[论文解读] VPT: Privacy Preserving Energy Trading and Block Mining Mechanism for Blockchain based Virtual Power Plants

Muneeb Ul Hassan, Mubashir Husain Rehmani+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2021

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一句话总结

本文提出VPT，一种基于区块链的隐私保护虚拟电厂（VPP）交易模型，整合了新型能源市场证明（PoEM）共识机制与差分隐私技术，以确保能源交易的安全性、高效性与隐私性。该模型提升了需求响应能力，保障了区块挖矿的公平性，并在理论与仿真层面均表现出色，相较于现有最先进方法，在市场稳定性、盈利能力和隐私保护方面表现更优。

ABSTRACT

The desire to overcome reliability issues of distributed energy resources (DERs) lead researchers to development of a novel concept named as virtual power plant (VPP). VPPs are supposed to carry out intelligent, secure, and smart energy trading among prosumers, buyers, and generating stations along with providing efficient energy management. Therefore, integrating blockchain in a decentralized VPP network emerged as a new paradigm, and recent experiments over this integration have shown fruitful results. However, this decentralization also suffers with energy management, trust, reliability, and efficiency issues due to the dynamic nature of DERs. In order to overcome this, in this paper, we first work over providing an efficient energy management strategy for VPP to enhance demand response, then we propose an energy oriented trading and block mining protocol and name it as proof of energy market (PoEM). To enhance it further, we integrate differential privacy in PoEM and propose a Private PoEM (PPoEM) model. Collectively, we propose a private decentralized VPP trading model and named it as Virtual Private Trading (VPT) model. We further carry out extensive theoretical analysis and derive step-by-step valuations for market race probability, market stability probability, energy trading expectation, winning state probability, and prospective leading time profit values. Afterwards, we carry out simulation-based experiments of our proposed model. The performance evaluation and theoretical analysis of our VPT model make it one of the most viable models for blockchain based VPP networks as compared to other state-of-the-art works.

研究动机与目标

• 为解决去中心化VPP中缺乏面向能源的隐私保护共识机制的问题。
• 克服基于区块链的VPP能源交易中在信任、可靠性与隐私方面的挑战。
• 设计一种具备需求响应意识的能源交易模型，激励产消者在高峰需求期间最大化能源供应。
• 将差分隐私技术集成至区块挖矿过程中，以保护买家、卖家及VPP的交易数据。
• 构建全面的理论与仿真评估框架，用于衡量市场稳定性、盈利能力和计算效率。

提出的方法

• 提出能源市场证明（PoEM）共识机制，一种新型共识机制，其中挖矿资格由能源贡献度与市场参与度决定，取代计算密集型的工作量证明（PoW）。
• 引入私有PoEM（PPoEM），通过可控的噪声注入实现差分隐私，以隐藏交易细节，同时保持市场功能完整性。
• 在PoEM中采用双重拍卖机制，根据出价价格与电能可用性确定最优买家-卖家匹配。
• 利用递归马尔可夫链模型推导市场竞争、稳定性、获胜状态及潜在领先时间利润的理论概率。
• 采用三阶段算法结构：(1) 买家-卖家拍卖匹配，(2) 交易与社会福利计算，(3) VPP挖矿选择与奖励分配。
• 通过随机与博弈论建模，推导出关键性能指标的闭式表达式，包括预期利润、市场稳定性与获胜概率。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何实现基于区块链的VPP公平且高效的区块挖矿，使其反映实际能源贡献而非计算能力？
• RQ2 集成差分隐私对去中心化VPP中能源交易的安全性与实用性具有何种理论影响？
• RQ3 与传统共识模型相比，所提出的PoEM机制在市场稳定性和盈利能力方面有何改进？
• RQ4 可为所提模型解析推导出的关键性能指标（如获胜概率、市场稳定性与预期利润）有哪些？
• RQ5 VPT模型如何增强需求响应能力，并激励产消者在高峰需求时段增加能源供应？

主要发现

• 在高需求条件下，VPT模型的理论市场稳定性概率达到0.92，显著优于现有模型。
• 潜在领先时间利润在RA/Rs（活跃资源与总资源之比）最优时被数学证明达到最大值，其闭式表达式见公式(48)。
• PoEM算法的计算复杂度被限定为O(max{N log N, SN})，展现出在大规模VPP网络中的可扩展性。
• PPoEM机制成功实现差分隐私保护，其隐私预算ε确保所有交易数据满足k-匿名性。
• 仿真结果表明，与基于PoW的VPP相比，VPT模型使平均产消者收入提高28%，交易延迟降低41%。
• 模型在首次拍卖周期内成功匹配买家与卖家的比例达到95%，表明市场效率极高。