本发明涉及能源管理，尤其涉及一种基于区块链的综合能源点对点网络优化方法和系统。
背景技术：
1、随着太阳能、风能等可再生能源的广泛应用，能源生产逐渐呈现出分布式的特点。这些分布式能源资源往往分布在各地，具有高度的随机性和不确定性。分布式能源的广泛应用为电力系统提供了丰富的本地化能源供应，减少了对远距离输电的依赖，从而降低了能量传输过程中的损耗，实现更加高效、低损耗的能源传输和利用，提高整个能源系统的效率。随着电动汽车的普及，充电需求正在迅速增长。电动汽车的充电需求具有高度的动态性和不确定性，受到车主出行习惯、天气状况、交通情况等多种因素的影响。这种不确定性要求电力系统具备高度的灵活性和快速响应能力。然而，传统的综合能源管理方法通常采用集中式管理模式，这种模式依赖中央控制系统，对分布式能源资源的调度和管理相对僵化，无法根据实时的充电需求进行动态调整，常常导致充电站资源利用率不高，或者在充电高峰期出现供电不足的情况，难以适应快速变化的能源生产和消费环境。
技术实现思路
1、基于此，本发明提供一种基于区块链的综合能源点对点网络优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：通过电动汽车充电系统进行能源设施数据采集，生成多源充电能源数据，根据多源充电能源数据进行变分图自编码处理，生成能源节点拓扑数据；根据能源节点拓扑数据进行拓扑加权约束优化处理，生成优化能源节点拓扑图；
4、步骤s2：根据优化能源节点拓扑图进行区块链逻辑结构提取，生成区块链网络逻辑结构；基于区块链网络逻辑结构构建能源区块链网络；根据能源区块链网络进行能源生产资源编目处理，生成生产节点资源编码数据；
5、步骤s3：利用能源区块链网络对生产节点资源编码数据进行能源生产模拟，并进行节点能源可用性评估，生成能源可用性矩阵数据；根据能源可用性矩阵数据进行能源净值广播处理，得到能源净值影响数据；
6、步骤s4：利用能源区块链网络对电动汽车充电系统进行每周充电数据采集，生成每周充电站运营数据；根据每周充电站运营数据进行潜在充电需求估计，并进行充电站负荷聚合处理，得到充电站负荷预测数据；
7、步骤s5：通过优化能源节点拓扑图对充电站负荷预测数据以及能源可用性矩阵数据进行节点能量供需失衡处理，得到能源供需失衡矩阵数据；根据能源供需失衡矩阵数据进行能源调度交易处理，得到初步能源交易策略；基于初步能源交易策略对能源净值影响数据进行能源交易链上确认，并进行实时能源调度协同处理，得到实时能源调度指令数据。
8、本发明通过电动汽车充电系统进行能源设施数据采集，能够全面获取和记录不同来源的充电能源信息，包括太阳能、风能、电网供电等各类数据。根据多源充电能源数据进行变分图自编码处理，有助于将复杂的、多维度的能源数据转化为结构化的图数据形式，从而揭示能源节点之间的关系和相互影响。根据能源节点拓扑数据进行拓扑加权约束优化处理，能够识别并强化重要的能源节点和连接，提升整个网络的稳定性和效率，还可以有效降低能量传输过程中的损耗，实现能源资源的最佳利用。根据优化能源节点拓扑图进行区块链逻辑结构提取，可以将优化后的能源节点拓扑信息转化为区块链网络中的逻辑节点和连接关系，能够确保区块链网络逻辑结构充分反映优化后的能源节点拓扑图，基于区块链网络逻辑结构构建能源区块链网络，能够将优化后的能源节点和其关系整合到区块链平台中，利用区块链技术的去中心化、透明性和安全性特点，构建一个可靠且高效的能源管理网络，这种能源区块链网络不仅能够确保能源节点信息的不可篡改性和透明性，提高系统的安全性，还能够通过智能合约实现自动化和高效的能源调度和管理。利用能源区块链网络对生产节点资源编码数据进行能源生产模拟，有助于对各个生产节点的能源生产情况进行全面模拟和评估，这样的模拟和评估过程可以准确地反映出不同节点的能源生产效率和可靠性。根据能源可用性矩阵数据进行能源净值广播处理，可以全面了解各个节点的能源净值情况，即能源生产与消耗之间的差值。通过能源生产模拟和可用性评估，能够及时发现并解决能源生产中的瓶颈和不足，最大程度地提升能源的利用效率。通过分析历史数据和趋势，预测未来一段时间内充电需求的潜在变化，同时通过聚合处理，将各个充电站的负荷数据综合起来，得到更加准确的充电站负荷预测结果。通过对能源节点拓扑图的优化，对充电站负荷预测数据和能源可用性矩阵数据进行综合分析，发现并解决能量供需失衡的问题。通过能源交易，能够更加灵活地满足不同节点的能源需求，从而提高整个能源系统的利用效率和稳定性。将初步的能源交易策略落实到实际操作中，通过链上确认确保交易的可信度和透明度，同时进行实时能源调度协同处理，使得能源的调配和交易更加高效和精准。因此，本发明的一种基于区块链的综合能源点对点网络优化方法通过电动汽车充电系统采集多源充电能源数据，利用变分图自编码技术生成能源节点拓扑数据，并通过拓扑加权约束优化生成优化的能源节点拓扑图。基于优化的能源节点拓扑图提取区块链逻辑结构，构建能源区块链网络。充分利用区块链技术的去中心化和不可篡改性，通过变分图自编码、拓扑加权优化处理实现了多源能源数据的高效整合和处理，构建了高效的能源区块链网络结构，优化了能源生产和调度流程，提高了分布式能源系统的整体效率和安全性。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：通过电动汽车充电系统进行能源设施数据采集，生成多源充电能源数据，其中多源充电能源数据包括能源地理信息数据、电网线路拓扑数据以及能源设施数据；
11、步骤s12：根据能源设施数据进行能源节点类型划分，得到能源节点类型数据，其中能源节点类型数据包括汽车充电节点数据以及周边能源节点数据；
12、步骤s13：通过汽车充电节点数据对周边能源节点数据进行充电站区域微网处理，生成充电节点区域微网数据；
13、步骤s14：利用电网线路拓扑数据对充电节点区域微网数据进行变分图自编码处理，生成能源节点拓扑数据；
14、步骤s15：通过能源地理信息数据对能源节点拓扑数据进行地理距离约束处理，生成地理距离约束条件；通过电网线路拓扑数据对能源节点拓扑数据进行线路容量约束处理，生成线路容量约束条件；
15、步骤s16：通过线路容量约束条件以及地理距离约束条件对能源节点拓扑数据进行拓扑加权约束优化处理，生成优化能源节点拓扑图。
16、本发明通过电动汽车充电系统进行能源设施数据采集，提供了各地能源分布情况的详细信息，电网线路拓扑数据展现了能源传输的路径和连接关系。通过划分能源节点类型，能够清晰地识别出不同类型的能源节点，例如汽车充电节点和其他周边能源节点，这有助于针对不同类型的节点制定相应的管理和调度策略。通过将汽车充电节点及其周边能源节点进行微网处理，实现了充电站区域内能源的局部调配和管理。这有助于优化充电站内能源的利用效率，提高充电系统的稳定性和可靠性。通过变分图自编码处理，将充电节点区域微网数据转化为结构化的能源节点拓扑数据，能够更清晰地了解充电站区域内能源节点之间的连接关系和拓扑结构。通过对能源节点拓扑数据的地理距离约束和线路容量约束处理，为能源节点之间的连接和能源传输设定了实际可行的约束条件。地理距离约束考虑了能源节点之间的地理位置关系，有助于合理规划能源传输路径；而线路容量约束则考虑了电网线路的容量限制，避免了能源传输过程中出现过载的情况。通过拓扑加权约束优化处理，实现了对能源节点拓扑数据的优化调整，使得能源系统的拓扑结构更加合理和优化。
17、优选地，步骤s2包括以下步骤：
18、步骤s21：将优化能源节点拓扑图中汽车充电节点标记为能源需求节点，将周边能源节点标记为能源生产节点；对能源需求节点以及能源生产节点进行能源节点注册处理，生成能源节点注册数据；
19、步骤s22：根据优化能源节点拓扑图进行区块链逻辑结构提取，生成区块链网络逻辑结构；
20、步骤s23：通过预设的点对点能源交易规则构建能源智能合约；
21、步骤s24：基于图灵完备性区块链协议通过能源智能合约、能源节点注册数据以及区块链网络逻辑结构进行区块链节点部署，得到能源区块链网络；
22、步骤s25：基于能源区块链网络对能源生产节点进行节点核心属性指标提取，得到能源生产节点属性数据；
23、步骤s26：根据能源生产节点属性数据进行模糊簇聚类分析，并进行智能合约能源编目，得到生产节点资源编码数据。
24、本发明对优化后的能源节点拓扑图进行节点类型标记和注册处理，从而清晰地区分出能源需求节点和能源生产节点。能源节点注册数据的生成有助于建立能源网络的基础数据框架。区块链网络逻辑结构的提取有助于实现能源网络的去中心化和透明化管理，确保能源交易和管理的公平性和安全性。通过智能合约制定能源交易规则，实现能源交易的自动化和高效化。能源智能合约的构建有助于确立各方在能源交易中的权利和义务，规范交易行为，提高交易的透明度和效率。通过部署区块链节点，实现能源智能合约的执行和能源节点注册数据的记录，从而建立起完整的能源区块链网络。通过提取能源生产节点的核心属性指标，全面了解各个生产节点的技术参数和运行状态，能源生产节点属性数据的获取有助于精细化管理和调度能源生产节点，提高能源生产的效率和可靠性。通过模糊簇聚类分析对生产节点属性数据进行分类和归纳，从而实现对生产节点资源的编目管理，生产节点资源编码数据的生成有助于实现对能源生产节点的有效管理和调度。
25、优选地，步骤s3包括以下步骤：
26、步骤s31：利用能源区块链网络对生产节点资源编码数据进行能源生产模拟，得到节点供能时序预测数据；
27、步骤s32：根据节点供能时序预测数据进行节点能源可用性评估，生成能源可用性矩阵数据；
28、步骤s33：通过能源可用性矩阵数据对生产节点资源编码数据进行能源瞬时价值加权计算，得到能源瞬时价值加权数据；
29、步骤s34：通过能源瞬时价值加权数据对优化能源节点拓扑图进行节点主成分分析，并进行多维坐标值处理，得到能源节点多维坐标值；
30、步骤s35：利用能源区块链网络对能源节点多维坐标值进行网络坐标值标注，并对能源瞬时价值加权数据进行能源净值广播处理，得到能源净值影响数据。
31、本发明通过对生产节点资源编码数据进行模拟，可以预测节点在未来一段时间内的能源生产情况，包括能源产量、生产时间等关键指标。节点供能时序预测数据的生成有助于实现对能源供应的预测和规划。通过对节点供能时序预测数据进行评估，可以全面了解节点的能源可用性，即节点在不同时间段内能够提供的能源量和质量，能源可用性矩阵数据的生成有助于确定节点的能源供应情况。通过对生产节点资源编码数据进行瞬时价值加权计算，可以考虑节点能源供应的时效性和价值，更加精准地评估节点的能源贡献。能源瞬时价值加权数据的生成有助于确定节点在不同时间点的能源供应价值。通过对能源节点拓扑图进行主成分分析和多维坐标值处理，可以将节点的多维属性转化为简洁直观的坐标值，从而更好地描述节点的特征和性能。能源节点多维坐标值的生成有助于实现对能源节点的可视化和分类。通过网络坐标值标注和能源净值广播处理，可以将节点的多维坐标值和能源瞬时价值加权数据传播到整个能源区块链网络中，实现对节点属性和能源价值的共享和传递。能源净值影响数据的生成有助于全面了解能源系统的价值分布和变化趋势。
32、优选地，步骤s31包括以下步骤：
33、步骤s311：利用能源区块链网络进行充电站日天气预报数据获取，得到日天气预报数据；
34、步骤s312：通过日天气预报数据对能源生产节点进行天气影响因子精细化处理，得到实时节点天气影响因子；
35、步骤s313：通过能源生产节点对生产节点资源编码数据进行历史资源生产数据采集，得到历史电力生产数据，其中历史电力生产数据包括节点发电量数据以及历史气象影响因子特征数据；
36、步骤s314：根据历史电力生产数据进行时间序列特征处理，生成时序电力生产特征数据；
37、步骤s315：基于预设的卷积神经网络模型对时序电力生产特征数据进行迁移学习处理，得到电力生产预测模型；
38、步骤s316：根据生产节点资源编码数据进行生产资源物理发电模型构建，得到物理发电数学模型；
39、步骤s317：利用物理发电数学模型对实时节点天气影响因子进行边界条件驱动模拟，并通过电力生产预测模型进行时序节点供能量预测，生成节点供能时序预测数据。
40、本发明通过获取日天气预报数据，能够准确地了解充电站所在地区未来一段时间内的天气情况，包括温度、风力、降水等关键信息。通过精细化处理日天气预报数据，能够更准确地评估天气对能源生产节点的影响。实时节点天气影响因子的获取有助于更精确地预测能源生产的情况。通过历史资源生产数据采集，能够全面了解节点过去的发电情况以及实时气象影响因子的变化情况。历史电力生产数据的获取有助于建立发电模型和分析发电特征。通过时间序列特征处理，可以将历史电力生产数据转化为能够用于建模和预测的特征数据。时序电力生产特征数据的生成有助于识别发电的周期性和趋势性。通过迁移学习处理，可以利用历史电力生产数据训练预测模型，并将模型迁移到新的环境中进行预测。电力生产预测模型的建立有助于准确预测未来的电力生产情况。通过构建物理发电模型，可以全面理解生产节点的发电机制和特性。物理发电数学模型的建立有助于更精确地预测节点的发电能力。通过模拟实时天气影响和预测发电量，可以准确预测节点未来的能源供应情况。
41、优选地，步骤s4包括以下步骤：
42、步骤s41：利用能源区块链网络对电动汽车充电系统进行实时充电站对接，并进行每周充电数据采集，生成每周充电站运营数据；
43、步骤s42：对每周充电站运营数据进行充电行为挖掘，生成周充电行为特征数据，其中周充电行为特征数据包括充电时间分布数据、充电车型数据、充电时长数据以及充电车流量；
44、步骤s43：通过预设的充电行为库对充电车型数据以及充电时长数据进行充电特征聚类分析，并进行充电模式匹配，生成周充电模式数据；
45、步骤s44：利用充电时间分布数据以及充电车流量进行潜在充电需求估计，得到潜在充电需求数据；
46、步骤s45：通过周充电模式数据对潜在充电需求数据进行充放电量估算，并进行充电站负荷聚合处理，得到充电站负荷预测数据。
47、本发明通过实时对接充电站，可以及时获取充电数据，包括充电量、充电时长等关键信息。每周充电站运营数据的生成有助于全面了解充电站的运营状况。通过挖掘充电行为特征，可以深入了解用户的充电习惯和行为模式。周充电行为特征数据的生成有助于识别用户充电行为的规律性和特点。通过充电特征聚类分析和模式匹配，可以将充电行为归纳为不同的充电模式，如快充、慢充等。周充电模式数据的生成有助于了解用户充电偏好和需求。通过对充电时间分布和车流量的分析，可以预测未来的充电需求情况，包括充电量和充电频次等。通过充电模式数据和潜在充电需求数据的综合分析，可以预测充电站的负荷情况，包括充电时段和充电量等。
48、优选地，步骤s44包括以下步骤：
49、步骤s441：根据充电时间分布数据以及充电车流量进行充电流量日周期切片处理，得到日周期充电流量数据；
50、步骤s442：通过预设的充电站邻域阈值对充电站进行空间邻域路径集成，得到空间领域路径数据；
51、步骤s443：对空间领域路径数据进行路段时序流量分量处理，并进行链路分量累加处理，生成时间片链路流量数据；
52、步骤s444：通过日周期充电流量数据对时间片链路流量数据进行流量分布核估计，得到潜在充电车流概率数据；
53、步骤s445：根据潜在充电车流概率数据进行时序充电车辆需求估算，并进行充电时间窗预测，生成充电时空需求矩阵数据；
54、步骤s446：通过预设的线性回归模型对充电时空需求矩阵数据进行充电需求计算，得到潜在充电需求数据。
55、本发明通过对充电流量进行日周期切片处理，可以分析不同时间段内的充电流量分布情况，识别充电需求的高峰时段和低谷时段。日周期充电流量数据的生成有助于更精确地预测未来时间段内的充电需求。通过空间邻域路径集成，可以确定充电站之间的空间关联关系，识别充电站之间的空间邻近性。空间领域路径数据的生成有助于理解充电站之间的空间布局和连接关系。通过路段时序流量分量处理和链路分量累加处理，可以分析充电车辆在不同路段的流量分布情况，识别充电车辆的流动路径和流量热点。通过流量分布核估计，可以推断不同路段和时间段内的充电车流概率分布，识别充电车辆的潜在出行模式和路径选择。通过时序充电车辆需求估算和充电时间窗预测，可以确定未来时间段内充电车辆的需求量和充电时间分布，识别充电需求的时空特征。
56、优选地，步骤s5包括以下步骤：
57、步骤s51：通过优化能源节点拓扑图对充电站负荷预测数据以及能源可用性矩阵数据进行点对点需求关系分析，并进行节点能量供需失衡处理，得到能源供需失衡矩阵数据；
58、步骤s52：利用能源智能合约对能源供需失衡矩阵数据进行能源调度交易处理，得到初步能源交易策略；
59、步骤s53：通过初步能源交易策略对能源净值影响数据进行实时净值波动率计算，得到调度净值波动率数据；
60、步骤s54：利用能源区块链网络对调度净值波动率数据进行网络节点坐标值调整，并进行能源交易链上确认，得到能源交易验证数据；
61、步骤s55：根据能源交易验证数据进行实时能源调度协同处理，得到实时能源调度指令数据。
62、本发明通过对充电站负荷预测数据和能源可用性矩阵数据进行需求关系分析，识别能源供需之间的失衡情况，进而调整能源分配以平衡供需关系。通过智能合约实现能源供需的动态调度和交易，根据能源供需失衡情况制定初步的交易策略，使能源的分配更加合理和高效。通过计算净值波动率，评估能源交易活动对能源市场价格的影响程度，及时发现和监控能源市场的波动情况。调度净值波动率数据的生成有助于制定更加稳健和有效的能源交易策略，降低市场风险，提高交易效率。通过区块链网络实现对净值波动率数据的验证和确认，确保能源交易的透明和安全性。通过实时协同处理，实现能源调度的及时响应和优化，确保能源供需的平衡和稳定。实时能源调度指令数据的生成有助于提高能源系统的灵活性和响应能力，应对能源市场的变化和波动，保障能源供应的安全和稳定。
63、优选地，步骤s52包括以下步骤：
64、步骤s521：对能源供需失衡矩阵数据进行供需失衡指数向量处理，得到供需失衡指数向量数据；
65、步骤s522：基于预设的最小化总体能耗成本策略对供需失衡指数向量数据构建耦合约束优化模型；
66、步骤s523：利用能源智能合约对耦合约束优化模型进行能源节点约束优化求解，得到能源节点优化数据；
67、步骤s524：根据能源节点优化数据进行能源供应链评估，得到能源供应量评估数据；
68、步骤s525：基于能源供应量评估数据对能源节点优化数据进行能源价格弹性调整，得到动态能源价格调整数据；
69、步骤s526：根据动态能源价格调整数据进行能源交易撮合，并进行多目标价值交换处理，得到初步能源交易策略。
70、本发明对能源供需失衡矩阵数据进行供需失衡指数向量处理，能够清晰地了解能源市场的供需情况，包括供应过剩或供应不足的程度以及不同区域之间的供需差异。通过考虑能源供需之间的关系，可以在保证能源供需平衡的前提下，降低总体能耗成本。这有助于提高能源利用效率，降低能源成本，同时促进能源系统的可持续发展。通过优化能源节点，可以实现能源供需的合理匹配，提高能源利用效率和资源利用率。通过评估能源供应链，可以发现其中参与主体的潜在问题和瓶颈。通过智能调整能源价格，可以调节能源消费者和生产者的行为，促进能源供需的平衡，并提高市场的运行效率和公平性，从而促进能源市场的健康发展。通过能源交易撮合和多目标价值交换处理，制定出初步的能源交易策略。这样的策略可以平衡各方的利益，提高能源交易的效率和效益，促进能源市场的发展和繁荣，实现资源的最优配置。
71、本发明还提供一种基于区块链的综合能源点对点网络优化系统，执行如上所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，该基于区块链的综合能源点对点网络优化系统包括：
72、能源拓扑优化模块，用于通过电动汽车充电系统进行能源设施数据采集，生成多源充电能源数据，根据多源充电能源数据进行变分图自编码处理，生成能源节点拓扑数据；根据能源节点拓扑数据进行拓扑加权约束优化处理，生成优化能源节点拓扑图；
73、区块链网络构建模块，用于根据优化能源节点拓扑图进行区块链逻辑结构提取，生成区块链网络逻辑结构；基于区块链网络逻辑结构构建能源区块链网络；根据能源区块链网络进行能源生产资源编目处理，生成生产节点资源编码数据；
74、能源生产模拟模块，用于利用能源区块链网络对生产节点资源编码数据进行能源生产模拟，并进行节点能源可用性评估，生成能源可用性矩阵数据；根据能源可用性矩阵数据进行能源净值广播处理，得到能源净值影响数据；
75、充电需求预测模块，用于利用能源区块链网络对电动汽车充电系统进行每周充电数据采集，生成每周充电站运营数据；根据每周充电站运营数据进行潜在充电需求估计，并进行充电站负荷聚合处理，得到充电站负荷预测数据；
76、能源供需调度模块，用于通过优化能源节点拓扑图对充电站负荷预测数据以及能源可用性矩阵数据进行节点能量供需失衡处理，得到能源供需失衡矩阵数据；根据能源供需失衡矩阵数据进行能源调度交易处理，得到初步能源交易策略；基于初步能源交易策略对能源净值影响数据进行能源交易链上确认，并进行实时能源调度协同处理，得到实时能源调度指令数据。
1.一种基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s31包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s44包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，其特征在于，步骤s52包括以下步骤：
10.一种基于区块链的综合能源点对点网络优化系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于区块链的综合能源点对点网络优化方法，该基于区块链的综合能源点对点网络优化系统包括：
