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能源互联网数据交易:架构与关键技术

一巴掌拍死你 06-23 17:04

导语

本文对能源互联网中的数据交易架构进行了展望,针对数据交易中亟需解决的数据价值评估、数据定价、数据确权和数据隐私保护等诸多问题进行了梳理和探讨,阐明这些问题之间的关联关系,同时基于信息论、博弈论、区块链技术等现有理论或技术给出初步解决方案,为能源互联网中数据交易技术的形成和推广提供借鉴。

项目研究背景

随着信息技术的发展,数据成为一种愈发重要的特殊资产,其中蕴含着丰富的价值。然而,在能源互联网的背景下,能源互联网中的利益主体,包括电力公司、售电公司、电力用户等,对隐私的保护使得能源互联网中的数据相互割裂、无法流通,严重限制了数据转换为实际经济价值的潜力。

在能源互联网逐渐成熟的背景下,能源和数据信息的高度融合将极大地促进二者的协同发展和良性循环。因此,构建完整的数据交易体系架构并研究相关的技术实现对于能源互联网的发展而言具有重大的战略意义。


论文方法及创新点

(一)数据交易架构

本文类比电力等能量交易市场的思路,设想构建电力/能源系统的数据交易市场。以电力交易为代表的能量交易市场可以在能源系统中实现资源的优化配置,但是不确定性的存在会使得利益主体进行决策时对于实际情况的估计出现偏差,从而需要支付相应的罚款,造成额外成本的增加。

如果建立数据交易市场,那么对于打破不同主体之间的信息壁垒,提高数据交易共享的效率,充分发挥数据的内在价值将具有重要意义。能量交易和数据交易之间存在相辅相成、协同发展的关系,能量交易中通过消除不确定性所带来的收益前景推动了数据交易的发展,而数据交易带来的价值又服务于能量交易,促进整体市场交易成本下降,提升了能源系统运行效率,形成良性循环。二者之间的关系如图1所示。

图1 能量交易与数据交易之间的关系

数据交易架构是数据交易的实现基础,包括数据交易技术体系和数据交易组织形式两个部分。

数据交易技术体系是数据相关技术的运用方式,可借鉴云服务的体系架构、综合虚拟数据库等技术进行建构,也即通过整合各项数据技术合理地实现数据的集散、分析等各项任务。

数据交易组织形式是利益主体之间数据的交互形式,主要包括集中式数据交易市场和分布式数据交易市场。在集中式交易市场中,数据交易双方在第三方平台上进行交易;在分布式数据交易市场中,数据交易双方可以随时随地进行交易但是所有交易应通过区块链进行记录。两者在具体实现上各有优劣。

(二)数据交易关键技术

能源互联网数据交易涵盖诸多关键技术问题,包括数据价值评估、数据定价、数据确权、数据隐私保护等。这些问题尽管侧重于数据交易的各个方面,但仍然存在着紧密的联系。

数据价值评估是数据定价的基础,依据数据价值评估结果进行市场定价将有助于动用市场力保证数据交易市场的良性竞争;数据确权是数据定价的前提,一旦数据的权属被冒用或盗用,将不仅直接影响相关权利人的经济利益,而且还间接影响利益主体共享交易数据的意愿,违背了数据交易市场建立的初衷。

数据确权是数据隐私保护的条件,数据确权将确认数据隐私保护的对象,从而应用相关的数据安全技术保护利益主体的数据隐私,建立良好和谐的数据生态。这些关键技术问题是数据交易架构形成的基础,也构成了数据交易机制设计的核心问题。

四项问题之间的联系如图2所示。

图2 数据交易关键技术问题之间的联系

(1)数据价值评估

数据价值评估问题的挑战源于数据效用的不确定性。数据效用的不确定性是指数据作为虚拟资产,其价值评估往往在购得数据后的分析和使用过程中,这使得在交易数据时与数据相关的产权问题难以得到界定,数据的交易成本居高不下。

本文借鉴香农在通信理论中关于“信息的作用在于消除不确定性”的论断,将数据信息消除不确定性的作用从语法层面迁移到语用层面,让数据信息消除不确定性的作用映射到效用中,通过经济价值进行表征。因此,本文将数据价值定义为数据消除不确定性的作用对数据消费方经济利益的影响。

基于此,能源互联网中的数据价值评估可以分为两个阶段进行,如图3所示,分别是:

  • 阶段1:基于数据交易,分析数据对不确定性消除的作用;

  • 阶段2:基于能量交易,分析不确定性的消除对利益主体经济利益的影响。

图3 数据价值评估流程分解图

阶段1对不确定性的定量分析依据对不确定性的度量方式和数据与不确定性之间的关系。这一阶段不依赖于特定应用场景,不确定性的消除是数据的直接“语用”。阶段2是对经济利益的定量分析,需要构建不同数据消费方的收益模型,以及不确定性对收益影响的数学模型。

这一阶段依赖能源互联网的应用场景,经济效益的提升是所交易数据的间接“语用”,即数据价值。值得注意的是,根据不同的决策模型可以实现不同应用场景下的数据价值评估,因此上述流程具有良好的扩展性。

(2)数据定价

在数据定价方面,由于数据具有不可叠加性、相关性和难以划分单位等不同于普通商品的特性,因此相应的定价设计将更加复杂。

本文认为,在数据价值明确的场景中,以VCG 机制为基础的数据定价机制具有明显的优越性,可以让数据所有方获得与数据的实际价值相一致的收益;而在数据价值无法得到精确评估或数据供求关系不清晰的场景中,拍卖定价将是一种更为灵活、适用性更好的数据定价机制,以数据消费方的估值确定数据的价格。

除此之外,由于不同数据消费方对于数据的需求存在显著差异,本文认为在数据交易市场中应划分应用场景,使得数据交易主要在相似的应用场景条件下进行,跨场景的数据交易则需要在定价机制中考虑场景转换带来的附加价值。

(3)数据确权

数据确权是数据交易机制建立与发展的根本问题,其核心是确定数据相关权利人,即明确数据所有权、使用权等权利的归属,从而保护相应权利人的合法权益,保障数据交易程序的公平。

本文认为在能源互联网中的数据交易背景下,尽管数据所有方和数据消费方之间通过数据交易实现数据的传输和流通,但是数据的所有权不应该在数据交易的主体间进行转移。

数据消费方在数据交易完成后将获得数据的使用权,也可以通过对数据进行分析和挖掘生产更具价值的数据产品,但不得冒充数据所有方,将购得的数据直接用于另外的交易。

本文也提出应用区块链技术和数字水印技术解决数据确权问题的思路,其中区块链技术作为分布式账本记录历史的数据交易情况而且在每个市场参与者都持有相应副本,因此可以用于对数据进行定位和追溯;数字水印技术对各个数据所有方的数据添加特定标识,因此可以用于确认数据的具体权属。

(4)数据隐私保护

从对数据隐私保护的视角看,现有的数据交易架构可根据是否在数据交易市场参与者之间交换数据或交换数据处理方式分为三类:“移动计算、不移动数据”、“不移动计算、移动数据”和“移动计算、移动数据”。

“移动计算、不移动数据”的交易架构适用于存在多个数据所有方的数据交易。这种数据交易存在明显的网络异构化,对数据的安全性、横向拓展性和动态性有较高要求,对数据的分析性能也有一定要求。

由于各数据所有方的数据管理需要,不宜直接进行数据集中,往往采用虚拟数据中心的形式实现数据信息的集散,因此需要移动计算,在数据所有方处对数据进行处理。

“移动数据、不移动计算”的数据交易架构适用于单一数据所有方与多个数据消费方的数据交易。这种数据交易存在数据所有权集中的特点,对数据分析性能有较高的要求,然而对数据的安全性、横向拓展性和动态性要求不高。比如企业的私有云,或者将数据所有权规约于一方的集团公司。典型的实现方式为基于“云计算”的技术实现。

“移动数据,移动计算”的数据交易架构适用于需要多方利益主体进行较为复杂互动与计算的场景,比如联合的协同优化计算等。这种数据交易架构对数据的安全性、横向拓展性和动态性有较高要求。典型的实现方式包括多方安全计算框架。

结论

能源互联网是能源系统与信息系统高度融合的结果,数据交易是大数据等信息技术发展到一定程度的产物。而能源互联网中的数据交易将进一步加强能源与信息的联系,一方面提高能源利用效率,另一方面提高信息传输价值,是能源互联网研究中的重要课题。

本文对能源互联网中的数据交易体系架构进行了初步建构,对数据交易相关问题进行了探讨,为数据交易技术的实现和发展提供了思路。数据交易作为信息领域的新兴方向,还有许多关键问题和技术有待进一步解决和突破。另外,随着能源互联网的不断演化,会出现更多复杂的场景和需求,能源互联网数据交易技术的落地与应用依然任重道远。

引用本文

郭庆来, 王博弘, 田年丰, 孙宏斌, 温柏坚. 能源互联网数据交易:架构与关键技术[J]. 电工技术学报, 2020, 35(11): 2285-2295. Guo Qinglai, Wang Bohong, Tian Nianfeng, Sun Hongbin, Wen Bojian. Data Transactions in Energy Internet: Architecture and Key Technologies. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(11): 2285-2295.


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