一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统与流程

本发明涉及电网技术领域，具体涉及一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统。

背景技术：

随着国民经济的快速发展，用电需求不断增长，所以，电网规模和用电负荷不断增大。由于电网在运行的过程中，往往输电线路也会发生故障，而输电线路的故障，会给输电系统带来安全隐患，例如：高压直流输电线路发生故障时，导致输电系统的频率和电压急剧下降，显然，这将影响输电系统稳定工作。所以，在特高压电网和大区域电网互联的新形势下，控制输电系统的柔性负荷，使得柔性负荷协调分配能够保证电网安全稳定运行，还可以有效满足用户的用电需要。

目前，传统的柔性负荷的控制方法，一般采用低频减载或低压减载的方式对输电系统进行负荷控制，例如：在输电系统的变电站中一旦检测到输电线路的当前频率或当前电压下降到安全阈值时，立刻切除变电站中所有用电设备的用电负荷，安全阈值通常是电力工作人员根据经验设定出的固定值，如果输电系统长期根据该固定值进行低频减载或低压减载工作，由于输电系统的运行状态并不固定，因此，长期按照固定模式进行负荷控制，显然，其灵活性较差，很容易导致输电系统发生负荷过切或负荷少切的现象，无法实现对输电系统进行精确控制，并且，当输电系统发生故障后，需要持续较长的时间才能进行负荷控制，所以，其响应速度较慢。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种柔性负荷的能量区块化控制方法，以解决传统的柔性负荷的控制方法，长期按照固定模式进行负荷控制，显然，其灵活性较差，容易造成过切负荷或少切负荷、响应速度较慢的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种柔性负荷的能量区块化控制方法，用于云端服务器，包括如下步骤：根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块；获取输电线路的第一负荷特征值和所述多个能量区块的第二负荷特征值；根据所述第一负荷特征值和所述第二负荷特征值，设置各能量区块的动态阈值参数；将各所述动态阈值参数发送给与其对应的负控终端，控制所述负控终端根据所述动态阈值参数控制与所述负控终端连接的用电设备。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述根据所述第一负荷特征值和所述第二负荷特征值，设置各能量区块的动态阈值参数的步骤包括：判断所述第二负荷特征值是否大于所述第一负荷特征值；当所述第二负荷特征值大于所述第一负荷特征值时，将所述多个能量区块批次划分成多组区块单元；根据所述第一负荷特征值和所述第二负荷特征值，对各组区块单元进行仿真分析；根据仿真结果，设置所述各组区块单元的所述动态阈值参数。

结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述根据所述第一负荷特征值和所述第二负荷特征值，设置所述各能量区块的动态阈值参数的步骤还包括：当所述第二负荷特征值小于或等于所述第一负荷特征值时，将所述多个能量区块批次划分成一组区块单元；根据所述第一负荷特征值和所述第二负荷特征值，对所述一组区块单元进行仿真分析；根据仿真结果，设置所述一组区块单元的所述动态阈值参数。

结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，从所述多个能量区块中，确定故障设备所属的能量区块；单独对所述故障设备所属的能量区块设置所述动态阈值参数。

结合第一方面或第一方面第一实施方式或第一方面第二实施方式或第一第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述动态阈值参数包括电压阈值参数和/或电流阈值参数和/或频率阈值参数和/或时间阈值参数。

根据第二方面，本发明实施例提供一种柔性负荷的能量区块化控制方法，用于各能量区块中的负控终端，包括：接收云端服务器发送的动态阈值参数；根据所述动态阈值参数，控制与所述负控终端连接的用电设备执行工作。

结合第二方面，在第二方面第一实施方式中，所述根据所述动态阈值参数，控制与所述负控终端连接的用电设备执行工作的步骤还包括：获取所述与所述负控终端连接的用电设备的当前电参数；将所述当前电参数和所述动态阈值参数进行比对，确定是否满足与所述负控终端连接的用电设备执行工作的条件；当满足与所述负控终端连接的用电设备执行工作的条件时，控制与所述负控终端连接的用电设备执行工作。

根据第三方面，本发明实施例提供一种柔性负荷的能量区块化控制系统，包括：多个能量区块，用电设备，设置在各能量区块中，用于产生用电参数；负控终端，设置在所述各能量区块中，与所述用电设备连接，用于控制所述用电设备执行工作；云端服务器，用于设置所述各能量区块的动态阈值参数，并将各所述动态阈值参数发送给与其对应的所述负控终端，并控制所述负控终端根据所述动态阈值参数控制与负控终端连接的用电设备。

根据第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述第一方面或第一方面任一实施方式中的所述的柔性负荷的能量区块化控制方法的步骤；或，实现上述第二方面或第二方面任一实施方式中的所述的柔性负荷的能量区块化控制方法。

根据第五方面，本发明实施例提供云端服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面或第一方面任一实施方式中的所述的柔性负荷的能量区块化控制方法的步骤。

根据第六方面，本发明实施例提供一种负控终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第二方面或第二方面任一实施方式中的所述的柔性负荷的能量区块化控制方法的步骤。

本发明实施例技术方案，具有如下优点：

本发明提供一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统，其中方法用于云端服务器，包括：根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块；获取输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值；根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，设置各能量区块的动态阈值参数；将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端，控制负控终端根据动态阈值参数控制与负控终端连接的用电设备。本发明根据输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值的状态，可以灵活设置各负控终端的动态阈值参数，并根据各动态阈值参数控制对应的负控终端，使得各负控终端精准控制与其连接的用电设备。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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他的附图。

图1是本发明实施例柔性负荷的能量区块化控制方法的第一流程图；

图2是本发明实施例柔性负荷的能量区块化控制方法的第二流程图；

图3是本发明实施例柔性负荷的能量区块化控制方法的第三流程图；

图4是本发明实施例柔性负荷的能量区块化控制方法的第四流程图；

图5是本发明实施例柔性负荷的能量区块化控制方法的第五流程图；

图6是本发明实施例柔性负荷的能量区块化控制方法的第六流程图；

图7是本发明实施例柔性负荷的能量区块化系统的结构示意图；

图8是本发明实施例负控终端的电路连接结构示意图；

图9是本发明实施例云端服务器的硬件结构示意图；

图10是本发明实施例负控终端的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本发明实施例提供一种柔性负荷的能量区块化控制方法，用于云端服务器，如图1所示，包括如下步骤：

步骤s1：根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块。

在一具体实施例中，如图2所示，步骤s1的执行过程中，可具体包括如下步骤：

步骤s11：获取用电设备的负荷特性，并根据用电设备的负荷特性，对用电设备进行聚类，生成聚类结果。本发明实施例中，获取用电设备的负荷特性可以为负荷总功率、负荷总电流、负荷总电压、可中断的负荷功率、负荷电压、负荷电流中的至少一种，但是并不以此为限；采用的聚类方法为现有技术中的k-均值法，但是并不以此为限。

步骤s12：根据聚类结果将用电设备进行划分，形成分类型的多个能量区块。本发明实施例中，将各负控终端采集的负荷数据进行分类，形成多种典型的用电设备，例如：居民冰箱，居民照明灯，商业空调等，根据这些典型的用电设备将各用电设备按相应设备类型进行划分，形成分类型的第一能量区块。

步骤s13：根据用电设备的用电地区对第一能量区块进行划分，形成分地区的第二能量区块。本发明实施例中，在第一能量区块的基础上将用电设备按照用电区域进行划分，形成多类型多区域的用电设备，即形成第二能量区块。例如：南京市玄武区空调能量区块、苏州同里电冰箱能量区块、常州钟楼区电视机能量区块，这些能量区块为第二能量区块。

步骤s14：根据用电设备的用电时段对第二能量区块进行划分，形成分时段的第三能量区块。本发明实施例中，在第二能量区块的基础上将各类用电设备按照用电时段进行分类，形成多类型、多时域、多地域的用电设备，即形成第三能量区块。例如：06:01-14:00，南京市玄武区空调能量区块；14:01-22:00,南京市玄武区空调能量区块；22:01-06:00,南京市玄武区空调能量区块；06:01-14:00,苏州同里电冰箱能量区块；14:01-22:00,苏州同里电冰箱能量区块；22:01-06:00,苏州同里电冰箱能量区块；06:01-14:00,常州钟楼区电视机能量区块；14:01-22:00,常州钟楼区电视机能量区块；22:01-06:00,常州钟楼区电视机能量区块。

步骤s2：获取输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值。此处的输电线路为柔性直流输电线路，其中，第一负荷特征值为输电线路在当前运行状态下所产生的负荷总功率，例如：某高压直流输电线路的负荷总功率为2000mw。第二负荷特征值为多个能量区块中的负荷总功率，例如：第1能量区块到第300个能量区块的负荷总功率为3000mw。

步骤s3：根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，设置各能量区块的动态阈值参数。此处的动态阈值参数包括：电压阈值参数和/或电流阈值参数和/或频率阈值参数和/或时间阈值参数。例如：动态阈值参数包括电压阈值参数、频率阈值参数和时间阈值参数，其中设置的动态电压阈值参数为电压下降幅度阈值参数，可以设置为190v，动态频率阈值参数包括频率下降速度阈值参数和动作频率阈值参数，频率下降速度阈值参数可以设置为0.3hz/s或0.4hz/s,或，动作频率阈值参数，可以设置为49.1hz，时间阈值参数可以为调节负荷的时间或周期参数，该时间阈值参数的单位可以为时或分或秒或毫秒或日或月或年，本实施例优选时间阈值参数的单位为毫秒或秒，设置毫秒或秒的时间阈值参数可以实现云端服务器精准控制负控终端的柔性负荷，进而使得负控终端提高响应速度。例如：动作阈值参数包括电流阈值参数，电流阈值参数为电流下降幅度值阈值参数，可以设置为78a。

在一具体实施例中，如图3所示，步骤s3在执行过程中，可具体包括如下步骤：

步骤s31：判断第二负荷特征值是否大于第一负荷特征值。例如：输电线路的第一负荷特征值为2000mw，多个能量区块的第二负荷特征值为3000mw，将2000mw的第一负荷特征值与3000mw的第二负荷特征值进行比较。

步骤s32：当第二负荷特征值大于第一负荷特征值时，将多个能量区块批次划分成多组区块单元。例如：第一负荷特征值为2000mw，第二负荷特征值为3000mw，由于，3000mw>2000mw,所以，可以将多个能量区块批次划分成多组区块单元。例如：云端服务器将海量的用电设备划分成了300个能量区块，从第1个能量区块到第300个能量区块的负荷重要程度依次上升，如果前100个能量区块的第二负荷特征值为2000mw，即这300个能量区块的第二负荷特征值大于第一负荷特征值2000mw，此时，可以将第1-第100个能量区块设为第一批次，将第101-第120个能量区块设为第二批次，将其余能量区块设为第三批次，其中，第一批次的能量区块为第一组区块单元，第二批次的能量区块为第二组区块单元，第三批次的能量区块为第三组区块单元，在第一组区块单元投入使用的过程中，第二组区块单元和第三组区块单元可作为备用能量区块单元。由于第二负荷特征值为多个能量区块的负荷总功率，而第一负荷特征值为输电线路的负荷总功率，当多个能量区块的负荷总功率大于输电线路的负荷总功率时，为了均衡分配这多个能量区块，所以，将这多个能量区块按照批次分成多组区块单元，投入其中一组区块单元时，剩余组区块单元可作为备用区块单元。

步骤s33：根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，对多组区块单元进行仿真分析。此处的仿真分析是利用仿真软件，将第一负荷特征值和第二负荷特征值输入到仿真软件中，即根据第一负荷特征值和第二负荷特征值得到各组能量区块单元的仿真结果。仿真分析相当于根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，对各组能量区块单元的动态阈值参数进行预测。

步骤s34：根据仿真结果，设置各组区块单元的动态阈值参数。此处的动态阈值参数包括：电压阈值参数和/或电流阈值参数和/或频率阈值参数和/或时间阈值参数，其中，频率阈值参数还包括频率下降速度阈值参数和动作频率阈值参数。例如:当柔性直流输电系统的某一输电线路当直流双极闭锁故障发生时，通过仿真分析，受端电网的频率下降速度为0.3hz/s，所以，将第一组区块单元的频率下降速度阈值参数设置为0.3hz/s，而将第二组区块单元和第三组区块单元的动作频率阈值设为49.1hz，同时将第一组区块单元、第二组区块单元和第三组区块单元的时间阈值参数可以设置为30ms或50ms或3s或1min，本实施例优选将时间阈值参数设置为50ms。

在一具体实施例中，本发明实施例中的柔性负荷的能量区块化控制方法，在图3中，步骤s3的执行过程中，具体还包括如下步骤：

步骤s35：当第二负荷特征值小于或等于第一负荷特征值时，将多个能量区块批次划分成一组区块单元。例如：输电线路的第一负荷特征值为3000mw，多个能量区块的第二负荷特征值为2000mw，由于，2000mw<2000mw,所以，可以将多个能量区块批次划分成一组区块单元。例如：云端服务器将海量的用电设备划分成了400个能量区块，从第1个能量区块到第400个能量区块的负荷能量重要程度依次上升，如果这400个能量区块的第二负荷特征值为2000mw，即这400个能量区块的第二负荷特征值小于第一负荷特征值，此时，可以将第1-400个能量区块都设为第一批次，这第一批次的能量区块整体为一组区块单元。由于第二负荷特征值为多个能量区块的负荷总功率，而第一负荷特征值为输电线路的负荷总功率，当多个能量区块的负荷总功率小于输电线路的负荷总功率时，即多个能量区块的负荷总功率还未达到输电线路的负荷总功率，所以，将这400个能量区块可以同时投入使用。

步骤s36：根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，对一组区块单元进行仿真分析。此处的仿真分析是利用仿真软件，将第一负荷特征值和第二负荷特征值输入到仿真软件中，即根据第一负荷特征值和第二负荷特征值得到一组能量区块单元的仿真结果。仿真分析相当于根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，对一组能量区块单元的动态阈值参数进行预测。

步骤s37：根据仿真结果，设置一组区块单元的动态阈值参数。此处的动态阈值参数包括：电压阈值参数和/或电流阈值参数和/或频率阈值参数和/或时间阈值参数，其中，频率阈值参数还包括频率下降速度阈值参数和动作频率阈值参数。例如:当柔性直流输电系统的某一输电线路当直流双极闭锁故障发生时，通过仿真分析，受端电网的频率下降速度为0.4hz/s，所以，将这一组区块单元的频率下降速度阈值参数设置为0.4hz/s，同时，将这一组区块单元的时间阈值参数可以设置为30ms或50ms或3s或1min，本实施例优选将时间阈值参数设置为50ms。

步骤s4：将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端，控制负控终端根据动态阈值参数控制与负控终端连接的用电设备。此处的负控终端可以为各能量区块中的智能插座，用于控制与该负控终端连接的用电设备。各能量区块中的负控终端的动态阈值参数并不完全相同，每个动态阈值参数对应一个负控终端。云端服务器，根据海量的能量区块的第二负荷特征值与输电线路的第一负荷特征值进行动态设置各能量区块的动态阈值参数，将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端控制与该负控终端连接的用电设备，以免造成危险事故的发生。

在一具体实施例中，本发明实施例中的柔性负荷的能量区块化控制方法，如图4所示，还包括：

步骤s41；从多个能量区块中，确定故障设备所属的能量区块。例如：

2号发电机组是单一故障中对电压影响最大的故障设备，确定2号发电机组属于第1能量区块中。

步骤s42；单独对故障设备所属的能量区块设置动态阈值参数。动态阈值参数包括电压阈值参数和/或电流阈值参数和/或频率阈值参数和/或时间阈值参数，此处主要指电压阈值参数和时间阈值参数。例如：上述中的故障设备2号发电机组位于第1能量区块，单独对第1能量区块动态阈值参数，如果故障设备2号发电机组发生故障时，能够使得第1能量区块的电压下降幅度低于190v,此时，可以单独将第1能量区块的电压阈值参数设置为190v,而其它能量区块的动态阈值参数与第1能量区块的电压阈值参数不同，所以，当第1能量区块中的电压下降幅值低于190v时，负控终端可以控制第1能量区块中的负荷切除，而其它能量区块不受影响。

本发明实施例中柔性负荷的能量区块化控制方法，云端服务器通过结合输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值的状态，能够灵活设置各能量区块的动态阈值参数，并且哥动态阈值参数可以为毫秒级的时间阈值参数，所以，云端服务器将该毫秒级的动态阈值参数发送给对应的负控终端，使得负控终端可以在毫秒级的时间内控制与其连接的用电设备，并且，云端服务器可以针对故障设备所属的能量区块设置其动态阈值参数，使得对应的负控终端精准控制与其连接的用电设备。因此，本实施例可以实现灵活控制各能量区块中的负控终端，其动态性能好。

实施例2

本发明实施例提供一种柔性负荷的能量区块化控制方法，用于各能量区块中的负控终端，如图5所示，包括：

步骤s51：接收云端服务器发送的动态阈值参数。此处的动态阈值参数包括：电压阈值参数和/或电流阈值参数和/或频率阈值参数和/或时间阈值参数，其中，频率阈值参数包括频率下降速度阈值参数和动作阈值参数，电压阈值参数包括；电压下降幅度阈值参数。

步骤s52：根据动态阈值参数，控制与负控终端连接的用电设备执行工作。

在一具体实施例中，如图6所示，步骤s52在执行过程中，可具体包括如下步骤；

步骤s521：获取与负控终端连接的用电设备的当前电参数。此处的当前电参数包括负控终端所在的能量区块中的用电设备的当前频率下降速度参数或当前频率参数或电压下降幅度参数或当前电流参数等。

步骤s522：将当前电参数和动态阈值参数进行比对，确定是否满足与负控终端连接的用电设备执行工作的条件。例如：当用电设备的当前电参数为当前频率下降速度参数为0.5hz/s，而云端服务器下发的频率下降速度阈值参数为0.4hz/s，而该用电设备所在的能量区块执行工作条件是当用电设备的当前频率下降速度超过0.4hz/s时，执行工作。由于0.5hz/s>0.4hz/s，所以，满足该用电设备执行工作的条件。例如；当前电压下降幅度参数为180v，而云端服务器下发的电压下降幅度阈值参数为190v，而该用电设备所在的能量区块执行工作条件是当用电设备的当前电压下降幅度参数低于190v时，执行工作。由于180v<190v,所以，满足该用电设备执行工作的条件。

步骤s523：当满足与负控终端连接的用电设备执行工作的条件时，控制与负控终端连接的用电设备执行工作。上述条件满足时，负控终端控制与其连接的用电设备执行工作，即控制用电设备进行切负荷动作。

本实施例中的柔性负荷的能量区块化控制方法，具体是应用于各个能量区块中的负控终端，云端服务器下发的是各能量区块的负控终端的动态阈值参数，所以，各能量区块中负控终端根据其对应的动态阈值参数控制与其连接的用电设备进行切负荷动作，所以，本实施例可以控制单个用电设备，即可实现精准控制单个用电设备，相比传统的低频减载和低压减载的控制方式，其精确度较高，从而可避免过切或少切负荷的现象。

在一具体实施例中，本实施例中的柔性负荷的能量区块化控制方法，步骤s521，在执行的过程中，按照动态阈值参数中的时间阈值参数获取各能量区块中的用电设备的当前电参数。例如：云端服务器下发的时间阈值参数为50ms，负控终端就按照50ms的时间测量与其连接的用电设备，例如；云端服务器下发的时间阈值参数为1min，负控终端就按照1min的时间测量与其连接的用电设备，例如；云端服务器下发的时间阈值参数为1h，负控终端就按照1h的时间测量与其连接的用电设备。云端服务器优选毫秒级的时间阈值参数下发给各能量区块中的负控终端，所以，负控终端优选按照毫秒级的时间阈值参数采集与其连接的用电设备的当前电参数，可以实现在毫秒级的时间内测量出各能量区块用电设备的频率或电压变化率，即可以在毫秒级的时间内测量出故障，所以，本实施例中负控终端按照毫秒级的时间阈值参数采集用电设备的当前电参数，其响应时间较快。

实施例3

本发明实施例提供一种柔性负荷的能量区块72化控制系统，如图7所示，包括：云端服务器71、多个能量区块72，以及位于各能量区块72中的用电设备74、负控终端73。在图7中，各能量区块72分布设置，这多个能量区块72是根据用电设备74类型、用电地区及用电时段形成。

在图7中，设置在各能量区块72中的用电设备74，用于产生用电参数。此处的用电参数包括频率参数或电压参数或电流参数或频率下降速度参数或电压降速度参数。

在图7中，设置在各能量区块72中的负控终端73，与用电设备74连接，用于控制用电设备74执行工作。此处的负控终端73可以为智能插座，如图8所示，负控终端73包括测量模块731、控制模块733、通信模块732，其中，通信模块732和测量模块731分别与控制模块733连接，测量模块731，与用电设备74连接，其用于测量用电设备74的用电参数，通信模块732，用于与云端服务器71建立通信连接，控制模块733用于根据测量模块731所采集的用电参数以及云端服务器71下发的动态阈值参数控制用电设备74执行切负荷动作。

云端服务器71，用于设置各能量区块72的动态阈值参数，并将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端73，并控制负控终端73根据动态阈值参数控制与负控终端73连接的用电设备74。云端服务器71根据多个能量块的第二负荷特征值和输电线路的第二负荷特征值的状态设置各能量区块72的动态阈值参数，进而可以实现灵活控制负控终端73。

本实施例中的柔性负荷的能量区块72化控制系统，云端服务器71结合多个能量块的第二负荷特征值和输电线路的第二负荷特征值的状态设置各能量区块72的动态阈值参数，并将各动态阈值参数发送给对应的负控终端73，使得负控终端73按照对应的动态阈值参数控制与其连接的用电设备74执行工作，其能够灵活控制负控终端73，同时各负控终端73按照对应的动态阈值参数可以精准控制用电设备74执行工作，给输电线路增加了安全性。

实施例4

本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现实施例1或实施例2中的方法的步骤。该存储介质上还存储有用电设备类型、用电地区及用电时段、第一负荷特征值、第二负荷特征值、动态阈值参数等。

其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

本领域技术人员可以理解，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，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，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(rom)或随机存储记忆体(ram)等。

实施例5

本发明实施例提供一种云端服务器，如图9所示，包括存储器920、处理器910及存储在存储器920上并可在处理器910上运行的计算机程序，处理器910执行程序时实现实施例1中方法的步骤。

图9是本发明实施例提供的执行列表项操作的处理方法的一种云端服务器的硬件结构示意图，如图9所示，该终云端服务器包括一个或多个处理器910以及存储器920，图9中以一个处理器910为例。

执行列表项操作的处理方法的终端还可以包括：输入装置930和输出装置940。

处理器910、存储器920、输入装置930和输出装置940可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。

处理器910可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器910还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(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、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

实施例6

本发明实施例提供一种负控终端，如图1所示，包括存储器120、处理器110及存储在存储器120上并可在处理器110上运行的计算机程序，处理器110执行程序时实现实施例2中方法的步骤。

图1是本发明实施例提供的执行列表项操作的处理方法的一种负控终端的硬件结构示意图，如图1所示，该负控终端包括一个或多个处理器110以及存储器120，图1中以一个处理器110为例。

执行列表项操作的处理方法的负控终端还可以包括：输入装置130和输出装置140。

处理器110、存储器120、输入装置130和输出装置140可以通过总线或者其他方式连接，图1中以通过总线连接为例。

处理器110可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器110还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(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、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。