一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置

1.本技术涉及电力系统领域，尤其是一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置。


背景技术：

2.随着物联网技术的发展，电力系统需求侧的负荷资源可以接受调控，为电力系统提供灵活可调容量。在电力系统需求侧负荷资源中，空调是较为重要的灵活负荷，因为空调耗电量在电力系统总耗电量中占比接近50%，可调节容量巨大；且空调的短暂调控，不会对用户的正常生产生活造成影响，具有广阔应用前景。为了利用空调负荷资源，电力系统调度部门需要在调度前对空调负荷集群的可调节总容量进行评估，从而制定调度方案，保证电力系统的安全稳定运行。
3.相关的空调负荷可调节能力量化评估方法主要有两种：第一种是采集空调负荷集群的总用电功率，在系统电力短缺的时候，直接控制切除空调负荷用电，实现削峰填谷，然而这种方法无疑会对用户的舒适度造成较大影响；第二种是全面采集每台空调负荷的参数以及所处房间的参数，包括空调运行功率、空调能效比、室内温度、室外温度、用户设定温度、用户允许可调温度、房间比热容、房间热阻等，这种方法可以通过构建负荷调控模型，保证负荷调控过程中的用户舒适度，然而这种方法需要全面精准采集大量数据，尤其是房间比热容、房间热阻等参数涉及到建筑结构、材料、门窗面积等多维度因素，尚不存在可用的传感器对房间比热容、房间热阻等参数的直接采集，造成第二种方法在实际电力系统中难以实施。
4.因此，相关技术存在的上述技术问题亟待解决。


技术实现要素：

5.本技术旨在解决相关技术中的技术问题之一。为此，本技术实施例提供一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置，能够大幅降低电力系统对空调状态参数和房间物理参数的采集难度，实现了大规模空调负荷的可调节能力量化评估。
6.根据本技术实施例一方面，提供一种空调负荷可调节能力量化评估方法，所述方法包括：构建全信息空调的多维向量，其中，所述全信息空调包括已获取所述空调对应房间的比热容和房间热阻参数的空调；执行循环步骤：初始化期望最大化算法的参数，根据所述期望最大化算法的参数和所述全信息空调的多维向量计算得到全信息空调集合；利用隐变量扩展所述全信息空调集合，得到完全数据集合；计算所述完全数据集合的对数似然函数，求解对数似然函数最大化所对应的参数；根据对数似然函数最大化所对应的参数求解所述完全数据集合的贝叶斯信息量；
判断所述贝叶斯信息量中的高斯混合成分数量是否达到预设值，若未达到上述预设值，则返回执行所述循环步骤，若达到上述预设值，则执行以下步骤：将所述贝叶斯信息量中的最小值对应的参数作为高斯混合模型的参数，得到高斯混合模型；根据所述高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力和空调负荷集群的可调节能力总量，其中，所述非全信息空调包括除所述全信息空调外的空调，所述空调负荷集群包括非全信息空调和全信息空调的集群。
7.在其中一个实施例中，所述初始化期望最大化算法的参数，包括：初始化迭代次数和期望最大化算法参数。
8.在其中一个实施例中，所述全信息空调的多维向量的计算公式为：其中， x为所述全信息空调的多维向量， p为空调的运行功率， 为室内温度。
9.在其中一个实施例中，所述利用隐变量扩展所述全信息空调集合，得到完全数据集合，包括：利用k维隐变量扩展所述全信息空调集合，其中，所述隐变量符合以下公式：其中，所述k为所述隐变量的维度。
10.在其中一个实施例中，在得到完全数据集合之后，所述方法还包括：计算先验概率和对数似然函数；获取所述对数似然函数最大化对应的参数。
11.在其中一个实施例中，所述获取所述对数似然函数最大化对应的参数，包括：获取所述对数似然函数的表达式：将所述对数似然函数最大化对应的参数表示为：分别对对数似然函数最大化对应的参数的变量求导并等于0，表示为：求得第次迭代对应的最优参数，对比第次迭代和上一次（第j次）迭代对应的对数似然函数最大值，即和，将和作差，如果，则
令，得到所述对数似然函数最大化对应的参数。
12.在其中一个实施例中，所述根据所述高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力，计算公式为：其中，向量为负荷集群中的非全信息空调的多维向量。
13.在其中一个实施例中，所述根据所述高斯混合模型计算空调负荷集群的可调节能力总量，计算公式为：其中，所述p为空调负荷集群的可调节能力总量。
14.根据本技术实施例一方面，提供一种负荷单体控制装置，用于执行前面实施例所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，所述装置包括：系统供电模块，用于经开关给整个装置供电；电流感应和信号输入1模块，用于将测量的空调负荷电流参数值输入负荷单体控制装置；电压感应和信号输入2模块，用于将测量的空调负荷电压参数值输入负荷单体控制装置；遥信信号与光电隔离1模块，用于从负荷集群控制装置接受信号指令，并发送给负荷单体控制装置；室内温度采集模块，用于将房间内实时温度值输入负荷单体控制装置；输入键盘面板和设定温度输入模块，用于将用户设定温度值、用户允许可调温度输入负荷单体控制装置；控制输出和光电隔离2模块，用于将负荷单体控制装置发出的控制信号发送给空调负荷设备；数据存储模块，用于存储历史数据，每隔预设时间存储一组数据，存储的数据包括室内温度、用户设定温度值、用户允许可调温度、空调负荷电流值、空调负荷电压值、空调负荷功率值；显示模块，用于显示当前室内温度、用户设定温度值、用户允许可调温度、空调负荷电流值、空调负荷电压值、空调负荷功率值。
15.根据本技术实施例一方面，提供一种负荷集群控制装置，用于执行前面实施例所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，所述装置包括：系统供电，用于经开关给整个装置供电；显示模块，用于显示负荷集群中空调总数量、空调总功率值、空调总可调节能力、环境温度值；环境温度采集模块，用于将室外环境实时温度值输入负荷集群控制装置；输入键盘面板和负荷集群信息输入模块，用于将负荷集群中空调总数量、全信息空调数量、全信息空调能效比、全信息空调所处房间的比热容、全信息空调所处房间的热阻
输入负荷集群控制装置；数据存储模块，用于存储历史数据，每隔预设时间存储一组数据，存储的数据包括负荷集群中空调总数量、空调总功率值、空调总可调节能力、环境温度值；所述负荷集群控制装置通过遥信信号与光电隔离模块，从负荷单体控制装置接收数据，负荷集群控制装置通过遥信信号与光电隔离模块，向负荷单体控制装置发送信号指令。
16.本技术实施例提供的一种电梯主控程序的升级方法的有益效果为：本技术通过一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置，利用了容易采集观测的数据，大幅降低了电力系统对空调状态参数和房间物理参数的采集难度，实现了大规模空调负荷的可调节能力量化评估，评估精确度较高。
17.本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
19.图1为本技术实施例提供的一种空调负荷可调节能力量化评估方法的流程图；图2为本技术实施例提供的温度示意图；图3为本技术实施例提供的空调符合集群运行总功率折线图；图4为本技术实施例提供的室内外温度差与空调运行功率的对应描点图；图5为本技术实施例提供的高斯混合成分数量与贝叶斯信息量的关系图；图6为本技术实施例提供的室内外温度差与空调运行功率的另一对应描点图；图7为本技术实施例提供的负荷单体控制装置结构示意图；图8为本技术实施例提供的负荷集群控制装置结构示意图。
具体实施方式
20.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都应当属于本技术保护的范围。
21.本技术的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
22.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包
含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
23.随着物联网技术的发展，电力系统需求侧的负荷资源可以接受调控，为电力系统提供灵活可调容量。在电力系统需求侧负荷资源中，空调是较为重要的灵活负荷，因为空调耗电量在电力系统总耗电量中占比接近50%，可调节容量巨大；且空调的短暂调控，不会对用户的正常生产生活造成影响，具有广阔应用前景。为了利用空调负荷资源，电力系统调度部门需要在调度前对空调负荷集群的可调节总容量进行评估，从而制定调度方案，保证电力系统的安全稳定运行。
24.相关的空调负荷可调节能力量化评估方法主要有两种：第一种是采集空调负荷集群的总用电功率，在系统电力短缺的时候，直接控制切除空调负荷用电，实现削峰填谷，然而这种方法无疑会对用户的舒适度造成较大影响；第二种是全面采集每台空调负荷的参数以及所处房间的参数，包括空调运行功率、空调能效比、室内温度、室外温度、用户设定温度、用户允许可调温度、房间比热容、房间热阻等，这种方法可以通过构建负荷调控模型，保证负荷调控过程中的用户舒适度，然而这种方法需要全面精准采集大量数据，尤其是房间比热容、房间热阻等参数涉及到建筑结构、材料、门窗面积等多维度因素，尚不存在可用的传感器对房间比热容、房间热阻等参数的直接采集，造成第二种方法在实际电力系统中难以实施。
25.为了解决上述问题，本技术提出了一种空调负荷可调节能力量化评估方法。本技术提出的方案是，面对空调负荷集群（假设空调负荷总量为n），采集简单容易得到的参数（即空调运行功率、室内温度）；再在这n个空调负荷中随机选择台空调（在总量n中的占比可以只有百分之一或者千分之一），电力公司人员去采集这台空调对应房间的比热容、房间热阻等参数（这台空调称为“全信息空调”，其他空调称为“非全信息空调”），本技术可以利用这台全信息空调量化评估含有n台空调负荷的集群总的可调节能力。因此，本技术技术可以极大降低参数采集的数量和难度，算例评估准确度达到98.5%以上，完全满足电力系统对负荷调控准确度要求。
26.接下来通过实施例具体说明本技术的一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置。
27.图1为本技术实施例提供的一种空调负荷可调节能力量化评估方法的流程图。如图1所示，本技术实施例提供的一种空调负荷可调节能力量化评估方法包括如下步骤：s101、构建全信息空调的多维向量。
28.其中，所述全信息空调包括已获取所述空调对应房间的比热容和房间热阻参数的空调。
29.可选地，本实施例所述全信息空调的多维向量的计算公式为：其中，x为所述全信息空调的多维向量，p为空调的运行功率， 为室内温度。
30.基于上式，可以将个全信息空调构成的集合表示为：
对于集合x中的任意向量x，联合概率密度函数可以表示为：其中，d是向量x的维度；u是向量x的维均值向量，d是向量x的协方差矩阵，表示为：基于多维的联合概率密度函数，可以构建得到高斯混合模型，表示为：其中，是高斯混合成分数量（component number），初始值设置为1； 是第k个高斯混合成分对应的混合系数（mixture coefficient），和是第k个高斯混合成分对应的参数。
31.s102、执行循环步骤：初始化期望最大化算法的参数，根据所述期望最大化算法的参数和所述全信息空调的多维向量计算得到全信息空调集合。
32.在本实施例中，初始化期望最大化算法的参数，包括：初始化迭代次数和期望最大化算法参数。
33.s103、利用隐变量扩展所述全信息空调集合，得到完全数据集合。
34.在本实施例中，所述利用隐变量扩展所述全信息空调集合，得到完全数据集合，包括：利用k维隐变量扩展所述全信息空调集合，其中，所述隐变量符合以下公式：其中，所述k为所述隐变量的维度。
35.可选地，在步骤s103得到完全数据集合之后，所述方法还包括：计算先验概率和对数似然函数；获取所述对数似然函数最大化对应的参数。其中，获取所述对数似然函数最大化对应的参数的方法可以为获取所述对数似然函数的表达式：将所述对数似然函数最大化对应的参数表示为：分别对对数似然函数最大化对应的参数的变量
求导并等于0，表示为：求得第次迭代对应的最优参数，对比第次迭代和上一次（第j次）迭代对应的对数似然函数最大值，即和，将和作差，如果，则令，得到所述对数似然函数最大化对应的参数，其中第次迭代对应的最优参数，分别为：其中，j为进行迭代的次数。
36.s104、计算所述完全数据集合的对数似然函数，求解对数似然函数最大化所对应的参数。
37.s105、根据对数似然函数最大化所对应的参数求解所述完全数据集合的贝叶斯信息量。
38.需要说明的是，贝叶斯信息量是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策变量。
39.s106、判断所述贝叶斯信息量中的高斯混合成分数量是否达到预设值，若未达到所述预设值，则返回执行所述循环步骤，若达到上述预设值，则执行以下步骤。
40.s107、将所述贝叶斯信息量中的最小值对应的参数作为高斯混合模型的参数，得到高斯混合模型。
41.需要说明的是，高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
42.s108、根据所述高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力和空调负荷集群的可调节能力总量。
43.其中，所述非全信息空调包括除所述全信息空调外的空调，所述空调负荷集群包括非全信息空调和全信息空调的集群。
44.具体地，本实施例根据所述高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力，计算
公式为：其中，向量为负荷集群中的非全信息空调的多维向量。
45.可选地，在计算高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力前，还可以计算基于全信息空调的参数，计算高斯混合模型中第个成分的可调节能力期望，公式如下：上式中，向量是负荷集群中的全信息空调，数量为个。
46.具体地，本实施例根据所述高斯混合模型计算空调负荷集群的可调节能力总量，计算公式为：其中，所述p为空调负荷集群的可调节能力总量。
47.本技术实施例提供的一种电梯主控程序的升级方法的有益效果为：本技术通过一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置，利用了容易采集观测的数据，大幅降低了电力系统对空调状态参数和房间物理参数的采集难度，实现了大规模空调负荷的可调节能力量化评估，评估精确度较高为了更好地说明本技术的技术效果和实施方式，接下来将本技术提出的一种空调负荷可调节能力量化评估方法应用于电力系统的实际项目测试，具体如下：图2为本技术实施例提供的温度示意图。如图2所示，最低室外温度为29摄氏度，最高室外温度为39摄氏度，室外温度随时间的变化而变化。
48.图3为本技术实施例提供的空调符合集群运行总功率折线图。如图5所示，空调负荷数量n为10万台，用户设定温度值分布在18~27℃，在空调负荷调控前，空调所处的房间的室内温度近似等于设定温度，用户允许可调温度为设定温度值的
±
2℃，空调负荷个体的运行功率分布在0~7千瓦之间。
49.全信息空调数量为1千台，全信息空调能效比分布在2.6~3.6，全信息空调所处房间的比热容分布在30~300 千焦/℃、全信息空调所处房间的热阻分布在4.4~83.3℃/千瓦。
50.调节开始时间，调节结束时间，评估在用户允许的温度偏差范围内，空调负荷集群的可调节能力。在12:30时刻，这1千台空调的多维向量可以表示为图4所示的二维空间点。
51.上述完成参数采集，下面是s308—s318评估的结果。
52.如图5所示，贝叶斯信息量bic最小值出现在3，对应的参数k=3作为最终的高斯混
合成分数量。
53.对应的全信息空调的高斯混合模型如图6所示。图6中的高斯混合模型中3个成分的可调节能力期望分别为千瓦，千瓦， 千瓦。基于此求得空调负荷集群的可调节能力总量为31.20兆瓦，真实调节能力总量为31.68兆瓦，本方法的评估精确度高达98.48%。
54.通过上述效果图和实际数据，可见，本技术提出的一种空调负荷可调节能力量化评估方法能够大幅降低电力系统对空调状态参数和房间物理参数的采集难度，实现了大规模空调负荷的可调节能力量化评估，评估精确度较高。
55.此外，本技术还提出了两种装置，用以执行本实施例所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法。
56.图7为本技术实施例提供的负荷单体控制装置结构示意图。如图7所示，负荷单体控制装置，包括：系统供电模块，用于经开关给整个装置供电；电流感应和信号输入1模块，用于将测量的空调负荷电流参数值输入负荷单体控制装置；电压感应和信号输入2模块，用于将测量的空调负荷电压参数值输入负荷单体控制装置；遥信信号与光电隔离1模块，用于从负荷集群控制装置接受信号指令，并发送给负荷单体控制装置；室内温度采集模块，用于将房间内实时温度值输入负荷单体控制装置；输入键盘面板和设定温度输入模块，用于将用户设定温度值、用户允许可调温度输入负荷单体控制装置；控制输出和光电隔离2模块，用于将负荷单体控制装置发出的控制信号发送给空调负荷设备；数据存储模块，用于存储历史数据，每隔预设时间存储一组数据，存储的数据包括室内温度、用户设定温度值、用户允许可调温度、空调负荷电流值、空调负荷电压值、空调负荷功率值；显示模块，用于显示当前室内温度、用户设定温度值、用户允许可调温度、空调负荷电流值、空调负荷电压值、空调负荷功率值。
57.图8为本技术实施例提供的负荷集群控制装置结构示意图。如图8所示，负荷集群控制装置，包括：系统供电，用于经开关给整个装置供电；显示模块，用于显示负荷集群中空调总数量、空调总功率值、空调总可调节能力、环境温度值；环境温度采集模块，用于将室外环境实时温度值输入负荷集群控制装置；输入键盘面板和负荷集群信息输入模块，用于将负荷集群中空调总数量、全信息空调数量、全信息空调能效比、全信息空调所处房间的比热容、全信息空调所处房间的热阻输入负荷集群控制装置；数据存储模块，用于存储历史数据，每隔预设时间存储一组数据，存储的数据包括负荷集群中空调总数量、空调总功率值、空调总可调节能力、环境温度值；所述负荷集群控制装置通过遥信信号与光电隔离模块，从负荷单体控制装置接收数据，负荷集群控制装置通过遥信信号与光电隔离模块，向负荷单体控制装置发送信号指令。
58.需要说明的是，上述的负荷单体控制装置和负荷集群控制装置执行本实施例提出的方法的具体操作如下：步骤一、参与电力系统调节的空调负荷总量为n，则为这n台空调所处房间安装负荷单体控制器，为空调负荷调度部门安装负荷集群控制器。打开负荷集群控制器和所有负荷单体控制器的开关，为所有控制器供电。
59.步骤二、通过负荷集群控制器的输入键盘面板和负荷集群信息输入模块，输入空调总数量n负荷集群中全信息空调数量、全信息空调能效比、全信息空调所处房间的比热容、全信息空调所处房间的热阻、调节开始时间、调节结束时间。上述数据存储到数据存储模块，并显示在显示模块。
60.步骤三、通过负荷集群控制器的环境温度采集模块，获取室外环境温度，并存储到数据存储模块，显示在显示模块。
61.步骤四、通过负荷单体控制器的输入键盘面板和设定温度输入模块，输入用户设定温度值、用户允许可调温度。上述数据存储到数据存储模块，并显示在显示模块。
62.步骤五、当需要对空调负荷集群进行可调节能力量化评估时，负荷集群控制器会通过光电隔离与遥信信号模块，向负荷单体控制器发送数据请求。
63.步骤六、负荷单体控制器通过遥信信号和光电隔离1模块，接收到负荷集群控制器发来的数据请求，然后此负荷单体控制器所对应的空调运行参数和房间环境参数的测量。具体包括，负荷单体控制器通过电流感应和信号输入1模块测量空调运行电流，通过电压感应和信号输入2模块测量空调运行电压，并利用公式得到此负荷单体控制器相连接的空调i的运行功率；通过室内温度采集模块，测量空调所处的房间的室内温度。负荷单体控制器完成对空调运行参数和房间环境参数的测量后，通过光电隔离1和遥信信号模块，将数据发送给负荷集群控制器，发送的数据包括：空调运行功率、空调所处的房间的室内温度、用户设定温度值、用户允许可调温度。
64.步骤七、负荷集群控制器通过遥信信号与光电隔离模块，接收到所有负荷单体控制器发送的数据后，开始根据前面实施例所述的方法进行空调负荷集群的可调节能力评估。
65.在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本技术的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
66.此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本技术，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本技术是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度
试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本技术。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本技术的范围，本技术的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
67.功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
68.在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
69.计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（ram），只读存储器（rom），可擦除可编辑只读存储器（eprom或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（cdrom）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
70.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（pga），现场可编程门阵列（fpga）等。
71.在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
72.尽管已经示出和描述了本技术的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本技术的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本技术的范围由权利要求及其等同物限定。
73.以上，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各
实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。