电热协同系统双层能量优化运行方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及新能源及节能技术领域，尤其是指一种电热协同系统双层能量优化运行方法、设备、装置及计算机存储介质。


背景技术：

2.随着电动汽车渗透率的提高，配网负荷峰谷差进一步扩大，电网运营商在负荷峰谷调节方面的压力骤升。电热协同系统具备削峰填谷能力，表现在：在配网负荷高峰期，系统内部的能量优化管理算法可使本地制热系统少用电、电蓄热系统多放热，从而达到降低配网负荷峰值的目的；在配网负荷谷期，该算法又可提高本地制热系统的运行功率并使电蓄热系统存储热能，从而增加网侧负荷。
3.传统的电热协同能量优化管理方法通常以本地电热协同系统运行成本最低为优化目标，通过建立基于峰谷电价的能量优化模型并对其进行求解，从而获得最优的系统运行计划，其缺乏对多个电热协同系统的协作管理。事实上，不同电热协同系统的光伏发电量、蓄热水箱容量以及电、热负荷普遍存在差异。由于本地优化不考虑外部电热协同系统的运行信息，所以传统的电热协同能量优化管理方法无法发挥上述差异性带来的能源互补价值，包括提高电网峰谷调整结果以及整体电热协同系统运行的经济性。


技术实现要素：

4.为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中电网峰谷调整结果以及整体电热协同系统运行经济性不好的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明提供了一种电热协同系统双层能量优化运行方法，包括：
6.以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型；
7.根据预先建立的电热协同系统协作优化调度模型约束求解所述电热协同系统协作优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值；
8.根据所述电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型；
9.根据预先建立的本地电热协同系统优化调度模型约束求解所述本地电热协同系统优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下一调度间隔内的直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值。
10.优选地，所述以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型，其目标函数为：
[0011][0012]
其中，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的有功功率计划值，
△c为协作调度的时间间隔，为电负荷调节需求值，φ
ehs
为参与电力辅助服务的电热协同系统集。
[0013]
优选地，所述建立电热协同系统协作优化调度模型后包括：
[0014]
建立基于arima的时间序列预测模型，以便预测电热协同系统中的负荷与出力。
[0015]
优选地，所述根据所述电热协同系统集在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型包括：
[0016]
若当前时刻为调峰需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：
[0017][0018]
若当前时刻为调谷需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：
[0019][0020]
其中，和分别表示电价、电力辅助价格和电力辅助结果未达标的惩罚价格，λ为日内剩余步长，
△
为本地优化调度的周期，
△c是
△
的整数倍，为第i个电热协同系统的负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
，为日前第i个电热协同系统的电负荷预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
，为第i个电热协同系统在其pcc点处的负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
。
[0021]
优选地，所述本地电热协同系统优化调度模型约束包括：
[0022]
直流热泵运行约束：
[0023][0024]
其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵额定有功功率上界；
[0025]
光伏发电系统出力约束：
[0026][0027]
其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出。
[0028]
蓄热水箱运行约束：
[0029][0030][0031][0032]
其中，和分别为第i个电热协同系统里蓄热水箱热功率的下界和上界，为电热协同系统i在下个调度间隔t0+
△c内的蓄热水箱提供的热功率，放热为正，蓄热为负，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在时段t存储的热量，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最小存储热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最大存储热能，e
i,t,eh
为第i个电热协同系统里蓄热水箱在t时段存储的热能，e
i,t-1,eh
第i个电热协同系统里蓄热水箱在t-1时段存储的热能，ηi为蓄热水箱的功率转化效率，为第i个电热协同系统在t时段内的直流热泵有功功率计划值，δ为本地优化调度的周期，第i个电热协同系统在t时段内蓄热水箱热功率计划值；
[0033]
功率平衡约束：
[0034][0035][0036]
其中，为第i个电热协同系统的热负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
。
[0037]
优选地，所述建立电热协同系统协作优化调度模型后还包括：
[0038]
建立直流热泵的动态有功功率边界的评估模型，以便计算电热协同系统中直流热泵的动态有功功率输出上界：
[0039][0040]
其中，和分别为第i个电热协同系统里直流热泵的动态有功功率输出上界和额定有功功率上界，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在本轮调度起始时刻t0处的热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱需存储的最小热能，
△c为协作调度的时间间隔。
[0041]
优选地，所述电热协同系统协作优化调度模型约束包括：
[0042]
直流热泵运行约束：
[0043][0044]
其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵电蓄热系统的动态有功功率输出上界，由所述直流热泵的动态有功功
率边界的评估模型计算得出；
[0045]
光伏发电系统出力约束：
[0046][0047]
其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△c；
[0048]
蓄热水箱热功率约束：
[0049][0050][0051][0052]
其中，为电热协同系统i在下个调度间隔t0+
△c内的蓄热水箱提供的热功率，放热为正，蓄热为负，和分别为第i个电热协同系统里蓄热水箱热功率的下界和上界，ηi为蓄热水箱的功率转化效率，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最大存储热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在下个调度间隔t0+
△c内存储的热量，为第i个电热协同系统在t0时刻处的直流热泵有功功率调度值，为第i个电热协同系统在t0时刻处蓄热水箱的热能；
[0053]
功率平衡约束：
[0054][0055][0056]
其中，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的光伏发电系统的有功功率计划值，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的直流流热泵有功功率调度值，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的电负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△c，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的热负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△c，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的直流热泵有功功率调度值，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的蓄热水箱热能。
[0057]
本发明还提供了一种电热协同系统双层能量优化运行的装置，包括：
[0058]
电热协同系统协作优化调度模型建立模块，用于以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型；
[0059]
电热协同系统集有功功率计划值计算模块，用于根据预先建立的电热协同系统协作优化调度模型约束求解所述电热协同系统协作优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值；
[0060]
本地电热协同系统优化调度模型建立模块，用于根据所述电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型；
[0061]
直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值计算模块，用于根据预先建立的本地电热协同系统优化调度模型约束求解所述本地电热协同系统优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下一调度间隔内的直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值。
[0062]
本发明还提供了一种电热协同系统双层能量优化运行的设备，包括：
[0063]
存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种电热协同系统双层能量优化运行方法的步骤。
[0064]
本发明还提供了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执行时实现上述一种电热协同系统双层能量优化运行方法的步骤。
[0065]
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
[0066]
本发明提出了一种考虑跨区协作机制的电热协同系统双层能量优化方法，发挥了不同电热协同系统差异性带来的能源互补价值，通过建立电热协同系统协作优化调度模型并对其进行求解，计算出使电网峰、谷调节需求达标的电热协同系统集中每个电热协同系统的有功功率计划值，从而指导每个电热协同系统的电负荷调节，进一步协助电网削峰填谷，优化了电网峰谷调整结果，提高了整体电热协同系统运行的经济性。
附图说明
[0067]
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
[0068]
图1是本发明电热协同系统双层能量优化运行方法的实现流程图；
[0069]
图2是本发明方法中的本地电热协同系统示意图；
[0070]
图3是本发明方法中的多个电热协同系统跨区协作示意图；
[0071]
图4是图3中各电热协同系统的电负荷曲线；
[0072]
图5是图3中各电热协同系统的热负荷曲线；
[0073]
图6是图3中各电热协同系统的光伏发电系统自然出力曲线；
[0074]
图7是本发明实施例的优化运行效果示意图；
[0075]
图8为本发明实施例提供的一种电热协同系统双层能量优化运行的装置的结构框图。
具体实施方式
[0076]
本发明的核心是提供一种电热协同系统双层能量优化运行方法、装置、设备及计算机存储介质，优化了电网峰谷调整结果，提高了整体电热协同系统运行的经济性。
[0077]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅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，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提
下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0078]
请参考图1，图1为本发明所提供的电热协同系统双层能量优化运行方法的实现流程图；具体操作步骤如下：
[0079]
s101：以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型；
[0080]
本发明中的电热协同系统由电网、光伏发电系统、直流热泵、蓄热水箱、热网以及本地能量管理器组成的，如图2所示；
[0081]
所述以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型，其目标函数为：
[0082][0083]
其中，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的有功功率计划值，
△c为协作调度的时间间隔，为电负荷调节需求值，φ
ehs
为参与电力辅助服务的电热协同系统集。
[0084]
建立基于arima的时间序列预测模型，以便预测电热协同系统中的负荷与出力：
[0085]
其中，b，d和ζ
j,κ+1
分别表示平移算子，阶差和负荷预测误差，多项式为ar系数项，γ(b)为ma系数，κ为预测步长{pj}为时间序列j，为{pj}的元素，nv为序列长度。
[0086]
建立直流热泵的动态有功功率边界的评估模型，以便计算电热协同系统中直流热泵的动态有功功率输出上界：
[0087][0088]
其中，和分别为第i个电热协同系统里直流热泵的动态有功功率输出上界和额定有功功率上界，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在本轮调度起始时刻t0处的热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱需存储的最小热能，用于确保蓄热水箱的出水口温度满足供热需求，
△c为协作调度的时间间隔。
[0089]
s102：根据预先建立的电热协同系统协作优化调度模型约束求解所述电热协同系统协作优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统i∈φ
ehs
在下个调度间隔t0+
△c内的有功功率计划值
[0090]
采用遗传算法求解所述电热协同系统协作优化调度模型；
[0091]
所述电热协同系统协作优化调度模型约束包括：
[0092]
直流热泵运行约束：
[0093]
[0094]
其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵的动态有功功率输出上界，由所述直流热泵的动态有功功率边界的评估模型计算得出；
[0095]
光伏发电系统出力约束：
[0096][0097]
其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△c；
[0098]
蓄热水箱热功率约束：
[0099][0100][0101][0102]
其中，为电热协同系统i在下个调度间隔t0+
△c内的蓄热水箱提供的热功率，放热为正，蓄热为负，和分别为第i个电热协同系统里蓄热水箱热功率的下界和上界，ηi为蓄热水箱的功率转化效率，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最大存储热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在下个调度间隔t0+
△c内存储的热量，为第i个电热协同系统在t0时刻处的直流热泵有功功率调度值，为第i个电热协同系统在t0时刻处蓄热水箱的热能；
[0103]
功率平衡约束：
[0104][0105][0106]
其中，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的光伏发电系统的有功功率计划值，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的直流流热泵有功功率调度值，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的电负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△c，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的热负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△c，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的直流热泵有功功率调度值，为第i个电热协同系统在下个调度间隔t0+
△c内的蓄热水箱热能。
[0107]
s103：根据所述电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型；
[0108]
s104：根据预先建立的本地电热协同系统优化调度模型约束求解所述本地电热协同系统优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在时段[t0,t0+
△
]内的直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值
[0109]
采用遗传算法求解所述本地电热协同系统优化调度模型；
[0110]
本发明提出了一种考虑跨区协作机制的电热协同系统双层能量优化方法，发挥了不同电热协同系统差异性带来的能源互补价值，通过建立电热协同系统协作优化调度模型并对其进行求解，计算出使电网峰、谷调节需求达标的电热协同系统集中每个电热协同系统的有功功率计划值，从而指导每个电热协同系统的电负荷调节，进一步协助电网削峰填谷，优化了电网峰谷调整结果，提高了整体电热协同系统运行的经济性。
[0111]
基于以上实施例，本实施例对步骤s103-s104进行进一步详细说明：
[0112]
所述根据所述电热协同系统集在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型包括：
[0113]
若当前时刻为调峰需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：
[0114][0115]
若当前时刻为调谷需求，所述本地电热协同系统优化调度模型的目标函数为：
[0116][0117]
其中，和分别表示电价、电力辅助价格和电力辅助结果未达标的惩罚价格，λ为日内剩余步长，
△
为本地优化调度的周期，
△c是
△
的整数倍，为第i个电热协同系统的负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
，为日前第i个电热协同系统的电负荷预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
，为第i个电热协同系统在其pcc点处的负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，预测点的时间间隔等于
△
。
[0118]
目标函数第一项为电热协同系统参与电力辅助所获取的收益，第二项为电力辅助未达标的惩罚费，最后一项为电费。
[0119]
所述本地电热协同系统优化调度模型约束包括：
[0120]
直流热泵运行约束：
[0121][0122]
其中，为第i个电热协同系统里直流热泵有功功率计划值，为第i个电热协同系统里直流热泵额定有功功率上界；
[0123]
光伏发电系统出力约束：
[0124]
[0125]
其中，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力计划值，为第i个电热协同系统里光伏发电系统出力滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出。
[0126]
蓄热水箱运行约束：
[0127][0128][0129][0130]
其中，和分别为第i个电热协同系统里蓄热水箱热功率的下界和上界，为电热协同系统i在下个调度间隔t0+
△c内的蓄热水箱提供的热功率，放热为正，蓄热为负，为第i个电热协同系统里蓄热水箱在时段t存储的热量，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最小存储热能，为第i个电热协同系统里蓄热水箱的最大存储热能，e
i,t,eh
为第i个电热协同系统里蓄热水箱在t时段存储的热能，e
i,t-1,eh
第i个电热协同系统里蓄热水箱在t-1时段存储的热能，ηi为蓄热水箱的功率转化效率，为第i个电热协同系统在t时段内的直流热泵有功功率计划值，δ为本地优化调度的周期，第i个电热协同系统在t时段内蓄热水箱热功率计划值；
[0131]
功率平衡约束：
[0132][0133][0134]
其中，为第i个电热协同系统的热负荷滚动预测值，由所述基于arima的时间序列预测模型计算得出，滚动周期为
△
。
[0135]
传统的电热协同能量优化管理方法没有考虑电热协同系统参与电力辅助服务带来的电网峰谷调节潜力以及经济效益。本发明通过建立考虑电力辅助服务的本地优化模型并对其进行求解，计算出使本地收益最大化的最优解，从而提高电热协同系统运行的经济性。
[0136]
如图3，基于以上实施例，本实施例以某园区中“系统1”、“系统2”和“系统3”的3个电热协同系统和一个上层调度平台为例，分析本发明方法的优化运行结果：
[0137]
其中，每个电热协同系统均配置有一套光伏发电系统、一台直流热泵、一个蓄热水箱和一个本地能量管理器，电热协同系统的基于arima的时间序列预测模型、直流热泵的动态有功功率边界的评估模型和电热协同系统协作优化调度模型部署于上层调度平台，本地电热协同系统优化调度模型部署于本地能量管理器；
[0138]
将协作调度的时间间隔
△c设置为1小时，本地优化调度的周期
△
设置为15分钟；
[0139]
配置3个电热协同系统的基本如下：
[0140][0141]
各电热协同系统的电负荷曲线如图4所示，热负荷曲线如图5所示。
[0142]
各电热协同系统内的光伏发电系统自然出力曲线如图6所示。
[0143]
各时段的电价如下：
[0144]
时段电价(元/kwh)时段电价(元/kwh)0:00～7:000.417:00～20:000.87:00～9:000.620:00～22:000.69:00～12:000.822:00～24:000.412:00～17:000.6//
[0145]
电力辅助价格和电力辅助结果未达标的惩罚价格分别设置为0.3元/kwh和0.1元//kwh。
[0146]
由上述配置得到本实施例的优化运行效果示意图，如图7所示。图中的实际负荷为采用本发明方法后，图3中3个电热协同系统的总电负荷；自然总负荷对应图3中3个电热协同系统在无调度管理情况下的总电负荷。从该图可看出，本发明方法能有效降低电网的峰谷差，并使实际负荷逼近电力负荷调节需求，提高了“系统1”、“系统2”和“系统3”的运行经济性。
[0147]
请参考图8，图8为本发明实施例提供的一种电热协同系统双层能量优化运行的装置的结构框图；具体装置可以包括：
[0148]
电热协同系统协作优化调度模型建立模块100，用于以最小化电热协同系统集总有功功率与电负荷调节需求值之差为运行目标，建立电热协同系统协作优化调度模型；
[0149]
电热协同系统集有功功率计划值计算模块200，用于根据预先建立的电热协同系统协作优化调度模型约束求解所述电热协同系统协作优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值；
[0150]
本地电热协同系统优化调度模型建立模块300，用于根据所述电热协同系统集中每个电热协同系统在下个调度间隔内的有功功率计划值，以最大化本地电热协同系统运行经济收益为运行目标，建立本地电热协同系统优化调度模型；
[0151]
直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值计算模块400，用于根据预先建立的本地电热协同系统优化调度模型约束求解所述本地电热协同系统优化调度模型，得到电热协同系统集中每个电热协同系统在下一调度间隔内的直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值。
[0152]
本实施例的电热协同系统双层能量优化装置用于实现前述的电热协同系统双层能量优化运行方法，因此电热协同系统双层能量优化运行装置中的具体实施方式可见前文电热协同系统双层能量优化运行方法的实施例部分，例如，电热协同系统协作优化调度模型建立模块100，电热协同系统集有功功率计划值计算模块200，本地电热协同系统优化调
度模型建立模块300，直流热泵有功功率计划值和光伏发电系统出力计划值计算模块400，分别用于实现上述电热协同系统双层能量优化运行方法中步骤s101，s102，s103，s104，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
[0153]
本发明具体实施例还提供了一种电热协同系统双层能量优化运行的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种电热协同系统双层能量优化运行方法的步骤。
[0154]
本发明具体实施例还提供了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执行时实现上述一种电热协同系统双层能量优化运行方法的步骤。
[0155]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0156]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0157]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0158]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0159]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，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。