一种分布式光伏电站结算数据校核方法及装置与流程

1.本公开涉及能源技术领域，尤其涉及一种分布式光伏电站结算数据校核方法及装置。


背景技术：

2.目前，清洁能源的利用越来越得到重视，光伏发电技术由于能够充分利用太阳能，在能源技术领域愈发的得到市场的青睐。光伏电站主要包括大规模集中式光伏电站和分布式光伏电站，其中，将太阳能直接转换为电能的分布式光伏电站系统可以接入公共电网，与公共电网一起为附近的用户供电。
3.为了鼓励分布式光伏电站的推广和运营，对于接入公共电网进行供电的分布式光伏电站进行补贴具有十分重要的作用。目前，补贴主要是按照月度结算的方式进行，以分布式光伏电站的发电量为基础获得结算数据，因此分布式光伏电站的发电量的准确核算尤为重要。然而，现有技术中无法对分布式光伏电站的结算数据进行核验，从而无法知晓结算数据的准确性。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本公开实施例提供了一种分布式光伏电站结算数据校核方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术无法对分布式光伏电站的结算数据进行核验，从而无法知晓结算数据的准确性的问题。
5.本公开实施例的第一方面，提供了一种分布式光伏电站的结算数据校核方法，包括：
6.根据自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率，获取预测结算数据；
7.基于预测结算数据和获取的实际结算数据，获取实际差异率，并确定实际差异率是否大于第一预设阈值；
8.若实际差异率大于第一预设阈值，则根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率；
9.若发电量差异率大于第二预设阈值，则基于实际结算数据与结算方进行数据核验。
10.本公开实施例的第二方面，提供了一种分布式光伏电站的结算数据校核装置，包括：
11.预测结算数据获取模块，被配置为根据自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率，获取预测结算数据；
12.实际差异率获取模块，被配置为基于预测结算数据和获取的实际结算数据，获取实际差异率，并确定实际差异率是否大于第一预设阈值；
13.发电量差异率获取模块，被配置为若实际差异率大于第一预设阈值，则根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率；
14.数据核验模块，被配置为若发电量差异率大于第二预设阈值，则基于实际结算数据与结算方进行数据核验。
15.本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
16.本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
17.本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果至少包括：本公开实施例首先根据自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率，获取预测结算数据，并通过判定实际差异率是否在合理范围内初步判定结算数据的合理性，当未在合理范围内时，再根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率，并通过发电量差异率是否在合理范围内再次判定结算数据的合理性，可以准确获取结算数据的准确性，实现对结算数据的核验。
附图说明
18.为了更清楚地说明本公开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公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
19.图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图；
20.图2是本公开实施例提供的分布式光伏电站的结算数据校核方法的流程示意图；
21.图3是本公开实施例提供的一种分布式光伏电站的结算数据校核方法的具体实施例的流程示意图；
22.图4是本公开实施例提供的另一种分布式光伏电站的结算数据校核方法的具体实施例的流程示意图；
23.图5是本公开实施例提供的分布式光伏电站的结算数据校核装置的示意图；
24.图6是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
25.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，以便透彻理解本公开实施例。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公开。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公开的描述。
26.下面将结合附图详细说明根据本公开实施例的一种分布式光伏电站的结算数据校核方法和装置。
27.在分布式光伏电站的运营过程中，补贴对于分布式光伏电站的推广具有非常重要的作用，能够让供电的光伏电站用户具有更高的参与热情，从而鼓励更多的分布式光伏电站能够接入公共电网。目前补贴的发放主要是月度结算的方式进行，在光伏电站接入公共电网的路径上设置电网结算表，该电网结算表用于按月计量补贴结算的实际结算电量，结
算方依据该电网结算表计量的实际结算电量，结合实际收益单价获得实际结算补贴。在获得实际结算补贴的过程中，分布式光伏电站用户无法获取分布式光伏电站的发电量，从而无法对实际结算电量进行校核，进而无法对实际结算补贴进行校核，结算数据的准确性无法获取。
28.为了核验结算数据的准确性，本公开实施例提出了一种全新的分布式光伏电站的结算数据校核方法。为了获取分布式光伏电站的发电量，本公开实施例在光伏电站接入公共电网的路径上并行于电网结算表安装了自采电表，该自采电表用于实时计量光伏电站的电量数据(记为自采发电量)。图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图。在该场景中，可以包括终端设备10。终端设备10可以是硬件，也可以是软件。当终端设备10为硬件时，其可以是具有显示屏且支持数据处理的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等；当终端设备10为软件时，其可以安装在如上的电子设备中。终端设备10可以实现为多个软件或软件模块，也可以实现为单个软件或软件模块，本公开实施例对此不作限制。当然，本发明实施例也可以应用于服务器中。
29.具体地，在图1所示的应用场景中，自采电表计量的自采发电量、电网结算表计量的实际结算电量以及结算方提供的实际结算数据输入至终端设备10，终端设备10中设置有预先构建的差异率预测模型和发电量预测模型。终端设备10获取数据后，基于自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率获取预测结算数据，并将获取的预测结算数据与实际结算数据进行比较，确认两者的差异是否在合理范围内；如果没有在合理范围内，则进一步将实际结算电量与发电量预测模型获取的预测发电量进行比较，确认两者的差异是否在合理范围内；如果仍旧没有在合理范围内，则意味着实际结算数据的准确性存疑，需要进一步与结算方进行数据核验，以确保结算数据的准确性。应当理解的是，本公开实施例中的实际结算数据可以是实际结算补贴，也可以是实际结算电量，由于实际结算补贴根据实际结算电量和实际收益单价计算获得，因此对实际结算补贴的校核也是对实际结算电量的校核。
30.需要说明的是，终端设备10的具体类型、数量和组合可以根据应用场景的实际需求进行调整，本公开实施例对此不作限制。
31.需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本公开而示出，本公开的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。
32.图2是本公开实施例提供的一种分布式光伏电站的结算数据校核方法的流程示意图。图2的分布式光伏电站的结算数据校核方法可以由图1的终端设备10执行。如图2所示，该分布式光伏电站的结算数据校核方法包括如下步骤：
33.s201，根据自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率，获取预测结算数据。
34.分布式光伏电站运行的过程中，自采电表可以实时计量光伏电站的发电量，从而可以获取每个结算周期内光伏电站的自采发电量。由于自采发电量与电网结算表计量的实际结算电量通常并不相同，而每个结算周期内的实际结算电量以及以实际结算电量为基础的实际结算数据需要等到结算时才能够获得，因此，为了能够准确预测出实际结算数据，本公开实施例基于历史自采发电量以及历史实际结算电量，构建了差异率预测模型，以通过该差异率预测模型预测当前结算周期内自采发电量与实际结算电量之间的预测差异率，从
而可以基于获得当前周期的自采发电量和预测差异率来获得预测结算电量，以获得预测结算数据。预测结算数据可以是预测结算电量(预测结算电量＝(预测差异率+1)*自采发电量)，也可以是预测结算补贴。当预测结算数据是预测结算补贴时，可以根据获取的预测结算电量结合收益单价获得(预测结算补贴＝预测结算电量*收益单价)。
35.在本实施例中，差异率预测模型可以通过如下方式获得：获取历史记录的每个结算周期的实际结算电量以及自采发电量；根据每个结算周期的实际结算电量以及自采发电量，确定发电量差异率，其中发电量差异率＝(自采发电量-实际结算电量)/实际结算电量；基于每个结算周期的实际结算电量、每个结算周期的自采发电量以及发电量差异率，对差异率预测模型进行训练，以获得经过训练的差异率预测模型。其中，在获取发电量差异率时，可以建立校核表，校核表中包括数据采集时间、自采发电量、实际结算电量以及根据自采发电量和实际结算电量计算的发电量差异率，从而建立模型训练的基准数据。通常将校核表设计成合理的形式，可以清晰展示校核数据以及计算结果，便于迅速获取到所需的关键数据。
36.可以理解的是，在分布式光伏电站运行过程中，随着运行时间的增加，结算周期增加，实际结算电量、自采发电量以及发电量差异率数据也会增加，通过不断增加的数据对差异率预测模型进行训练，从而可以持续优化差异率预测模型，以提高差异率预测模型的预测精度。
37.s202，基于预测结算数据和获取的实际结算数据，获取实际差异率，并确定实际差异率是否大于第一预设阈值。
38.在本实施例中，实际差异率＝(预测结算数据-实际结算数据)/实际结算数据，其中，实际结算数据和预测结算数据属于同种类型的数据。例如，预测结算数据和实际结算数据均可以是电量数据，即预测结算数据为预测结算电量，实际结算数据为实际结算电量，此时获得的实际差异率即为预测结算电量和实际结算电量之间的差异率。再如，预测结算数据和实际结算数据均可以是补贴数据，即预测结算数据为预测结算补贴(预测结算电量和收益单价的乘积)，实际结算数据为实际结算补贴(实际结算电量和实际收益单价的乘积)，此时获得的实际差异率即为预测结算补贴和实际结算补贴之间的差异率。
39.当预测结算数据为补贴数据时，为了获得补贴数据，需要获取收益单价和实际收益单价。首先，基于数据平台、通用信息模型(cim)平台及算法平台(提供算法模型)，根据各个地区对于分布式光伏电站补贴的收益单价构建补贴数据库，其涵盖的范围可以根据需要进行设置，例如可以是全国范围内，也可以是省市范围内，还可以是更小范围，此处不做限制。然后，在计算预测结算数据时，可以首先确定分布式光伏电站的地点信息，然后基于分布式光伏电站所在的地区筛选出相应的收益单价。可以理解的是，各个地区的收益单价可能具有很大的差异，同时同一个地区的收益单价也可能随着时间的推移而进行调整，因此补贴数据库中各个地区的收益单价也可以进行更新，既可以是自动更新，也可以是工作人员根据更新的信息对相应数据进行更新。当实际结算数据为补贴数据时，可以通过结算方提供的实际结算补贴和电网结算表计量的实际结算电量来计算出实际收益单价。考虑到补贴数据库可能存在更新不及时的情况，导致从补贴数据库中筛选的收益单价和实际收益单价之间可能存在区别。
40.在获取了实际差异率后，需要判断实际差异率是否大于第一预设阈值。第一预设
阈值即为实际差异率的阈值，表征实际差异率是否满足预设要求。若实际差异率小于或等于第一预设阈值，意味着预测结算数据与实际结算数据之间的差异在合理范围内，此时结算数据校核过程结束，并返回步骤s201，以按照结算周期等待进行下一次的结算数据校核。
41.s203，若实际差异率大于第一预设阈值，则根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率。
42.当实际差异率大于第一预设阈值时，意味着预测结算数据与实际结算数据之间的差异未在合理范围内，此时需要继续进行结算数据的校核。
43.当实际结算数据和预测结算数据均为补贴数据时，考虑到从补贴数据库中筛选的收益单价和实际收益单价之间可能存在区别，因此在获取发电量差异率之前，需要根据实际结算补贴和电网结算表计量的实际结算电量确定实际收益单价，并判断实际收益单价与收益单价是否一致。若实际收益单价与收益单价不一致，意味着上述实际差异率未在合理范围内可能是由于收益单价的不一致带来的，此时需要将收益单价更新为实际收益单价，并返回步骤s201，在结算数据校核的同时也对补贴数据库中的收益单价进行了更新。若实际收益单价与收益单价一致，意味着上述实际差异率未在合理范围内并不是由于收益单价的不一致带来的，此时进行根据实际结算电量和通过结算发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率步骤。
44.发电量预测模型是根据历史记录的实际结算电量进行训练得到的，从而能够准确预测每个结算周期的用于实际结算的电量。在本实施例中，发电量预测模型可以通过如下方式获得：获取历史记录的每个结算周期的实际结算电量；基于结算周期以及每个结算周期对应的实际结算电量，对发电量预测模型进行训练，以获得经过训练的发电量预测模型。可以理解的是，在分布式光伏电站运行过程中，随着运行时间的增加，结算周期增加，实际结算电量数据也会增加，通过不断增加的数据对发电量预测模型进行训练，从而可以持续优化发电量预测模型，以提高发电量预测模型的预测精度。
45.在通过电网结算表获取了实际结算电量、通过发电量预测模型获取了预测发电量后，即可计算发电量差异率，发电量差异率＝(预测发电量-实际结算电量)/实际结算电量，其保证预测发电量和实际结算电量之间的差距，发电量差异率的值越小，则意味着预测发电量和实际结算电量越接近。发电量差异率的阈值(即第二预设阈值)可以根据需要进行设置，例如可以为0.01～0.05，具体可以为0.01、0.02、0.03、0.04、0.05等。
46.在获取了发电量差异率后，需要进一步确认发电量差异率是否在合理范围内，因此需要判断发电量差异率与第二预设阈值的关系。
47.s204，若发电量差异率大于第二预设阈值，则基于实际结算数据与结算方进行数据核验。
48.若发电量差异率大于第二预设阈值，意味着发电量差异率不在合理范围内，进而意味着与发电量差异率相关的实际结算电量可能是不合理的，因此需要基于实际结算数据与结算方进行数据核验，当实际结算数据是实际结算补贴时，则可以就实际结算补贴-根据自采发电量和收益单价计算的结算补贴的差值与结算方进行核验，以最终获得经过核验的结算数据。
49.若发电量差异率小于或等于第二预设阈值，意味着发电量差异率在合理范围内，进而意味着与发电量差异率相关的实际结算电量是合理的，也意味着结算方提供的实际结
算数据是合理的，此时结算数据校核结束，而前述通过获得的差异率预测模型获得的预测差异率有偏差，因此需要根据实际差异率对差异率预测模型进行优化，以更新差异率预测模型，提高差异率预测模型的精度；同时检查自采电表的计量精度，并基于检查结果对自采电表的计量精度进行调整，以确保自采电表的计量精度。
50.本公开实施例提供的分布式光伏电站的结算数据校核方法的有益效果至少包括：
51.(1)本公开实施例首先根据自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率，获取预测结算数据，并通过判定实际差异率是否在合理范围内初步判定结算数据的合理性，当未在合理范围内时，再根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率，并通过发电量差异率是否在合理范围内再次判定结算数据的合理性，可以准确获取结算数据的准确性，实现对结算数据的核验，同时能够对结算数据进行预测，从而获知预期的补贴收益。
52.(2)本公开实施例通过构建补贴数据库可以快速获取补贴的收益单价，在结算数据的校核过程中通过对收益单价和实际收益单价的对比能够对补贴数据库中的数据进行更新，既能够提高结算数据核验的准确性，也能够提高补贴数据库的准确性。
53.(3)本公开实施例通过不断丰富的实际结算电量、自采发电量以及发电量差异率数据对差异率预测模型进行训练，从而可以持续优化差异率预测模型，提高差异率预测模型的预测精度。
54.(4)本公开实施例通过不断丰富的实际结算电量数据对发电量预测模型进行训练，从而可以持续优化发电量预测模型，提高发电量预测模型的预测精度。
55.以下给出分布式光伏电站的结算数据校核方法的几种具体实施例。应当理解的是，下述实施例仅用于对分布式光伏电站的结算数据校核方法进行说明，并不用于限制保护范围。
56.图3是本公开实施例提供的一种分布式光伏电站的结算数据校核方法的具体实施例流程示意图。本实施例中预测结算数据包括预测结算电量，实际结算数据包括实际结算电量。如图3所示，包括如下步骤：
57.s301，基于结算周期，获取当前结算周期自采发电量和电网结算表计量的实际结算电量；
58.s302，通过差异率预测模型获取当前结算周期的预测差异率；
59.s303，根据自采发电量和预测差异率，确定预测结算电量；
60.s304，基于预测结算电量和实际结算电量，获取实际差异率；
61.s305，判断实际差异率是否大于第一预设阈值；
62.若实际差异率不大于第一预设阈值，则：
63.s306，结束本次结算数据的校核，并返回步骤s301；
64.若实际差异率大于第一预设阈值，则：
65.s307，根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率；
66.s308，判断发电量差异率是否大于第二预设阈值；
67.若发电量差异率不大于第二预设阈值，则：
68.s309，结束本次结算数据的校核，基于实际差异率对差异率预测模型进行优化，以
更新差异率预测模型；
69.s310，检查自采电表的计量精度，并基于检查结果对自采电表的计量精度进行调整。
70.若发电量差异率大于第二预设阈值，则：
71.s311，基于实际结算数据与结算方进行数据核验。
72.图4是本公开实施例提供的另一种分布式光伏电站的结算数据校核方法的流程示意图。本实施例中预测结算数据包括预测结算补贴，实际结算数据包括实际结算补贴。如图4所示，包括如下步骤：
73.s401，基于结算周期，获取当前结算周期自采发电量、电网结算表计量的实际结算电量以及结算方提供的实际结算补贴；
74.s402，通过差异率预测模型获取当前结算周期的预测差异率；
75.s403，根据自采发电量和预测差异率，确定预测结算电量；
76.s404，根据预测结算电量和补贴数据库的收益单价，获取预测结算补贴；
77.s405，基于预测结算补贴和实际结算补贴，获取实际差异率；
78.s406，判断实际差异率是否大于第一预设阈值；
79.若实际差异率不大于第一预设阈值，则：
80.s407，结束本次结算数据的校核，并返回步骤s401；
81.若实际差异率大于第一预设阈值，则：
82.s408，根据实际结算补贴和电网结算表计量的实际结算电量，确定实际收益单价；
83.s409，判断实际收益单价与收益单价是否一致；
84.若实际收益单价与收益单价不一致，则：
85.s410，将收益单价更新为实际收益单价，并返回步骤s404；
86.若实际收益单价与收益单价一致，则：
87.s411，根据实际结算电量和通过结算发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率；
88.s412，判断发电量差异率是否大于第二预设阈值；
89.若发电量差异率不大于第二预设阈值，则：
90.s413，结束本次结算数据的校核，基于实际差异率对差异率预测模型进行优化，以更新差异率预测模型；
91.s414，检查自采电表的计量精度，并基于检查结果对自采电表的计量精度进行调整。
92.若发电量差异率大于第二预设阈值，则：
93.s415，基于实际结算数据与结算方进行数据核验。
94.上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本技术的可选实施例，在此不再一一赘述。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，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。
95.下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
96.图5是本公开实施例提供的一种分布式光伏电站的结算数据校核装置的示意图。如图5所示，该分布式光伏电站的结算数据校核装置包括：
97.预测结算数据获取模块501，被配置为根据自采发电量和通过差异率预测模型获取的预测差异率，获取预测结算数据；
98.实际差异率获取模块502，被配置为基于预测结算数据和获取的实际结算数据，获取实际差异率，并确定实际差异率是否大于第一预设阈值；
99.发电量差异率获取模块503，被配置为若实际差异率大于所述第一预设阈值，则根据实际结算电量和通过发电量预测模型获取的预测发电量，获取发电量差异率；
100.数据核验模块504，被配置为若发电量差异率大于第二预设阈值，则基于实际结算数据与结算方进行数据核验。
101.在一些实施例中，分布式光伏电站的结算数据校核装置还包括：
102.校核结束模块505，被配置为若实际差异率不大于第一预设阈值，则结束本次结算数据的校核。
103.在一些实施例中，分布式光伏电站的结算数据校核装置还包括：
104.模型优化模块506，被配置为若发电量差异率不大于第二预设阈值，则基于实际差异率对所述差异率预测模型进行优化，以更新差异率预测模型。
105.图6是本公开实施例提供的电子设备6的示意图。如图6所示，该实施例的电子设备6包括：处理器601、存储器602以及存储在该存储器602中并可在处理器601上运行的计算机程序603。处理器601执行计算机程序603时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器601执行计算机程序603时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
106.示例性地，计算机程序603可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器602中，并由处理器601执行，以完成本公开。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，该指令段用于描述计算机程序603在电子设备6中的执行过程。
107.电子设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。电子设备6可以包括但不仅限于处理器601和存储器602。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是电子设备6的示例，并不构成对电子设备6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，电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
108.处理器601可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，也可以是其它通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其它可编程逻辑器件、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。
109.存储器602可以是电子设备6的内部存储单元，例如，电子设备6的硬盘或内存。存储器602也可以是电子设备6的外部存储设备，例如，电子设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器602还可以既包括电子设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。存
储器602用于存储计算机程序以及电子设备所需的其它程序和数据。存储器602还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
110.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，并不用于限制本技术的保护范围。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。
111.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。
112.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公开的范围。
113.在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，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，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。
114.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。
115.另外，在本公开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。
116.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存储介质中。基于这样的理解，本公开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，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，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。计算机可读介质可以包括：能够携带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(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，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。
117.以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，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公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。