一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度方法及系统

1.本发明涉及综合能源系统优化调度技术领域，特别是涉及一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.与传统的电力系统相比，综合能源系统(integrated energy system,ies)包含电、气、热等多种异质能源，能够利用各类能源的时间、空间分布特点实现能源互补。ies可以实现多样化能源供给，达到系统与用户良性互动的目的，为需求响应提供更大的灵活性。然而，ies中各类能源载体在负荷侧依然存在复杂的交互作用，这种交互作用将对用户参与综合需求响应的满意度产生影响。
4.需求响应的核心在于寻求合适的机制引导用户合理参与需求响应，实现系统和用户的双向互动，从而最大程度挖掘用户侧的灵活性资源。然而，目前的研究大多仅将需求响应数学模型作为约束，忽略了系统与用户之间的利益迭代过程。因此如何制定合理的能源价格和激励机制，对于充分发挥需求响应的优势具有重要现实意义。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提出了一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度方法及系统，针对含电能交互的综合能源系统，以考虑耦合行为的能量枢纽为跟随者，构建了考虑主从博弈的综合能源系统优化调度策略，兼顾综合能源系统运营商和需求响应侧的利益；同时增强各能量间的电能支撑，发挥电能互补的优势。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.第一方面，本发明提供一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度方法，包括：
8.以最小化负荷用能成本为目标，以价格型负荷需求响应约束、激励型负荷需求响应约束、替代型负荷需求响应约束和电能交互约束为约束条件构建需求响应侧耦合行为模型；
9.以最大化收益为目标，以机组出力与爬坡约束、能量平衡约束、储能约束以及与综合能源系统功率交换约束为约束条件构建综合能源系统运营商模型；
10.所述综合能源系统运营商模型和需求响应侧耦合行为模型采用一主多从博弈算法求解后，得到最优调度策略。
11.作为可选择的实施方式，最小化负荷用能成本为目标的目标函数包括能源购买成本、满意度损失成本和需求响应成本。
12.作为可选择的实施方式，负荷需求响应包括电负荷、气负荷和热负荷。
13.作为可选择的实施方式，所述价格型负荷需求响应约束包括：
14.[0015][0016]
其中，与d
p
分别表示需求响应前后的价格型电力负荷需求；表示t时刻能量枢纽n向其它能量枢纽出售的电能；表示t时刻能量枢纽n从其它能量枢纽购入的电能；δd
p
表示需求响应前后的价格型电力负荷需求变化；和q
p
分别表示需求响应前后的价格型天然气负荷需求；δq
p
表示需求响应前后的价格型天然气负荷需求变化。
[0017]
作为可选择的实施方式，所述激励型负荷需求响应约束包括：
[0018][0019][0020][0021]
其中，和di分别表示需求响应前后的激励型电力负荷需求；δdi表示需求响应前后的激励型电力负荷需求变化；和qi表示需求响应前后的激励型天然气负荷需求；δqi表示需求响应前后的激励型天然气负荷需求变化；和hi表示需求响应前后的激励型热力负荷需求；δhi表示激励型热力负荷需求变化。
[0022]
作为可选择的实施方式，所述替代型负荷需求响应约束包括：
[0023]
δd
a,j,t
＝-γδq
a,m,t
[0024]
其中，δd
a,j,t
和δq
a,m,t
分别为替代型负荷需求响应前后电、气负荷变化量；γ为能量转化系数。
[0025]
作为可选择的实施方式，所述电能交互约束包括能量枢纽n向其它能量枢纽出售或购入的电能约束。
[0026]
作为可选择的实施方式，以最大化收益为目标的目标函数为能源销售所得利益与产能成本、运行成本、需求响应成本之差。
[0027]
作为可选择的实施方式，采用一主多从博弈算法的求解过程包括：
[0028]
综合能源系统运营商模型以最大化收益为目标进行优化，确定能源交易价格；
[0029]
需求响应侧耦合行为模型能源交易价格，以最小化负荷用能成本为目标进行综合需求响应，得到实际负荷需求，并反馈给综合能源系统运营商模型；
[0030]
重复上述两个阶段，直至两次迭代结果之差小于阈值或达到最大迭代次数，得到最优调度策略。
[0031]
第二方面，本发明提供一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度系统，包括：
[0032]
第一模型构建模块，被配置为以最小化负荷用能成本为目标，以价格型负荷需求响应约束、激励型负荷需求响应约束、替代型负荷需求响应约束和电能交互约束为约束条件构建需求响应侧耦合行为模型；
[0033]
第二模型构建模块，被配置为以最大化收益为目标，以机组出力与爬坡约束、能量平衡约束、储能约束以及与综合能源系统功率交换约束为约束条件构建综合能源系统运营商模型；
[0034]
求解模块，被配置为所述综合能源系统运营商模型和需求响应侧耦合行为模型采
用一主多从博弈算法求解后，得到最优调度策略。
[0035]
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
[0036]
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
[0037]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0038]
本发明提出了一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度方法及系统，针对含电能交互的综合能源系统，构建了考虑主从博弈的综合能源系统优化调度策略，以综合能源系统运营商为领导者，以考虑消费者耦合行为的能量枢纽为跟随者，建立一主多从的互动均衡模型，所提策略能够制定合理的电价，以兼顾综合能源系统运营商和能量枢纽的利益。同时，能量枢纽间的电能交互增强了各能量枢纽间的电能支撑，发挥了电能互补的优势。
[0039]
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0040]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
[0041]
图1为本发明实施例1提供的能量枢纽内部结构图；
[0042]
图2为本发明实施例1提供的含电能交互的综合能源系统结构图；
[0043]
图3为本发明实施例1提供的考虑多种需求响应的主从博弈架构图；
[0044]
图4为本发明实施例1提供的主从博弈策略流程图；
[0045]
图5为本发明实施例1提供的包含3个能量枢纽的测试算例；
[0046]
图6为本发明实施例1提供的主从博弈均衡收敛结果图；
[0047]
图7为本发明实施例1提供的主从博弈前后电价图；
[0048]
图8为本发明实施例1提供的主从博弈前后气价图；
[0049]
图9为本发明实施例1提供的不同场景下的博弈后电价图；
[0050]
图10为本发明实施例1提供的电能交互及博弈对优化目标的影响图；
[0051]
图11为本发明实施例1提供的考虑电能交易时各能量枢纽的购售电量图；
[0052]
图12(a)-12(b)为本发明实施例1提供的能量枢纽与配电网的能量交互和与配气网的能量交互示意图。
具体实施方式
[0053]
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。
[0054]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0055]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式
也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0056]
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0057]
实施例1
[0058]
需求响应的核心在于寻求合适的机制引导用户合理参与需求响应，实现系统和用户的双向互动，从而最大程度挖掘用户侧的灵活性资源。然而，能源交易与现有能源供需机制的矛盾对电力系统的优化运营提出了更高的要求。
[0059]
以此为背景，本实施例在建立综合需求响应数学模型的基础上，针对含电能交互的综合能源系统，提出基于主从博弈的综合能源系统优化调度方法，以综合能源系统运营商为领导者，以考虑需求响应侧耦合行为的能量枢纽为跟随者，提出了兼顾运营商和用户的一主多从博弈的互动均衡模型。
[0060]
具体包括：
[0061]
以最小化负荷用能成本为目标，以价格型负荷需求响应约束、激励型负荷需求响应约束、替代型负荷需求响应约束和电能交互约束为约束条件构建需求响应侧耦合行为模型；
[0062]
以最大化收益为目标，以机组出力与爬坡约束、能量平衡约束、储能约束以及与综合能源系统功率交换约束为约束条件构建综合能源系统运营商模型；
[0063]
所述综合能源系统运营商模型和需求响应侧耦合行为模型采用一主多从博弈算法求解后，得到最优调度策略。
[0064]
在本实施例中，需求响应侧耦合行为模型的构建考虑需求响应侧的耦合行为与电能交互；需求响应侧具有电、气、热三种负荷需求，通过空调、电热泵、燃气热水器实现负荷的能量转换。因此，各类能源载体在负荷侧依然存在复杂的交互作用，使得一种能源参与需求响应时会影响其他类型能源的满意度。能量枢纽内部结构如图1所示。
[0065]
通过耦合行为矩阵b来描述需求响应侧的耦合行为：
[0066][0067]
其中，b是一个所有元素都为正的对角占优矩阵，其对角元素为1，表示负荷曲线的偏移直接影响该能源的不满意度；非对角元素取值为(0,1)，表示负荷曲线的偏移还会间接影响其他能源的不满意度。
[0068]
在本实施例中，以最小化负荷用能成本为目标，具体为：
[0069][0070]
[0071][0072]cil
＝c
cap
+c
eng
＝e
cap
p
il
+e
eng
δp
iload
ꢀꢀꢀ
(5)
[0073]
其中，c
flw
为负荷用能成本，c
buy
为能源购买成本，c
saf
为满意度损失成本，c
idr
为需求响应成本；c
il
为可中断负荷激励；γ表示能源的种类；π
γ,t
表示能源价格系数；表示用户实际负荷量；表示用户不满意成本系数；表示需求响应前后负荷改变量；c
cap
为用户预留备用容量的容量费用；c
eng
为实际参与激励型需求响应的负荷的能量费用；e
cap
和e
eng
分别为单位电能的容量费用和能量费用；p
il
为用户预留的可中断电量。
[0074]
在本实施例中，需求响应侧耦合行为模型的约束条件具体包括：
[0075]
(1)价格型负荷需求响应约束；
[0076]
基于弹性矩阵建立价格型负荷需求响应机制，负荷需求响应后，价格型电力负荷需求为：
[0077][0078]
δd
p
＝ε
p
δp
ꢀꢀꢀ
(7)
[0079]
其中，与d
p
分别表示需求响应前后的价格型电力负荷需求；ε
p
表示电能的价格弹性系数；δp表示电能价格的变化量；表示t时刻能量枢纽n向其它能量枢纽出售的电能；表示t时刻能量枢纽n从其它能量枢纽购入的电能；δd
p
表示需求响应前后的价格型电力负荷需求变化。
[0080]
参与价格型负荷需求响应的天然气负荷也存在以下关系：
[0081][0082]
δq
p
＝εqδq
ꢀꢀꢀ
(9)
[0083]
其中，和q
p
分别表示需求响应前后的价格型天然气负荷需求；δq
p
表示需求响应前后的价格型天然气负荷需求变化；εq表示天然气的价格弹性系数；δq表示天然气价格的变化量。
[0084]
(2)激励型负荷需求响应约束；
[0085]
需求响应后激励型电力负荷需求为：
[0086][0087][0088]
其中，和di分别表示需求响应前后的激励型电力负荷需求；δdi表示需求响应前后的激励型电力负荷需求变化；和分别表示激励型电力负荷需求变化的上下限。
[0089]
参与激励型需求响应的负荷应不大于其备用容量：
[0090]
δp
iload
≤p
il
ꢀꢀꢀ
(12)
[0091]
参与激励型需求响应的天然气、热力负荷也存在以下关系：
[0092][0093][0094][0095][0096]
其中，和qi表示需求响应前后的激励型天然气负荷需求；δqi表示需求响应前后的激励型天然气负荷需求变化；和分别表示激励型天然气负荷需求变化的上下限；表示需求响应前的激励型热力负荷需求；hi表示需求响应后的激励型热力负荷需求；δhi表示激励型热力负荷需求变化；和分别表示激励型热力负荷需求变化的上下限。
[0097]
(3)替代型负荷需求响应约束；
[0098]
替代型负荷需求响应遵循热值等效原理，本实施例主要考虑电-热替代；替代型负荷需求响应如下所示：
[0099]
δd
a,j,t
＝-γδq
a,m,t
ꢀꢀꢀ
(17)
[0100][0101][0102][0103]
其中，δd
a,j,t
和δq
a,m,t
分别为替代型负荷需求响应前后电、气负荷变化量；γ为能量转化系数；we和wg分别为电能和天然气热值；ηe和ηg分别为电能和天然气的能源利用率；和分别为参与替代型负荷需求响应电负荷的上下限；和分别为参与替代型负荷需求响应气负荷的上下限。
[0104]
替代型负荷需求响应前后电力负荷需求和天然气负荷需求如下所示：
[0105][0106][0107][0108][0109]
其中，和di分别表示需求响应前后的替代型电力负荷需求；δdi表示需求响应前后的替代型电力负荷需求变化；和分别表示替代型电力负荷需求变化的上下限；表示需求响应前的替代型电力负荷需求；qa表示需求响应后的替代型天然气负
荷需求；δqa表示天然气负荷需求变化；和分别表示替代型天然气负荷需求变化的上下限。
[0110]
能量枢纽内的负荷包括基线负荷、适应价格型需求响应机制的可转移负荷、适应激励型需求响应机制的可削减负荷、适应替代型需求响应机制的可替代负荷，如式(25)-(27)所示；
[0111][0112][0113][0114]
(4)各能量枢纽间电能交互约束：
[0115][0116][0117]
其中，和分别表示t时刻能量枢纽n向其它能量枢纽出售电能的上下限；和分别表示t时刻能量枢纽n中从其它能量枢纽购入电能的上下限。
[0118]
在本实施例中，综合能源系统运营商模型的目标函数为最大化收益，即能源销售所得利益c
sell
与产能成本c
cb
、运行成本c
opera
、需求响应成本c
idr
之差；
[0119]
max c
leader
＝c
sell-c
cb-c
opera-c
idr
ꢀꢀꢀ
(30)
[0120]
其中，能源销售所得收益c
sell
为用户的能源购买成本c
buy
；需求响应成本为用户需求响应激励；产能成本和运行成本如式(31)-(32)所示；
[0121][0122][0123]
在本实施例中，综合能源系统运营商模型的约束条件包括机组出力与爬坡约束、能量平衡约束、储能约束以及与综合能源系统功率交换约束；具体包括：
[0124]
(1)机组出力与爬坡约束；
[0125]
0≤p
n,t
≤p
n,max
ꢀꢀꢀ
(33)
[0126][0127]
(2)储能约束；
[0128][0129][0130][0131][0132]
(3)能量平衡约束；
[0133][0134][0135][0136]
(4)各能量枢纽与ies交换功率约束；
[0137][0138][0139]
其中，与分别表示t时刻能量枢纽n与ies交换电能和天然气的上限。
[0140]
在本实施例中，所述综合能源系统运营商模型和需求响应侧耦合行为模型采用一主多从博弈算法的求解过程包括：以综合能源系统运营商为领导者，以各能量枢纽为跟随者，前者作为领导者，既是运营商也是调度中心，后者作为跟随者，同时具有电、气、热三种能源需求且负荷需求之间存在耦合。同时，各能量枢纽之间还可通过电力通道进行电能交互；含电能交互的综合能源系统结构如图2所示。
[0141]
在主从博弈中，领导者具有领导优势，能够在博弈中率先做出决策以获取有利地位，跟随者须待领导者做出决策之后才能进行决策，如图3所示，以此为线索，分别讨论领导者和跟随者的数学模型。
[0142]
如图4所示，含电能交互综合能源系统的主从博弈分为两个阶段，两者存在先后关系，交互迭代；
[0143]
阶段一：输入初始参数，综合能源系统运营商以自身利润最高为目标函数进行优化，根据优化结果拟定能源交易价格，向各能量枢纽公布。
[0144]
阶段二：各能量枢纽根据综合能源系统运营商公布的能源交易价格，以自身的能源使用成本最低为优化目标进行综合需求响应，得到实际负荷需求，反馈给综合能源系统运营商。
[0145]
重复上述两个阶段，直至两次迭代结果之差小于ε，或达到最大迭代次数。
[0146]
下面对本实施例提出的主从博弈模型的stackelberg唯一纳什均衡解的存在进行证明。
[0147]
定理：当主从博弈满足以下条件时，则存在唯一纳什均衡：
[0148]
(1)博弈参与者的目标函数均是关于博弈策略集的非空、连续函数。
[0149]
(2)跟随者的目标函数是关于其博弈策略集的连续凹/凸函数。
[0150]
证明：
[0151]
1)本实施例中主从博弈架构的领导者是综合能源系统运营商，其策略集满足式(33)-式(43)；跟随者是各微网的用户聚合商，其策略集满足式(6)-式(29)。所以参与主从博弈的领导者和跟随着双方的策略集均是连续非空的。
[0152]
2)对跟随者的目标函数进行分析，令函数c
flw
对求二阶偏导，可得：
[0153][0154]
显然，跟随者的目标函数为多元线性函数，根据凹凸性的定义，线性函数既是凹函数也是凸函数。
[0155]
于是，本实施例所述主从博弈存在唯一纳什均衡解，证毕。
[0156]
本实施例构建了一个包含3个能量枢纽的算例系统，如图5所示，上半部分是ieee 33节点配电网系统，下半部分是比利时20节点天然气系统。配电网和配气网经由三个能量枢纽相连。在此基础上，在三个能量枢纽之间增设电能交互通道。各个能量枢纽之间的购售电电价设置为0.15元/kw
·
h。
[0157]
主从博弈迭代结果分析；系统运营商与能量枢纽的优化目标迭代过程如图6所示，在第二十四次迭代时得到收敛的结果，收敛性良好。随着迭代次数的增加，运营商的收益和能量枢纽的用能成本都在降低，体现领导者与跟随者之间的利益博弈过程。迭代收敛的方向取决于初值的选择，最终主从博弈会达到纳什均衡点。在达到纳什均衡后，任何参与者改变策略都无法达到更优的目标。
[0158]
如图7-图8分别为经过主从博弈后终确定的交易电能价格和天然气价格。在主从博弈前，峰时能源价格上升，谷时能源价格下降，从而充分调动参与价格型需求响应资源的灵活性。而主从博弈后，峰时能源价格较主从博弈前有所升高，谷时能源价格甚至高于分时电价。
[0159]
消费者耦合行为对需求响应影响分析；为探究消费者耦合行为对需求响应的影响，设立以下三种对比场景：
[0160]
场景一：将消费者耦合行为矩阵设为单位矩阵，及忽略消费者的行为耦合效应。
[0161]
场景二：将消费者耦合行为矩阵设为对角矩阵，将非对角元素设为0.1。
[0162]
场景三：将消费者耦合行为矩阵设为对角矩阵，将非对角元素设为0.2。
[0163]
不同场景下的用户不满意损失成本如表1所示。由表可知，消费者的行为耦合效应会提高用户不满意损失成本。这是由于一种能源的使用无法满足用户的需求时，用户会选择其它能源，使得其他能源用能亦相对短缺。例如，若用户的用电削减是通过减少空调的使用导致的，则不仅用电满意度会降低，用热满意度也会降低。其中，电能不满意损失成本对耦合矩阵非对角元素增加最不灵敏，天然气则最灵敏。
[0164]
表1不同场景下用户不满意损失成本
[0165][0166]
不同场景下主从博弈制定的电价如图9所示。考虑消费者的行为耦合效应时，各个时段的电价均有所升高，且消费者行为耦合矩阵的非对角线元素越大，电价升高越多。其中，峰时电价相较于谷时升高得更多，这是由于消费者耦合行为导致参与需求响应的程度降低，一方面提高了领导者的优势地位从而抬高了电价，另一方面削弱了跟随者在主从博弈中对谷时电价的降低。
[0167]
能量枢纽间电能交互对ies影响分析；能量枢纽间电能交互及主从博弈对系统运营商收益及能量枢纽成本的影响如图10所示。当系统中包含能量枢纽之间的电能交互时，电能交互导致各能量枢纽之间的电能支撑得以强化，相比与无电能交互且无博弈的系统，能量枢纽的用能成本降低。在同时引入电能交互与博弈之后，两者的协同提升作用使得系统运营商的收益进一步提高，能量枢纽的成本进一步降低，实现了系统与用户的互利，因此，在ies中同时引入电能交互与主从博弈机制具有经济性价值。
[0168]
如图11是考虑电能交互后三个能量枢纽之间的电能交互量，正值表示向其它能量枢纽售出电能，负值表示从其它能量枢纽购入电能。可以看出，能量枢纽2向其它能量枢纽售出电能最多，能量枢纽1从其它能量枢纽购买电能最多。电能交互发挥了多能量枢纽间的电能互补的优势，降低了高峰时段园区用户对配网的过度依赖，同时为综合能源园区用户提供了更多的能源购买途径，使得能源供给方式更加灵活多变。
[0169]
各能量枢纽与系统运营商的电、气的日总能源交易量如图12(a)-12(b)所示。通能量枢纽1与能量枢纽3的购电量有很大程度的降低，能量枢纽2的购电量稍有提高，整体来看，能量枢纽与配电网之间的电能交易量减少，这有助于降低高峰时段用户对电网的依赖，提高系统供能可靠性。各能量枢纽间实现电能交互后，能量枢纽与配气网之间的天然气交易量略有减少，这主要是由于电转气设备出力略有增加。
[0170]
上述仿真结果表明，考虑多能量枢纽之间的电能交互强化了各能量枢纽之间的电能支撑，合理利用了能量枢纽内部的能源互济作用，进一步提高了系统运行经济性、供能可靠性。
[0171]
实施例2
[0172]
本实施例提供一种基于主从博弈的综合能源系统优化调度系统，包括：
[0173]
第一模型构建模块，被配置为以最小化负荷用能成本为目标，以价格型负荷需求
响应约束、激励型负荷需求响应约束、替代型负荷需求响应约束和电能交互约束为约束条件构建需求响应侧耦合行为模型；
[0174]
第二模型构建模块，被配置为以最大化收益为目标，以机组出力与爬坡约束、能量平衡约束、储能约束以及与综合能源系统功率交换约束为约束条件构建综合能源系统运营商模型；
[0175]
求解模块，被配置为所述综合能源系统运营商模型和需求响应侧耦合行为模型采用一主多从博弈算法求解后，得到最优调度策略。
[0176]
此处需要说明的是，上述模块对应于实施例1中所述的步骤，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
[0177]
在更多实施例中，还提供：
[0178]
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
[0179]
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元cpu，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器dsp、专用集成电路asic，现成可编程门阵列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。
[0180]
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
[0181]
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1中所述的方法。
[0182]
实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
[0183]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，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技术的范围。
[0184]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。