)，表示隱含層第i個節(jié)點到輸出層之間的權(quán)值，表示網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率，表示補(bǔ)償后的雙向電量數(shù)據(jù)；

所述區(qū)塊鏈中的用電企業(yè)共識節(jié)點和儲能電站投資運營商共識節(jié)點對所述雙向電量數(shù)據(jù)進(jìn)行共識計算，達(dá)成共識后，從所述用電企業(yè)共識節(jié)點和所述儲能電站投資運營商共識節(jié)點中選擇一個作為第一記賬節(jié)點；

所述第一記賬節(jié)點對所述雙向電量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第一目標(biāo)區(qū)塊，將所述第一目標(biāo)區(qū)塊寫入?yún)^(qū)塊鏈；