一种零碳园区综合能源优化配置方法及系统与流程

1.本发明涉及园区综合能源系统规划技术领域，尤其涉及一种零碳园区综合能源优化配置方法及系统。


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，不必然构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
3.综合能源系统是多种能量形式的集中耦合，以电能为核心能源形式，包含电、冷、热、热水、天然气等多种能量形态，涉及电冷热联供、电转气、热电联产、燃气锅炉等多种能源供用形式，涉及电力、能源、经济、统计等多个领域的协同发展，合理高效地对综合能源系统进行规划并制定运行策略对能源行业的发展具有关键作用。
4.随着多种能源设备在园区综合能源系统中的不断应用，和国家低碳战略的发展，多种能源载体混合供能和低碳运行成为供给侧的基本常态，现有方法主要聚焦于可再生能源、冷热电联供等多种能源互补下的满足需求侧负荷的优化研究，很少考虑到园区零碳运行需求下的优化配置，因此，如何实现多能源混合供能与保证园区供能系统零碳运行是目前仍需解决的问题。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提供一种零碳园区综合能源优化配置方法及系统，用以实现多能源混合供能的同时，保证园区供能系统零碳运行。
6.为了实现上述目的，本发明主要包括以下几个方面：
7.第一方面，本发明实施例提供一种零碳园区综合能源优化配置方法，包括：
8.获取预设园区内的建筑负荷数据和设备参数，根据多能源设备的拓扑结构，构建园区综合能源系统；
9.确定所述园区综合能源系统中各设备的配置优化变量和运行优化变量；
10.根据所述园区综合能源系统在预设时间周期内的历史数据，构建评价函数，在多个约束条件下进行运行优化变量的求解，并以所述评价函数的值最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案，用于指导所述园区综合能源系统中各设备的配置选型和装机容量。
11.在一种可能的实施方式中，所述园区综合能源系统包括：光伏出力模型、三联供系统耗能模型、储能设备模型，以及冷水机组、热泵、直燃机、锅炉的供能与耗能模型；
12.基于等效电路法，建立光伏电池模型；和/或，基于内燃机和溴机特性，模块化搭建三联供系统模型；和/或，基于储能荷电与充放特性，搭建储能设备模型；和/或，基于制冷、制热的供能特性，搭建冷水机组、热泵、直燃机、锅炉的供能与耗能模型。
13.在一种可能的实施方式中，包括：获取三联供系统/热泵系统的内燃机负载状态和发电效率，采用线性回归法构建内燃机效率的统计模型；基于内燃机效率的统计模型，修正
所述园区综合能源系统。
14.在一种可能的实施方式中，所述约束条件包括针对设备选型定容的系统约束和针对设备运行策略优化的各设备的运行约束；所述系统约束包括能量源荷平衡约束、装机可靠性约束、收益需求约束、环境限制约束；所述运行约束包括设备的功率约束、启停约束以及储能设备的荷电状态约束。
15.在一种可能的实施方式中，采用启发式算法和线性规划结合的优化求解方法，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案。
16.在一种可能的实施方式中，以运行收益为下层运行优化的目标函数及所确定的下层优化的约束条件构建上层优化模型，采用大规模混合整数线性规划的方法对上层优化模型进行求解，得到运行优化变量；以评价函数作为上层规划优化的目标函数及确定的上层优化的约束条件构建下层优化模型，根据所述运行优化变量，以评价函数最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案。
17.在一种可能的实施方式中，采用启发式算法对下层优化模型进行求解，得到所述园区综合能源系统的配置优化方案。
18.第二方面，本发明实施例提供一种零碳园区综合能源优化配置系统，包括：
19.数据获取模块，用于获取预设园区内的建筑负荷数据和设备参数，根据多能源设备的拓扑结构，构建园区综合能源系统；
20.变量确定模块，用于确定所述园区综合能源系统中各设备的配置优化变量和运行优化变量；
21.优化配置模块，用于根据所述园区综合能源系统在预设时间周期内的历史数据，构建评价函数，并在多个约束条件下进行运行优化变量的求解，并以所述评价函数的值最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案，用于指导所述园区综合能源系统中各设备的配置选型和装机容量。
22.第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述第一方面和第一方面任一种可能的实施方式中所述的零碳园区综合能源优化配置方法的步骤。
23.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面和第一方面任一种可能的实施方式中所述的零碳园区综合能源优化配置方法的步骤。
24.本发明的有益效果是：
25.(1)本发明提供了一种零碳园区综合能源优化配置方法，通过建立园区综合能源系统，确定配置优化变量和运行优化变量；根据历史成本数据构建评价函数，并在多个约束条件下求解运行优化变量，以评价函数的值最小为优化目标确定园区综合能源系统中各设备的配置选型和装机容量方案，这样，可以在考虑设备运行方式及近零碳运行成本的前提下实现对综合能源系统的设备配置选型。
26.(2)对于三联供系统/热泵系统，通过获取内燃机负载状态和发电效率，采用线性回归法构建内燃机效率的统计模型；基于内燃机效率的统计模型，修正所述园区综合能源系统，可以使所构建的园区综合能源系统更加符合工程实际，从而有利于提高最终得到的
配置优化方案的适用性。
27.(3)采用下层规划采用线性规划对运行优化变量进行求解，上层规划采用启发式算法，以评价函数最小为优化目标进行配置优化方案的求解，可以避免启发式优化算法陷入局部最优，提高配置优化变量的求解效率。
附图说明
28.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。
29.图1是本发明实施例一所提供的园区综合能源系统的能流结构图；
30.图2是本发明实施例一所提供的零碳园区综合能源优化配置方法的流程示意图；
31.图3是本发明实施例一所提供的内燃机设备统计模型拟合曲线的变化趋势图；
32.图4是本发明实施例一所提供的求解架构图；
33.图5是本发明实施例一所提供的大规模线性规划求解的流程示意图；
34.图6是本发明实施例一所提供的基于粒子群算法的双层优化规划求解的流程示意图；
35.图7是本发明实施例一所提供的电平衡优化策略示意图；
36.图8是本发明实施例一所提供的冷平衡优化策略示意图。
具体实施方式
37.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
38.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。
39.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，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
40.实施例一
41.以北方某办公园区为例，园区分a、b两栋办公楼，含电、冷、热多种负荷形式。根据园区基本情况搭建园区的负荷模型并设置前期的参数，园区的基本情况为，园区有两台630kva的变压器，使用电价为当地工商业分时电价，园区可利用屋顶面积1600m2，场地不具备风机和水蓄能建设条件，具备天然气接入条件，因此，该园区内的可建设备包含图1中除风机、水蓄能之外的所有设备。为了准确地描述该园区的负荷情况，并考虑到减小计算复杂度，将典型日按月份进行划分，并考虑办公园区的特点，区分工作日和非工作日，拟合出24个典型日负荷曲线进行规划。园区其他参数的设置情况如下表所示：
42.43.为了实现多能源混合供能与保证园区供能系统零碳运行，如图1所示，本发明实施例提供了一种零碳园区综合能源优化配置方法，该方法具体包括以下步骤：
44.s201：获取预设园区内的建筑负荷数据和设备参数，根据多能源设备的拓扑结构，构建园区综合能源系统。
45.首先，分析园区综合能源系统所规划的常用设备以及设备用能及供能特性，采用统一母线结构建模的方法搭建园区综合能源系统，其能流结构如图1所示，包括电、冷、热三条母线。园区综合能源系统主要分为能源层、设备层和负荷层，能源层主要为电网、天然气、市政供暖等外部能源，设备层涵盖光伏、三联供、热泵等各种园区综合能源系统的常用设备。
46.然后，搭建光伏出力模型、风机出力模型、三联供系统耗能模型、热泵耗能模型、冷水机组耗能模型，直燃机、锅炉耗能模型。具体地，基于等效电路方法，建立更贴近光伏实际出力的光伏电池模型；基于内燃机和溴机特性，模块化搭建三联供系统模型；搭建风机出力模型；基于储能荷电与充放特性，搭建电储能、水蓄能模型；基于空调类设备供能特性，搭建冷水机组、热泵、锅炉、直燃机类设备供能与耗能模型。
47.在具体实施中，(1)搭建光伏出力模型。光伏发电系统的核心组件为光伏电池，采用等效电路的方法建立光伏电池模型，其电压-电流(v-i)特性输出模型可表示为：
[0048][0049][0050][0051]
式中，i
sc
为短路电流；v
oc
为断路电压；im为最大功率对应电流；vm为最大功率对应电压，这四个参数均为标况下(s
ref
＝1000w/m2，t
ref
＝25℃)的电池参数，i为电池电流、v为电池电压，c1为电流变化系数，c2为电压变化系数。
[0052]
(2)搭建三联供系统模型。三联供系统是一种通过余热利用设备，回收原动机余热，实现能源的梯级利用的高效系统。园区综合能源系统由于负荷相对较低，通常采用内燃机作为原动机，采用余热溴化锂机组作为余热利用制冷、制热设备。内燃机出力模型及溴化锂余热利用模型可描述为：
[0053][0054][0055]
式中，p
pgu
(t)表示t时刻内燃机功率，表示t时刻内燃机消耗燃料，η
pgu
表示内燃机效率；q
ac
(t)表示t时刻溴化锂制冷或制热功率，η
rec
表示余热回收效率，cop
ac
表示溴化锂机组制冷或制热效率。
[0056]
(3)搭建储能类设备模型。
[0057]
储能类设备其出力及存储特性受电池荷电状态的影响，电池的性能特性可描述为：
[0058][0059][0060]
式中，soc(t)表示储能电池t时刻的荷电状态，p
cell
(t)表示储能t时刻的蓄电或放电功率，n
cell
储能的装机容量，maxp
cell
表示储能蓄电或放电功率的上限，主要受储能系统变流器装机的约束。
[0061]
(4)基于空调类设备的供能特性，搭建冷水机组、热泵、锅炉、直燃机类设备供能与耗能模型。
[0062]
(4.1)搭建冷水机组类设备模型：
[0063]
该类设备是将电能转化为冷，一般采用简化的能量转化模型，计算模型如下式所示：
[0064]qec
(t)＝e
ec
(t)*cop
ec
[0065]
式中，q
ec
表示冷水机组的制冷功率，cop
ec
表示设备的制冷效率，e
ec
表示设备的耗电功率。
[0066]
(4.2)搭建热泵类设备模型：
[0067]
该类设备一般包括空气源热泵、地源热泵、水源热泵，地源热泵对地热资源要求较高，水源热泵要求规划地域要有水源，空气源热泵对环境温度有一定的要求。其计算模型可描述为如下式所示：
[0068]qpump_c
＝e
pump_c
(t)*cop
pump_c
[0069]qpump_h
＝e
pulp_h
(t)*cop
pump_h
)
[0070]
式中，q
pump_c
、q
pump_h
分别表示热泵的制冷功率和制热功率，e
pump_c
、e
pulp_h
分别表示热泵在制冷和制热工况下所消耗的电能，cop
pump_c
、cop
pump_h
分别表示热泵的制冷和制热效率。
[0071]
(4.3)搭建直燃机类设备模型：
[0072]
该类设备是通过消耗天然气制冷或制热的设备，计算模型如下式所示：
[0073][0074][0075]
式中，q
ac
、q
ah
表示直燃机制冷、制热功率，η
ac
、η
ah
表示设备的制冷、制热效率，表示设备在制冷、制热工况下消耗天然气的能量。
[0076]
作为一可选实施方式，还包括：获取三联供系统/热泵系统的内燃机负载状态和发
电效率，采用线性回归法构建内燃机效率的统计模型；基于内燃机效率的统计模型，修正所述园区综合能源系统。
[0077]
在具体实施中，园区综合能源系统中的三联供系统、热泵系统等设备的性能会随着环境和运行状态的变化而变化，基于其变工况特性，建立其效率-负载状态统计模型和效率-温度统计模型，并将统计模型与上述的机理模型相结合，建立更符合工程实际的园区综合能源系统模型。
[0078]
以三联供系统为例，其动力设备——内燃机的发电效率随负载率的波动性很大，而且其波动性很难用机理模型表示，而采用固定的效率又会带来很大的误差，不符合工程实际。因此本实施例基于实际采集的内燃机负载状态和发电效率的数据，采用线性回归的方法，建立内燃机效率的统计模型，其拟合曲线如图3所示。
[0079]
根据拟合曲线，结合内燃机机理模型其变化规律可描述为下述公式所示：
[0080][0081][0082]
式中，f为内燃机负载率，为内燃机额定功率，η0为内燃机额定效率。机理建模和统计建模结合，增强设备模型与实际工作的贴合度。对于热泵类设备其效率同样受气负载状态的影响，其统计模型的搭建方法与内燃机类似，此处不再赘述。
[0083]
s202：确定所述园区综合能源系统中各设备的配置优化变量和运行优化变量。
[0084]
在具体实施中，园区综合能源系统的优化模型能够同时实现设备的选型定容和及其运行策略的优化。这里，优化变量包括配置优化变量和运行优化变量，配置优化变量主要决策设备的装机；运行优化变量主要决策设备的逐时出力，运行变量直接受设备装机的约束，因此，配置优化变量的选取直接影响了模型优化的结果的科学性和可信度。
[0085]
本实施例采用市售设备产品的型号及数量作为配置优化的决策变量，优化变量为涵盖设备型号及其数量的整数变量。如下表所示，n(i)(j)表示第i类第j种型号设备数量，相对于前两种方法，数量级相对较大且为整数，相对求解难度较大。但相对于前两种方法，该方法充分考虑了市售产品的情况，工程实用性强，而且通过调用商业求解器和对产品库预处理，其求解速度也在可接受范围。
[0086][0087]
s203：根据所述园区综合能源系统在预设时间周期内的历史数据，构建评价函数，在多个约束条件下进行运行优化变量的求解，并以所述评价函数的值最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案，用于指导所述园区综合能源系统中各设备的配置选型和装机容量。
[0088]
在具体实施中，不同于传统的综合能源规划以年均用能成本作为目标函数，本实
施例通过获取该园区综合能源系统在预设时间周期内的历史数据，根据获取的历史数据，综合考虑投资、收益、运维、补贴、设备利旧等多方实际因素，结合碳交易等指标，建立评价函数。具体地，可以包括：前期投资、建造成本、运行成本、维护成本、运营收益以及设备更换、设备利旧、补贴政策、碳排放交易成本等因素，这些数据是预先存储的历史数据，使用时，需要调用历史数据，根据历史数据构建目标函数。
[0089]
在具体应用中，将系统运行所产生的成本或收益折算到规划周期期初的现值并综合考虑前期投资，建立以净现值为优化目标的评价函数，计算方法如下述公式所示：
[0090][0091]
式中，npv表示项目规划周期内的净现值，n表示项目的规划周期，irr表示基准内部收益率，ncf(n)表示规划周期第n年的净现金流量。
[0092]
净现金流量包含当年的售电、售冷、售热等销售收益，政策补贴收益以及购电、购气、市政购暖等能源购买成本，设备更换成本等，仅在第一年或建设期内计算初始投资，具体计算方法如下述公式所示：
[0093][0094][0095]
式中，income(l)表示第l种销售负荷收益，cost(m)表示第m种能源购置成本，subsidy(k)表示第k种设备的补贴收益，replace(k)表示第k种设备的维护及更换成本，cost(co2)表示碳交易成本，fini表示初始总投资，初始投资包括各个设备的购置费用及其安装和施工费用。
[0096]
基于上述评价函数，在多个约束条件下进行运行优化变量的求解，并以所述评价函数的值最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案，用于指导所述园区综合能源系统中各设备的配置选型和装机容量。
[0097]
作为一可选实施方式，基于不确定性鲁棒模型和设备参数特点，建立优化模型系统约束。园区综合能源系统优化模型同时实现设备的选型定容和及其运行策略的优化，因此其约束也分为两层。第一层为针对设备选型定容的系统约束，主要包括：能量源荷平衡约束、装机可靠性约束、收益需求约束、环境限制约束等；第二层为针对设备运行策略优化的各设备运行约束，主要包括：设备的功率约束、启停约束以及储能类设备的荷电状态约束等。
[0098]
(1)能量源荷平衡约束
[0099]
优化模型需要满足电、冷、热的功率平衡，其源荷平衡模型可表示为：
[0100][0101]
式中，p(t)、qc(t)、qh(t)分别表示t时刻的电、冷、热负荷；pk(t)、qck(t)、qhk(t)分别表示t时刻第k个设备的电、冷、热的出力情况；k表示系统内所有设备的数量。
[0102]
(2)装机可靠性约束
[0103]
本文描述的装机可靠性约束主要包括稳定的电、冷、热装机，与可再生能源发电装机约束。稳定的电、冷、热装机必须满足园区的设计负荷，以保证极端天气园区运行时负荷供给的稳定性。风、光等可再生能源不稳定发电装机需受园区变压器装机限制。相关约束可描述为：
[0104][0105]nwind
+n
pv
≤r*n
grid
[0106]
式中，maxload(l)表示第l种负荷的设计负荷，n(k)(l)表示第k种设备第l种负荷的装机；n
wind
、n
pv
、n
grid
分别表示风机、光伏、变压器的装机容量，r表示风、光等发电装机与园区变压器装机的比例系数。
[0107]
(3)收益需求约束
[0108]
收益需求约束主要包括总投资约束和期望回收期约束，采用上述的经济性目标函数中fini计算总投资约束，投资回收期为累计净现金流量为零时的年份，采用上述的目标函数计算净现金流量。
[0109]
(4)环境限制约束
[0110]
实际规划过程中，由于受场地条件的限制，设备的尺寸往往也是优化的重要约束条件：
[0111][0112]
式中，s(k)表示第k个设备的装机所需面积，stotal表示场地面积限制。
[0113]
建立优化模型运行约束，包括功率约束，启停约束，储能设备的荷电状态及充放约束等。
[0114]
(1)功率约束
[0115]
设备的出力受其出力上下限的限制，其出力上下限一般由该设备装机容量和其启动负载决定，各设备功率约束可描述为：
[0116][0117]
式中，pk(t)、qck(t)、qhk(t)分别表示t时刻第k个设备的电、冷、热功率，min、max分别表示其功率的上下限。
[0118]
(2)零碳运行约束
[0119]
在运行过程中园区的碳排和必须由其购买的碳排相互抵消。
[0120][0121]
式中，co2(k)表示第k个设备的二氧化碳排放量，co2(buy)表示园区碳排购买量。
[0122]
基于上述目标函数和多个约束条件，建立综合考虑规划决策和运行优化的双层优化求解模型。首先，以运行收益为下层运行优化的目标函数及所确定的下层优化的约束条件构建上层优化模型，采用大规模混合整数线性规划的方法对上层优化模型进行求解，得到运行优化变量。
[0123]
在具体实施中，下层运行优化的目标函数为每年的运行收益，可以表示为：
[0124][0125]
在无初始投资的年份即ncf当年的净现金流量，在有初始投资时，每年的运行收益减去初始投资即为当年的净现金流量。通过下层f计算ncf，进而计算上层的目标函数npv。下层运行的约束条件包括上述约束中的能量源荷平衡约束、功率约束、零碳运行约束。
[0126]
进一步的，以评价函数作为上层规划优化的目标函数及确定的上层优化的约束条件构建下层优化模型，根据所述运行优化变量，以评价函数最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案。
[0127]
其中，上层的目标函数即npv，上层的约束条件包括上述的装机可靠性约束、环境限制约束、收益需求约束。可选的，采用启发式算法对下层优化模型进行求解，得到所述园区综合能源系统的配置优化方案。
[0128]
在具体实施中，搭建综合能源系统求解的架构，如图4所示，对该园区的负荷、拓扑、市场等情况进行分析，构建单目标或多目标的目标函数，确定系统约束和运行约束，采用大规模混合整数线性规划的方法对运行优化变化进行优化求解，采用启发式算法——粒子群优化算法和线性规划结合的优化求解方法对设备配置进行优化选型。
[0129]
大规模混合整数线性规划的的规划求解流程和双层优化的规划求解流程如图5和图6所示。如图6所示，首先初始化各设备容量参数，然后输入至下层规划模型，如图5所示，下层规划模型根据设备能耗、投资、碳排等计算模型构建目标函数，以设备运行出力、启停、
爬坡等作为约束条件调用求解器进行求解，得到最优的运行优化变量，并将运行优化变量返回至上层规划模型，计算上层规划模型的目标函数值，更新各设备的容量参数，并输入给下层规划模型进行运行优化参数的求解，同时重新计算目标函数，在判断连续预设次数的结果不变或者迭代次数达到预设的迭代次数阈值时，停止迭代，输出最终的配置优化方案。
[0130]
采用上述优化算法对模型进行优化求解，优化结果如下表所示：
[0131][0132]
成本指标及性能指标如下表所示：
[0133]
总投资/(万元)npv/(万元)irr回收期922.896.99.5％9.0年
[0134]
以夏季七月份工作日典型日为例分析，各设备逐时运行情况如图7和图8所示。在白天电价高峰和平时段，园区电负荷主要为光伏和三联供供给，夜晚电价谷时段电负荷主要通过变压器通过市网购电供给，供给大于负荷部分主要为地源热泵耗电，冷负荷供给优先利用三联供，不足部分由地源热泵补充。同时能够保证园区供能系统零碳运行。
[0135]
实施例二
[0136]
本发明实施例还提供了一种零碳园区综合能源优化配置系统，包括：
[0137]
数据获取模块，用于获取预设园区内的建筑负荷数据和设备参数，根据多能源的拓扑结构，构建园区综合能源系统；
[0138]
变量确定模块，用于确定所述园区综合能源系统中各设备的配置优化变量和运行优化变量；
[0139]
优化配置模块，用于根据所述园区综合能源系统在预设时间周期内的历史数据，构建评价函数，并在多个约束条件下进行运行优化变量的求解，并以所述评价函数的值最小为优化目标，确定所述园区综合能源系统的配置优化方案，用于指导所述园区综合能源系统中各设备的配置选型和装机容量。
[0140]
实施例三
[0141]
本发明实施例还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器和总线。
[0142]
所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时，可以执行如上述图2所示方法实施例中的零碳园区综合能源优化配置方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
[0143]
实施例四
[0144]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例
中所述的零碳园区综合能源优化配置方法的步骤。
[0145]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
[0146]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。