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申请/专利权人：三峡大学

摘要：基于链上链下协同的多元分布式储能交易方法，包括以下步骤：步骤一：基于分布式储能交易中的违约行为，建立节点信誉值评估模型；步骤二：在交易周期重叠的条件下，基于步骤一建立的节点信誉值评估模型，提出链上链下协同的多元储能交易机制，交易用户验证链上签订的智能合约有效后进行链下储能传输；步骤三：将联盟链和云服务器结合，建立数据索引，从联盟链节点索引信息获取云服务器中的历史储能交易数据。本发明方法能够在保证储能交易的安全性和可靠性的同时，提高交易效率，满足多元分布式储能交易场景对交易可靠、数据灵活和储能多元等的要求。

主权项：1.基于链上链下协同的多元分布式储能交易方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：基于分布式储能交易中的违约行为，建立节点信誉值评估模型；步骤二：基于步骤一建立的节点信誉值评估模型，提出链上链下协同的多元储能交易机制，交易用户验证链上签订的智能合约有效后进行链下储能传输；步骤三：将联盟链和云服务器结合，建立数据索引，从联盟链节点索引信息获取云服务器中的历史储能交易数据；所述步骤一中，节点信誉值评估模型的建立，包括以下步骤：S1.1：设定各交易用户的初始信誉值均为1，基于联盟链的多元分布式储能交易平台根据用户在交易结束时实际储能交割情况更新信誉值；S1.2：当用户的实际储能交割与智能合约签订的储能不符时，根据其合约完成度，计算信誉值，具体计算方法如下： ； ；式中，为用户在第周期交易的信誉值；为用户第周期交易的合约储能量；为用户在第周期实际交易的储能交割量；为用户在第周期交易的偏差储能量；为允许偏差储能量；S1.3：参与储能交易的用户需要在交易开始前向基于联盟链的多元分布式储能交易平台缴纳一定的保证金，需缴纳的保证金计算方法如下： ；式中，为主体在第周期交易开始时需缴纳的保证金；为信誉值的最大值；为主体在第周期交易过后的信誉值；为第周期内的市场购能价格；所述步骤三中，储能交易数据存储过程分为三个部分：用户申请注册部分、访问历史交易数据部分和交易数据共享部分；1）用户申请注册：用户使用ID向属性权威机构AttributeAuthority，AA节点进行注册申请，经其他节点确认身份信息后在数据存储平台中进行注册，属性权威机构AttributeAuthority，AA节点接收来自各节点打包生成的用户属性集合： ；式中，为联盟机构标识符；为集合的属性；经过验证，身份有效的用户所注册的将被发送至属性授权链AttributeAuthorizationChain，AAC；AA使用用户全部属性和生成相应的私钥，随机选择，对应属性集合中的属性，计算得到用户最终私钥： ；式中，为椭圆曲线基点；、为算法推算后生成的数；为线性变换；为轮密钥；为随机数；为属于的一个随机数，为经过算法推算后生成的数；表示任意属性都属于属性集合；2）访问历史交易数据：交易用户访问数据时身份为DU，DU向联盟链中的节点申请数据访问，用户身份被验证有效后，通过数据信息链DataInformationChain,DIC查询DU拟访问的交易数据地址和密钥；DU能够通过联盟链与云服务器间所建立的数据通道，获得密文数据；最后，用户使用私钥解密密钥得到，再根据解密密文数据，得到相应的历史交易数据；3）交易数据共享：交易用户共享数据时身份为DO，并在共享历史交易数据时选择SM4加密算法将交易数据加密后得到；将加密数据上传至云服务器，获得其返回的数据地址；DO设计数据访问策略,为生成LSSS矩阵，为访问结构矩阵，为矩阵所随影的属性映射函数；使用对密钥进行加密得到，选择随机向量，其中，为主秘密，表示密钥子份额；随机选取个，，为秘密共享的密钥份额，为上述随机向量；为访问结构矩阵；最终计算得到： 式中，、和均为算法生成的秘密值；为双线性映射函数；为双线性映射函数推算后生成的数；、为算法推算后生成的数；为属性公开值；为子秘密值；为算法推理过程；生成的数据密文和文件相关信息被打包发送至Fabric节点Peer，节点验证背书以后，将交易信息送至DIC，上链结果和相关信息返回至DO。

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