基于电网数据的大数据平台系统及其数据处理方法与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于电网数据的大数据平台系统及其数据处理方法。


背景技术：

2.风、光新能源及火电通过局域智能电网调配，为工业区域用电调配和就地消纳，实现效能再现，电力余量上网销售；在局域自发用电不足的情况下，可以通过网购电，实现电力补充；同时露天煤矿生产的媒，除了局域电网内部发电厂自用外，可以向外运输，支持异地火电厂发电。
3.目前，在局域电网循环经济建设体系中，光伏、风电、火电、生产、调度等存在很多系统，并且各种系统相互独立，系统间互用性较差，每一种能源在其他系统中都有一个元素对象，这样对象模型不统一，数据重复度高、关联性不强，系统利用效率低。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供了一种基于电网数据的大数据平台系统及其数据处理方法，主要目的在于改善目前现有技术中各个能源系统相互孤立，系统间互用性较差，进而会造成数据重复度高、关联性不强，系统利用效率低的技术问题。
5.第一方面，本技术提供了一种基于电网数据的大数据平台系统，包括：数据采集模块、数据处理模块和数据服务模块；
6.所述数据采集模块与所述数据处理模块连接，所述数据采集模块通过数据采集总线，采集各个能源系统的系统数据和调度数据并发送给所述数据处理模块的数据处理总线；
7.所述数据处理模块通过所述数据处理总线，根据所述数据采集模块采集到的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型，所述对象模型用于在多维度描述所述各个能源系统中的实物对象之间的关联关系以及物理特性信息；
8.所述数据服务模块与所述数据处理模块连接，所述数据服务模块通过数据服务总线，基于所述数据处理总线得到的所述对象模型为各应用提供数据服务。
9.第二方面，本技术提供了一种基于大数据平台系统的数据处理方法，应用于如第一方面所述的大数据平台系统，包括：
10.通过数据采集总线，采集各个能源系统的系统数据和调度数据；
11.通过数据处理总线，根据所述各个能源系统的系统数据和调度数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型，所述对象模型用于在多维度描述所述各个能源系统中的实物对象之间的关联关系以及物理特性信息；
12.通过数据服务总线，基于所述对象模型处理不同应用的数据服务请求。
13.第三方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，其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第二方面所述的基于大数据平台系统的数据处理方法。
14.第四方面，本技术提供了一种电子设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质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计算机程序时实现第二方面所述的基于大数据平台系统的数据处理方法。
15.借由上述技术方案，本技术提供的一种基于电网数据的大数据平台系统及其数据处理方法，与目前现有技术相比，本技术可实现各个能源系统的有机融合和数据归一、对象全景化，形成企业级大数据平台系统，可降低数据重复度、增强能源系统间的关联性，提高能源系统的利用效率。具体基于数据总线方式，首先通过数据采集总线，采集各个能源系统的系统数据和调度数据；再通过数据处理总线，根据采集到的各个能源系统的系统数据和调度数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型，该对象模型可用于在多维度描述各个能源系统中的实物对象之间的关联关系以及物理特性信息；然后通过数据服务总线，基于对象模型为各应用提供数据服务。通过应用本技术的技术方案，创造性地提出数据总线三层架构，在数据处理层对设备进行基于元数据对象化建模，使各层之间既相互关联又自成体系，独立完成自身功能的同时，又实现数据互联互通，确保数据的一致性，有利于构建全景能源对象，实现信息物理系统(cyber-physical systems，cps)和数字孪生的实时在线，系统架构创新性用于局域循环经济体系中，其成果可以在新型电力系统分布式微网建设中形成产业化应用。
16.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
17.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
18.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1示出了本技术实施例提供的局域电网循环经济工作流程示意图；
20.图2示出了本技术实施例提供的一种基于电网数据的大数据平台系统的结构示意图；
21.图3示出了本技术实施例提供的一种基于大数据平台系统的数据处理方法的流程示意图；
22.图4示出了本技术实施例提供的大数据平台系统的架构示意图；
23.图5示出了本技术实施例提供的基于电网数据的大数据平台系统的建设框架示意图。
具体实施方式
24.下面将参照附图更详细地描述本技术的实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
25.如图1所示，为局域电网循环经济工作流程，风光新能源厂站系统会给局域智能电
网发电调配，局域智能电网会给工业企业用电调配和就地消纳，局域智能电网会给露天煤矿系统发电调配和就地消纳，露天煤矿系统还可给火电厂提供煤、疏干水等，火电厂系统给市政用电提供中水和供热，并效能再现给大电网等等。
26.在这个局域电网循环经济建设体系中，光伏、风电、火电、生产、调度等存在很多系统，并且各种系统相互独立，系统间互用性较差，每一种能源在其他系统中都有一个元素对象，这样对象模型不统一，数据重复度高、关联性不强，系统利用效率低，不能形成局域综合能源互济互保互联互通，不利于局域电网安全、低碳利用，不能真正实现局域电网循环经济运行效果。
27.为了改善上述局域电网循环经济工作流程中，各个能源系统相互孤立，系统间互用性较差，进而会造成数据重复度高、关联性不强，系统利用效率低的技术问题。本实施例提供了一种基于电网数据的大数据平台系统，如图2所示，本大数据平台系统包括：数据采集模块11、数据处理模块12、数据服务模块13。
28.其中，数据采集模块11与数据处理模块12连接，数据采集模块11通过数据采集总线，分布式采集各个能源系统(如光伏系统、风电系统、火电系统等，具体可对应局域电网循环经济建设体系中的各个能源系统)的系统数据和调度数据(如点表时序数据、关系数据、台账数据、视频数据等结构化、非结构化数据)，并发送给数据处理模块12的数据处理总线。
29.可选的，数据采集总线具体可包括：不同规约标准接口的规约适配中间件；数据采集模块11通过规约适配中间件采集各个能源系统的系统数据和调度数据进行多源汇聚，并执行分布式下沉去噪处理。然后将去噪处理后得到的数据发送给数据处理模块12的数据处理总线。通过这种可选方式可有效去除噪音数据，进而可保证后续数据处理模块12进行基于元数据的对象化建模的准确性。
30.可选的，数据采集模块11将各个能源系统的系统数据和调度数据送到数据采集总线上，并通过有线或无线网络转发到数据处理总线上，以提供给数据处理模块12进行处理。
31.数据处理模块12通过数据处理总线，根据数据采集模块11采集到的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型，其中，该全要素对象模型可用于在多维度描述各个能源系统中的实物对象之间的关联关系以及物理特性信息，相当于基于对象的全要素描述。
32.可选的，多维度具体可包括：空间维度(如设备设施等实体对象的空间位置)、拓扑维度、实时维度(如设备设施等实体对象的当前状况)、历史维度(如设备设施等实体对象的历史状况)、关系维度(如设备设施等实体对象之间的关系)等维度。
33.相应的，数据处理模块12可按照这些维度的数据处理标准，将数据采集模块11采集到的数据进行实例化对象处理，构建基于信息物理系统(common information model，cim)的全景对象实例，得到全要素的对象模型，该对象模型可为基于不同的国际电力标准的通用信息模型，扩展各种能源及应用的扩展模型。例如，得到的基于元数据的全要素对象模型，可在空间维度、拓扑维度、实时维度、历史维度、关系维度等多个维度，从物体的空间位置、物体之间的关系、物体的当前状况、物体的以前状况、物体的自身描述(如形状、颜色、行为等)，描述如图1所示的各个能源系统中的实物对象之间的关联关系以及物理特性信息等。
34.数据处理模块12还可基于该全要素对象模型的对象分析结果，预测该对象模型中
实物对象的行为信息。例如，通过人工智能(artificial intelligence，ai)对象分析算法，基于该全要素对象模型的对象分析结果，预测该对象模型中实物对象的行为信息等。
35.数据服务模块13与数据处理模块12连接，该数据服务模块13通过数据服务总线，基于数据处理总线得到的全要素对象模型为各应用提供数据服务，以满足不同的应用服务需求。
36.本大数据平台系统建设基于数据总线方式，对下将各种能源系统的数据，上送到数据采集总线，通过有线/无线网络及基于基础设施即服务(infrastructure as a service，iaas)的软硬件环境基础设施层，转发到数据处理总线，进行基于元数据的对象建模，形成基于数字孪生的设备设施及拓扑关联关系的cps实物对象映射，通过数据服务总线为各种应用提供统一数据服务，满足系统平台应用实时对象化展示。
37.本大数据平台系统建设通过设备设属对象化建模，实现设备设属cps物理和信息完整在线，对物体完整性、数据归一化及一致性以及空间拓扑关系完整描述，解决物体信息化偏差及系统上下游数据服务接口统一，有效提升系统效率。
38.与目前现有技术相比，本实施例提供的基于电网数据的大数据平台系统，可实现各个能源系统的有机融合和数据归一、对象全景化，形成企业级大数据平台系统，可降低数据重复度、增强能源系统间的关联性，提高能源系统的利用效率。能够形成局域综合能源互济互保互联互通，有利于局域电网安全、低碳利用，能够真正实现局域电网循环经济运行效果通过应用本实施例的技术方案，创造性地提出数据总线三层架构，在数据处理层对设备进行基于元数据对象化建模，使各层之间既相互关联又自成体系，独立完成自身功能的同时，又实现数据互联互通，确保数据的一致性，有利于构建全景能源对象，实现cps和数字孪生的实时在线，系统架构创新性用于局域循环经济体系中，其成果可以在新型电力系统分布式微网建设中形成产业化应用。
39.进一步的，为了说明上述大数据平台系统的数据处理过程，提供了一种基于大数据平台系统的数据处理方法，可应用于如图2所示的基于电网数据的大数据平台系统，如图3所示，该方法包括：
40.步骤201、通过数据采集总线，采集各个能源系统的系统数据和调度数据。
41.例如，数据采集总线提供基于modbus通讯协议、tcp/udp协议(transmission control protocol/user datagram protocol)101-104、应用程序编程接口(applicationprogramminginterface，api)、对象链接与嵌入的过程控制(ole for process control，opc)等规约标准接口，基于串口、有线、无线网络等标准采集方式，基于web service、消息机制等的系统间的标准通信接口等多种接入标准，将各已有系统、智能化改造采集终端的点表时序数据、关系数据、台账数据、视频数据等结构化、非结构化数据进行汇聚，然后通过4g/5g、网线、光纤等网络资源上送到平台即服务(platform as a service，paas)层。
42.步骤202、通过数据处理总线，根据各个能源系统的系统数据和调度数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型。
43.其中，该对象模型用于在多维度描述各个能源系统中的实物对象之间的关联关系以及物理特性信息。
44.可选的，步骤201具体可包括：通过不同的协议采集各个能源系统不同格式的系统
数据和调度数据；相应的，步骤202具体可包括：首先按照各个能源系统在不同场景和业务下的预设转换规则(每个能源系统可在不同场景和业务下均有各自对应的不同预设转换规则)，分别将各个能源系统不同格式的系统数据和调度数据进行格式转换，得到符合通用信息模型标准的数据；然后将得到的该符合通用信息模型标准的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型。
45.示例性的，多维度包括：空间维度、拓扑维度、实时维度、历史维度、关系维度；上述将得到的符合通用信息模型标准的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型，具体可包括：按照该多维度(空间维度、拓扑维度、实时维度、历史维度、关系维度)的数据处理标准，将符合通用信息模型标准的数据进行实例化对象处理，构建基于信息物理系统的全景对象实例，得到全要素的对象模型，该对象模型可为基于不同的国际电力标准的通用信息模型，扩展各种能源及应用的扩展模型。
46.并在得到全要素的对象模型之后，本实施例方法还可包括：获取该对象模型的多维时空分布式数据库的数据库数据，其中，该数据库数据具体可包括：空间数据、业务数据、运行数据、拓扑数据、设备数据等；然后基于这些数据库数据和全要素的对象模型进行对象分析；最后可按照对象分析结果，预测对象模型中实物对象的行为信息。
47.在本实施例中，数据处理总线标准化设计可提供基于国际电力标准iec61968/iec61970的cim模型，扩展各种能源及应用的e-cim扩展模型，将“风、光、电、储”等能源的“源网荷储用”从“空间、拓扑、实时、历史、关系”等维度进行模型化、对象化设计，形成能源数据标准化五维数据处理标准；然后将数据采集总线的数据按标准化设计规范进行实例化对象，构建基于cps的全景对象实例。结合能源体系ai分析预测评价算法，对能源实例化对象赋予思想行为化的可观测、可预测、可操作的数字孪生行为，最终形成能源体系完整描述。
48.为了去除噪音数据，可选的，在上述将得到的符合通用信息模型标准的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型之前，本实施例方法还可包括：将符合通用信息模型标准的数据进行分布式下沉去噪处理；本实施例中可基于全要素的对象模型建立出过滤规则，并利用该过滤规则对数据进行去噪处理。
49.相应的，上述将得到的符合通用信息模型标准的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型，具体可包括：将去噪处理后得到的数据进行基于元数据的对象化建模，得到全要素的对象模型。通过这种可选方式可有效去除噪音数据，进而可保证后续进行基于元数据的对象化建模的准确性。
50.步骤203、通过数据服务总线，基于全要素的对象模型处理不同应用的数据服务请求。
51.数据服务总线可提供基于hsda，tsda，gda，ges等国际标准的开放式restful、js-api、微服务组件接口服务。本实施例可将火电厂、风电场、光伏电站的安全仪表系统(safety instrumented system，sis)的系统数据以及调度数据通过总线转换成数据对象模型，同类模型归集具有相同属性，采用无代码编程拖拽，建立自动关联对象，每个对象的数据具备物理特性和关联性，通过物理联系实现各种模型算法，有利于对各对象数据进行监测、分析、评价、利用，形成综合性价值数据，通过注册、订阅等方式，为能源体系软件服务化(software as a service，saas)各种应用提供原始数据、行为数据、综合数据服务，为局
域循环经济提供展示和综合分析、交易价值体现的大数据应用。
52.例如，如图4所示，为整个大数据平台系统的架构示意图。在能源体系中可存在“火电”、“核电”、“风电”、“光伏”、“储能”、“天然气”、“原煤”、“蒸汽”、“碳排因子”等各种能源系统。本大数据平台系统通过数据采集总线，对这些能源系统的数据进行分布式采集到达iaas层，进行计算资源、存储资源、网络资源、虚拟机(vpc)的虚拟处理、服务器负载均衡(server load balancer，slb)的负载均衡处理等等。
53.采集的数据发送给数据处理总线，进而由iaas层进入paas层，使用统一接入标准，接入数据进行数据转换、数据整合以及数据校验等。具体基于元数据的对象化建模，基于国际电力标准iec61968/iec61970的cim模型扩展各种能源及应用的e-cim扩展模型。具体可包括电力模型、新能源模型、火电模型、负荷模型等，该e-cim扩展模型可基于五维时空分布式数据库的数据，包括：空间数据、业务数据、运行数据、拓扑数据、设备数据。如以该电力模型为例，涉及到电流、电压、功率等数据类型方面的信息内容，以及配电房、刀闸、保护装置等设备方面的信息内容等。
54.在数据处理中具体可有如分布式关系、分布式图形、分布式实时、分布式历史库、分布式文件、分布式处理、分布式消息、分布式事务、实时监控等分布式支撑，提高了数据处理的效率。另外，在数据处理总线中还提供了ai双碳大脑技术引擎，可基于ai对象分析结果提供智能感知、智能值班、专家系统、智能预测、自我学习等服务。
55.例如，针对设备对象的运行工况进行风险预测，利用对象模型，对设备出现风险时的阈值进行描述(通过对象的分析和测算)，然后后续可根据该风险阈值的描述，准确进行风险预测。再例如，针对能源体系的调度策略描述，通过ai对象分析结果可给出经济最优、安全稳定的调度策略方案，并且还可给出未来的调度策略等。再例如，通过ai对象分析结果还可以分析问题原因，以及给出相应的解决策略等。
56.数据服务总线可基于e-cim扩展模型，提供基础应用服务包括：控制策略引擎(控制规则编辑、控制策略下发、控制策略优化)、数据处理服务(能碳数据计算、数据统计报警、报表数据预处理)、空间拓扑分析(供能范围分析、能源电分析、碳路径分析)、综合数据可视化(能碳地图、运维地图、气象云图)。并提供对外接口标准，如restful api、js api、可复用组件、开放式插件等。
57.在saas层中可提供能源监测(图像识别、语音识别、图模一体)、能源分析(负荷预测、多能耦合、告警过滤)、碳排应用(知识图谱、智能寻优、交易策略)、智能报表(用能报表、运行报表、双碳报表)、能源经济(电价模型、绿碳交易、区块链交易)、智能终端(业务流数据处理、移动端数据管理、消息推送)等。
58.本大数据平台系统在安全保障方面可做到数据安全、应用安全、系统安全、云平台安全、网络安全等。
59.本大数据平台系统通过数据采集总线、数据处理总线、数据服务总线的三层数据总线方式，将iec870-5-104、modbus tcp、opc、api等不同协议采集的各类不同格式数据通过采集总线和数据处理总线的转换，成为cim标准的数据，具有面向对象(回路、线路、母线等)的各种标准属性，对象具有时间、空间、拓扑、关系等多维特性，在数据服务总线层上为各应用提供数据服务，实现对象化、模型化标准分析处理，为saas层的能源监测、能源分析、能源报表、能源经济、智能终端等提供数据支撑服务。
60.比如回路数据，在iec870-5-104规约解析后是按照设备信息文件(device information file，inf)地址存储，包括不同类型采集断路器位置、隔离开关位置、保护告警信号、电压、电流、功率、功率因数等数据，是孤立零散的，经过数据处理总线后，归集到同一个回路中，这样断路器分闸时，电流一定是0，功率也一定是0，在物理层面是互相对应的，回路的上下级关系在物理管理方面是一一对应的，在作回路上下级拓扑分析时，数据是对等的、关联的，有利于实现更多、更深入、准确的分析。
61.本实施例提供的技术方案，可实现多系统的有机融合和数据归一、对象全景化，形成企业级大数据平台，既保留原有系统正常运行，又满足互联网+的各种新型业务需求，解决企业多系统重复投资和低效率应用的难题；实现数据可测量、可评价，解决企业能源利用盲区和痛点，有利于企业通过数据总线引导业务总线的标准化，指导能源结构和业务流程优化；构建基于五维数据的数模及行为的全方位能源对象，有利于局域微网综合智能调度，为局域循环经济提供安全、经济、低碳运行提供基础支撑环境；为新型电力系统下的微网能源体系建设提供行业性参考。
62.为了进一步说明上述实施例的具体实施过程，给出如下应用场景，在不限于此：
63.本大数据平台系统可在局域循环经济示范场地部署应用，里面可涉及风、光、火电、煤矿、储能等能源发电体系，在负荷端有电解铝、电制氢、换电重卡等场景，每一块都自成系统，数据相互孤立，需要按局域循环经济建设要求，整合各系统资源，统一数据标准化，形成数据的时空五维对象模型，进行大数据平台建设，为各业务系统提供统一接口数据服务和应用支撑，同时为后续业务延展和新能源接入提供先进性、开放性、可扩展的方案。
64.例如，如图5所示，为本大数据平台系统的建设框架示意图。包括：数据采集总线、数据处理总线和数据服务总线。通过数据采集总线采集各个系统(如调度open5000系统、a/b/c/d电厂sis系统、设备管理系统(pms)/能量管理系统(ems)、光伏系统、风电系统、储能系统、铝价等外部系统)的数据，其中涉及规约适配中间件、多源汇聚、分布式下沉去噪处理等。然后上传至各种服务器、防火墙、隔离装置等基础设施、操作系统、时序数据库中，进而传送给数据处理总线进行基于元数据的对象化建模得到e-cim对象模型，其中涉及对象五维数据库、以及ai对象分析算法等。数据服务总线可提供开放式微服务、无代码编程、报表服务、隐患识别服务、可视化展示服务、网购电服务等，进而可提供大数据应用展示(如大屏、pc、微信小程序、app等)。
65.本大数据平台系统建设涵盖“风光电储”循环经济源端供能，智能电网调度中心网侧端安全调度，铝侧(电解铝、电制氢、换电重卡)负荷端低碳经济生产运行的能源体系，利用数据总线架构和对象化建模思路，有效整合局域电网各能源流的资源，形成局域循环经济数据化、信息化、数字化的贯穿，减少信息化重复投资，为局域电网安全、低碳、经济协同调度提供统一大数据资源和高效运行策略，为新型电力系统的局域微网建设提供示范效果。
66.基于上述如图3所示方法，相应的，本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述如图3所示的基于大数据平台系统的数据处理方法。
67.基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)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场景的方法。
68.基于上述如图3所示的方法，为了实现上述目的，本技术实施例还提供了一种电子设备，具体可以为服务器、计算机等，该设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图3所示的基于大数据平台系统的数据处理方法。
69.可选的，上述实体设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(radio frequency，rf)电路，传感器、音频电路、wi-fi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)等，可选用户接口还可以包括usb接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)等。
70.本领域技术人员可以理解，本实施例提供的上述实体设备结构并不构成对该实体设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
71.存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理上述实体设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与信息处理实体设备中其它硬件和软件之间通信。
72.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，也可以通过硬件实现。通过应用本实施例的方案，可实现各个能源系统的有机融合和数据归一、对象全景化，形成企业级大数据平台系统，可降低数据重复度、增强能源系统间的关联性，提高能源系统的利用效率。能够形成局域综合能源互济互保互联互通，有利于局域电网安全、低碳利用，能够真正实现局域电网循环经济运行效果通过应用本实施例的技术方案，创造性地提出数据总线三层架构，在数据处理层对设备进行基于元数据对象化建模，使各层之间既相互关联又自成体系，独立完成自身功能的同时，又实现数据互联互通，确保数据的一致性，有利于构建全景能源对象，实现cps和数字孪生的实时在线，系统架构创新性用于局域循环经济体系中，其成果可以在新型电力系统分布式微网建设中形成产业化应用。
73.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
74.以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。