基于區(qū)塊鏈的私有充電樁共享平臺(tái)交易策略

吳小漢，張謙*，粟堯嘉，黃耀宇，吳佳琦

（1.輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué))，重慶市 沙坪壩區(qū)400044；2.中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣東電網(wǎng)公司中山供電局，廣東省 中山市528403）

0 引言

隨著“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的推進(jìn)，具有節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)優(yōu)勢(shì)的電動(dòng)汽車(electric vehicle，EV)快速發(fā)展[1-9]。作為電動(dòng)汽車的基礎(chǔ)保障，配網(wǎng)側(cè)充電樁建設(shè)的速度越來越快，數(shù)量也越來越多。然而，現(xiàn)階段充電樁的普及度、覆蓋面仍然無法跟上電動(dòng)汽車發(fā)展的速度。電動(dòng)汽車充電站的合理規(guī)劃將直接影響電動(dòng)汽車網(wǎng)絡(luò)下的電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性[10]。

目前，對(duì)電動(dòng)汽車充電設(shè)施規(guī)劃研究主要集中在充電站的選址及優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[11-12]兼顧充電站成本和電動(dòng)汽車充電需求，建立充電站的選址定容模型，優(yōu)化充電站的選址方案和充電容量配置。文獻(xiàn)[13-14]綜合考慮電動(dòng)汽車充電需求和配電系統(tǒng)接納容量約束，預(yù)測(cè)充電負(fù)荷的時(shí)空分布，建立充電站規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[15]以含風(fēng)光儲(chǔ)的電動(dòng)汽車充電站為研究對(duì)象，構(gòu)建考慮充電站年綜合投資成本和新能源出力占比的風(fēng)光儲(chǔ)容量?jī)?yōu)化配置模型，提出計(jì)及充電站經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的能量交換策略。上述研究著眼于通過對(duì)充電站的合理規(guī)劃來滿足電動(dòng)汽車充電需求。

根據(jù)所屬性質(zhì)不同，充電樁分為公共充電樁和私有充電樁[16]。私有充電樁僅為其所有者服務(wù)，閑置時(shí)間長(zhǎng)，造成充電資源的浪費(fèi)。因此，可通過研究私有充電樁的共享策略，既為電動(dòng)汽車用戶提供更多的充電選擇，又可提高私有充電樁的利用率，為其所有者帶來一定的收益。

目前對(duì)于私有充電樁共享策略的研究處于起步階段。文獻(xiàn)[17-18]提出了私有充電樁社會(huì)化運(yùn)營(yíng)的共享模式，研究分析了其運(yùn)營(yíng)機(jī)制。針對(duì)電動(dòng)汽車和充電樁之間交易的安全性，文獻(xiàn)[19]提出了基于智能合約的去中心化充電交易安全模型，對(duì)交易過程進(jìn)行規(guī)范和約束。文獻(xiàn)[20]運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)去中心化的分布式架構(gòu)，提出一種基于區(qū)塊鏈的共享充電樁平臺(tái)方案。文獻(xiàn)[21-22]將區(qū)塊鏈、閃電網(wǎng)絡(luò)和智能合約三者融合，構(gòu)建了安全、可靠的充電樁共享交易環(huán)境，并提高了交易的效率。然而，上述研究?jī)H從運(yùn)營(yíng)者的角度構(gòu)建私有充電樁共享平臺(tái)框架，未充分考慮電動(dòng)汽車用戶的意愿，未分析用戶選擇充電樁的影響因素，而電動(dòng)汽車用戶的參與意愿是影響共享機(jī)制有效性的關(guān)鍵。

基于此，針對(duì)電動(dòng)汽車行駛途中充電困難與私有充電樁閑置率高的問題，本文充分考慮電動(dòng)汽車用戶的意愿，提出一種基于區(qū)塊鏈的私有充電樁共享平臺(tái)交易策略。通過剖析影響電動(dòng)汽車選擇充電樁的因素，計(jì)算電動(dòng)汽車對(duì)充電樁的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，以真實(shí)地反映電動(dòng)汽車對(duì)充電樁的偏好程度；通過建立共享平臺(tái)的充電交易機(jī)制，制定計(jì)及平臺(tái)效益和區(qū)域充電壓力的充電電價(jià)。最后，選取某典型城區(qū)交通系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證所提策略的有效性。

1 私有充電樁共享平臺(tái)模型

1.1 共享平臺(tái)框架

私有充電樁共享平臺(tái)依托于區(qū)域內(nèi)私有充電樁的線上互聯(lián)，其框架如圖1所示，由用戶層、平臺(tái)層和區(qū)塊層組成。

圖1 私有充電樁共享平臺(tái)框架Fig.1 Framework of private charging pile sharing platform

用戶層由區(qū)域內(nèi)具有充電需求的電動(dòng)汽車集合組成。當(dāng)電動(dòng)汽車遭遇里程危機(jī)時(shí)，其用戶可向私有充電樁共享平臺(tái)發(fā)送充電請(qǐng)求，該請(qǐng)求包含電動(dòng)汽車位置、需求電量、目的地、最大充電等待時(shí)間等信息。電動(dòng)汽車i的充電請(qǐng)求可表示為

式中：Emax,i為電動(dòng)汽車i的電池容量；SOCi為電動(dòng)汽車i的當(dāng)前電池荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)；Tc,i為電動(dòng)汽車i預(yù)計(jì)的充電時(shí)間；Ls,i為電動(dòng)汽車i的當(dāng)前位置；Le,i為電動(dòng)汽車i的目的位置；Tp,i為電動(dòng)汽車i的最大充電等待時(shí)間。

平臺(tái)層由區(qū)域內(nèi)私有充電樁互聯(lián)構(gòu)成。平臺(tái)內(nèi)的私有充電樁均為業(yè)主私人管理，可以為提出充電請(qǐng)求的電動(dòng)汽車提供充電服務(wù)，并向其收取一定的充電服務(wù)費(fèi)。私有充電樁參與充電服務(wù)時(shí)，會(huì)向共享平臺(tái)提交充電樁型號(hào)、充電功率、充電樁位置、待充電量等信息。

區(qū)塊層由按時(shí)間順序?qū)⒊潆娊灰仔畔⒋虬膲K鏈接構(gòu)成，在區(qū)塊層中，所有的私有充電樁作為對(duì)等節(jié)點(diǎn)組成分布式網(wǎng)絡(luò)。充電交易完成后，私有充電樁通過互聯(lián)網(wǎng)將交易信息上傳至平臺(tái)，交易信息由網(wǎng)絡(luò)其他節(jié)點(diǎn)監(jiān)督和審定，交易記錄不可偽造、修改。

在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，為了避免信息泄露，利用非對(duì)稱加密算法對(duì)消息進(jìn)行加密。因此，電動(dòng)汽車用戶在向交易平臺(tái)發(fā)送充電請(qǐng)求時(shí)，會(huì)先用自己的私鑰對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簽名加密，再用交易平臺(tái)的公鑰對(duì)簽名數(shù)據(jù)進(jìn)行再加密，然后將加密后的數(shù)據(jù)發(fā)送。平臺(tái)收到數(shù)據(jù)后，用電動(dòng)汽車用戶的公鑰和自身的私鑰進(jìn)行解密，查看具體信息。

1.2 電動(dòng)汽車出行特性模型

本文中電動(dòng)汽車的出行特性主要考慮工作日家-工作地-家(H-W-H)出行鏈的出行和返程2種類型。H-W-H出行鏈在工作日初始出行時(shí)刻和返程時(shí)刻服從正態(tài)分布[23]：

式中：μ為期望值；σ為標(biāo)準(zhǔn)差。

電動(dòng)汽車在行駛途中會(huì)因里程焦慮而產(chǎn)生充電需求，從而進(jìn)入充電平臺(tái)尋找充電樁充電。為了便于分析，本文假設(shè)電動(dòng)汽車進(jìn)入充電平臺(tái)尋求充電樁的初始位置和目的位置在區(qū)域中均勻分布，每日只在出行或返程途中充一次電，只抽取一次充電需求信息。對(duì)于參與充電平臺(tái)的EV用戶i，充電后的SOC應(yīng)滿足行駛時(shí)的最低能量要求：

式中：E i為電動(dòng)汽車i的當(dāng)前電量；R i為電動(dòng)汽車i的充電需求；D i為電動(dòng)汽車i的行駛距離；λ表示電動(dòng)汽車行駛距離與所需電量的關(guān)系，為關(guān)于D i的單調(diào)遞增函數(shù)，并與電動(dòng)汽車電池類型、行駛路況等不確定因素相關(guān)。

除了最低能量需求，為了防止遭遇突發(fā)情況，電動(dòng)汽車?yán)響?yīng)購(gòu)買額外的電量作為保險(xiǎn)電量，因此，電動(dòng)汽車i的充電需求如下：

式中Eex為電動(dòng)汽車額外購(gòu)買保險(xiǎn)電量。電動(dòng)汽車的充電需求與下一段路程的行駛距離及電池容量成正比，與當(dāng)前容量成反比。較大的電動(dòng)汽車充電能力表示電動(dòng)汽車有更大的充電容量，或者它將會(huì)在下一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)經(jīng)歷一段長(zhǎng)途行駛。

電動(dòng)汽車的充電時(shí)長(zhǎng)可基于荷電狀態(tài)計(jì)算，由于充電功率不同，快充和慢充的充電時(shí)長(zhǎng)也不同，電動(dòng)汽車i在充電樁j的充電時(shí)長(zhǎng)表示為

式中：pf為快充充電功率；ps為慢充充電功率；η為充電效率；Δt j為充電排隊(duì)等待時(shí)間；為電動(dòng)汽車i行駛到充電樁j的時(shí)間；sizej為充電樁j的型號(hào)，取值0表示慢充，取值1表示快充。

由于每輛電動(dòng)汽車的用戶行為特性各不相同，本文假設(shè)每輛電動(dòng)汽車都有其充電最大等待時(shí)間Tmw，若電動(dòng)汽車i在充電樁j的充電時(shí)長(zhǎng)大于其最大等待時(shí)間，則電動(dòng)汽車i不會(huì)在充電樁j充電。其中，Δt j與可分別表示如下：

式中：Q j為充電樁j的待充電量；p j為充電樁j的充電功率；為電動(dòng)汽車i到充電樁j的行駛路程；V i為電動(dòng)汽車i的平均行駛速度。

有研究[24]表明，電動(dòng)汽車在荷電狀態(tài)較低時(shí)過度充電(即深度充電)，會(huì)導(dǎo)致其電池壽命折損。為了避免深度充電，本文假設(shè)當(dāng)電動(dòng)汽車的SOC下降到其充電閾值時(shí)，車主就會(huì)產(chǎn)生充電需求，并向私有充電樁共享平臺(tái)發(fā)送充電請(qǐng)求。

1.3 電動(dòng)汽車對(duì)充電樁的選擇評(píng)估模型

用戶選擇充電樁通常考慮充電時(shí)長(zhǎng)、距離、費(fèi)用和車友評(píng)價(jià)，故選取上述因素為用戶選擇充電樁時(shí)的決定性因素。因此，本文設(shè)定充電時(shí)長(zhǎng)、充電距離、充電費(fèi)用和充電樁聲譽(yù)4個(gè)影響因素來評(píng)估電動(dòng)汽車用戶對(duì)充電樁的偏好，智能做出充電決策。值得注意的是，該評(píng)估模型也同樣適用于電動(dòng)汽車用戶對(duì)于公共充電樁的選擇。

引入Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)影響因素進(jìn)行趨同性處理和無量綱處理，以解決不同影響因素?cái)?shù)據(jù)間的比較問題，表示如下：

式中：x為標(biāo)準(zhǔn)化后的值；xmax和xmin分別為x的最大值和最小值。

評(píng)估指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化可表示為

電動(dòng)汽車i對(duì)充電樁j的評(píng)估函數(shù)表示為

通常，電動(dòng)汽車用戶希望充電時(shí)長(zhǎng)短、充電距離近、充電費(fèi)用低、充電樁聲譽(yù)高，故電動(dòng)汽車用戶會(huì)對(duì)上述影響因素進(jìn)行分類。其中，充電樁聲譽(yù)為利好因素，充電時(shí)長(zhǎng)、充電距離和充電費(fèi)用為不利因素。因此，電動(dòng)汽車i對(duì)于充電樁j的評(píng)估函數(shù)可以轉(zhuǎn)化為

式中：ωa和ωd分別為利好因素和不利因素的影響因子；ωk為指標(biāo)k的影響因子。

電動(dòng)汽車的充電費(fèi)用可表示為

2 私有充電樁共享平臺(tái)交易機(jī)制設(shè)計(jì)

2.1 私有充電樁共享平臺(tái)交易流程

電動(dòng)汽車在私有充電樁共享平臺(tái)中的充電交易流程可理解為，電動(dòng)汽車在私有充電樁形成的高密度充電網(wǎng)絡(luò)中的充電交易過程。整個(gè)充電交易過程受到充電樁主人和電動(dòng)汽車用戶2個(gè)方面的影響，例如私有充電樁的定價(jià)、電動(dòng)汽車用戶對(duì)各個(gè)私有充電樁以及公共充電樁的選擇決策等。私有充電樁共享平臺(tái)電力交易流程如圖2所示。

圖2 私有充電樁共享平臺(tái)電力交易流程Fig.2 Power trading process of private charging pile sharing platform

2.2 私有充電樁共享平臺(tái)基準(zhǔn)電價(jià)制定機(jī)制

私有充電樁共享平臺(tái)在一天中的初始充電價(jià)格根據(jù)電網(wǎng)的基礎(chǔ)電價(jià)和前一天統(tǒng)籌的充電需求信息而制定，電價(jià)制定目標(biāo)為最大化共享平臺(tái)的收益以及最小化電動(dòng)汽車用戶的不滿意度。其中，快充和慢充均以經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)方法確定基準(zhǔn)電價(jià)，即以電動(dòng)汽車共享平臺(tái)的利益最大化為優(yōu)化目標(biāo)：

式中：Cf(Cs)表示電動(dòng)汽車選擇的充電樁是否為快(慢)充，取值1表示是，取值0表示否；Pf和Ps分別為所求的基準(zhǔn)快、慢充電價(jià)；為電動(dòng)汽車i在所選充電樁充電的概率，表示為

式中：Pchi為電動(dòng)汽車用戶對(duì)充電樁不滿意時(shí)仍然選擇充電的概率；為電動(dòng)汽車i通過充電樁選擇評(píng)估模型對(duì)可選充電樁的最大評(píng)估值。若0，說明充電能對(duì)電動(dòng)汽車用戶帶來利好；若，則說明電動(dòng)汽車用戶找不到令其滿意的充電樁，可能會(huì)放棄充電。

電動(dòng)汽車用戶的不滿意度是私有充電樁共享平臺(tái)需考慮的評(píng)價(jià)指標(biāo)，只有得到實(shí)際利好，用戶才會(huì)選擇在共享平臺(tái)中充電，當(dāng)用戶滿意度較低時(shí)，共享平臺(tái)可能會(huì)陷入用戶數(shù)量持續(xù)減少、平臺(tái)收益持續(xù)降低的惡性循環(huán)，造成車-商雙輸?shù)木置?，不利于私有充電樁共享平臺(tái)的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。因此，在制定基準(zhǔn)充電電價(jià)時(shí)，需將用戶的不滿意度考慮為另一優(yōu)化目標(biāo)：

式中Nun為時(shí)的用戶數(shù)量比例，定義為用戶的不滿意度。

此外，求解基準(zhǔn)電價(jià)時(shí)需考慮電動(dòng)汽車SOC、電價(jià)取值范圍等約束條件，約束形式如下：

式(17)表示電動(dòng)汽車SOC的最大(SOCmax)和最小(SOCmin)約束；式(18)表示當(dāng)電動(dòng)汽車的SOC低于一定的充電閾值時(shí)才會(huì)產(chǎn)生充電需求，其中為電動(dòng)汽車i產(chǎn)生充電需求時(shí)的SOC，為電動(dòng)汽車的最大充電閾值；式(19)表示電動(dòng)汽車的充電需求不能超過電動(dòng)汽車最大電池容量約束，其中E為電池容量；式(20)表示電動(dòng)汽車不能同時(shí)選擇快充和慢充充電樁；式(21)表示私有充電樁基準(zhǔn)電價(jià)Pst應(yīng)不小于電網(wǎng)基礎(chǔ)電價(jià)Pg和充電服務(wù)費(fèi)Pser之和，其中Pst包括快充電價(jià)Pf和慢充電價(jià)Ps；式(22)表示快充電價(jià)應(yīng)不小于慢充電價(jià)。

在處理多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)，通常將某一目標(biāo)轉(zhuǎn)化為約束條件對(duì)另一目標(biāo)進(jìn)行求解，即將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。本文將用戶的不滿意度優(yōu)化轉(zhuǎn)化為約束條件進(jìn)行求解：

式中Nmax為私有充電樁共享平臺(tái)所能接受的最大不滿意用戶比例，其值由共享平臺(tái)根據(jù)實(shí)際情況制定。

關(guān)于基準(zhǔn)電價(jià)的求解過程，本文采用具有搜索速度快、算法精度高等優(yōu)點(diǎn)的粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization，PSO)進(jìn)行求解。

2.3 私有充電樁共享平臺(tái)區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)制定機(jī)制

基準(zhǔn)電價(jià)制定后，電動(dòng)汽車會(huì)根據(jù)充電樁選擇評(píng)估模型，對(duì)充電樁進(jìn)行評(píng)估，并選擇其最滿意的充電樁進(jìn)行交易。但是，若私有充電樁共享平臺(tái)采用基準(zhǔn)電價(jià)，在特定的高峰時(shí)刻，電動(dòng)汽車用戶可能會(huì)聚集在少數(shù)區(qū)域的充電樁上充電，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)電力系統(tǒng)負(fù)荷急劇增加，影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，不利于共享平臺(tái)的良性健康發(fā)展。因此，本文將共享平臺(tái)所轄地區(qū)劃分為Z個(gè)區(qū)域，為了避免單個(gè)區(qū)域充電次數(shù)過高，對(duì)區(qū)域造成更大的充電壓力，擬通過制定區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)來引導(dǎo)電動(dòng)汽車用戶分散式充電，快充充電樁區(qū)域電價(jià)的更新公式可表示為

式中：ρ為動(dòng)態(tài)價(jià)格更新因子，其為可調(diào)變量，視區(qū)域?qū)嶋H充電壓力情況而定，本文中取ρ=0.015；Tf,tz為t時(shí)段區(qū)域z中用戶進(jìn)行快充充電次數(shù)；Mf,z為區(qū)域z中的私有快充充電樁個(gè)數(shù)；Mf為私有充電樁共享平臺(tái)所轄地區(qū)內(nèi)的所有私有快充充電樁個(gè)數(shù)。

慢充充電樁區(qū)域電價(jià)更新公式同式(24)。區(qū)域內(nèi)充電次數(shù)與私有充電樁個(gè)數(shù)之比表示區(qū)域內(nèi)的充電壓力，并以其為參考來更新區(qū)域動(dòng)態(tài)充電電價(jià)，充電壓力越大的區(qū)域，其動(dòng)態(tài)電價(jià)越高，以引導(dǎo)電動(dòng)汽車前往其他區(qū)域充電，緩解高負(fù)荷區(qū)域的充電壓力。

2.4 私有充電樁共享平臺(tái)的聲譽(yù)管理機(jī)制

在每次充電交易結(jié)束后，電動(dòng)汽車用戶都會(huì)對(duì)充電樁的服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，該評(píng)價(jià)直接影響充電樁聲譽(yù)，充電樁聲譽(yù)值是決定電動(dòng)汽車用戶是否選擇其充電的關(guān)鍵。此外，在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，充電樁聲譽(yù)值越高，參與共識(shí)過程并獲得獎(jiǎng)勵(lì)的概率就越大。因此，共享平臺(tái)中每個(gè)充電樁都有動(dòng)力改善其對(duì)電動(dòng)汽車的充電服務(wù)，以提高其聲譽(yù)值。設(shè)為電動(dòng)汽車i在充電交易完成后對(duì)充電樁j的評(píng)價(jià)值，其中：表示電動(dòng)汽車i對(duì)充電服務(wù)完全不滿意；表示電動(dòng)汽車i對(duì)充電服務(wù)完全滿意。

電動(dòng)汽車與充電樁充電交易次數(shù)越多，對(duì)其產(chǎn)生的信任度就越大，對(duì)其評(píng)價(jià)可能產(chǎn)生偏差。本文定義了車樁信任度，其來源于電動(dòng)汽車用戶與充電樁的歷史交易記錄，與服務(wù)評(píng)級(jí)、充電次數(shù)以及每次交易的發(fā)生時(shí)間有關(guān)。為了降低計(jì)算復(fù)雜度，采用迭代法求解車樁信任度。電動(dòng)汽車i在t時(shí)刻對(duì)充電樁j的車樁信任度表示為

將所有電動(dòng)汽車用戶對(duì)充電樁j的車樁信任度進(jìn)行聚合，計(jì)算得到t時(shí)刻充電樁j的聲譽(yù)值：

本文設(shè)定，當(dāng)Nj=0時(shí)，充電樁j聲譽(yù)值的初值為Repj(t)=0.5。由式(28)可以明顯看出，Repj(t)∈[0,1]。

3 私有充電樁共享平臺(tái)共識(shí)機(jī)制設(shè)計(jì)

3.1 代理權(quán)益證明共識(shí)機(jī)制的工作流程

傳統(tǒng)的分布式優(yōu)化方法以有限的信息交互實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)，其基于系統(tǒng)中各參與主體遵守算法規(guī)則，不偽造、篡改信息的前提下實(shí)現(xiàn)。實(shí)際上，為了實(shí)現(xiàn)個(gè)體利益，部分可能在算法中傳遞虛假信息，使分布式優(yōu)化算法的收斂結(jié)果偏離全局最優(yōu)。而區(qū)塊鏈的共識(shí)機(jī)制為解決上述分布式優(yōu)化算法中的信任問題提供了思路。

私有充電樁共享平臺(tái)管理涉及的參與主體包括電動(dòng)汽車和私有充電樁，其中，私有充電樁作為算力節(jié)點(diǎn)，形成以代理權(quán)益證明(delegated proof of stake，DPOS)共識(shí)機(jī)制為基礎(chǔ)的聯(lián)盟區(qū)塊鏈，為私有充電樁共享平臺(tái)服務(wù)。DPOS共識(shí)機(jī)制的工作流程如圖3所示。

圖3 DPOS共識(shí)機(jī)制的工作流程Fig.3 Workflow of DPOS consensus mechanism

3.2 DPOS共識(shí)機(jī)制中代表節(jié)點(diǎn)的選舉機(jī)制

在本文提出的選舉框架中，共有權(quán)益節(jié)點(diǎn)、選民節(jié)點(diǎn)、候選節(jié)點(diǎn)和代表節(jié)點(diǎn)4種節(jié)點(diǎn)類型。

權(quán)益節(jié)點(diǎn)是系統(tǒng)中占比最大的節(jié)點(diǎn)類型，共享平臺(tái)中任何具有計(jì)算能力的私有充電樁都能成為權(quán)益節(jié)點(diǎn)，具有選舉和被選舉的權(quán)利；代表節(jié)點(diǎn)的選舉框架如圖4所示。

圖4 代表節(jié)點(diǎn)的選舉框架Fig.4 Election framework of representative nodes

在投票選舉前，會(huì)選取聲譽(yù)值排名前2N(N是系統(tǒng)認(rèn)為足夠去中心化的代表節(jié)點(diǎn)數(shù))的權(quán)益節(jié)點(diǎn)作為候選節(jié)點(diǎn)，并要求其他節(jié)點(diǎn)作為選民節(jié)點(diǎn)投票。選民節(jié)點(diǎn)池和候選節(jié)點(diǎn)池可分別表示如下：

式中Nv為選民節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

選民節(jié)點(diǎn)將手中的權(quán)益作為票數(shù)通過贊成投票的方式給支持的節(jié)點(diǎn)投票，每個(gè)選民節(jié)點(diǎn)每次只能投一票。投票結(jié)束后，系統(tǒng)通過聲譽(yù)值加權(quán)計(jì)算的得票數(shù)計(jì)算所有節(jié)點(diǎn)的最終得票結(jié)果。第n個(gè)候選節(jié)點(diǎn)獲得的最終得票結(jié)果Vn可表示如下：

選擇候選節(jié)點(diǎn)池中最終得票結(jié)果排名前N個(gè)作為當(dāng)天的代表節(jié)點(diǎn)，得到最終的代表節(jié)點(diǎn)池：

3.3 DPOS共識(shí)機(jī)制中的信息篩選過程

考慮到共享平臺(tái)中的惡意節(jié)點(diǎn)傳遞虛假信息以使自身獲利的行為，在選舉出當(dāng)天的代表節(jié)點(diǎn)后，對(duì)信息進(jìn)行驗(yàn)證篩選。假設(shè)共享平臺(tái)中共有N個(gè)代表節(jié)點(diǎn)，其在t時(shí)段收到的信息集合表示為

惡意節(jié)點(diǎn)傳遞虛假信息的行為將會(huì)導(dǎo)致集合中的信息元素不完全相同，這時(shí)代表節(jié)點(diǎn)將對(duì)集合中的信息元素進(jìn)行篩選，如果相同數(shù)目最多的信息元素Θt的個(gè)數(shù)大于N/2，則代表該信息元素有效。

假設(shè)代表節(jié)點(diǎn)中誠(chéng)實(shí)的代表節(jié)點(diǎn)數(shù)量占優(yōu)，當(dāng)t時(shí)刻共享平臺(tái)收到的相同數(shù)量最多的信息元素Θi的個(gè)數(shù)大于N/2時(shí)，表明發(fā)送該結(jié)果的代表節(jié)點(diǎn)數(shù)量過半，因此必然有誠(chéng)實(shí)的代表節(jié)點(diǎn)發(fā)送了該信息，而因?yàn)樗姓\(chéng)實(shí)的代表節(jié)點(diǎn)都遵守算法規(guī)則來傳遞真實(shí)的信息元素，最終篩選得到的信息均為真實(shí)信息，惡意代表節(jié)點(diǎn)的虛假信息將被摒棄。

3.4 DPOS共識(shí)機(jī)制中的激勵(lì)分配

在權(quán)益節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多的私有充電樁共享平臺(tái)，挖礦收益無法按權(quán)益份額分配到所有用戶，普通權(quán)益節(jié)點(diǎn)因?yàn)闆]有直接參與生產(chǎn)區(qū)塊，所以不會(huì)獲得系統(tǒng)的獎(jiǎng)勵(lì)。然而，當(dāng)代表節(jié)點(diǎn)成功產(chǎn)生正確的區(qū)塊時(shí)，給該代表節(jié)點(diǎn)投票的選舉節(jié)點(diǎn)理應(yīng)獲得部分經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，作為一次可靠投票的獎(jiǎng)勵(lì)。故本文提出了以下激勵(lì)分配方案：

對(duì)于新區(qū)塊提議者節(jié)點(diǎn)，所獲激勵(lì)表示為

式中：sp為提議者的激勵(lì)份額；M為新區(qū)塊生成過程中電動(dòng)汽車聯(lián)盟所獲得的區(qū)塊鏈服務(wù)費(fèi)。

對(duì)于給該代表節(jié)點(diǎn)投票的選舉節(jié)點(diǎn)池θ，所獲激勵(lì)表示為

式中s e為選舉節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)份額，則對(duì)于每個(gè)選舉節(jié)點(diǎn)，所獲激勵(lì)表示為

對(duì)于參與驗(yàn)證的代表節(jié)點(diǎn)，所獲激勵(lì)表示為

式中V表示除了提議者節(jié)點(diǎn)以外的所有參與驗(yàn)證的代表節(jié)點(diǎn)。

4 算例仿真與結(jié)果分析

4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

本文選取某典型城區(qū)交通系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析，并根據(jù)實(shí)際情況對(duì)其進(jìn)行區(qū)域劃分和區(qū)域類型分類，如圖5所示。該城區(qū)被劃分為15個(gè)區(qū)域，并將其分為商業(yè)區(qū)、工業(yè)企業(yè)和居民區(qū)3種區(qū)域類型。假設(shè)在每個(gè)區(qū)域內(nèi)，私有充電樁和公有充電樁內(nèi)均有一定數(shù)量的分布，充電樁分布情況如表1所示，共計(jì)520個(gè)充電樁。其中，私有充電樁在區(qū)域內(nèi)的位置分散，而公有充電樁則是集中在每個(gè)區(qū)域內(nèi)的充電站中，充電樁的參數(shù)如表2所示。電動(dòng)汽車均勻分布在城區(qū)各個(gè)區(qū)域中，電動(dòng)汽車的參數(shù)如表3所示。此外，城區(qū)內(nèi)包含2個(gè)障礙區(qū)域(山地區(qū)域和學(xué)校區(qū)域)。交通仿真模型采用基于直角坐標(biāo)道路模型的簡(jiǎn)化行駛仿真方法。

圖5 某城區(qū)區(qū)域劃分圖Fig.5 Zoning map of an urban area

表1 充電樁分布情況Tab.1 Distribution of charging pile

表2 充電樁參數(shù)Tab.2 Charging pile parameters

表3 電動(dòng)汽車參數(shù)Tab.3 EV parameters

4.2 電動(dòng)汽車起始出行時(shí)刻與充電時(shí)刻

以10 000輛電動(dòng)汽車為例，基于電動(dòng)汽車出行特性模型，得到一天內(nèi)電動(dòng)汽車出行時(shí)刻分布。通過蒙特卡羅方法進(jìn)行模擬，在仿真中，每輛電動(dòng)汽車出行時(shí)并不一定具有充電需求，只有在行駛過程中電動(dòng)汽車的SOC達(dá)到其充電閾值后，才會(huì)產(chǎn)生充電需求，需尋找充電樁進(jìn)行充電。

仿真結(jié)果表明，10 000輛出行的電動(dòng)汽車中，有4 298輛車產(chǎn)生了充電需求。圖6為各時(shí)段下出行電動(dòng)汽車數(shù)量和有充電需求的電動(dòng)汽車數(shù)量。可見，各時(shí)段下產(chǎn)生充電需求的電動(dòng)汽車數(shù)量較多，其充電高峰時(shí)段與區(qū)域系統(tǒng)負(fù)荷高峰時(shí)段重合，若接入同一區(qū)域配電網(wǎng)，容易造成峰上加峰，因此，有必要利用私有充電樁分散充電壓力。

圖6 電動(dòng)私家車在網(wǎng)數(shù)量Fig.6 Number of private EVs connected to the grid

4.3 電動(dòng)汽車充電樁選擇

采用蒙特卡羅方法抽樣電動(dòng)汽車狀態(tài)，模擬電動(dòng)汽車用戶對(duì)充電樁評(píng)估的過程，仿真獲取電動(dòng)汽車的充電樁選擇。在共享平臺(tái)制定基準(zhǔn)電價(jià)前，將電動(dòng)汽車充電電價(jià)設(shè)為固定電價(jià)，快充為1.2元/(kW·h)，慢充為0.6元/(kW·h)。其中，電動(dòng)汽車的充電選擇情況如表4所示，各充電樁吸引到的電動(dòng)汽車數(shù)量如圖7所示，電動(dòng)汽車在城區(qū)內(nèi)的充電區(qū)域分布如圖8所示，城區(qū)的區(qū)域劃分見圖5，其中每個(gè)區(qū)域的快充充電樁編號(hào)在慢充充電樁之前。

圖7 充電樁吸引到的電動(dòng)汽車數(shù)量Fig.7 Number of electric vehicles attracted by charging piles

圖8 電動(dòng)汽車在城區(qū)內(nèi)的充電區(qū)域分布Fig.8 Distribution of EV charging area in urban area

表4 電動(dòng)汽車充電選擇情況Tab.4 Charging options for EVs

從表4可知，具有充電需求的4 298輛電動(dòng)汽車中共有2 328輛選擇了私有充電樁進(jìn)行充電，私有充電樁共享平臺(tái)為52%有充電需求的電動(dòng)汽車提供充電選擇以滿足其充電需求。仿真結(jié)果表明：私有充電樁分散、閑置時(shí)間長(zhǎng)的特點(diǎn)，可有效彌補(bǔ)公共充電樁數(shù)量較少、分布較集中的缺點(diǎn)。

由圖7、8可以看出，電動(dòng)汽車的充電選擇具有很強(qiáng)的地域性和快充偏好。其中：商業(yè)區(qū)充電樁的吸引力最大，且充電行為最集中；居民區(qū)充電樁的吸引力最小，且充電行為較為分散。位于交通路線樞紐位置附近的充電樁能吸引較多的電動(dòng)汽車充電。對(duì)于行駛中的電動(dòng)汽車，充電等待時(shí)間是一個(gè)很重要的考慮因素，由于充電等待時(shí)間較短，快充充電樁能吸引更多的電動(dòng)汽車前來充電。

此外，如圖8所示，受限于地理位置，城區(qū)內(nèi)的障礙地區(qū)所在的位置為充電行為真空區(qū)，相對(duì)地，障礙地區(qū)附近區(qū)域的充電行為就較為集中。

4.4 私有充電樁共享平臺(tái)的電價(jià)制定

4.4.1 基準(zhǔn)電價(jià)制定

考慮電網(wǎng)的基礎(chǔ)電價(jià)、充電樁運(yùn)維成本和區(qū)塊鏈服務(wù)費(fèi)等因素，以共享平臺(tái)統(tǒng)籌的充電需求信息為基礎(chǔ)，基準(zhǔn)電價(jià)制定及其相關(guān)情況如表5所示。

表5 共享平臺(tái)基準(zhǔn)電價(jià)制定及其相關(guān)情況Ta.5 Formulation of benchmark price of sharing platform and relevant information

4.4.2 區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)制定

考慮區(qū)域內(nèi)的充電負(fù)荷壓力，在基準(zhǔn)電價(jià)的基礎(chǔ)上分時(shí)段、分區(qū)域地制定動(dòng)態(tài)電價(jià)，得到15個(gè)區(qū)域內(nèi)的動(dòng)態(tài)快、慢充電價(jià)，結(jié)果如圖9所示。

圖9 私有充電樁共享平臺(tái)上15個(gè)區(qū)域的動(dòng)態(tài)電價(jià)Fig.9 Dynamic electricity prices of 15 areas on private charging pile share platform

圖9中不同顏色曲線代表不同區(qū)域中的分時(shí)動(dòng)態(tài)電價(jià)。電價(jià)波動(dòng)與區(qū)域內(nèi)充電頻率的變化快慢相關(guān)，區(qū)域電價(jià)波動(dòng)越劇烈，該區(qū)域充電頻率變化越快。由圖9可知，電動(dòng)汽車用戶對(duì)快充服務(wù)更具有偏好性。根據(jù)動(dòng)態(tài)電價(jià)，私有充電樁共享平臺(tái)一天內(nèi)的運(yùn)行結(jié)果如表6所示。

由表6可以看出，區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)導(dǎo)致電動(dòng)汽車用戶不滿意度提高。隨著電價(jià)升高，用戶將改變其初始選擇，而選擇一個(gè)距離更遠(yuǎn)、充電耗時(shí)更長(zhǎng)的充電樁。此時(shí)，更多的電動(dòng)汽車用戶將選擇不充電或價(jià)格固定的公共充電樁，集中充電行為進(jìn)一步減少，從而緩解了該區(qū)域的充電壓力。相對(duì)于固定基準(zhǔn)電價(jià)，由于充電頻率高的區(qū)域電價(jià)上升，在區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)引導(dǎo)下，共享平臺(tái)的售電收益略有上升。對(duì)電網(wǎng)而言，區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)分散了電動(dòng)汽車集中充電行為，降低了區(qū)域內(nèi)的充電壓力。

表6 基于動(dòng)態(tài)電價(jià)的共享平臺(tái)運(yùn)行結(jié)果Tab.6 Operating results of shared platform based on dynamic electricity price

4.5 基于區(qū)塊鏈的共享平臺(tái)信息安全分析

在私有充電樁共享平臺(tái)中，私有充電樁所有者可能會(huì)聯(lián)合其區(qū)域內(nèi)其他充電樁謊報(bào)區(qū)域充電次數(shù)，以提高其充電電價(jià)，損害電動(dòng)汽車的用戶利益。

為了驗(yàn)證本文提出的DPOS共識(shí)機(jī)制對(duì)虛假信息防范的有效性，算例設(shè)置了15個(gè)代表節(jié)點(diǎn)，并且考慮了以下4個(gè)場(chǎng)景：1）系統(tǒng)中不存在惡意代表節(jié)點(diǎn)；2）系統(tǒng)中存在1個(gè)惡意代表節(jié)點(diǎn)；3）系統(tǒng)中存在5個(gè)惡意代表節(jié)點(diǎn)；4）系統(tǒng)中存在8個(gè)惡意代表節(jié)點(diǎn)。以區(qū)域4中的動(dòng)態(tài)快充電價(jià)為例，不同場(chǎng)景下考慮私有充電樁傳遞虛假信息時(shí)的動(dòng)態(tài)電價(jià)如圖10所示。其中，虛假信息情況為：區(qū)域4中各時(shí)段的充電次數(shù)均向上虛報(bào)了10次。

圖10 不同場(chǎng)景下考慮傳遞虛假信息時(shí)的動(dòng)態(tài)電價(jià)Fig.10 Dynamic electricity price consideringdissemination of false information in different scenarios

仿真結(jié)果表明，本文所提出的DPOS共識(shí)機(jī)制可以有效防范私有充電樁共享平臺(tái)中虛假信息的申報(bào)。對(duì)于一個(gè)含有N個(gè)代表節(jié)點(diǎn)的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，當(dāng)惡意代表節(jié)點(diǎn)的數(shù)目少于N/2時(shí)(如場(chǎng)景1、2、3)，該共識(shí)機(jī)制能及時(shí)摒棄虛假信息，保障私有充電樁共享平臺(tái)信息的安全性和可靠性；而當(dāng)惡意代表節(jié)點(diǎn)的數(shù)目多于N/2時(shí)(如場(chǎng)景4)，系統(tǒng)中的信息可以被篡改。因此，在誠(chéng)實(shí)代表節(jié)點(diǎn)數(shù)量占優(yōu)的前提下，惡意代表節(jié)點(diǎn)無法通過傳遞虛假信息為自身牟利，從而保障了共享平臺(tái)的信息安全性和交易的公平、公正性。

5 結(jié)論

以區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車用戶和私有充電樁為研究對(duì)象，充分考慮電動(dòng)汽車用戶的意愿，設(shè)計(jì)了一種基于區(qū)塊鏈的私有充電樁共享策略機(jī)制?；谕镀边x舉代表節(jié)點(diǎn)的DPOS機(jī)制，設(shè)計(jì)了能夠整合分布分散私有充電樁資源的共享平臺(tái)，在為行駛過程中具有充電需求的電動(dòng)汽車提供有效充電選擇的同時(shí)，也為私有充電樁所有者帶來了一定收益。通過算例仿真，可以得到以下結(jié)論：

1）私有充電樁選擇評(píng)估模型能為電動(dòng)汽車用戶選擇合適的充電樁，電動(dòng)汽車用戶充電選擇具有很強(qiáng)的地域性和快充偏好。

2）區(qū)域動(dòng)態(tài)電價(jià)能有效引導(dǎo)電動(dòng)汽車在充電頻率較低的區(qū)域充電，一定程度上緩解了區(qū)域的充電壓力，并為私有充電樁平臺(tái)帶來更大收益。

3）在私有充電樁共享平臺(tái)上使用DPOS共識(shí)機(jī)制能篩選出真實(shí)有效的信息，有效減小惡意節(jié)點(diǎn)篡改信息造成的影響，從而保障私有充電樁共享平臺(tái)交易信息安全。