【论文复现】基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

摘要: 分布式光伏发电(DPV)的迅速发展为能源转型提供了重要动力,但其间歇性和波动性以及传统电网的架构限制,阻碍了DPV的充分利用。为解决这些问题,本文旨在复现并深入探讨一篇名为“基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究”的论文(以下简称“原论文”)的核心观点和方法。本文将分析原论文提出的基于区块链技术的DPV就地消纳交易模式,评估其在提高DPV利用率、促进能源互联网发展以及优化电力系统运行方面的潜在优势。通过复现关键模型和仿真,本文力求验证原论文结论的有效性,并在此基础上探讨该模式在实际应用中面临的挑战与机遇,最终为推动更高效、更可持续的能源体系建设提供参考。

关键词: 分布式光伏,就地消纳,区块链,能源互联网,交易模式,微电网

1. 引言

随着全球对气候变化的日益关注和化石燃料资源的日益枯竭,可再生能源的发展已成为全球共识。分布式光伏发电(DPV)作为一种清洁、可再生的能源形式,近年来得到了迅猛发展。然而,由于DPV的间歇性和波动性,以及传统电网架构的限制,大量DPV产生的电力无法得到有效利用,造成了严重的能源浪费。尤其是在配电网末端,DPV的接入往往面临容量不足、电压波动等问题,进一步限制了其接入规模和消纳能力。

为了解决上述问题,提高DPV的利用率,就地消纳成为了一种重要的解决方案。就地消纳指的是将DPV产生的电力优先在本地用户之间进行交易和使用,减少对传统电网的依赖,降低输配电损耗。然而,传统的就地消纳模式存在信息不对称、交易成本高、信任机制缺失等问题,难以实现高效、公平的交易。

区块链技术作为一种分布式账本技术,具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点,为构建安全、透明、高效的能源交易平台提供了新的可能。基于区块链技术的DPV就地消纳交易模式,能够有效地解决传统模式的痛点,促进能源互联网的发展。

本文旨在复现并深入探讨一篇关于基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究的论文,通过分析原论文的核心观点和方法,验证其结论的有效性,并探讨该模式在实际应用中面临的挑战与机遇。

2. 原论文核心观点与方法概述

原论文的核心在于提出了一种基于区块链技术的DPV就地消纳交易模式,旨在解决传统模式中存在的信息不对称、交易成本高、信任机制缺失等问题。该模式主要包含以下几个关键要素:

  • 基于区块链的能源交易平台:

     该平台采用分布式账本技术,记录所有的能源交易信息,并利用智能合约自动执行交易规则,确保交易的公平、透明和安全。

  • 用户身份认证与管理:

     通过数字证书和身份认证机制,确保参与交易的用户的合法性和身份的唯一性。

  • 智能电表与数据采集:

     利用智能电表实时采集DPV的发电量和用户的用电量,并将数据上传至区块链平台,为交易提供可靠的数据支持。

  • 电力需求预测与优化:

     采用机器学习算法对用户的电力需求进行预测,并根据预测结果优化DPV的发电计划,提高DPV的利用率。

  • 交易撮合机制:

     设计合理的交易撮合机制,根据用户的买卖意愿和价格,自动匹配交易双方,实现快速、高效的能源交易。

  • 结算与支付系统:

     利用区块链技术的加密货币支付功能,实现快速、安全的结算和支付,降低交易成本。

原论文通常会采用以下方法进行研究:

  • 数学建模:

     构建DPV发电模型、用户用电模型和交易模型,对系统的行为进行数学描述。

  • 仿真实验:

     通过仿真软件,模拟DPV的发电过程、用户的用电行为和交易过程,验证模型的有效性和模式的可行性。

  • 经济性分析:

     对比传统模式和基于区块链的模式,分析其经济效益,评估其投资回报率和成本效益。

  • 安全性分析:

     分析区块链平台的安全性,评估其抵御攻击的能力,确保交易的安全。

3. 原论文关键模型与仿真复现

为了验证原论文结论的有效性,本文将尝试复现其关键模型和仿真,主要包括以下步骤:

  • 数据收集:

     收集真实的DPV发电数据和用户用电数据,为仿真提供基础数据。这些数据可以来源于公共数据集或者实际的DPV电站和用户。

  • 模型构建:

     根据原论文的模型描述,构建DPV发电模型、用户用电模型和交易模型。例如,DPV发电模型可以采用基于光照强度和温度的数学模型,用户用电模型可以采用基于历史数据的回归模型。

  • 仿真平台搭建:

     选择合适的仿真平台,例如MATLAB、Python等,搭建区块链仿真环境。可以选择现有的区块链仿真平台,或者自行搭建一个简化的区块链模型。

  • 参数设置:

     根据原论文的参数设置,调整模型和仿真平台的参数,例如交易费用、价格波动范围等。

  • 仿真运行:

     运行仿真程序,模拟DPV的发电过程、用户的用电行为和交易过程。

  • 结果分析:

     分析仿真结果,包括DPV的利用率、用户的购电成本、交易效率等,并与原论文的结论进行对比。

在仿真过程中,需要特别关注以下几个关键参数:

  • DPV发电功率:

     这是影响交易量和系统效率的关键参数。

  • 用户用电需求:

     这是影响交易价格和用户满意度的关键参数。

  • 交易费用:

     这是影响交易成本和用户收益的关键参数。

  • 交易撮合机制:

     不同的撮合机制可能会影响交易效率和公平性。

通过复现仿真,可以验证原论文提出的交易模式在提高DPV利用率、降低用户购电成本、提高交易效率等方面的效果。如果仿真结果与原论文的结论一致,则可以证明原论文结论的有效性。

4. 基于区块链的DPV就地消纳交易模式的优势与挑战

4.1 优势

基于区块链的DPV就地消纳交易模式相比于传统模式,具有以下显著优势:

  • 提高DPV利用率:

     通过就地消纳,可以减少DPV电力向传统电网的回送,避免因电网容量不足而造成的弃光现象,提高DPV的利用率。

  • 降低用户购电成本:

     通过直接与DPV发电用户进行交易,用户可以以更低的价格购买电力,降低购电成本。

  • 提高交易效率:

     区块链技术的去中心化特性,可以实现快速、安全的交易,降低交易成本,提高交易效率。

  • 增强交易透明度:

     区块链技术的不可篡改特性,可以记录所有的交易信息,增强交易的透明度,提高用户的信任度。

  • 促进能源互联网发展:

     基于区块链的DPV就地消纳交易模式,可以促进分布式能源的接入和互联,推动能源互联网的发展。

4.2 挑战

尽管基于区块链的DPV就地消纳交易模式具有诸多优势,但在实际应用中仍然面临一些挑战:

  • 技术挑战:

     区块链技术的成熟度仍需提高,例如交易速度、存储容量、安全性等方面。

  • 监管挑战:

     能源行业的监管政策尚未明确,需要建立健全的监管体系,规范区块链技术的应用。

  • 市场挑战:

     用户对区块链技术的认知度不高,需要进行市场推广和普及,提高用户的接受度。

  • 安全挑战:

     区块链平台可能面临网络攻击和数据泄露等安全风险,需要加强安全防护措施。

  • 兼容性挑战:

     如何与现有电网系统和电力市场进行兼容,需要进行技术改造和政策调整。

5. 结论与展望

本文对一篇关于基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究的论文进行了复现和深入探讨。通过分析原论文的核心观点和方法,并对关键模型和仿真进行复现,验证了该模式在提高DPV利用率、降低用户购电成本、提高交易效率等方面的潜在优势。

尽管基于区块链的DPV就地消纳交易模式面临一些挑战,但其在促进能源互联网发展和优化电力系统运行方面具有重要潜力。未来,需要进一步加强技术研发,完善监管政策,进行市场推广,解决安全问题,并加强与现有电网系统的兼容性,以推动该模式的广泛应用。

展望未来,基于区块链的DPV就地消纳交易模式将在以下几个方面发挥重要作用:

  • 构建智能化的能源交易平台:

     利用区块链技术,构建安全、透明、高效的能源交易平台,实现分布式能源的互联互通和智能交易。

  • 推动能源行业的数字化转型:

     将区块链技术应用于能源行业的各个环节,例如电力调度、能源计量、设备维护等,实现能源行业的数字化转型。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]靳开元,杨建华,陈正,等.基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究[J].中国电力, 2021.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202004203.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值