一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法技术

本发明专利技术属于交易数据分析技术领域，具体公开一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，通过对与供电端签订电能独家交易协议的光伏发电企业进行发电位置获取，并将各光伏发电企业产生的电能交易记录进行分类，与此同时基于发电位置从相应气象中心提取电能交易记录对应的发电关联气象要素，进而依据发电关联气象要素进行同类电能交易记录筛选，从而针对同类电能交易记录的交易电量进行异常光伏发电企业及异常电能交易记录筛查，实现了电能交易记录的异常跟踪监管，大大提高了对供电端享有正当交易权益的保障力度，并在发现电能交易异常时进行电能交易黑白名单更新，为供电端对光伏发电企业的合作筛选提供动态筛选依据。伏发电企业的合作筛选提供动态筛选依据。伏发电企业的合作筛选提供动态筛选依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法


[0001]本专利技术属于交易数据分析
，具体涉及一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法。

技术介绍

[0002]售电市场的放开,让电力市场的交易出现了较大变化，其中最大的变化莫过于发电企业的自由多样化和售电能源的清洁化，具体体现在传统与供电端进行电能交易的发电企业一般都是特殊指定的，且较为唯一，不够灵活，随着售电时长的放开，越来越多的发电企业可以加入到电力交易市场中，特别是一些清洁发电企业的加入，例如光伏发电企业，使得电力交易市场更加自由灵活，焕发出全新活力。
[0003]这种灵活自由的电力交易市场不仅相对于供电端是自由的，供电端可以签订多个发电企业作为交易对象，其相对于发电企业来说也提供了售电自由的环境，发电企业可以自由选择售电价值最高的供电端进行交易，然而这种情况在供电端与发电企业签订独家交易协议时埋下了一定隐患：正常情况下当供电端与发电企业签订独家交易协议时发电企业需要将待售电量全部交易给供电端，但这种灵活自由的电力交易市场会给某些发电企业提供了一个投机渠道，具体为从待售电量中选取一部分进行高价售出，以达到提高发电收益的目的，这种交易方式在一定程度上损害了供电端的权益，同时也是一种交易不诚信的表现，破坏了电力交易市场的交易秩序。
[0004]综上可见，为了保障供电端享有的正当交易权益，及时发现异常交易，有必要对供电端签订电能独家交易协议的发电企业产生的电能交易记录进行跟踪监管分析。

技术实现思路

[0005]为此，本申请实施例的一个目的在于考虑到在众多清洁能源中光伏发电是最不受发电位置影响，经营较为方便，而水力发电和风力发电的发电位置则受到水资源和地形条件的限制，这种情况使得光伏发电企业在电力交易市场中的占比越来越高，从而以光伏发电企业作为分析对象，提供一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，通过对与供电端签订电能独家交易协议的光伏发电企业产生的电能交易记录进行异常跟踪识别，有效解决了
技术介绍
提到的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，包括：S1、统计目标区域内与供电端签订电能独家交易协议的光伏发电企业数量，并获取各光伏发电企业对应的发电位置。
[0007]S2、从供电端交易区块链中提取设定采集时段内各光伏发电企业对应的若干电能交易记录，并从电能交易记录中提取交易时间、交易电量和发电时段。
[0008]S3、基于电能交易记录的发电时段计算发电时长，由此将各光伏发电企业对应各条电能交易记录进行归类，形成各光伏发电企业中各发电时长对应的若干电能交易记录。
[0009]S4、依据各光伏发电企业中各发电时长对应若干电能交易记录中的发电时段及各
光伏发电企业对应的发电位置从相应气象站提取各光伏发电企业中各发电时长对应若干电能交易记录所处发电时段的发电关联气象要素。
[0010]S5、将各光伏发电企业中各发电时长对应若干电能交易记录所处发电时段的发电关联气象要素进行相似对比，从中筛选出各光伏发电企业中各发电时长对应的同类电能交易记录。
[0011]S6、基于各光伏发电企业中各发电时长对应同类电能交易记录的交易电量进行各光伏发电企业对应的交易电量波动度分析，进而从中筛查出异常光伏发电企业及异常电能交易记录。
[0012]S7、对异常光伏发电企业的异常电能交易记录进行异常跟踪，基于异常跟踪结果对光伏发电企业进行电能交易黑白名单更新。
[0013]S8、分别对处于电能交易黑白名单内的光伏发电企业进行排列处理，并将排列结果进行显示。
[0014]作为本专利技术的进一步创新，所述将各光伏发电企业对应各条电能交易记录进行归类具体参见下述方式：将各光伏发电企业对应各条电能交易记录的发电时长进行相互对比，从而将各光伏发电企业中相同发电时长对应的电能交易记录进行归类，形成各光伏发电企业中各发电时长对应的若干电能交易记录。
[0015]作为本专利技术的进一步创新，所述发电关联气象要素包括光照强度、气温和大气粉尘浓度。
[0016]作为本专利技术的进一步创新，所述各光伏发电企业中各发电时长对应的同类电能交易记录具体筛选过程如下：（1）将各光伏发电企业中各发电时长对应的若干电能交易记录按照交易时间由先到后的顺序进行排列。
[0017]（2）按照电能交易记录的排列结果依次提取电能交易记录作为主体电能交易记录，并从发电关联气象要素中依次提取光照强度、气温和大气粉尘浓度。
[0018]（3）将各光伏发电企业中各发电时长对应主体电能交易记录的光照强度与其他电能交易记录的光照强度进行对比，计算出以各电能交易记录作为主体电能交易记录与其他电能交易记录的光照强度相似度，并与设置的相似度阈值进行比对，若某条其他电能交易记录的光照强度相似度大于设置的相似度阈值，则将该条其他电能交易记录作为相应主体电能交易记录的光照强度相似体，从而得到各光伏发电企业中各发电时长对应以各电能交易记录作为主体电能交易记录的光照强度相似体。
[0019]（4）同理按照（3）将各光伏发电企业中各发电时长对应主体电能交易记录的气温、大气粉尘浓度与其他电能交易记录对应的气温、大气粉尘浓度进行对比，依次得到各光伏发电企业中各发电时长对应以各电能交易记录作为主体电能交易记录的气温相似体和大气粉尘浓度相似体。
[0020]（5）将各光伏发电企业中各发电时长对应以各电能交易记录作为主体电能交易记录的光照强度相似体、气温相似体和大气粉尘浓度相似体进行对比，从中提取重复的电能交易记录，将其结合主体电能交易记录构成各光伏发电企业中各发电时长对应的同类电能交易记录。
[0021]作为本专利技术的进一步创新，所述各光伏发电企业对应的交易电量波动度的具体分析过程如下：将各光伏发电企业中各发电时长对应同类电能交易记录的交易电量进行相互
对比，从中选取各发电时长对应同类电能交易记录的最大交易电量、最小交易电量和平均交易电量，进而利用公式，得到各光伏发电企业中各发电时长对应同类电能交易记录的交易电量波动度，并进行相互对比，从中选取最小交易电量波动度作为各光伏发电企业对应的交易电量波动度。
[0022]作为本专利技术的进一步创新，所述异常光伏发电企业及异常电能交易记录的具体筛查过程如下：将各光伏发电企业对应的交易电量波动度与预设的波动度阈值进行对比，若某光伏发电企业对应的交易电量波动度大于预设的波动度阈值，则将该光伏发电企业作为异常光伏发电企业。
[0023]将异常光伏发电企业中各发电时长对应同类电能交易记录的交易电量波动度与预设的波动度阈值进行对比，从中提取大于预设波动度阈值的发电时长，记为特定发电时长。
[0024]以交易时间为横坐标，以交易电量为纵坐标，构建二维坐标系，由此针对异常光伏发电企业中特定发电时长对应同类电能交易记录的交易电量在所构建的二维坐标系内标注若干点，形成异常光伏发电企业中特定发电时长对应同类电能交易记录的交易电量变化曲线，并分别获取所述变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，其特征在于：包括：S1、统计目标区域内与供电端签订电能独家交易协议的光伏发电企业数量，并获取各光伏发电企业对应的发电位置；S2、从供电端交易区块链中提取设定采集时段内各光伏发电企业对应的若干电能交易记录，并从电能交易记录中提取交易时间、交易电量和发电时段；S3、基于电能交易记录的发电时段计算发电时长，由此将各光伏发电企业对应各条电能交易记录进行归类，形成各光伏发电企业中各发电时长对应的若干电能交易记录；S4、依据各光伏发电企业中各发电时长对应若干电能交易记录中的发电时段及各光伏发电企业对应的发电位置从相应气象站提取各光伏发电企业中各发电时长对应若干电能交易记录所处发电时段的发电关联气象要素；S5、将各光伏发电企业中各发电时长对应若干电能交易记录所处发电时段的发电关联气象要素进行相似对比，从中筛选出各光伏发电企业中各发电时长对应的同类电能交易记录；S6、基于各光伏发电企业中各发电时长对应同类电能交易记录的交易电量进行各光伏发电企业对应的交易电量波动度分析，进而从中筛查出异常光伏发电企业及异常电能交易记录；S7、对异常光伏发电企业的异常电能交易记录进行异常跟踪，基于异常跟踪结果对光伏发电企业进行电能交易黑白名单更新；S8、分别对处于电能交易黑白名单内的光伏发电企业进行排列处理，并将排列结果进行显示。2.如权利要求1所述的一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，其特征在于：所述将各光伏发电企业对应各条电能交易记录进行归类具体参见下述方式：将各光伏发电企业对应各条电能交易记录的发电时长进行相互对比，从而将各光伏发电企业中相同发电时长对应的电能交易记录进行归类，形成各光伏发电企业中各发电时长对应的若干电能交易记录。3.如权利要求1所述的一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，其特征在于：所述发电关联气象要素包括光照强度、气温和大气粉尘浓度。4.如权利要求3所述的一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，其特征在于：所述各光伏发电企业中各发电时长对应的同类电能交易记录具体筛选过程如下：（1）将各光伏发电企业中各发电时长对应的若干电能交易记录按照交易时间由先到后的顺序进行排列；（2）按照电能交易记录的排列结果依次提取电能交易记录作为主体电能交易记录，并从发电关联气象要素中依次提取光照强度、气温和大气粉尘浓度；（3）将各光伏发电企业中各发电时长对应主体电能交易记录的光照强度与其他电能交易记录的光照强度进行对比，计算出以各电能交易记录作为主体电能交易记录与其他电能交易记录的光照强度相似度，并与设置的相似度阈值进行比对，若某条其他电能交易记录的光照强度相似度大于设置的相似度阈值，则将该条其他电能交易记录作为相应主体电能交易记录的光照强度相似体，从而得到各光伏发电企业中各发电时长对应以各电能交易记录作为主体电能交易记录的光照强度相似体；
（4）同理按照（3）将各光伏发电企业中各发电时长对应主体电能交易记录的气温、大气粉尘浓度与其他电能交易记录对应的气温、大气粉尘浓度进行对比，依次得到各光伏发电企业中各发电时长对应以各电能交易记录作为主体电能交易记录的气温相似体和大气粉尘浓度相似体；（5）将各光伏发电企业中各发电时长对应以各电能交易记录作为主体电能交易记录的光照强度相似体、气温相似体和大气粉尘浓度相似体进行对比，从中提取重复的电能交易记录，将其结合主体电能交易记录构成各光伏发电企业中各发电时长对应的同类电能交易记录。5.如权利要求1所述的一种基于区块链技术的交易数据跟踪分析方法，其特征在于：所述各光伏发电企业对应的交易电量波动度的具体分析过程如下：将各光伏发电企业中各发电时长对应同类电能交易记录的交易电量进行相互对比，从中选取各发电时长对应同类电能交易记录的最大交易电量、最小交...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦浩，薛伟，郭振，夏同飞，章玉龙，张华强，高文俊，李刚，陈今，张学敏，李杉懋，操李节，丁波，
申请(专利权)人：安徽继远软件有限公司，
类型：发明
国别省市：