虚拟电厂调度方法、装置及系统与流程

文档序号:20278106发布日期:2020-04-07 14:48阅读:510来源:国知局
虚拟电厂调度方法、装置及系统与流程

本申请涉及电力技术领域,特别是涉及一种虚拟电厂调度方法、装置及系统。



背景技术:

随着我国新能源产业的发展,大量的以风电、光伏为代表的新能源并入电网。新能源渗透率地不断增加,电力系统的稳定性及安全性受到了极大的挑战。

为了保证电网的安全可靠运行,现有技术主要通过平滑技术对新能源输出功率调整以及仅考虑分布式资源个体的服务成本的报价方法。

然而,目前的方法,存在稳定性差或成本高等问题。



技术实现要素:

基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高电力系统稳定性、降低虚拟电厂运行成本以及促进收益最大化的虚拟电厂调度方法、装置及系统。

一种虚拟电厂调度方法,所述方法包括:

获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

利用vcg机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

在其中一个实施例中,所述根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率包括:

建立第一数学模型;

将所述目标平稳基准功率输入所述第一数学模型,得到所述分布式可调能源的总目标功率;

将所述总目标功率匹配给所述分布式可调能源中每个可调能源,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率。

在其中一个实施例中,所述建立第一数学模型包括:

获取虚拟电厂的最小运行成本作为目标函数、虚拟电厂的功率约束条件、虚拟电厂的输出通道边界约束条件和虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件;

根据所述虚拟电厂的最小运行成本作为目标函数、虚拟电厂的功率约束条件、虚拟电厂的输出通道边界约束条件和虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件,确定所述第一数学模型。

在其中一个实施例中,所述利用vcg竞价机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本包括:

将所述第一数学模型进行调整,确定所述分布式可调能源中每个可调能源对应的第二数学模型;

根据所述第一数学模型和第二数学模型,计算所述分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本。

在其中一个实施例中,所述获取分布式电站当日的目标平稳基准功率之前包括:

获取分布式电站中每个电站当日之前的历史数据和当日的预测气象数据;

根据所述历史数据和预测气象数据,得到所述每个电站当日的预测输出功率;

将所述每个电站当日同一时刻的预测输出功率进行求和计算,得到所述分布式电站当日的预测输出功率;

根据所述预测输出功率,得到分布式电站当日的目标平稳基准功率。

在其中一个实施例中,所述根据所述预测输出功率,得到分布式电站当日的目标平稳基准功率包括:

将所述预测输出功率按照时间进行划分,得到至少一个时间段的所述预测输出功率;

根据每个时间段的预测输出功率,计算所述每个时间段的平均功率和中间功率;

根据每个时间段的平均功率和中间功率,确定每个时间段的目标平稳基准功率;

根据所述每个时间段的目标平稳基准功率,确定分布式电站当日的目标平稳基准功率。

在其中一个实施例中,所述根据每个时间段的平均功率和中间功率,确定每个时间段的目标平稳基准功率包括:

获取任意一个时间段的平均功率和中间功率;

若所述平均功率大于中间功率,则所述任意一个时间段的目标平稳基准功率为所述任意一个时间段的预测输出功率的极大值;

若所述平均功率小于或等于中间功率,则所述任意一个时间段的目标平稳基准功率为所述任意一个时间段的预测输出功率的极小值。

在其中一个实施例中,所述根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率之前包括:

根据所述分布式电站当日的目标平稳基准功率,对所述分布式可调能源中的每个可调能源进行报价并将所述报价发送至分布式可调能源的拥有者;

若接收到分布式可调能源的拥有者同意所述报价的信息,则获取所述分布式可调能源的使用权。

一种虚拟电厂调度装置,所述装置包括:

第一获取模块,用于获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

第一处理模块,用于根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

第二处理模块,用于利用vcg竞价机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

第一计算模块,用于根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本预测下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

一种虚拟电厂调度系统,所述系统至少包括如上所述虚拟电厂调度装置。

上述虚拟电厂调度方法、装置及系统,通过获取分布式电站当日的目标平稳基准功率,并根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率,进而利用vcg竞价机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本,之后根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。通过上述方法,能够提高电力系统稳定性、降低虚拟电厂运行成本以及促进收益最大化。

附图说明

图1为一个实施例中一种虚拟电厂调度方法的应用环境图;

图2为一个实施例中一种虚拟电厂调度方法的流程示意图;

图3为一个实施例中虚拟电厂的结构示意图;

图4为一个实施例中一种调度装置的结构框图;

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。

本申请提供的虚拟电厂调度方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,分布式可调能源终端102通过网络与服务器104进行通信。分布式可调能源终端102获取分布式电站中每个电站当日之前的历史数据和当日的预测气象数据,并将所述历史数据和预测气象数据传输至服务器104,服务器104根据所述历史数据和预测气象数据,确定分布式电站当日的目标平稳基准功率。进而服务器104根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率,并利用vcg竞价机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本,进而根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。其中,分布式能源终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中,如图2所示,提供了一种虚拟电厂调度方法,以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明,包括以下步骤:

步骤s1:获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

步骤s2:根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

步骤s3:利用vcg机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

步骤s4:根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

在步骤s1-s4中,结合图3,本申请中所述分布式电站至少包括分散式风电站和分布式光伏电站,而分布式可调能源包括储能电站和可调负荷,其中,储能电站包括用户侧储能电站,可调负荷包括居民负荷、商业负荷和工业负荷。

进一步,vcg(vickrey-clarke-groves)机制是一种激励市场成员真实表现的机制设计方法。vcg机制的结算规则是按照一个市场成员对其他市场成员的替代效益进行结算。本方案基于vcg机制对于单个分布式资源的功率平稳运行成本进行计算。在vcg机制下,单个分布式资源的运行成本由参加功率平稳及不参加功率平稳后虚拟电厂成本的变化量进行衡量。应用此种价值衡量方法可以有效地反映单体分布式资源的服务价值及运行成本。

上述虚拟电厂调度方法,通过获取分布式电站当日的目标平稳基准功率,并根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率,进而利用vcg竞价机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本,之后根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。上述方法可以分段稳定控制新能源输出功率,为促进新能源电力参与电力市场的收益最大化提供了技术保障性,保证了新能源电力可以分时段进行市场报价;可以有效地解决新能源功率输出波动性及随机性问题,可以平稳地控制新能源功率输出,有利于新能源电力的有序稳定消纳,提高电力系统稳定性;可以反映分布式资源服务的真实单位成本,降低虚拟电厂运行成本,有利于虚拟电厂的健康运行。

在其中一个实施例中,所述步骤s2包括:

步骤s21:建立第一数学模型;

步骤s22:将所述目标平稳基准功率输入所述第一数学模型,得到所述分布式可调能源的总目标功率;

步骤s23:将所述总目标功率匹配给所述分布式可调能源中每个可调能源,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率。

在步骤s21-s23中,第一数学模型指分布式电站当日的目标平稳基准功率与所述分布式可调能源的总目标功率之间数学关系的模型,其中,建立了相关目标函数以及边界约束条件。分布式可调能源为多个,对于总目标功率的分配可以是平均分配或者不平均分配,但是,以上分配需遵循虚拟电厂运行成本最小化的原则。

在其中一个实施例中,所述步骤s21包括:

步骤s211:获取虚拟电厂的最小运行成本作为目标函数、虚拟电厂的功率约束条件、虚拟电厂的输出通道边界约束条件和虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件;

步骤s212:根据所述虚拟电厂的最小运行成本作为目标函数、虚拟电厂的功率约束条件、虚拟电厂的输出通道边界约束条件和虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件,确定所述第一数学模型。

在步骤s211-s212中,第一数学模型中相关目标函数以及边界约束条件具体如下:

设在t时刻,虚拟电厂调度签约的分布式储能电站及可调负荷进行新能源输出平稳操作,为保证虚拟电厂进行功率平稳的经济性,以虚拟电厂最小运行成本作为目标函数,即

式中:pess_t_i为t时刻第i个储能电站的出力,cess_i储能电站的签约价格,ηi为第i个电站的充放电效率(本申请中假设储能电站充电效率与放电效率相等,并且为储能电站的整体效率),tcontrol为虚拟电站功率控制周期,at为t时刻电价,pload_t_j为t时刻第i个可调负荷的功率调整值,cload_j可调负荷的签约价格。

虚拟电厂的功率约束条件为:

式中:poriginal_t为t时刻虚拟电厂内部所有新能源电站的发电功率。

虚拟电厂输出通道边界约束条件为:

式中:为h节点下储能装置的运行功率,为h节点下可调负荷调整功率值,为h节点下新能源发电功率,为h节点输出容量限值。

虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件为:

式中:pess_i_rated为第i个储能电站的额定功率,为第i个储能电站的荷电状态最小值与最大值。

在其中一个实施例中,所述步骤s3包括:

步骤s31:将所述第一数学模型进行调整,确定所述分布式可调能源中每个可调能源对应的第二数学模型;

步骤s32:根据所述第一数学模型和第二数学模型,计算所述分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本。

在步骤s31-s32中,第一数学模型为每个可调能源的目标功率与每个可调能源的运行单位成本之间的关系。由于上述第一数学模型中的目标函数以及边界约束条件中包含了所有分布式可调能源相关参数,若想获得单一可调能源的目标功率所述对应的运行单价成本,则需对所述第一数学模型中的目标函数以及边界约束条件进行调整,以确定第二数学模型。

具体地,以图3中的分布式可调能源为例,设第一数学模型中包含的全部分布式可调能源为a、b、c和d(a为用户储能电站、b为商业负荷、c为居民负荷和d为工业负荷,下面仅通过字母进行表示),并且假设计算t时刻的每个可调能源单位运行成本,通过第一数学模型可得到a、b、c和d共同协调出力后t时刻所有分布式可调能源的总运行单价成本。若想单独获取t时刻a的目标功率对应的运行单价成本,则首先需将第一数学模型中有关a的参数剔除,得到第二数学模型,并通过第二数学模型得到b、c和d共同协调出力后t时刻总运行单价成本;其次,采用t时刻所有分布式可调能源的总运行单价成本减去t时刻剩余b、c和d总运行单价成本,进而得到a的vcg机制下的运行成本。其他可调能源在某个时刻的目标功率对应的运行单价成本,可采用上述方法,此处不再赘述。

进一步,以上所述每个可调能源的目标功率以及运行单位成本为当日实时数值,通过获取的实时目标功率以及实时运行单位成本,以确定每个可调能源的当日的平均运行单位成本。

在其中一个实施例中,所述步骤s1之前包括:

步骤s01:获取分布式电站中每个电站当日之前的历史数据和当日的预测气象数据;

步骤s02:根据所述历史数据和预测气象数据,得到所述每个电站当日的预测输出功率;

步骤s03:将所述每个电站当日同一时刻的预测输出功率进行求和计算,得到所述分布式电站当日的预测输出功率;

步骤s04:根据所述预测输出功率,得到分布式电站当日的目标平稳基准功率。

在步骤s01-s04中,为了获取分布式电站中每个电站当日的预测输出功率,本申请通过当日之前的相关数据进行计算。其中,当日之前可为当日之前的几天内的相关数据、当日之前几个月或者几年的相关数据,此处不作具体限定,根据需要进行调整。以当日之前的3天内的历史数据和当日的预测气象数据为例,通过每个电站当日之前的3天内的历史数据(包含历史电气数据和历史气象数据)和预测气象数据,可以计算出每个电站当日的预测输出功率。若想获取分布式电站整体的当日预测输出功率,需将每个电站同一时刻的预测输出功率相加,才能得到分布式电站整体的当日预测输出功率(即实时预测输出功率)。

对于分布式电站整体的t时刻的预测输出功率计算公式如下:

式中:为第i个风电站t时刻的预测功率值,为第j个光伏电站t时刻的预测功率值。

在其中一个实施例中,所述步骤s04包括:

步骤s041:将所述预测输出功率按照时间进行划分,得到至少一个时间段的所述预测输出功率;

步骤s042:根据每个时间段的预测输出功率,计算所述每个时间段的平均功率和中间功率;

步骤s043:根据每个时间段的平均功率和中间功率,确定每个时间段的目标平稳基准功率;

步骤s044:根据所述每个时间段的目标平稳基准功率,确定分布式电站当日的目标平稳基准功率。

具体地,例如将当日分为n个时间段,则可将当日t时刻至u时刻的第x时间段记为tx,则当日的各时间段内目标平稳基准功率为:

式中:为tx时间段内功率输出极大值,为tx时间段内功率输出极小值,中间功率值指tx时间段内功率输出极大值加上tx时间段内功率输出极小值的和,再除以2。

在其中一个实施例中,所述步骤s043包括:

步骤s0431:获取任意一个时间段的平均功率和中间功率;

步骤s0432:若所述平均功率大于中间功率,则所述任意一个时间段的目标平稳基准功率为所述任意一个时间段的预测输出功率的极大值;

步骤s0433:若所述平均功率小于或等于中间功率,则所述任意一个时间段的目标平稳基准功率为所述任意一个时间段的预测输出功率的极小值。

在步骤s0431-s0433中,对于不同时间段的目标平稳基准功率是由当前时间段的平均功率与中间功率的大小决定的。

在其中一个实施例中,所述步骤s2之前包括:

步骤s11:根据所述分布式电站当日的目标平稳基准功率,对所述分布式可调能源中的每个可调能源进行报价并将所述报价发送至分布式可调能源的拥有者;

步骤s12:若接收到分布式可调能源的拥有者同意所述报价的信息,则获取所述分布式可调能源的使用权。

具体地,虚拟电厂对储能电站及可调负荷进行报价,假设储能电站的报价为cess元/(kw*day),可调负荷的报价为cload元/(kw*day),并与接受报价的分布式资源拥有者进行签约,取得当日分布式资源的使用权。

应该理解的是,虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中,如图4所示,提供了一种虚拟电厂调度装置,包括:第一获取模块10、第一处理模块20、第二处理模块30和第一计算模块40,其中:

第一获取模块10,用于获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

第一处理模块20,用于根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

第二处理模块30,用于利用vcg机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

第一计算模块40,用于根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本预测下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

在其中一个实施例中,所述第一处理模块20包括:

第一模型模块201,用于建立第一数学模型;

总功率确定模块202,用于将所述目标平稳基准功率输入所述第一数学模型,得到所述分布式可调能源的总目标功率;

功率分配模块203,用于将所述总目标功率匹配给所述分布式可调能源中每个可调能源,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率。

在其中一个实施例中,所述第一模型模块201包括:

第二获取模块2011,用于获取虚拟电厂的最小运行成本作为目标函数、虚拟电厂的功率约束条件、虚拟电厂的输出通道边界约束条件和虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件;

第一模型建立模块2012,用于根据所述虚拟电厂的最小运行成本作为目标函数、虚拟电厂的功率约束条件、虚拟电厂的输出通道边界约束条件和虚拟电厂内部储能电站的出力边界约束条件,确定所述第一数学模型。

在其中一个实施例中,所述第二处理模块30包括:

第二模型模块301,用于将所述第一数学模型进行调整,确定所述分布式可调能源中每个可调能源对应的第二数学模型;

单位成本确定模块302,用于根据所述第一数学模型和第二数学模型,计算所述分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本。

在其中一个实施例中,所述第一获取模块10之前包括:

第三获取模块1,用于获取分布式电站中每个电站当日之前的历史数据和预测气象数据;

预测功率确定模块2,用于根据所述历史数据和预测气象数据,得到所述每个电站当日的预测输出功率;

预测功率处理模块3,用于将所述每个电站当日同一时刻的预测输出功率进行求和计算,得到所述分布式电站当日的预测输出功率;

基准功率确定模块4,用于根据所述预测输出功率,得到分布式电站当日的目标平稳基准功率。

在其中一个实施例中,所述基准功率确定模块4包括:

预测功率划分模块41,用于将所述预测输出功率按照时间进行划分,得到至少一个时间段的所述预测输出功率;

各时段功率确定模块42,用于根据每个时间段的预测输出功率,计算所述每个时间段的平均功率和中间功率;

各时段基准功率确定模块43,用于根据每个时间段的平均功率和中间功率,确定每个时间段的目标平稳基准功率;

基准功率计算模块44,用于根据所述每个时间段的目标平稳基准功率,确定分布式电站当日的目标平稳基准功率。

在其中一个实施例中,所述各时段基准功率确定模块43包括:

第四获取模块431,用于获取任意一个时间段的平均功率和中间功率;

第一判断模块432,用于若所述平均功率大于中间功率,则所述任意一个时间段的目标平稳基准功率为所述任意一个时间段的预测输出功率的极大值;

第二判断模块433,用于若所述平均功率小于或等于中间功率,则所述任意一个时间段的目标平稳基准功率为所述任意一个时间段的预测输出功率的极小值。

在其中一个实施例中,所述第一处理模块20之前包括:

报价模块11,用于根据所述分布式电站当日的目标平稳基准功率,对所述分布式可调能源中的每个可调能源进行报价并将所述报价发送至分布式可调能源的拥有者;

使用权确定模块12,用于若接收到分布式可调能源的拥有者同意所述报价的信息,则获取所述分布式可调能源的使用权。

关于一种虚拟电厂调度装置的具体限定可以参见上文中对于一种虚拟电厂调度方法的限定,在此不再赘述。上述虚拟电厂调度装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种调度方法。

本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中,提供了一种虚拟电厂调度系统,所述系统至少包括:

第一获取模块,用于获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

第一处理模块,用于根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

第二处理模块,用于利用vcg竞价机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

第一计算模块,用于根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本预测下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:

获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

利用vcg机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

获取分布式电站当日的目标平稳基准功率;

根据所述目标平稳基准功率,确定分布式可调能源中每个可调能源的目标功率;

利用vcg机制计算分布式可调能源中每个可调能源的目标功率所对应的运行单位成本;

根据所述运行单位成本,计算所述分布式可调能源中每个可调能源当日的平均运行单位成本,并根据所述平均运行单位成本确定下一日所述分布式可调能源中每个可调能源的报价。

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,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,ram以多种形式可得,诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

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