基于区块链的微电网智能交易与协同调度策略研究

付晓琳，王鸿，王致杰

(1.上海电机学院 电气工程学院， 上海 201306； 2.同济大学 经济与管理学院， 上海 200092)

0 引 言

在深化电力体制改革背景下，微电网作为一个相对独立的电网结构，是分布式电能参与市场交易的主要应用场景。微电网内交易频繁、产消者供需关系随机变化，现有的连续双向拍卖机制对本地服务器的要求较高，很难在去中心化的低成本网络中实现。且微电网内发电以清洁能源为主，不排放二氧化碳，通过将相应的碳排放权进行转让出售，可降低发电成本的同时将其作为电能交易的激励手段，提高清洁能源的履约能力和竞争意识。针对微电网内分布式交易和调度策略，目前主要开展以下研究：文献[1]提出分布式微电网直接交易系统，利用数字签名设计两种安全协议，抵抗篡改攻击，保证交易结算安全，但仅研究某一时刻的安全性，未对整个交易周期进行研究；文献[2]提出基于模型预测控制算法的主动配电网多时间尺度协调调度策略，最大程度实现可再生能源消纳，尽管多级协调调度策略能很大程度上消纳分布式能源及负荷的波动性，但由于优化调度过程借助开环状态完成，无法实现实际工况下的反馈校正；文献[3]提出基于分布式凸优化的多微电网经济调度方法，以发电成本最小为优化目标，未将微电网视为独立利益主体，不符合市场发展趋势；文献[4-5]对不同场景下微电网交易进行了分析，但缺少交易主体的安全性分析；文献[6]以最小切负荷量作为调度目标，为不同微电网容量配置方案下的可靠性分析提供了统一评价基准，但未对该指标进行有效性校验。

上述文献对分布式架构下的微电网交易和调度进行研究，但均未对去中心化程度与经济性、运行效率及调度结果间的关联规律进行研究，且随着微电网内分布式能源的增多，在保证效益的同时提高新能源消纳具有重要意义，故需进一步对微电网内智能交易与协同调度策略进行研究。文章在区块链技术支撑下，提出了计及碳排放权认证的微电网智能交易与调度模型。区块链是一种由多独立节点参与并共同维护的分布式底层架构，具有去中心化、分布决策、资源共享等特征，在无需节点间互相信任的分布式系统中，通过数据加密、分布式共识等手段解决目前中心化机构成本高、透明度低的问题，有助于实现分布式电力市场间点对点交易协作[7]。主要创新点可总结如下：

(1)定义去中心化度，量化区块链参与下的分布式交易和调度占比，得出其与可靠度、运行效率、运行成本间的关联规律；

(2)建立微电网内交易-调度体系，设计碳履约函数充分发挥新能源清洁绿色的效能，针对不同交易需求设计组合共识函数，通过含激励机制的演化博弈算法，提高新能源消纳能力；

(3)利用上述模型对北京某能源互联网园区内交易与调度策略进行优化。

1 微电网与区块链融合可行性分析

区块链除在数字货币等金融领域应用外，在电力领域能源交易方面也发展迅速，其去中心化的特性与电网中购售电主体的分布式特性天然对应，满足电能直接交易的要求，且数据透明、可追溯、防篡改等特点可提高交易的安全性、可靠性。区块链技术能够为现有微电网中若干不能落地的问题提供解决方案[8]，其与智能电网功能可相互融合如表1所示。

表1 微电网与区块链融合功能表

2 微电网公有链模型

微电网公有链是完全去中心化的结构，去中心化程度与私有链和联盟链相比最高，任何交易用户可随时加入并读取区块信息，故存储数据透明度较高，适用于用户数量种类较多、交易密度更高的微电网内部交易，如图1所示。微电网内各分布式电源，如：光伏、风机等可直接与用户进行电能交易，链内各节点均存储着完整的区块数据以执行节点共识和交易验证，确保数据不会篡改或丢失，可建立双向交易安全体系。

图1 微电网交易公有链

由于文中优化策略是在完全去中心化交易架构和部分去中心化调度架构下进行分析，为防止分布式交易和调度的随机性对微电网安全稳定运行产生影响，故对去中心化度作式(1)定义，探究其与调度结果、运行成本、运行效率间关联规律。

(1)

式中Sbc为分布式调度数量；Ssc为单一中心参与下调度数量；Dsc=100为完全去中心化；50

3 计及碳排放权认证的智能交易策略

3.1 碳排放权认证

文献[9]提出启动全国范围内碳交易市场。碳交易机制的引入在为电力系统灵活处理各电源碳排放提供有效途径的同时，也有效提高了清洁能源的运行经济性。区块链技术具有去中心化、数据安全透明及可追溯的特点，能够实现碳配额认证及自动清缴，为碳足迹追踪提供了良好的技术平台，且可在保持一定可信度和隐私水平的前提下为用户提供需求信息，保障交易公平合理。

链上碳排放权交易机制如图2所示。区块链首先计量二氧化碳排放，利用分布式账本技术对碳排放权进行公证。卖家将碳排放交易信息发送到区块链中，智能合约技术会对网络中碳排放量进行计量和监管，判断其是否超过配额要求。在满足排放要求的范围内由买方读取交易信息，生成报价并进行交易对象选择；若碳排放量超过额定值，区块链会对其处罚金或要求停产，同时将处理结果记入区块链中。买卖双方达成意向后，交易可通过智能合约自动执行，记录交易ID并计量更新碳排放权。上述过程结束认为链上碳排放权交易已完成，当有新的交易需求时可开始新一轮的链上交易。

图2 链上碳排放权交易机制

基于区块链的去中心化交易中，由于交易过程缺乏第三方管理信息，故需要市场参与者发挥自身活力收集并寻找合适对象，造成主动市场参与者和被动市场参与者的生成[10-11]。为调动各主体参与分布式交易的积极性，同时提高履约能力，引入履约度(Degree of Compliance,Dcom)的概念，定义在下节碳履约函数中详细描述，来量化区块链网络中碳排放历史履约能力，并以此确定参与分布式交易的优先顺序，履约度越高的信用主体，可获得的交易信息权限越大，可优先进行分布式交易，即在分布式交易中越优先考虑；反之，同等出力下，将顺序后移。

3.2 基于区块链的智能交易过程

区块链网络中碳排放量的监管与计量通过智能合约实现，设计的智能合约主要包含六个功能函数，其中碳履约函数和组合共识函数为文中创新点，其余四步为常规步骤，如图3所示。

图3 基于区块链的电能交易流程

(1)碳履约函数。

各区块链在验证成功后均处于相同的初始履约度D0。每次智能电能表与区块链交易后，均会对交易进行评价，用于各履约度的计算。若智能电能表对本次交易持认同态度，则评价结果显示Raccept为正值并添加时间戳，区块链接收到私钥加密后的评价结果(Raccept，T)后连同交易记录一起全网广播；若智能电能表对本次交易持否定态度，则评价结果显示Rdeny为负值并添加时间戳，区块链接收到经智能电能表私钥加密后的评价结果(Rdeny，T)后连同交易记录一同在全网中进行广播。智能电能表发送给区块链的评价信息是通过私钥加密后的，不存在评论造假的问题，同时添加了时间戳满足记录的即时性要求。

当一个记账周期结束时，区块链对本周期内评价解密，并通过式(2)得出该周期内的总评价R：

(2)

式中n为交易次数；k为获得评价结果为Raccept的次数。通过取平均数的方式降低外部因素影响，求取结果适用于不同的区块链形式。

设第i个记账周期时区块主体的履约度为Di，则当前第t个周期的履约度可通过式(3)计算得出：

(3)

式中第一项为历史履约度对当前履约能力的影响。为真实反映当前时刻的履约情况，通过引入递减函数e-x来削弱历史履约度对当前值得影响。区块链会在网络中广播各次交易的履约度，并检验最高履约度主体的可信程度。校核通过后，具有最高履约度的主体获得本次记账权限，完成本轮交易区块的生成并获得奖励。依据碳排放权转让履约度高低确定电能交易的优先顺序，若发现伪造履约度的行为则取消该节点的记账权。

(2)多时间尺度组合共识函数。

微电网内清洁能源发电受时间和环境影响较大，不同时间段内，对共识机制的需求有所不同。夜间或阴雨天气下光伏出力为零，当仅有风电运营商给用户供电时，分布式电源与用户之间交易模式为单对多交易；正午或晴天下光伏和风机同时出力，供电方与购电方均不唯一，分布式电源与用户之间交易模式为多对多交易。因此，基于股权权益证明 (Proof-of-Stake, PoS)共识机制提出了多时间尺度的组合共识机制。根据交易主体数量的不同分为PoS(One-to-Many, O2M)单对多共识机制和PoS(Many-to-Many, M2M)多对多共识机制。

(a)PoS(O2M)共识机制。

在单对多交易模式下，由于受外界环境影响，参与交易的发电方在任意时间段内均唯一，交易过程中首先确定各主体报价策略，售电方的初始状态集合和报价策略中均考虑碳履约度，随后进行交易匹配并更新状态集合，直至交易额完成。

光伏、风机的售电报价策略如下：

(4)

式中Qgrid为上网电价；Qgrid,min为上网电价中的最低报价；Di,com为清洁能源主体在时段i内的履约度；Ai,total为能源主体在时段i的产能总量；Ai,load为能源主体在时段i内的负荷需求量；Agrid为上网电量；Acontrat为合约电量；Qsubsidy为补贴电价。

常规用户的报价策略如下：

(5)

式中Qmicrogrid为上一时刻微电网内交易电价；Qgrid-sale为公共电网售电电价；Qcost为用户购电成本；Ademand为用户总需求量；Amicrogrid为通过微电源的购电电量；Aj,grid为微电源j的上网电量；Aj,contract为微电源j的合约电量。

对售电方而言，初始报价为qj，碳交易履约度为dj，初始状态集合为(qj,dj)，首先按照报价由低至高依次排序，完成后在此序列基础上按照碳履约能力由高至低进行修改，将碳履约值dj作为确定交易优先顺序的依据。交易匹配过程中，若匹配到用户报价大于公共电网购电价格，则可进行交易并将更新后的状态集合(q′j,d′j) 全网广播，反之则继续寻找下一对象。对用户而言，初始报价为qi，初始状态集合为(qi,qi)，按照报价由高至低依次排序，交易匹配过程中，若用户的最高报价高于售电方的最低报价，则交易成功可签订合约，并将更新后的状态集合 全网广播，反之亦然。最终成交价格由购售电双方的平均值确定，即：

(6)

式中Q为最终双方成交价格；Qi,maximum为用户的最高报价值；Qj,minimum为售电方的最低报价值；

(b)PoS(M2M)共识机制。

在多对多交易模式下，需要各电源端节点对某一时段T内的供电量分配达成共识[12]，故考虑各节点在时间段T内的碳交易履约程度D、电能交易量E和报价H，分别对以上三方面进行投票排序，各节点投票权重值均需低于50% ，如式(7)和式(8)所示。其中当碳履约度低于0.6时放弃该节点，其余节点依据投票结果决定最终获得交易权的主体。

(7)

其中：

(8)

式中Ri为各节点获得投票权的大小；δ为碳履约系数，当x<0.6时该节点投票清零，无法获得最终交易权；n为售电节点总数；Di为第i个售电节点的碳履约度；Ei为第i个售电节点在时段T内电能交易量；Hi为第i个售电节点在时段T内报价。

3.3 有效性校验

以北京某能源互联网园区为数据来源进行方案可行性验证，其中设备具体参数如表2所示。

表2 北京某能源互联网园区参数表

微电网内设有两台风机、两块光伏板和五名用户，各自输出功率如图4所示，图中负荷曲线表示总负荷，而风机、光伏输出功率曲线为一个电源的输出量，拟在凌晨4:00和正午12:00对风机、光伏发电及负荷进行交易，交易单位电量为50 kWh 。按照2020年国家发展改革委印发《通知》确定微电网中各主体报价范围，风机电价为0.47元/kWh ，光伏电价为0.35元/kWh ，居民电价为0.546 9元/kWh，因此报价在(0.35, 0.546 9) 范围内产生，报价为正表示购电，报价为负表示售电，微电网市场成员的初始信息如表3所示。其中节点编号A、B为风机；节点编号C、D为光伏；节点编号E～I为用户。

表3 微电网市场成员的初始信息

图4 微电网内各主体输出功率

在凌晨4:00的时段，主体E的初始电价为0.412 5，按照履约度高低优先与售电节点A相匹配，由于E的单位报价高于其与A报价的平均值，购电节点E状态集合更新为(0.412 5, 0.405 9)；第二轮交易中，购电主体F向售电主体A发出交易请求，由于F的报价为0.410 8，高于E的报价0.405 9，故A解除与E的交易，E的状态集合恢复为(0.412 5, 0.412 5)，最终与售电主体B以0.407 8的价格成交。在正午12:00的时段，购电主体G分别对该时段内售电主体A～D的碳交易履约程度、电能交易量和报价进行投票排序，由于售电节点C履约度低于0.6，在按照式(7)和式(8)进行计算时结果为0，无法获得交易权，最终优先与三方得票率均超过50%的售电节点B进行交易，双方更新状态集合，之后匹配到售电节点A，由于此时A与购电节点F进行交易，且A的投票结果低于B，故交易不成立，最终投票确定购电节点G与售电节点B为最终购电方案。

由图5可以看出，提出的组合共识交易机制针对不同时间尺度下交易特征的变化采用不同共识机制，有效减少完成电能交易需要的迭代次数。且随交易主体数量的增多，优化效果更为明显，通过更为灵活的共识交易方式使得降低算力资源消耗，提高交易效率。

图5 迭代次数对比图

由表4和图6可知，利用微电网内清洁能源优势，将碳排放权认证引入电能交易中，在18:00～21:00的负荷高峰时段内，通过转让盈余的碳排放指标有效降低运行成本，在促进能源主体积极参与碳排放权认证、自觉履行合约电量的同时，提高微电网运行经济性，降低运行成本7.35%。在22:00～次日5:00的低电价时段内，风机出力较大，火电等传统能源的碳配额充足，计及碳排放权后运行成本无明显变化。

表4 不同机制下的日运行成本

图6 不同时段微电网的运行成本

4 含联合激励机制演化博弈算法的协同调度模型

4.1 基于微电网公有链的调度架构

微电网在智能电网结构中既是购电方又是售电方，且涉及用户数量种类较多，交易实时性更强，交易密度更高，故采用公有链的构建方式更为科学[13-14]。微电网公有链不仅可实现网络内交易信息记录，防止恶意篡改和违约，同时能为售电公司提供数据参考，辅助售电公司制定未来的购电计划，且公有链内所有节点均可自行选择是否参与记账权竞争，不会以预先设定的方式强制要求，各节点均通过共识机制验证最优调度计划并获得相应激励。微电网内基于区块链的电力交易与电力调度关系如图7所示，在完成交易结算过程后，选择合适的调度模型制定电力调度计划，按照实时发电状况对电力调度进行一定程度上调整修正。

图7 基于区块链的电力调度流程

基于微电网公有链的调度模型中，调度区块链并不决定电能调度结果，而仅作为信息汇集整合的中转站和服务商，打破电源和用户间信息壁垒降低调度过程中信用成本。且由于信息公开透明，通过对分时用电需求的不断更新，有效降低能源需求峰谷差值，更有利于能源的稳定调度，如图8所示。

图8 调度区块链结构示意图

交易的达成必须经过调度系统的安全校核，将功率、线损等作为约束。且考虑到目前电网公司体系中仍存在调度中心，提出“调度部分去中心化”的弱中心化思想，保留调度中心职能，通过区块链共识机制选定临时调度中心执行各层调度任务，同时微电网公有链会对交易调度信息进行核准，通过判断交易申请功率与现有功率之和是否超出线路设计总功率，确定该笔交易是否满足审核要求，为电网稳定运行提供安全监管。

弱中心化下的电力交易需设立临时中心，临时中心节点受负荷位置、供电位置、供电单元、网络延迟等因素影响[18]，依据每笔交易信息的不同，所选取的临时中心会发生变化，如图9和图10所示。

图9为t1时刻临时中心点选择过程，提供电能的电厂中包含3个火电厂、1个风电厂和1个光伏电站，系统通信节点对该轮调度数据中需求解的随机数进行广播并解算反馈，各节点对交易数据进行分布式存储的同时更新本地交易调度数据，能够优先计算出正确随机数结果的变电站节点作为本轮调度的临时中心，执行本层调度任务并获得一定奖励收益。图10所示为t2时刻临时中心点选择过程，提供电能的电厂中包含两个火电厂、两个风电厂和1个光伏电站，与t1时刻所处地理位置、供电情况均不同，故重新选择临时中心节点，进行随机数计算。通过上传数据可知该轮交易在变电站内申请的有功功率，利用区块链网络中的存储数据可知该变电站申请时段内的负荷最大值，因而得出可利用功率和所需总功率，确保电网稳定运行。

图9 t1时刻临时中心节点

图10 t2时刻临时中心节点

调度区块链的智能合约含式(9)所示数量关系：

S=G·Pele·Fstable

(9)

式中S为综合各方面因素后确定的调度计划；G为分布式电源的日发电量；Pele为该分布式电源的发电电价；Fstable为该电源的发电稳定程度，且发电侧稳定程度必须高于用电侧，才能满足调度要求。

调度效率受完成时间、实际调度功率和预期调度功率的影响，表示为式(10)，完成时间越短、实际调度功率与预期功率偏差越小，效率越高。

(10)

式中tsch为完成时间；Wactual为实际调度功率值；Wexpect为预期调度功率值。

4.2 调度模型

为充分发挥微电网分布式调度优势，在确保安全稳定运行的前提下，以负荷峰值时段内从配电网购电值最小为目标函数进行求解，降低配电网的集中调度计算量，鼓励用户优先选择微电网内部购电，提高用户响应程度，目标函数如下：

(11)

式中Conbuy为负荷峰值时段内需通过配电网购电获得的电量；Contotal为负荷峰值时段内用户总的需求电量；EPdiesel为柴油电价；EPwt为微电网内风机单位电价；EPpv为微电网内光伏单位电价；EPnetwork为配电网购买电价；Condiesel为柴油耗量；Genwt为风机发电功率；Genpv为光伏发电功率。

该目标函数下约束条件包括功率平衡约束、机组出力限值和机组爬坡约束。

4.3 含联合激励机制的演化博弈算法

演化博弈的核心是演化稳定策略和复制者动态，分别表征演化博弈的稳定状态及向这种稳定状态动态收敛的过程。在演化博弈过程中，演化结果虽很大程度上取决于系统的初始状态，但可通过改变奖惩机制改变演化走势，使系统收敛于较好的演化稳定策略。以微电网运营商和配电网运营商为博弈对象，各自以投资成本最小为支付函数，引入对调度合约失信方的联合激励机制，基于区块链技术对调度进行过程中的全部历史执行信息进行考量。设计包含整体激励和部分激励的联合激励函数，鼓励使用新能源，提高新能源消纳，更好地分析去中心化度、可靠度在调度过程中的变化过程，最终确定最优演化状态策略。调度去中心化度在前面已进行介绍，可靠度是指微电网电力不足概率，定义为：

(12)

式中Ogen为发电单元的可用容量；Oann为系统年最大负荷需求，式(12)可真实反映电力市场供需形势的同时，量化系统容量不足的风险，其值越大，说明发电方越有充足市场。

设计的优化算法中包含支付函数、复制者动态方程、针对调度合约失信方的联合激励函数和演化稳定策略确定四步，微电网运营商和配电网运营商各自以网内各时段分布式电源输出功率及柴油发电机、储能电池的功率为策略集合，在最大化演化时间约束限定下，通过分析联合激励机制在博弈群体中的适应性，最终确实演化稳定策略。本节主要介绍支付函数和联合激励函数。

(1)支付函数代表双方运营商在某一时间段内的经济效益，微电网运营商支付函数如式(13)所示，配电网运营商支付函数如式(14)所示：

PAmicro=Cinv+Cmain+Cdiesel-Csub-Csale

(13)

式中Cinv为微电网内清洁能源及储能装置的年投资成本；Cmain为微电网内清洁能源及储能装置的维护、检修成本；Cgas为柴油发电机的柴油成本；Csub为清洁能源发电的补贴费用；Csale为微电网运营商的售电费用;tsch为完成时间；Wactual为实际调度功率值；Wexpect为预期调度功率值。

PAdist=Cinv,dist+Closs-Cmicro-Csale,dist

(14)

式中Cinv,dist为配电网年投资成本；Closs为配电网网损成本；Cmicro为微电网运营收益；Csale,dist为配电网运营商售电费用。

(2)在演化博弈过程中，微电网运营商期望通过分布式能源容量的合理配置，使内部效益最大化，虽然新能源出力受环境因素影响，存在不确定性，常作为合约失信方，但同时其具有更高的合同履约潜力，应该通过适当的激励政策提高履约能力，鼓励使用新能源，提高其消纳能力。联合激励机制包含整体激励和部分激励，整体激励针对博弈中所有合约失信主体，且激励值相同；部分激励针对连续两次以上的失信主体，且激励值不同。各机组的历史执行结果利用区块链技术分布式的存储于各节点，且以元组的形式表示为：

HERw(e)=[k1,k2,...,kw]

(15)

式中HER为历史执行结果；ω为博弈进行的轮数；e为博弈单元；kw为博弈进行ω次后的执行结果，其值为0表示博弈结果单次失信，选择整体激励函数；反之为连续失信，选择部分激励函数。

HER整体激励函数：

(16)

HER部分激励函数：

(17)

式中∂con为合约电量；∂act为实际电量。|∂con-∂act|为[k1,k2,…,kw]元组中0的个数，激励函数中除包含当前博弈周期的执行结果外，还包含历史结果。

5 算例分析

在微电网完成分布式交易基础上，本节同样在北京某能源互联网园区参数下采用含联合激励机制的演化博弈算法进行分布式调度，并探究在调度去中心化度和可靠度的作用下各机组功率输出状态，以及调度去中心化度与运行成本、运行效率间关联规律，进而验证所提策略对微电网运行的有效优化。图11为能源互联网大数据云平台，利用互联网和大数据技术将园区内能源负荷数据实时上传，做到实时监控、分析并调控。图12为系统主接线图，可以看到在系统内有2.5 MW风机、1 MW风机，光伏阵列和柴油发电机，可以同时监测当下不同发电单元和负荷单元的有功功率和无功功率，并在此基础上进行优化调度。

图11 能源互联网大数据云平台

图12 系统主接线图

为探究不同去中心化度对调度结果的影响，保持可靠度一定，改变去中心化度，调度结果如图13、图14所示。

图13 可靠度为0.90，去中心化度0.85下调度结果

图14 可靠度为0.90，去中心化度为0.90下调度结果

由图13和图14对比可知，随去中心化度值的增加，微电网在7:00～10:00和15:00～18:00的电价平时段柴油发电机出力增加，促进微电网内部电能调度，减少从配电网购电总量；在10:00～15:00的电价峰值时段柴油发电机出力减少，从而降低了系统运行成本；在23:00～7:00的电价谷时段配电网购电值降低，为避免去中心化度增加对微电网运行可靠度产生影响，通过增加购买备用容量来满足系统稳定可靠的要求。因而，在去中心化度随区块链参与比例的增加而不断提高的过程中，微电网运行成本降低，机组出力有明显的优化配置。

由图15可知，在去中心化度介于[0, 53]之间时，微电网运行效率随调度去中心化度的增加而增加，存在正相关性；在去中心化度介于[53, 100]之间时，微电网运行效率随调度去中心化度的增加而降低；在去中心化度为53时，微电网调度呈现弱中心化，微电网运行效率达峰值76.5%，此时完成时间最短、实际调度功率与预期功率偏差最小。因而，应控制区块链参与比例为总需求量的53%附近，使微电网运行效率达到最佳。

图15 调度去中心化度与微电网运行效率的关系

由图16可知，可靠度在[0.48, 0.64]之间，系统运行成本随可靠度增加而逐渐增大，且去中心化度分别为0.85、 0.90和0.95的曲线变化趋势一致。在维持微电网运行成本不变的前提下，提高调度去中心化度，需减小对可靠度的要求，进而危及微电网的安全运行。因此，区块链的过度参与会对电网系统产生不利影响，在对微电网系统进行安全稳定性分析时，需着重平衡可靠度与调度去中心化度间的关系，选择合理的关系值，在微电网安全稳定运行的前提下，降低运行成本。

图16 不同可靠度下的运行成本

6 结束语

围绕微电网内智能交易与协同调度策略展开研究，运用区块链去中心化特征，完成完全去中心化交易和弱中心化调度，并得出去中心化度、可靠度与运行效率和运行成本间的关联规律。通过引入碳排放权认证和组合共识机制，发挥新能源清洁绿色的功效，提高其消纳能力。最后通过北京某能源互联网园区运行数据对所提策略进行验证，得到以下有益结论：

(1)在对微电网系统进行安全稳定性分析时，需着重平衡可靠度与调度去中心化度间的关系，选择合理的关系值,保证微电网安全稳定运行的前提下，降低运行成本；当去中心化度达53时，微电网运行效率达到峰值；

(2)搭建的计及碳排放权认证微电网智能交易模型，可起到降低运行成本和提高迭代收敛速度的效果；并在此基础上，搭建基于微电网公有链的弱中心化调度架构，提高新能源消纳能力；

(3)文中仅从微电网内部研究去中心化度及关联规律，下一步可将区块链技术应用于多微电网之间，进行交易和调度策略研究，通过资源整合与能量互济可进一步实现对内自治消纳，对外功率优化。