基于多端柔性直流的海岛电网运行优化方法及系统与流程

本发明涉及电网运行技术领域，特别是涉及基于多端柔性直流的海岛电网运行优化方法及系统。

背景技术：

与传统大陆电网相比，海岛电网在运行方面往往存在更多的困难。如网架结构相对薄弱，调整裕度有限；海缆线路上的无功充电功率通常较大，影响系统中的电压水平；负荷峰谷明显，运行方式多变等。因此，海岛电网的调度和运行往往难度更大，通常伴随着更频繁的无功补偿装置投切，造成额外的经济损失。因此，海岛电网运行优化问题值得深入研究。

许多研究者对传统电网的优化问题已经进行了各种研究。一些文献借助遗传算法、粒子群优化算法和禁忌搜索算法等，通过调整电力系统中的电源(同步发电机及无功补偿设备)出力、变压器分接头位置、线路参数等来优化系统的运行方式，进行最优潮流计算。部分文献应用多目标最优潮流的思路，兼顾发电费用最小或网损最小、静态电压稳定性最好、可用传输能力最大等要求，同时兼顾到了电力系统运行的经济性和安全性。

在将柔性直流输电技术引入交直流系统的电压优化方面，国内外学者也进行了开拓性的研究，提出了不同的模型和算法。如基于柔直的稳态模型及控制方式，采用内点法对交直流系统进行最优潮流计算；基于差分进化算法和原-对偶内点法，提出统一混合迭代算法以求解交直流系统的最优潮流；以整个交直流系统的网络损耗最小为目标，提出含多端柔性直流输电的交直流系统最优潮流算法，并分析在不同vsc控制策略及含风电场情况下的算法性能。另有文献针对柔性直流的特点，提同时出以有功网损最小、电压水平最好、系统的静态电压稳定程度最大及供电能力最大作为优化目标，构建交直流系统的多目标最优潮流模型。

然而，目前的研究方法大多局限于在理论上对含柔性直流的交直流系统进行电压优化，关于柔性直流输电系统对交直流电网经济性的积极影响，特别是在实际工程水平上对海岛电网的影响，还需要进一步研究。

技术实现要素：

为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于多端柔性直流的海岛电网运行优化方法，与传统电网优化方法相比，该方法利用了vsc主动调节有功和无功的能力，并考虑到工程实际中海岛电网无功补偿频繁投切的压力，将系统运行方式切换时无功调节的经济成本引入优化目标，并改进求解算法以提高效率。

为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案：

基于多端柔性直流的海岛电网运行优化方法，包括：

建立基于多端柔性直流的交流电网电压优化模型，该优化模型的目标函数除传统的网损指标外，还包括无功调节所需的经济成本；

将换流器注入交流系统的有功功率和无功功率视为控制变量，利用vsc主动调节有功的能力，优化有功功率在并行交直流线路之间的分配，从而间接控制无功流动；将vsc主动调节无功的能力作为可连续调节的无功补偿手段投入运行，优化电容器组投切次数，同时，控制变量还应包括补偿电容的投切组数，状态变量则为发电机出力和系统各节点电压；

利用改进的遗传算法以求解优化模型，考虑到补偿电容是离散量，而柔直的有功无功是连续量，求解中采用整数和实数混合编码的方式；将惩罚项引入目标函数中，以处理不等式约束条件；采用随进化代数增加逐步减小，同时不超过预先设定的最小变异率的变异算法。

上述技术方案中，基于多端柔性直流的交流电网电压优化模型，考虑到系统运行方式切换时，无功补偿设备投切操作需要付出一定的经济代价，该优化模型的目标函数除传统的网损指标外，还包括了无功调节所需的经济成本。

将vsc主动调节无功的能力作为可连续调节的无功补偿手段投入运行，优化电容器组投切次数，以提高电压控制的灵活度，改善电压水平。

进一步的，所述优化模型中目标函数用下式表示：

minf＝ατ(δpac+δpdc)+hcδx

在式中，α为电能电价，τ为优化时间长度，δpac为交流有功损耗，δpdc为直流有功损耗，hc为调节代价系数，f为包含柔性直流输电的交直流系统运行费用；

δx为无功补偿投切组数的变化量：

δx＝|c-c0|

其中，c表示当前运行方式无功补偿投切组数的列向量，c0为前一个运行方式投切组数的列向量。

进一步的，所述目标函数中控制变量的确定必须满足系统的潮流方程，同时所有变量还应满足各自的上下限不等式约束。

进一步的，对所述优化模型应用遗传算法进行求解，在求解中：

将希望达到最优的目标函数，即网损成本和无功调节量成本之和，作为遗传算法的适应度函数；

控制变量的每一种组合即为一个个体，对每一个体对应的系统进行潮流计算，若潮流结果收敛，则表明对应的个体是可行解，进而代入目标函数中，求其适应度函数值；若不收敛，则将该个体舍弃；

所有收敛的个体组成种群，从种群中选择适应度函数值较低的个体作为父代，进行遗传算法意义上的“交叉”和“变异”操作，得到子代种群，判断子代种群是否满足收敛限制条件，如不满足，则重复迭代过程，直至子代种群满足收敛限制条件。

进一步的，为满足实际优化模型要求，并提高求解效率，本发明对传统遗传算法的编码方式、变异算子和约束条件处理方法进行了改进：

1)编码方式的选择采用整数和实数混合编码方式，无功补偿投切组数采用整数编码方式，柔性直流输电系统注入交流系统的有功和无功采用实数编码方式，控制变量的编码如下所示：

x＝[c|pref|qref]＝[c1,c2,...,cp|p1ref,p2ref,...,pqref|q1ref,q2ref,...,qqref]

式中，c表示无功补偿投切组数，pref和qref分别表示换流器注入交流系统的有功和无功功率，p、q相应为无功补偿节点数和换流器节点数。

根据无功补偿投切组数，可推导出补偿电容的电纳值bi：

式中，为无功补偿投切步长。

2)在无功优化中，换流器注入交流系统的有功功率pref、无功功率qref和无功补偿投切组数c是自约束的控制变量，而换流器额定视在功率约束需要作为惩罚项，加到目标函数fq中，得到修正后的求解目标函数fq：

式中，λ为惩罚因子，si为迭代求解中间过程中每台换流器的视在功率，sat(x)为饱和函数。

λ＝gen·λ0

式中，λ0为惩罚因子初始值，gen为进化代数即迭代数，simin、simax为换流器额定视在功率最小值、最大值。

目标函数作为适应度评估函数，用于评估解的质量，当罚因子随迭代次数线性增加时，任何超过边界的不可行解都会逐渐被遗传算法的竞争过程所淘汰，而满足惩罚项的可行解得以留下。

3)求解中，采用改进的变异算法，随进化代数的增加逐步减小变异率，同时不超过预先设定的最小变异率：

式中，pm为变异率，pm0是变异率初始值，pmstep是变异率减小步长，t是迭代进化代数，t0是预先设定的转折代数，pmmin是预先设定的最小变异率。

本申请还公开了基于多端柔性直流的海岛电网运行优化系统，包括：

优化模建立单元，建立基于多端柔性直流的交流电网电压优化模型，该优化模型的目标函数除传统的网损指标外，还包括无功调节所需的经济成本；

变量确定单元，将换流器注入交流系统的有功功率和无功功率视为控制变量，利用vsc主动调节有功的能力，优化有功功率在并行交直流线路之间的分配，从而间接控制无功流动；将vsc主动调节无功的能力作为可连续调节的无功补偿手段投入运行，优化电容器组投切次数，同时，控制变量还应包括补偿电容的投切组数，状态变量则为发电机出力和系统各节点电压；

模型求解单元，利用改进的遗传算法以求解优化模型，考虑到补偿电容是离散量，而柔直的有功无功是连续量，求解中采用整数和实数混合编码的方式；将惩罚项引入目标函数中，以处理不等式约束条件；采用随进化代数增加逐步减小，同时不超过预先设定的最小变异率的变异算法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出了一种利用柔性直流输电系统，改进海岛电网运行优化的创新方法。该方法利用了vsc主动调节有功和无功的能力，将降低有功网损和电网运行方式切换时电容器组投切的经济成本作为优化目标。针对该模型的特点，本发明对传统遗传算法的编码方式、变异算子和约束条件处理方法进行了改进，提出了一种改进的遗传算法进行求解，并依托舟山多端柔性直流输电示范工程的真实案例进行仿真分析。仿真结果验证了方法的有效性和合理性，表明该模型对含柔直系统的无功功率优化具有一定的意义，具有良好的应用前景。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为本申请实施例子的整体构思流程示意图；

图2为本申请实施例子应用遗传算法进行求解示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

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申请的示例性实施方式。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。

优化模型的建立主要包括选择控制变量，构造目标函数和确定约束条件三部分。其中，控制变量是模型中一组可以被调整和控制的变量；目标函数是对优化目标的量化描述；约束条件是一系列等式或不等式，反映了模型中控制变量受到的约束。基于不同的控制变量取值，结合系统发电、负荷及网络结构等已知数据，可以唯一确定系统的运行方式。不同的运行方式下，目标函数值不同，一般来说，优化目标是使目标函数值最小或最大。优化模型求解的过程，就是借助求解算法，求出使目标函数值最优的过程，并且保证控制变量取值的组合在约束条件范围内。与优化前的系统相比，优化后的系统在优化指标(如网络损耗、运行经济成本等)上的表现更好。

如图1所示，本申请中整体上，首先建立优化模型，选择控制变量，构造目标函数，确定约束条件，然后求解模型，求解时采用改进的遗传算法求解，针对求解结果进行仿真分析与评估，最后综合评估模型的效益。

本发明的提出结合了海岛电网在运行中的实际困难，如长距离海底电缆输电充电功率较大，网架结构相对薄弱，调整裕度有限，以及负荷峰谷明显，运行特性变化较大等。模型的建立主要包括选择控制变量，构造目标函数和确定约束条件三部分：将多端柔性直流的有功和无功控制能力引入交流电网电压优化，选择换流器注入交流系统的有功和无功功率作为控制变量，同时，控制变量还应包括补偿电容的投切组数等；考虑发电机机端电压调节、电网运行方式切换时无功补偿设备投切等操作所带来的调节经济代价，将网损费用和调节代价费用按一定的系数比加以整合，以总成本最小为目标，构造目标函数；模型中，各控制变量的确定必须满足系统潮流方程，直流系统内部需要满足功率平衡的约束，换流器有功无功参考值、各节点电压等变量也应在上下限范围内，综合以上限制因素，给出约束条件。

与传统直流相比，柔性直流显著的标志之一就是采用了基于可控关断器件的电压源换流器(vsc)，这使得柔性直流具有了主动调节有功和无功的能力，为交流电网的电压优化控制提供了新的思路。基于这一特性，本发明提出了一种利用柔性直流优化电网电压，并兼顾降低有功网损和优化电容器组投切次数的模型。

基于vsc的主动控制特性：与传统高压直流中基于晶闸管的电网换相换流器(lcc)相比，vsc具有的根本性优势是其所用的器件是双向可控的，反映在输出电压u上，就表现为输出电压幅值u和相位δ都是可控的。因此，从交流系统的角度来看，vsc可以等效为一个无转动惯量的电动机或发电机，几乎可以瞬时地在pq平面的四个象限内实现有功功率和无功功率的独立控制。

无功优化是多变量多约束的非线性规划问题，其变量分为控制变量和状态变量两种类型。将多端柔性直流的有功无功控制能力引入交流电网电压优化，相当于可以将换流器注入交流系统的有功功率pref和无功功率qref视为控制变量。本发明在对这一特性进行研究的基础上，提出了基于多端柔性直流的交流电网电压优化模型。

利用vsc的运行优化策略：正常运行情况下，直流系统会和与之并列的交流线路共同承担输送任务。在交直流并列系统中，交直流线路之间的输送功率分配往往缺乏足够的依据。调度运行中往往只根据运行经验进行功率分配，因此难以预测分配方案的效益及带来的后果。实际上，柔性直流输电系统的输送功率是可以主动控制的，也即是说，只要确定有功功率控制指令值pref，即可确定交直流并行线路间的功率分配。如果换流器的pref设置过低，就不能充分地利用柔性直流输电技术的直流线路低损耗、输送功率可控等优势；相反，如果换流器的pref设置过高，可能出现交直流并行线路输送功率流向相反的情况(称为“并列环流”)，不利于正常电力调度，在一定程度上加大了直流设备发生故障的几率。本发明将vsc换流器主动调节有功功率的能力作为主动控制量，对pref进行合理的设置。通过分配有功功率在并行交直流线路之间的流动，达到间接控制无功流动的目的。

vsc换流器具有主动调节无功的能力，这在功能上与无功补偿电容及svc等装置是存在相似性的。海岛电网由于无功负荷变化明显，运行方式多变，需要更加频繁地对无功补偿电容等设备进行投切操作。而设备的每一次操作都会增加其损坏程度，影响其使用寿命，相当于增加了投资和运行维护的费用。也就是说，进行无功优化调度是需要一定经济成本的。若将vsc换流器主动调节无功的能力加以利用，将其作为可连续调节的无功补偿手段投入运行，在一定程度上，可以实现与传统的无功补偿设备功能互补。一方面，可以优化电容器组投切次数，减少投切成本；另一方面，还可以扩展电压控制手段的选择，提高电压控制的灵活度，进而改善电压水平。

综上所述，vsc独立控制有功无功的特点为海岛电网的运行优化提供了可行性，可以减轻无功补偿设备频繁切换的压力。利用柔性直流优化海岛电网的运行方式是存在可行性的。

关于目标函数：如上所述，无功优化调度的调节需要额外的成本。因此，在考虑电网无功优化时，除了需要以网损最小为优化目标外，还需要进一步考虑变压器及无功补偿设备的频繁开关操作等值的费用。此外，柔性直流输电线路与并列的交流线路共同承担一定的有功功率输送任务，如果直流系统的有功功率传输发生变化，并联交流线路的有功功率传输也会发生变化。因此，在调整直流系统有功功率时，需要综合考虑各方面的影响。

综上分析，对包含柔性直流输电的交直流并列运行系统而言，结合运行费用最小和考虑调节代价的无功优化目标函数可用下式表示：

minf＝ατ(δpac+δpdc)+hcδx(1)

在式(1)中，α为电能电价，τ为优化时间长度，δpac为交流有功损耗，δpdc为直流有功损耗，hc为调节代价系数，f为包含柔性直流输电的交直流并列运行系统运行费用。

δx为无功补偿投切组数的变化量：

δx＝|c-c0|(2)

其中，c表示当前运行方式无功补偿投切组数的列向量，c0为前一个运行方式投切组数的列向量。

将多端柔性直流的有功无功控制能力引入交流电网电压优化，可以将换流器注入交流系统的有功功率和无功功率视为控制变量。同时，控制变量还应包括补偿电容的投切组数等。状态变量则为发电机出力和系统各节点电压等。

上述目标函数中的变量及其约束条件：优化过程中，控制变量的确定必须满足系统的潮流方程(3)，同时所有变量还应满足各自的上下限不等式约束。

其中，n为系统节点数，pgi和qgi为系统发电机节点的有功和无功出力，paci和qaci为节点i的负荷有功功率和无功功率，piref和qiref为直流系统接入节点的有功和无功功率。当换流器从节点吸收无功时，qiref取正值；当换流器向交流系统输出无功时，qiref取负值。qci为节点i的无功补偿容量，gij和bij分别为节点导纳矩阵i行j列元素的电导和电纳，vi和vj为节点i、j的电压，vij和θij为节点i、j之间的电压幅值和相角，vi、vj分别为节点i、j的电压，qaci为节点i的负荷无功功率。

在多端柔性直流输电系统中，各换流器输送的有功功率应满足平衡关系。对于系统的m(m≥3)个换流器，应满足：

控制变量的不等式约束：

式中，siref为换流器在节点i的额定视在功率，即当时，换流器本身是允许运行的。cmax和cmin为无功补偿投切组数的上下限。

状态变量的不等式约束：

式中，vimax、vimin为节点电压的上下限，pgimax、qgimax,与pgimin、qgimin分别为发电机出力的上下限。

上述模型的求解方法：上述优化模型是非线性的和多极值的，并含有离散变量。针对这一模型，本发明对传统遗传算法的编码方式、变异算子和约束条件处理方法进行了改进，提出了一种改进的遗传算法进行求解。

遗传算法的一般步骤如图2所示。在求解中，将希望达到最优(最小值)的目标函数，即网损成本和无功调节量成本之和，作为遗传算法的适应度函数。控制变量的每一种组合即为一个个体。对每一个体对应的系统进行潮流计算，若潮流结果收敛，则表明对应的个体是可行解，进而代入目标函数中，求其适应度函数值；若不收敛，则将该个体舍弃。所有收敛的个体组成起始种群。从种群中选择适应度函数值较低的个体作为父代，进行遗传算法意义上的“交叉”和“变异”操作，得到子代种群。判断子代种群是否满足收敛限制条件，如满足则计算结束；如不满足，则将潮流收敛的子代种群视为下一次迭代的起始种群，重复迭代过程。

编码方式：选择合适的编码方式是采用遗传算法求解无功优化的前提。它直接影响着算法的适应性、速度和精度。由于补偿投切组数是离散量，而柔直的有功无功是连续量。因此，本文采用整数和实数混合编码方式，随机选择的补偿设备投切组数用整数编码，柔直的有功和无功用实数编码。控制变量的编码可如下所示：

式中，c表示无功补偿投切组数，pref和qref分别表示换流器注入交流系统的有功和无功功率，p、q相应为无功补偿节点数和换流器节点数。

根据电容投入组数，可推导出补偿电容的电纳值bi：

式中，为无功补偿投入步长。

约束条件的处理：在大多数的非线性优化问题中，不等式约束通常作为惩罚项加到目标函数中构成扩展目标函数。由于遗传算法是一种无约束寻优算法，通过惩罚项处理约束非常合适。在无功优化中，换流器注入交流系统的有功功率pref、无功功率qref和无功补偿投切组数c是自约束的控制变量，而换流器额定视在功率约束需要作为惩罚项，加到目标函数fq中，得到修正后的求解目标函数fq。

式中，λ为惩罚因子，si为迭代求解中间过程中每台换流器的视在功率，sat(x)为饱和函数。

λ＝gen·λ0(12)

式中，λ0为惩罚因子初始值，gen为进化代数(迭代数)，simin、simax为换流器额定视在功率最小值、最大值。

在算法中，目标函数作为适应度评估函数，用于评估解的质量。当罚因子随迭代次数线性增加时，任何超过边界的不可行解都会逐渐被遗传算法的竞争过程所淘汰，而满足惩罚项的可行解得以留下。起初惩罚因子值很小，是考虑到在初始解群体中虽然有些解是不可行的，但是可能隐含着优化解的部分基因，或者说它离可行优化解并不遥远，如果立即施于严厉的惩罚，产生屏障效应，就可能导致群体中有效信息的丢失。逐渐增大的罚因子既避免了有效信息的丢失，又诱导搜索跳离不可行解空间，达到寻优的目的。

遗传算子的改进：变异算子对维持种群的多样性和抑制早熟起到重要作用。变异率过大容易造成随机搜索，过小则会减弱产生新个体、抑制早熟的能力。本文采用随进化代数增加逐步减小，同时不超过预先设定的最小变异率的变异算法。

式中，pm为变异率，pm0是变异率初始值，pmstep是变异率减小步长，t是迭代进化代数，t0是预先设定的转折代数，pmmin是预先设定的最小变异率。

遗传算法是一种迭代算法，“变异”操作是遗传算法在每次迭代中，为得到更优的目标函数而对控制变量进行改变的操作。这里改进变异算子，主要目的是提高模型求解效率。

实际上，对于大部分离散控制变量而言，变异是在原有基础上逐档调节的，随着变异的进行，种群趋于稳定，应尽可能使变量在当前取值的较小范围内变化，以提高变异效率。因此，在进化开始时，变异率pm较大，种群变化较为剧烈，增大了种群内部的差异性，以尽可能大地提高覆盖到最优解的概率，抑制早熟现象。随着进化的进行，种群逐渐向最优解附近收敛，变异率pm减小。在进化的末期，pm维持在一个较低水平，以避免个别控制量在最优解附近震荡，而使程序误判为不收敛的情况。

为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案，以下将结合具体的实施例与对比例详细说明本申请的技术方案。

舟山电网是典型的海岛电网，受地理条件限制，北部海岛网架薄弱，各岛屿与本岛、以及岛屿间电网联系较弱，且无大的电源支撑，供电可靠性和运行灵活性均较低。舟山多端柔性直流输电示范工程是世界范围内首个五端柔性直流输电工程，于2014年正式投入使用，直流电压等级为200kv。然而，在实际使用中，交、直流系统基本处于各自独立运行的状态，限制了vsc电压调节功能的发挥。

以含五端柔性直流输电系统的舟山电网为例，用matlab编写优化程序，利用改进遗传算法对舟山电网的典型实例进行了分析。

基本参数：舟山电网110kv及以上节点共有106个，其中补偿电容器节点54个，换流站节点5个。

在本例中，vsc均按定有功功率、定无功功率控制。控制变量共59个，包括49个交流节点补偿装置投切量(离散控制变量)，5个换流器节点无功量和5个换流器节点有功量(连续控制变量)。补偿节点电压范围均为0.9～1.1(标么值)。各变电站受建设规模限制，无功调节范围存在上下限约束。其中，500千伏变电站每组变压器无功配置按2组电容器(2×60mvar)、2组电抗器(2×60mvar)考虑。220千伏变电站每组变压器配置6组电容器(6×10mvar)、3组电抗器(3×10mvar)；110千伏变电站每组变压器配置6组电容器(6×4.8mvar)。

在负荷参数的选择上，选取峰荷、腰荷、谷荷这三种依次过渡的运行方式进行讨论。其中，腰荷时的负荷为峰荷的60％，谷荷时的负荷为峰荷的45％。

在调节经济代价方面，参考舟山电网目前电容器投切情况，考虑每组并联电容器年最大投切次数约1000次，寿命约20年。在网损成本方面，考虑电价约0.5元/千瓦时，按照两次调整之间，每条线路的等效平均运行时长为1000小时计算。

改进遗传算法参数种群规模nind＝300，最大遗传代数maxgen＝1000。

结果分析：将柔直作为无功源，以控制无功功率的形式参与电压优化时，对应峰-腰方式转变和腰-谷方式转变，无功优化结果及总经济成本见表1、表2。

表1vsc参与电压优化前后峰-腰方式无功优化结果

表2vsc参与电压优化前后腰-谷方式无功优化结果

将柔直主动调节有功的能力同样作为主动控制量，调节有功功率在并行交直流线路之间的分配，进而间接控制无功流动，可以有效扩大优化搜索的范围，改善优化效果。此时，对应峰-腰方式转变和腰-谷方式转变，无功优化结果及总经济成本见表3、表4。

表3vsc参与电压优化前后峰-腰方式无功优化结果

表4vsc参与电压优化前后腰-谷方式无功优化结果

从表中结果可以得出，若柔直仅作为无功源参与电压优化，对应峰-腰方式转变和腰-谷方式转变，总经济成本分别为314.84万元和192.33万元，与柔直不参与优化时相比，分别降低了12.18％和18.76％。若将柔直主动调节有功的能力同样作为主动控制量，则相应的总经济成本分别为302.58万元和174.38万元，分别降低了15.61％和26.34％，与柔直仅作为无功源参与优化时相比，分别降低了3.89％和9.33％，与柔直不参与优化时相比，分别降低了15.61％和26.34％。可见，在充分利用了柔直在有功和无功两方面的调节能力后，总经济成本与传统电压优化相比有较大的降低。

本发明通过实例仿真，验证了柔性直流系统的有功无功独立控制特性可以应用到海岛电网电压运行优化中，优化模型具有工程上的可行性。在缓解无功补偿设备频繁投切的压力，提高电压控制的灵活性的同时，还可以从整体上，对地区电网的运行经济性以及电压稳定性作出贡献。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。