[发明专利]基于量子区块链的多微网碳配额数据处理方法在审
申请号: | 202210335207.9 | 申请日: | 2022-03-31 |
公开(公告)号: | CN114662957A | 公开(公告)日: | 2022-06-24 |
发明(设计)人: | 胡伟;裴莹;张艺;杨佳峰;吴卿婧;夏雪;刘劲松;周佳林 | 申请(专利权)人: | 上海电力大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q20/38;G06Q20/40;G06Q50/06;G06N10/20 |
代理公司: | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人: | 刘竹青 |
地址: | 200000 *** | 国省代码: | 上海;31 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 量子 区块 多微网碳 配额 数据处理 方法 | ||
1.基于量子区块链的多微网碳配额数据处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
搭建基于量子区块链的微网群碳配额交易架构,利用负荷聚集商与微网节点组成私有链,负荷聚集商作为发起碳配额交易以及微网群与外网进行碳配额交易的第三方;
设置环保意识因子作为微网节点的微网清洁能源占比和历史贡献值的综合计算结果,根据微网节点的环保意识因子调整碳配额;
设置基于合作博弈理论的联盟收益模型以进行合作剩余分配;
其中,区块的生成由负荷聚集商完成,区块的验证由私有链中的负荷聚集商及全体微网节点完成;每个交易周期结束后,负荷聚集商以及其他微网节点采用基于量子隐形传态技术的算法,完成对交易信息的可靠验证。
2.根据权利要求1所述的基于量子区块链的多微网碳配额数据处理方法,其特征在于,所述搭建基于量子区块链的微网群碳配额交易架构中,量子区块链包括:
量子区块链视为未共存光子的GHZ(Greenberger-Horne-Zeilinger)形态,区块中的数据被简化为两位字符串,在预设时间内,将每个块的记录转换为暂时Bell状态,以此完成编码过程;量子区块链通过融合过程,将处于Bell状态的位串按时间顺序链接在一起;
同时构建基于量子诚信币(quantum trust bitcoin,QTB)的区块链框架,区块经验证通过上链后,相应的诚信节点将获得相应的激励,相应的激励指的是网络中发行的虚拟货币QTB,QTB的价值为对应于信赖值的验证优先权;
其中,量子保护和量子证书嵌入到量子区块链的交易语法中。
3.根据权利要求1所述的基于量子区块链的多微网碳配额数据处理方法,其特征在于,所述环保意识因子的计算过程包括:
将微网节点的环境标识因子和历史收益值作为评定其环保意识因子的指标,两者的综合性计算结果定义为环保意识因子;
设有n个(i=1,2,…,n)节点xi,m个(j=1,2,…,m)指标Yj,为节点xi在第k个时间段指标Yj的值,为指标Yj的权重,为微网节点xi在第k个时间段的环保意识因子;
用极值处理法,按照效益型和成本型指标,分别对指标进行无量纲化,无量纲化值分别为:
式中:和分别表示第k个时间段所有节点中指标Yj的最大值和最小值;
无量纲化后的数据,表示为矩阵
指标Yj的信息熵表示为:
式中:表示节点xi的第j个指标占所有节点该指标之和的权重;
计算各指标权重如下:
节点i的环保意识因子为:
4.根据权利要求3所述的基于量子区块链的多微网碳配额数据处理方法,其特征在于,所述环境标识因子的获取过程包括:
将微网节点内部清洁能源含量表示为可再生能源发电量与微源总产量之比,并将其定义为环境标识因子;
环境标识因子的计算方式如下所示:
χenv=PREG/(PREG+PMT+QGB);
式中PREG为分布式清洁能源的发电量,PMT为燃气轮机的发电量,QGB为锅炉发电量。
5.根据权利要求3所述的基于量子区块链的多微网碳配额数据处理方法,其特征在于,所述历史贡献值的获取过程包括:
微网节点的历史碳配额交易贡献值表示为:
式中,CONi表示微网节点i的历史碳配额交易贡献值,表示节点i的γ个历史时段的参与合作博弈的收益值之和。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海电力大学,未经上海电力大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210335207.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理