基于分布式區塊鏈技術的電網信用評估與計算模型仿真

嵇士杰，常 新，蔡元紀

（1.北京電力交易中心有限公司，北京 100031；2.新能源電力系統國家重點實驗室（華北電力大學），北京 102206；3.電力系統及發電設備控制和仿真國家重點實驗室，北京 100084）

由于電力商品的出清、轉移與結算不同步，電力市場中存在顯著的信用風險[1]。以“先用電、后付費”的模式為例，若電力用戶每月結算一次，相當于其被授予了至少一個月用電量的信用，這將帶來用電后不能及時、足額付費的潛在風險[2]。隨著電力現貨市場的發展，電價的波動變大，電力交易的信用風險也將增大。通過對市場主體進行信用評估、信用額度管理等手段，能夠控制一定的信用風險，保障電力交易正常、高效運行[3]。但從整體而言，目前我國的電力市場主體信用評價機制尚不完善，對電力交易中的風險控制也缺乏健全、合理的方法[4-5]。

現有的電網信用評估主要存在市場主體信用數據采集難、不同評級機構間的信用評價數據缺乏共享等問題[6]。而區塊鏈技術具有分布式存儲、數據加密與共享、不可篡改等特點，其應用于信用評估具有明顯優勢[7]。對信用數據進行加密處理以確保用戶征信數據的安全，并能在有效保護數據隱私的基礎上實現有限度、可管控的信用數據共享[8]。同時區塊鏈的結構是按時間順序形成的鏈表，每個區塊均加入了一個時間戳。可以根據時序追溯信息源頭對每一筆數據的來源進行驗證，以確保數據的真實、有效[9]。

文中基于分布式區塊鏈技術評估、計算電網信用，在詳細闡述了分布式區塊鏈技術的基礎上構建了相應的信用評估與計算模型，通過改進的智能合約實現了信用評估數據的共享。

1 系統模型

分布式區塊鏈作為一種新興技術，可應用到電網評估和計算的實際場景中，其具體架構如圖1 所示。由于電力用戶眾多，在系統中設置數據聚合器，并利用智能合約實現信用信息共享。以征信機構A、B 為例進行詳細說明，征信機構A、B 首先從各自的中心數據庫提取少量信息，然后通過區塊鏈廣播，將提取出來的信息記錄存儲在區塊鏈中。

由電力交易中心牽頭組織相關評級機構組建信用評估聯盟區塊鏈，并將聯盟鏈數據布置在內網隔離區[10-11]。以對用戶X 進行信用評估為例：信用評價機構A 與機構B 分別將用戶X 原有的信用評價數據存儲于其數據庫內。綜合評價X 信用時，前置終端會將評價數據發送至X。此時評價數據已經過電子簽名和Hash 運算，并會在得到許可后上傳至區塊鏈作為元數據。用戶X 查驗信用評估報告則可以通過專用通道訪問鏈上數據完成，以此保證各機構信用評估結果得到安全、可靠的匯總融合，從而保障用戶數據的私密性與安全性。

1.1 分布式區塊鏈

從本質上來講，區塊鏈是一種按照區塊頭內時間戳順序排列的數據“鏈條”，作為一種分布式數據庫，具有良好的防篡改特性。區塊鏈每一節均包括區塊頭和區塊體兩部分，節與節之間采用哈希算法指針鏈接，且均有特定的“身份”編號。區塊頭由版本號、時間戳、認證部分以及Merkle 根等具有不同功能的部分組成。區塊結構如圖2 所示。

1.2 電網信用計算模型

假設某客戶單元的信用等級與指標分別為y(i)與{x(i,j)|j=1∶m},i=1∶n。其中，i表示客戶信用指標數目，j表示客戶信用指標評估項數，n表示樣本容量。此處i取12，j=1～12 為各項信用評估指標。通過對指標數據的標準化處理，使得模型具備良好的普適性，且消除了由于各指標的量綱不統一所造成的影響。其處理過程如下：

式中，E[x(j)]與σ[x(j)]分別為第j個電力客戶信用指標值{x(i,j)|j=1∶12}的均值和標準差。

當得到電力客戶信用指標值后，利用Shepard 插值研究待評估電力客戶信用對象的電力客戶信用等級y(n+1)，使下式達到最小：

式中，待定系數b一般為大于1 的常數[12]。ωi為權重，表示樣本i對待評估電力客戶信用等級y(n+1)的影響程度。

對上式進行求導，并令其為0，可得客戶的信用等級：

參數b的優化估計根據樣本序列進行。選取序列中任意樣本i，通過Shepard 插值獲得相應y(i)的插值y′(i)。參數優化估計函數如下：

根據電力客戶信用評估的具體問題確定b的取值范圍是[1,6]。

2 基于智能合約的信用數據共享

區塊鏈技術應用于電網客戶信用評估及信息共享，能夠使征信機構獲得彼此的征信信息，同時保障本身其他核心信息不會被泄露[13-14]。數據共享的關鍵是保證數據的準確傳遞不被泄露，所提模型利用智能合約實現信用評估數據的共享[15]。

智能合約的腳本類型大致包含鎖定與解鎖兩種，其中鎖定腳本限定了共享數據的輸出約束，而解鎖腳本則限定了其運行標準[16]。基于智能合約的數據共享流程如圖3 所示。

圖3 數據共享流程

1）共享訪問請求。數據共享的請求Req是數據接收者Np發出的，由存儲節點Nq接收，且Req中需要具備訪問地址、時間與頻次等內容。存儲節點Nq針對數據接收者Np制定訪問約束條件再進行授權訪問，并將這些數據的私鑰K發送給鄰近集合器BSj：

式中，t為時間戳，Cert為證書，fPK為使用實體的公鑰加密信息，PK為公鑰，K為私鑰。

2）執行智能合約。BSj驗證信息后會根據存儲節點設定的約束條件執行智能合約，按照已有的密鑰將腳本鎖定，然后解密共享數據包。同時利用公鑰PKNp加密環簽名，然后輸出共享數據的解密結果。

3）發送共享數據。當Nq與Np處于相同數據聚合器的服務范疇內，對Np進行數據訪問，便可直接獲得數據聚合器BSj發送的數據；若Nq與Np不在同一聚合器范疇，則數據包會由目前運行智能合約的存儲節點用加密的方式傳至距離Np最近的BSj。其具體過程如下：

4）指定訪問數據。數據接收者Np從數據共享節點下載更新的密文，并用S′解密，可以方便地進行數據訪問。避免了數據所有者直接將文件加密的原始密鑰S暴露給網絡中的其他用戶，確保元數據的安全。

3 實驗結果與分析

3.1 信用等級評估結果分析

文中以3 個電力客戶為例，在對數據歸一化處理后，通過信用評估指標值得到的信用等級如表1所示。

表1 客戶的信用等級

從表1 可以看出，用所提模型對電力客戶2 的信用進行評估所得結果為2.482，四舍五入偏向于2 級，因此最終評定等級為2 級信用。由此可見，所提模型在對電力客戶進行信用評估的基礎上，根據評估結果對信用等級進行劃分，可更加直觀地顯示電力客戶所處的信用等級，以便更優地進行后續服務。最終，評估結果也更加具有客觀性與合理性。

3.2 數據塊大小對性能影響的分析

影響信用數據評估和計算的參數之一是區塊大小，每個區塊均有自身的大小，具體取決于事務類型。例如比特幣的最大區塊為1 MB，若區塊大小超過最大限制，則該交易將被網絡拒絕。同時區塊越大，確認所需的時間越長。區塊大小對數據評估與計算延遲時間的影響如圖4 所示。其中事務的塊大小在350 kB 范圍內變化，以便確定接收該塊所需的時間。

圖4 中，10%、25%、50%和80%分別代表事務的占比，數值越高則代表數據塊越大。從圖中的變化趨勢可以看出，數據塊越大，延遲時間越長。在數據傳輸和分布式存儲的過程中，均需要耗費較長的時間。

圖4 塊大小與延遲時間之間的關聯

3.3 安全性分析

所提模型采用數據加密且使用智能合約進行數據共享以確保安全性，因此安全性是一個重要的評價指標，其將抵御外界攻擊等非正常數據存儲行為的占比作為安全性分析的標準。所提模型與文獻[5]、文獻[7]、文獻[11]的安全性對比，如圖5 所示。

圖5 不同模型的安全性對比

從圖5 可以看出，相比于其他對比模型，所提方法的安全性能最高，能夠抵御更多的外界網絡威脅。文件大小的增加意味著進行評估的數據更多，也伴隨著更高的安全風險。文獻[5]中采用多權限屬性的評估方式，一旦核心處理器遭到攻擊者篡改，則嚴重威脅其數據的隱私性，因此安全性能較差。并且隨著文件的增大，安全性能快速下降。文獻[7]采用需求側進行電網評估，文獻[11]采用區塊鏈技術，均在一定程度上保證了信用數據的安全性能，但缺乏相應的加密算法，因此安全性能仍有較大的提升空間。

4 結束語

信用評估能夠有效避免市場主體的信用風險，保障電力市場正常、高效的運行。為此，提出了一種基于分布式區塊鏈技術的電網信用評估與計算模型，以解決信用評估中的數據不真實、征信成本高、數據缺乏共享等問題。在構建基于分布式區塊鏈的電網信用評估與計算系統模型的基礎上，利用Shepard 插值評定電力客戶信用等級以及采用智能合約實現信用數據與結果的共享。并搭建仿真模型對所提系統進行實驗論證，結果表明，該文所提模型能夠實現客觀準確地評估電力用戶的信用等級，所設計模型的綜合性能優于其他對比模型，具有良好的推廣應用價值。