能源设备的调度方法及终端设备与流程

文档序号:17132142发布日期:2019-03-16 01:25阅读:113来源:国知局
能源设备的调度方法及终端设备与流程

本发明属于能源设备调度技术领域,尤其涉及一种能源设备的调度方法及终端设备。



背景技术:

综合能源服务是一种新型的为满足终端客户多元化能源生产与消费的能源服务方式。综合能源供给侧的能源种类包括地热、空气、风力、光伏、储能等分布式新能源及电、天然气等传统能源,综合能源需求侧主要是多用户的电、冷、热、热水等需求。如何对能源设备进行调度,满足用户的需求,是当前亟待解决的问题。



技术实现要素:

有鉴于此,本发明实施例提供了一种能源设备的调度方法及终端设备,以解决对能源设备进行调度的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种能源设备的调度方法,包括:预测能源供应需求;

获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则;

根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力。

在第一种可能的实现方式中,所述预测能源供应需求,包括:

获取影响能源供应需求的目标影响因素及其对应的权重系数,根据所述目标影响因素获取多个历史日的目标影响因素属性和预测日的目标影响因素属性,以及所述多个历史日的能源供应值;

根据所述多个历史日的目标影响因素属性和所述预测日的目标影响因素属性分别确定各个历史日与所述预测日的相关度;

选取相关度大于第一预设阈值的目标历史日;

以所述目标历史日的目标影响因素属性和能源供应值作为发送样本,以所述目标影响因素的权重系数作为权重,通过加权支持向量机确定预测日的能源供应需求。

结合第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述根据所述多个历史日的目标影响因素属性和所述预测日的目标影响因素属性分别确定各个历史日与所述预测日的相关度,包括:

根据影响因素属性与赋值的映射关系,确定所述多个历史日的目标影响因素赋值和所述预测日的目标影响因素赋值;

分别对所述历史日的目标影响因素属性赋值和所述预测日的目标影响因素属性赋值进行归一化处理;

根据表达式确定第i个历史日与预测日的相关度simi,其中,bj为第j个目标影响因素的权重系数,为sij为归一化的第i个历史日的第j个目标影响因素赋值,s0j为归一化的预测日的第j个目标影响因素赋值,m为目标影响因素总数。

结合第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述分别对所述历史日的目标影响因素属性赋值和所述预测日的目标影响因素属性赋值进行归一化处理,包括:

根据影响因素属性与赋值的映射关系,获取所述目标影响因素的最大赋值和最小赋值;

根据表达式对历史日的目标影响因素赋值和预测日的目标影响因素赋值进行归一化处理;其中,s'a为归一化后的目标影响因素a的赋值,sa为归一化前的目标影响因素a的赋值,sa,min为目标影响因素a的最小赋值,sa,max为目标影响因素a的最大赋值。

在第四种可能的实现方式中,根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行设备及其出力,包括:

获取各个能源设备的单位时间运行收益、一次能源利用率和单位时间温室气体排放量;

选取单位时间运行收益大于第二预设阈值的经济最优能源设备,选取一次能源利用率大于第三预设阈值的能效最优能源设备,选择温室气体排放量小于第四预设阈值的环境最优能源设备;

在所述多能源运行策略为经济指标最优原则时,运行所述经济最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为能效指标最优原则时,运行所述能效最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为环境指标最优原则时,运行所述环境最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力。

本发明实施例的第二方面提供了一种能源设备的调度装置,包括:

预测单元,用于预测能源供应需求;

获取单元,用于获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则;

确定单元,用于根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力。

在第一种可能的实现方式中,所述预测单元用于获取影响能源供应需求的目标影响因素及其对应的权重系数,根据所述目标影响因素获取多个历史日的目标影响因素属性和预测日的目标影响因素属性,以及所述多个历史日的能源供应值;

根据所述多个历史日的目标影响因素属性和所述预测日的目标影响因素属性分别确定各个历史日与所述预测日的相关度;

选取相关度大于第一预设阈值的目标历史日;

以所述目标历史日的目标影响因素属性和能源供应值作为发送样本,通过支持向量机确定预测日的能源供应需求。

在第二种可能的实现方式中,所述确定单元用于获取各个能源设备的单位时间运行收益、一次能源利用率和单位时间温室气体排放量;

选取单位时间运行收益大于第二预设阈值的经济最优能源设备,选取一次能源利用率大于第三预设阈值的能效最优能源设备,选择温室气体排放量小于第四预设阈值的环境最优能源设备;

在所述多能源运行策略为经济指标最优原则时,运行所述经济最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为能效指标最优原则时,运行所述能效最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为环境指标最优原则时,运行所述环境最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是:本发明实施例通过预测能源供应需求,获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则,根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力,从而实现根据用户的需求和多能源运行策略实现对能源设备的调度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的能源设备的调度方法的实现流程示意图;

图2是本发明实施例提供的步骤s101实现流程示意图;

图3是本发明实施例提供的能源设备的调度装置的示意图;

图4是本发明实施例提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或器集合的存在或添加。

还应当理解,在此本说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当…时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于”检测到。类似的,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所述描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。

请参考图1,图1是本发明一实施例提供的能源设备调度方法的实现流程图,该方法包括以下步骤:

步骤s101,预测能源供应需求。

在本发明实施例中,能源供应需求为预测日需要的能源总量,包括电能和冷/热能。电能供应需要考虑的自然资源包括:光照资源、风速资源、水力资源、天然气资源以及生物质资源。涉及的能源设备包括太阳能光伏板、风机、水力发电机组、燃气轮机和生物质锅炉。冷/热能需要考虑到的自然资源包括:光照资源、地下土壤温度、地下水温度、天然气资源等。涉及到的能源设备包括太阳能热水器、地源热泵、烟气直燃机、电锅炉、燃气锅炉、电制冷/热等。同时,考虑到的蓄冷/热设备包括电蓄冷水、电蓄热水、电蓄冰等。

步骤s102,获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则。

在本发明实施例中,多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则。其中,经济指标最优原则为运行的能源设备的运行成本最小、收益最大,能效指标最优原则为运行的能源设备的一次能源消耗少、一次能源的利用率高,环境指标最优原则为运行的能源设备温室气体排放量最少。

步骤s103,根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力。

在本发明实施例中,根据预测的能源供应需求和用户发送的多能源运行策略确定运行能源设备并确定其出力。

本发明实施例通过预测能源供应需求,获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则,根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力,从而实现根据用户的需求和多能源运行策略实现对能源设备的调度。

作为本发明的一个实施例,请参考图2,步骤s101的一种可能的实现方式包括以下步骤:

步骤s201,获取影响能源供应需求的目标影响因素及其对应的权重系数,根据所述目标影响因素获取多个历史日的目标影响因素属性和预测日的目标影响因素属性,以及所述多个历史日的能源供应值。

在本发明实施例中,能源供应需求由多种因素影响,例如天气、季节和日期等,天气又分为最高温度、最低温度、风力、晴天、阴天、雨雪天等,日期又分为节假日和工作日。各个目标影响因素的权重系数由专家评价,例如,设置天气的权重系数为0.5,季节的权重系数为0.3,日期的权重系数为0.2。从存储器中获取多个历史日的目标影响因素属性和预测日的目标影响因素属性,以及所述多个历史日的能源供应值,能源供应值包括电能供应值和冷/热供应值,例如,将预测日前90天作为历史日,其中,预测日前一天的天气属性为最高温度30摄氏度,最低温度为20摄氏度,风力2级、晴天,季节为夏季,日期为节假日。

步骤s202,根据所述多个历史日的目标影响因素属性和所述预测日的目标影响因素属性分别确定各个历史日与所述预测日的相关度。

作为本发明的一个实施例,步骤s202的一种可能的实现方式为:

根据影响因素属性与赋值的映射关系,确定所述多个历史日的目标影响因素赋值和所述预测日的目标影响因素赋值;

分别对所述历史日的目标影响因素属性赋值和所述预测日的目标影响因素属性赋值进行归一化处理;

根据表达式确定第i个历史日与预测日的相关度simi,其中,bj为第j个目标影响因素的权重系数,为sij为第i个历史日的第j个目标影响因素赋值,s0j为预测日的第j个目标影响因素赋值,m为目标影响因素总数。

在本发明实施例中,不同的影响因素属性具有不同的赋值,例如,对于目标影响因素日期而言,节假日赋值2,工作日赋值1。影响因素属性与赋值的映射关系由用户根据实际情况设定。根据映射关系,分别确定各个历史日的目标影响因素赋值和所述预测日的目标影响因素赋值,并进行归一化处理,将数据限定在0至1范围内,并根据归一化后的数据确定各个历史日与预测日的相关度。

通过最大-最小标准化方法对数据进行归一化,一种可能的实现方式为:根据影响因素属性与赋值的映射关系,获取所述目标影响因素的最大赋值和最小赋值;根据表达式对历史日的目标影响因素赋值和预测日的目标影响因素赋值进行归一化处理;其中,s'a为归一化后的目标影响因素a的赋值,sa为归一化前的目标影响因素a的赋值,sa,min为目标影响因素a的最小赋值,sa,max为目标影响因素a的最大赋值。

步骤s203,选取相关度大于第一预设阈值的目标历史日。

在本发明实施例中,选取相关度大于第一预设阈值的历史日作为目标历史日,或者,将相关度按照由大到小排序,将排在前10个的历史日作为目标历史日。

步骤s204,以所述目标历史日的目标影响因素属性和能源供应值作为发送样本,以所述目标影响因素的权重系数作为权重,通过加权支持向量机确定预测日的能源供应需求。

在本发明实施例中,通过加权支持向量机确定预测日的能源供应需求,其中,样本值为目标历史日的目标影响因素属性和能源供应值,权重为各个目标影响因素的权重系数。

作为本发明的一个实施例,步骤s103的一种可能的实现方式为:获取各个能源设备的单位时间运行收益、一次能源利用率和单位时间温室气体排放量;

选取单位时间运行收益大于第二预设阈值的经济最优能源设备,选取一次能源利用率大于第三预设阈值的能效最优能源设备,选择温室气体排放量小于第四预设阈值的环境最优能源设备;

在所述多能源运行策略为经济指标最优原则时,运行所述经济最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为能效指标最优原则时,运行所述能效最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为环境指标最优原则时,运行所述环境最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力。

在本发明实施例中,按照单位时间运行收益、一次能源利用率和单位时间温室气体排放量对各个能源设备进行分类,分为经济最优能源设备、能效最优能源设备和环境最优能源设备,再根据用户发送的能源运行策略确定对应的运行能源设备,根据预测的能源供应需求,确定各个运行能源设备的出力。

应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

请参考图3,图3是本发明一实施例提供的能源设备的调度装置的示意图,该装置包括:预测单元、获取单元和确定单元,各单元的功能如下:

预测单元,用于预测能源供应需求;

获取单元,用于获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则;

确定单元,用于根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力。

作为本发明的一个实施例,所述预测单元用于获取影响能源供应需求的目标影响因素及其对应的权重系数,根据所述目标影响因素获取多个历史日的目标影响因素属性和预测日的目标影响因素属性,以及所述多个历史日的能源供应值;

根据所述多个历史日的目标影响因素属性和所述预测日的目标影响因素属性分别确定各个历史日与所述预测日的相关度;

选取相关度大于第一预设阈值的目标历史日;

以所述目标历史日的目标影响因素属性和能源供应值作为发送样本,通过支持向量机确定预测日的能源供应需求。

作为本发明的一个实施例,所述预测单元用于根据影响因素属性与赋值的映射关系,确定所述多个历史日的目标影响因素赋值和所述预测日的目标影响因素赋值;

分别对所述历史日的目标影响因素属性赋值和所述预测日的目标影响因素属性赋值进行归一化处理;

根据表达式确定第i个历史日与预测日的相关度simi,其中,bj为第j个目标影响因素的权重系数,为sij为归一化的第i个历史日的第j个目标影响因素赋值,s0j为归一化的预测日的第j个目标影响因素赋值,m为目标影响因素总数。

作为本发明的一个实施例,所述预测单元用于根据影响因素属性与赋值的映射关系,获取所述目标影响因素的最大赋值和最小赋值;

根据表达式对历史日的目标影响因素赋值和预测日的目标影响因素赋值进行归一化处理;其中,s'a为归一化后的目标影响因素a的赋值,sa为归一化前的目标影响因素a的赋值,sa,min为目标影响因素a的最小赋值,sa,max为目标影响因素a的最大赋值。

作为本发明的一个实施例,确定单元用于获取各个能源设备的单位时间运行收益、一次能源利用率和单位时间温室气体排放量;

选取单位时间运行收益大于第二预设阈值的经济最优能源设备,选取一次能源利用率大于第三预设阈值的能效最优能源设备,选择温室气体排放量小于第四预设阈值的环境最优能源设备;

在所述多能源运行策略为经济指标最优原则时,运行所述经济最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为能效指标最优原则时,运行所述能效最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为环境指标最优原则时,运行所述环境最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力。

图4是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图4所示,该实施例的终端设备4包括:处理器401、存储器402以及存储在所述存储器402中并可在所述处理器401上运行的计算机程序403。所述处理器401执行所述计算机程序403时实现上述各个能源设备的调度方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤s101至s103。或者,所述处理器401执行所述计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图3所示单元301至303的功能。

示例性的,所述计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器402中,并由所述处理器401执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序403在所述终端设备4中的执行过程。例如,所述计算机程序403可以被分割成预测单元、获取单元和确定单元,各单元的功能如下:

预测单元,用于预测能源供应需求;

获取单元,用于获取用户发送的多能源运行策略,所述多能源运行策略为经济指标最优原则、能效指标最优原则或环境指标最优原则;

确定单元,用于根据所述能源供应需求和所述多能源运行策略确定运行能源设备及其出力。

作为本发明的一个实施例,所述预测单元用于获取影响能源供应需求的目标影响因素及其对应的权重系数,根据所述目标影响因素获取多个历史日的目标影响因素属性和预测日的目标影响因素属性,以及所述多个历史日的能源供应值;

根据所述多个历史日的目标影响因素属性和所述预测日的目标影响因素属性分别确定各个历史日与所述预测日的相关度;

选取相关度大于第一预设阈值的目标历史日;

以所述目标历史日的目标影响因素属性和能源供应值作为发送样本,通过支持向量机确定预测日的能源供应需求。

作为本发明的一个实施例,所述预测单元用于根据影响因素属性与赋值的映射关系,确定所述多个历史日的目标影响因素赋值和所述预测日的目标影响因素赋值;

分别对所述历史日的目标影响因素属性赋值和所述预测日的目标影响因素属性赋值进行归一化处理;

根据表达式确定第i个历史日与预测日的相关度simi,其中,bj为第j个目标影响因素的权重系数,为sij为归一化的第i个历史日的第j个目标影响因素赋值,s0j为归一化的预测日的第j个目标影响因素赋值,m为目标影响因素总数。

作为本发明的一个实施例,所述预测单元用于根据影响因素属性与赋值的映射关系,获取所述目标影响因素的最大赋值和最小赋值;

根据表达式对历史日的目标影响因素赋值和预测日的目标影响因素赋值进行归一化处理;其中,s'a为归一化后的目标影响因素a的赋值,sa为归一化前的目标影响因素a的赋值,sa,min为目标影响因素a的最小赋值,sa,max为目标影响因素a的最大赋值。

作为本发明的一个实施例,确定单元用于获取各个能源设备的单位时间运行收益、一次能源利用率和单位时间温室气体排放量;

选取单位时间运行收益大于第二预设阈值的经济最优能源设备,选取一次能源利用率大于第三预设阈值的能效最优能源设备,选择温室气体排放量小于第四预设阈值的环境最优能源设备;

在所述多能源运行策略为经济指标最优原则时,运行所述经济最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为能效指标最优原则时,运行所述能效最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力;

在所述多能源运行策略为环境指标最优原则时,运行所述环境最优能源设备,并根据所述能源供应需求,确定其出力。

所述终端设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器401、存储器402。本领域技术人员可以理解,图4仅仅是终端设备4的示例,并不构成对终端设备4的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述终端设备还可以包括发送输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器401可以是中央处理单元(centralprocessingunit,cpu),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor,dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器402可以是所述终端设备4的内部存储单元,例如终端设备4的硬盘或内存。所述存储器402也可以是所述终端设备4的外部存储设备,例如所述终端设备4上配备的插接式硬盘,智能存储卡(smartmediacard,smc),安全数字(securedigital,sd)卡,闪存卡(flashcard)等。进一步地,所述存储器402还可以既包括所述终端设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器402用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。

在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom,read-onlymemory)、随机存取存储器(ram,randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。

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