面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法

1.本发明涉及综合能源系统调度技术领域，尤其是涉及面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法。


背景技术：

2.将电/气/热多类型能源耦合构建综合能源系统(integrated energy system,ies)并进行协同调度，是实现高比例新能源消纳的有效手段。然而，多异质能源和多类型网络在运行时存在响应时间特性和输运特性的显著差异，给综合能源系统协调运行带来了诸多挑战。
3.在热电联合系统中，电能易传输、难储存，而热能得益于能量惯性大的特点，具备良好的储能效益。对此，可对热电联产机组“以热定电”进行解耦，以拓宽机组调峰区间，充分发挥多能源互补优势。目前，国内外学者针对热力系统的动态传热过程研究已取得了丰硕成果。但尚缺乏对包含传热耦合环节在内整体性动态热力系统对于多能互补系统调度影响的深入探讨，一定程度上限制了系统调节潜力和综合效益的挖掘。
4.需求响应作为调节供需平衡、降低电网峰谷差的有效手段，成为综合能源系统建设内涵的表征方式和参与电网互动的重要形式。目前，国内外学者关于电力需求响应的研究成果多集中于多能源系统经济调度。但尚需深入研究聚合需求响应参与综合能源系统调节的潜力，以进一步提升经济效益，满足电网大规模清洁能源接入下的灵活性资源需求。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法，兼顾多重响应潜力影响因素，工程实用价值高。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.一种面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法，包括以下步骤：
8.建立整体性集中供热网络动态传热模型，该整体性集中供热网络动态传热模型包括换热器动态模型、热管网动态模型、散热器动态模型和热建筑动态模型；
9.构建基于峰谷差成本和可调控分时电价的电力需求响应机制；
10.根据整体性集中供热网络动态传热模型在传热过程中的储热能力，构建基于刚性供热负荷和可平移供热负荷的热力需求响应机制；
11.构建包含所述电力需求响应机制和热力需求响应机制的聚合需求响应机制；
12.获取电网数据，并基于所述聚合需求响应机制进行热电联合优化调度。
13.进一步地，所述电力需求响应机制包括在热电联合优化调度的目标函数中加入峰谷差成本，所述峰谷差成本的计算表达式为：
14.[0015][0016]cdr,min
≤c
dr
≤c
dr,max
[0017][0018]
式中，c
pvd
为峰谷差成本，c
pvdt
为峰谷差价格，p
dr
(t)为需求响应后电负荷，c
dr,max
、c
dr,min
分别为需求响应后电价上下限，p
load
(t)为电负荷预测值；p
dr
(t)为需求响应后电负荷，c
tc
(t)为需求响应前的分时电价，c
dr
(t)为需求响应后的分时电价，ξ为价格弹性系数；i＝j时为自弹性系数；i≠j时为交叉弹性系数，ξ
ij
为价格弹性系数。
[0019]
进一步地，所述热力需求响应机制包括确定刚性供热负荷范围，将整体性供热网络储热功率作为可平移负荷，并根据所述刚性供热负荷范围和热电联合优化调度的目标函数，进行负荷调度。
[0020]
进一步地，所述刚性供热负荷范围的确定过程包括：
[0021]
构建pmv指标量化方程，确定用户适宜的pmv指标调节范围，从而根据pmv指标调节范围对应的供热负荷上下限，确定刚性供热负荷范围。
[0022]
进一步地，所述pmv指标量化方程的计算表达式为：
[0023]
γ
pmv
＝0.2238t
i-4.5078
[0024]qpmv,min
≤q'h≤q
pmv,max
[0025]
式中，ti为供热温度，γ
pmv
为pmv指标，q
pmv,max
、q
pmv,min
分别为pmv指标调节范围对应的供热负荷上下限；q’h
为刚性供热负荷。
[0026]
进一步地，所述用户适宜的pmv指标调节范围为-1至1之间。
[0027]
进一步地，所述将整体性供热网络储热功率作为可平移负荷的计算表达式为：
[0028][0029]
式中，为t时刻可平移负荷，η
hs
为热量损失系数，t’hs
为整体性供热网总延迟时间常数，q
hs
为供热系统储热负荷。
[0030]
进一步地，所述换热器动态模型的表达式为：
[0031][0032]
其中，t
hi
为热质流体温度，t
li
为冷质流体温度，qh为热流体传热热量，q
l
冷流体传热热量，gh为热流体的热容量流，gh为冷流体的热容量流，t为调度时刻，t
h’为冷流体的时间延迟，t
l’为热流体的时间延迟；
[0033]
所述热管网动态模型的表达式为：
[0034][0035]
其中，tout j(t)为t时刻管道j的出口工质温度；上标in和out分别为管道入口和出口测，t为调度时刻，l
loss
为管道热损失系数，α＝α1l
loss
；β＝β1lloss；γ＝(α1+β1)(1-lloss)；
[0036]
所述散热器动态模型的表达式为：
[0037][0038]
其中，ch为散热器中工质的热容量；f为散热器换热面积；th为散热器回水温度；t
p
为散热器进出口的算术平均温度，t
p
＝(tout j-th)/2；ti为室内温度；k为散热器的传热系数；
[0039]
所述热建筑动态模型的表达式为：
[0040][0041]
其中，c
air
为室内空气的比热容，m
air
为室内空气质量，ta为围护结构温度；λ
es
为围护结构传热系数，f
es
为围护结构面积，ta为室外温度，ca为室内空气的比热容，ma为室内空气质。
[0042]
进一步地，所述热电联合优化调度的过程具体为：
[0043]
输入电负荷数据、热负荷数据、风光预测数据以及电力系统和集中供热网络的网络参数；
[0044]
对于电力系统，构建支路潮流方程和节点功率平衡约束，从而得到电网支路潮流计算方程；对于集中供热网络，构建换热器动态传热方程、热管网输运准动态方程、建筑蓄热特征方程、节点温度混合约束和换热站约束，从而得到热网潮流计算方程；对于聚合需求响应机制，根据电力需求响应机制获取峰谷差成本约束，根据热力需求响应机制获取激励型热力需求响应方程；
[0045]
根据电网支路潮流计算方程、热网潮流计算方程、峰谷差成本约束和激励型热力需求响应方程构建热电联合系统的电约束、热约束和目标函数；
[0046]
对热电联合系统进行求解，获取最优调度方案。
[0047]
进一步地，通过整体性集中供热网络动态传热模型的储能效应，优化热电联合系统运行经济性。
[0048]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0049]
(1)本发明通过对供热网络中重要传热主体和耦合设备的动态传热方程进行离散
化处理，构建易于耦合的整体性供热网络模型更能体现在工程应用中的价值，有利于进一步分析供热网络在多能源系统中的调节能力。
[0050]
(2)本发明相较于传统传热模型方法，运行场景调度成本存在明显下降，同时，融入热网动态模型的综合能源系统协调优化通过chp“以热定电”解耦运行，可有效提升供能灵活性；并且，相较于单一传热动态模型，整体性供热网络模型在热电协调优化运行中热网储热效益更加可观，更有利于“低储高发”热电联合系统的运行稳定性和经济性。
[0051]
(3)本发明在与传统电热需求响应模型相比时，引入峰谷差成本后可有效利用整体性供热网络灵活调节能力进行削峰填谷，并且，通过改进热力需求响应调节范围，能够充分挖掘整体性供热网络优化调节潜力，结果显示，考虑聚合需求响应机制后，系统运行调度成本显著降低，并且在成本下降同时降低系统峰谷差，证明引入聚合需求响应机制能够有效降低系统运行费用和提高安全性。
附图说明
[0052]
图1为本发明实施例中提供的一种综合能源系统结构图；
[0053]
图2为本发明实施例中场景1热出力图；
[0054]
图3为本发明实施例中场景2热出力图；
[0055]
图4为本发明实施例中场景3热出力图；
[0056]
图5为本发明实施例中场景1至3室温图；
[0057]
图6为本发明实施例中室内温度图；
[0058]
图7为本发明实施例中场景4需求响应前后电负荷图；
[0059]
图8为本发明实施例中场景5需求响应前后电负荷图；
[0060]
图9为本发明实施例中场景5电负荷图；
[0061]
图10为本发明实施例中场景6热出力图；
[0062]
图11为本发明实施例中场景6电负荷图；
[0063]
图12为本发明实施例中场景7热出力图；
[0064]
图13为本发明实施例中场景7电负荷图；
[0065]
图14为本发明实施例中场景7需求响应前后电负荷图；
[0066]
图15为本发明实施例中chp机组各时段供热功率；
[0067]
图16为本发明实施例中燃气锅炉各时段供电功率；
[0068]
图17为本发明实施例中系统各时段购电功率；
[0069]
图18为本发明实施例中提供的一种面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法的流程示意图。
具体实施方式
[0070]
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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0071]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护
的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
[0072]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0073]
实施例1
[0074]
本实施例提供一种面向整体性集中供热和需求响应的热电联合优化调度方法，包括以下步骤：
[0075]
建立整体性集中供热网络动态传热模型，该整体性集中供热网络动态传热模型包括换热器动态模型、热管网动态模型、散热器动态模型和热建筑动态模型；
[0076]
构建基于峰谷差成本和可调控分时电价的电力需求响应机制；
[0077]
根据整体性集中供热网络动态传热模型在传热过程中的储热能力，构建基于刚性供热负荷和可平移供热负荷的热力需求响应机制；
[0078]
构建包含电力需求响应机制和热力需求响应机制的聚合需求响应机制；
[0079]
获取电网数据，并基于聚合需求响应机制进行热电联合优化调度。
[0080]
下面进行具体描述。
[0081]
1、整体性集中供热网络动态传热模型
[0082]
换热器动态模型的表达式为：
[0083][0084]
其中，t
hi
为热质流体温度，t
li
为冷质流体温度，qh为热流体传热热量，q
l
冷流体传热热量，gh为热流体的热容量流，gh为冷流体的热容量流，t为调度时刻，t
h’为冷流体的时间延迟，t
l’为热流体的时间延迟；
[0085]
热管网动态模型的表达式为：
[0086][0087]
其中，tout j(t)为t时刻管道j的出口工质温度；上标in和out分别为管道入口和出口测，t为调度时刻，l
loss
为管道热损失系数，α＝α1l
loss
；β＝β1lloss；γ＝(α1+β1)(1-lloss)；
[0088]
散热器动态模型的表达式为：
[0089][0090]
其中，ch为散热器中工质的热容量；f为散热器换热面积；th为散热器回水温度；t
p
为散热器进出口的算术平均温度，t
p
＝(tout j-th)/2；ti为室内温度；k为散热器的传热系数；
[0091]
热建筑动态模型的表达式为：
[0092][0093]
其中，c
air
为室内空气的比热容，m
air
为室内空气质量，ta为围护结构温度；λ
es
为围护结构传热系数，f
es
为围护结构面积，ta为室外温度，ca为室内空气的比热容，ma为室内空气质量。
[0094]
基于上述数值离散模型建立整体性集中供热网络模型。
[0095]
2、电力需求响应机制
[0096]
建立基于峰谷差成本和可调控分时电价的电力需求响应模型，具体为：
[0097]
通过价格弹性系数表示电价变化率对负荷响应率的影响，对于k时刻的负荷响应率数学模型为：
[0098][0099]
式中：ξ为价格弹性系数；i＝j时为自弹性系数；i≠j时为交叉弹性系数，ξ
ij
为价格弹性系数。
[0100]
参与价格型需求响应后的用户所需电负荷：
[0101][0102]
式中：p
load
(t)为电负荷预测值；p
dr
(t)为需求响应后电负荷；c
tc
(t)为需求响应前的分时电价；c
dr
(t)为需求响应后的分时电价。
[0103]
电价在需求响应过程中的变化必须在适当的范围内，避免出现过高或过低的价格：
[0104]cdr,min
≤c
dr
≤c
dr,max
[0105]
式中：c
dr,max
、c
dr,min
分别为需求响应后电价上下限。
[0106]
一般情况下，引入价格型需求响应的目的是为了鼓励用户在高峰期间的负荷需求比预期更低，然而实际以系统经济效益最优为目标的运行方案中，系统运行中的峰谷差仍然较为明显，使其具有进一步挖掘削峰填谷的潜力。为此，本文引入峰谷差成本到目标函数中：
[0107]
[0108]
其中，c
pvd
为峰谷差成本，c
pvdt
为峰谷差价格，p
dr
(t)为需求响应后电负荷，q
hs
为供热系统储热负荷。
[0109]
3、热力需求响应机制
[0110]
建立基于用户供热感知舒适度的热力需求响应模型，具体为：
[0111]
供热系统在追求最佳经济效益的同时，还要提供舒适的室内环境，供热过程中，热建筑室内空气的温度变化因其热延迟的影响，往往滞后于热源供热的温度变化，这种热延迟使得热建筑在供热发生变化的一段时间内仍能保持较舒适的温度。因此，用户的供热需求往往具有较大的弹性。
[0112]
量化用户对室内温度舒适度感知采用预测平均投票数(predicted mean votes，pmv)指标，构建pmv指标量化方程：
[0113]
γ
pmv
＝0.2238t
i-4.5078
[0114]
iso7730规定，pmv指标在
±
0.5之间变化为用户适宜范围，而国内现有《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》规定pmv限于
±
1之间也可满足用户热舒适度需求。在不同气候条件及人体活动程度影响下，用户对温度热舒适度的感知存在一定程度的弹性波动，当供热温度在合理范围内变化时，不会影响到用户的用热感受，即用户舒适度通常不会有太大影响。因此，利用热负荷的弹性，可以扩展热负荷可调节范围参与系统热负荷补偿，进一步结合整体性供热网热延迟来优化系统设备出力，提高经济性。
[0115]
供热负荷分为刚性供热负荷和可平移供热负荷。用pmv指标灵活调节范围控制用户日常生活所需供热负荷范围，即为刚性供热负荷范围：
[0116]qpmv,min
≤q'h≤q
pmv,max
[0117]
式中：q
pmv,max
、q
pmv,min
分别为pmv指标调节范围对应的供热负荷上下限；q’h
为刚性供热负荷。
[0118]
整体性供热网储热特性可一定程度上实现供热设备“热电解耦”运行，本文将整体性供热网络储热功率作为可平移负荷，即：
[0119][0120]
式中，为t时刻可平移负荷，η
hs
为热量损失系数，t’hs
为整体性供热网总延迟时间常数，q
hs
为。
[0121]
根据室内温度初始可调节裕度，计算整体性集中供热网络供热温度范围；
[0122]
根据整体性集中供热网络供热温度范围，灵活调节系统能源设备出力，同时实现供能稳定性和经济性。
[0123]
4、热电联合优化调度
[0124]
热电联合优化调度的过程具体为：
[0125]
输入电负荷数据、热负荷数据、风光预测数据以及电力系统和集中供热网络的网络参数；
[0126]
对于电力系统，构建支路潮流方程和节点功率平衡约束，从而得到电网支路潮流计算方程；对于集中供热网络，构建换热器动态传热方程、热管网输运准动态方程、建筑蓄热特征方程、节点温度混合约束和换热站约束，从而得到热网潮流计算方程；对于聚合需求响应机制，根据电力需求响应机制获取峰谷差成本约束，根据热力需求响应机制获取激励
型热力需求响应方程；
[0127]
根据电网支路潮流计算方程、热网潮流计算方程、峰谷差成本约束和激励型热力需求响应方程构建热电联合系统的电约束、热约束和目标函数；
[0128]
对热电联合系统进行求解，获取最优调度方案。
[0129]
通过整体性集中供热网络动态传热模型的储能效应，优化热电联合系统运行经济性。
[0130]
5、分析验证
[0131]
如图1所示，本实施例以含多种能源网络系统为例进行仿真分析，验证所提的面向整体性集中供热和聚合需求响应的热电联合优化调度方法的准确性，建立该多能网络系统结构如图所示。并构建多种场景进行优化分析，如表1所示。
[0132]
表1场景设置
[0133][0134]
需要说明的是，场景1场景4中供热网络模型由下式所示的稳态管网模型和换热站约束组成；场景2中供热网络模型由动态管网模型和下式换热站约束组成。
[0135][0136]qload
＝c
loadgload
(t
sup-t
ren
)
[0137]
式中：q
load
为换热站所需热功率；t
sup
和t
ren
分别为换热站供水温度和回水温度。
[0138]
分析不同供热网络模型结构对于ies协调运行结果的影响，选取场景1、场景2和场景3进行对比分析，场景1至3供热出力优化结果见图2-4所示。对于供热网络，系统供热负荷需求由chp和电锅炉共同供应，对于场景1，chp处于以热定电的运行模式，其出力时刻跟踪热负荷变化情况，供热出力调节能力较差，在夜晚热峰时段，chp出力受限，需增加电锅炉出力平衡热负荷。对于考虑不同供热网络动态模型的场景2和场景3而言，受到供热网络动态模型热延迟特性的影响，chp供热出力无需实时平衡热负荷变化，在白天电负荷峰时段，chp增加出力满足电负荷需求，此时chp供热出力高于热负荷需求，多余热量会存储于供热网络中，并在热负荷峰时释放，同时，场景2和场景3采用供热网络动态模型后，得益于其时间延迟具有的动态响应能力，通过对比可以看出chp出力波动和室温波动呈现出较明显的时延
特性，能够提升设备运行的灵活性。结合三个场景室温结果可以看出，9时刻开始供热网络出力大于用户热需求，此时刻室内温度响应供热出力变化，出现明显的上升情况，而场景1的稳态模型对热源出力变化的响应能力较差，运行灵活性较差，场景2和场景3室内温度出现较大波动，较场景1具有较明显的运行灵活性的提升，同时场景3具有的更大延迟特性带来更大的供热出力响应能力。此外，场景1至场景3系统运行总成本分别为42.005、37.436及37.405万元，分别下降10.88％和10.95％，证明采用整体性供热网络能够在协调系统运行同时提高运行经济性和灵活性。
[0139]
各场景下系统运行总成本及削减比例如表2所示。
[0140]
表2各场景系统运行总成本
[0141][0142]
各场景成本分析可以看出，场景2、3相较于场景1成本明显下降，究其原因在于动态模型的灵活响应能力能够将存储在供热网中的多余热量在热峰时释放，从而有效提升热能利用率，降低系统运行成本；场景4相较于场景1成本下降的原因主要在于采用聚合需求响应机制后，电热负荷根据系统响应情况做出实时调整，实现削峰填谷；场景5、6、7相较于场景3成本下降的原因在于采用整体性供热网络模型及聚合需求响应模型后，进一步增强系统调节能力，提升设备出力灵活性，充分发挥整体性供热网络需求响应潜力，实现精细化调度控制，从而降低系统运行成本。
[0143]
场景1同时不考虑供热网络动态和聚合需求响应，此时，系统设备出力时刻受到用户负荷需求的影响，系统调节能力较差，建筑物室内温度如图5所示，室内温度维持在20.7℃左右，未发挥热电联合系统具有的需求响应潜力。
[0144]
场景2单独考虑热管网动态模型构建供热网络，从图15chp机组供热出力结果可以看出场景2设备供热出力受到热管网动态模型虚拟储能特性的影响，无需实时与热负荷平衡，在夜晚热峰时，chp机组解耦以热定电运行模式，系统热点解耦运行，系统运行灵活性较好，但供热网络结构简单，未考虑各传热过程中的动态状况，系统响应能力虽较场景1有所上升，但总体动态储热能力较低。
[0145]
场景3考虑整体性供热网络模型构建热网，从图5系统供热出力结果可以看出，整体性供热网络的总体储热能力相比场景2有较大提升，利用热峰时段储热功率的释放，热负
荷缺额下降，从而有效降低电锅炉出力，增加系统风光消纳能力。从图16燃气锅炉发电量结果可以看出，场景3较于场景1和场景2，燃气锅炉全调度时段内出力上升约34.04％，利用燃气轮机高发电量弥补电峰时段的需求缺额，进而降低系统峰时购电量。由图5结果可以看出，场景3建筑温度变化波动较前两个场景有所增加，系统热力需求调节能力较强，说明具有较大储热能力的整体性供热网络具有较好的需求调节潜力，需配合聚合需求响应机制将其灵活调节潜力得到充分挖掘。
[0146]
场景4基于稳态管网模型构建的供热网络和聚合需求响应机制，从图15可以看出，供热网稳态模型受制于chp以热定电的运行模式，chp机组出力波动趋势与场景1相似，不具备热电解耦能力。室温变化情况也与场景1相似，热建筑室内温度维持21℃左右。考虑聚合需求响应机制的影响，场景4相较于场景1室内温度波动范围稍大，但同样受限于稳态模型，未充分发挥系统需求响应潜力。图7分别为需求响应前后电负荷变化变化结果，由图中看出，场景4在电力需求响应作用下电价及电负荷在峰时段有所下降，在谷时段有明显上升，相较于场景1，系统峰谷差得到明显下降，证明聚合需求响应机制能够有效发挥系统削峰填谷的作用，进一步增加系统调节能力，降低系统运行总成本。
[0147]
场景5基于整体性供热网络和电力需求响应，结合图8至9可以看出，在电力需求响应机制的作用下，场景5电负荷波动明显趋于平缓，并较场景3总体下降约16.76％。为了响应电力需求侧变化，chp机组谷时段出力略有下降，燃气机组出力较场景3差别不大，从而增加谷时段购电负荷，但峰时段购电负荷下降不明显，发挥系统“填谷”作用。夜晚热峰时段，由供热网储热和电锅炉共同弥补缺额。结合图15可以看出，白天电峰时段chp不足以平衡需求，需燃气锅炉出力发挥灵活调节的作用。
[0148]
场景6基于整体性供热网络和热力需求响应，从图10可以看出，在热力需求响应机制的作用下，系统分别在热峰谷时段负荷响应能力提高，从而供热网络储热量相较场景3略有上升，夜晚热谷时段放热，并由电锅炉弥补缺额，建筑室内空气温度较场景3变化波动更大，能够在适宜用户舒适性的范围内增加供热网络负荷调节能力。结合图11和图15可以看出，白天热谷时段，chp热出力不受到热负荷变化限制明显增加，此时电出力相应上升，有效降低燃气锅炉出力，从而降低系统购气成本，减少系统运行成本。图11结果分析得出，场景6相较场景5，系统运行不受到电力需求响应机制的影响，燃气机组峰时段内出力明显下降，扩大此时段内系统峰时用电缺额，从而导致系统峰谷差较大。
[0149]
场景7基于整体性供热网络和聚合需求响应，结合图12和图15可以看出，热谷时段chp机组多发出的热量能够存储在供热网络中以灵活调度，由于系统需要同时响应电力需求和热力需求，热谷时段，与场景5相比，场景7在热力需求响应机制的作用下，建筑物室内温度变化较稳定。由图13和图17可看出，电峰时段，电负荷需求量较高，由于热力需求响应机制进一步增加chp机组灵活运行能力，场景7较于场景5，chp机组出力状况差别不大，但燃气锅炉响应电力需求响应机制出力增加约17.29％，结果可以看出场景7购电负荷峰值明显下降，从而有效降低系统峰时购电负荷，进而有效降低峰谷差，结合图14的电力需求响应结果可以看出，由于价格弹性系数的引入，负荷需求和电价之间并不是简单的单时刻互联关系，因此，4、5、7三个场景系统优化结果均倾向于在高峰时段适当降低电价驱使用户将邻近时段的高峰用能需求进行转移，而在低谷时段适当提高电价驱使用户将邻近时段的低谷用能需求进行转移，针对负荷曲线达到有效的削峰填谷的目的，因此综合考虑整体性供热网
络和聚合需求响应的场景7系统运行总成本最低。
[0150]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。