一种双碳目标实现路径规划方法、装置、终端设备及介质与流程

1.本公开涉及双碳目标实现技术领域，具体涉及一种双碳目标实现路径规划方法、装置、终端设备及介质。


背景技术：

2.双碳目标表现为二氧化碳排放(广义的碳排放包括所有温室气体)水平由快到慢不断攀升、在年增长率为零的拐点处波动后持续下降，直到人为排放源和吸收汇相抵。“双碳”战略倡导绿色、环保、低碳的生活方式。加快降低碳排放步伐，有利于引导绿色技术创新，提高产业和经济的全球竞争力。中国持续推进产业结构和能源结构调整，大力发展可再生能源，在沙漠、戈壁、荒漠地区加快规划建设大型风电光伏基地项目，努力兼顾经济发展和绿色转型同步进行。
3.发电行业二氧化碳排放量比较大，同时发电行业的管理制度相对健全，数据基础比较好。目前，发电行业，尤其是火力发电厂中，一般只是对火力发电产生的排放气体进行检测，但是，排放气体中，二氧化碳不属于危害气体，所以二氧化碳并不在检测范围内，如此一来，二氧化碳的排放量大大增加且不被监控，严重影响双碳目标的实现。
4.在我国背景下，电力部门尤其是电厂需要承担重要的责任，是实现上述双碳目标的重要参与者。而在诸多技术升级方案中，电厂的碳管理优化是实现上述双碳目标路径中的重要推手，而针对电厂的碳管理优化的决策支撑方法开发致为重要。但至今并不存在一种有效的手段，可以提前预测电厂的碳排放量以及如何吸收碳排放量而实现双碳目标，从而无法有效指导电力行业双碳目标的实现路径优化。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的目的在于提供一种双碳目标实现路径规划方法、装置、终端设备及介质，进而提供一种有效的手段，可以提前预测电厂的碳排放量以及如何吸收碳排放量而实现双碳目标，从而有效指导电力行业双碳目标的实现路径优化。
7.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
8.第一方面，本公开提供了一种双碳目标实现路径规划方法，包括：
9.获取目标地点的设备参数以及产品数据；
10.使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量；
11.基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者
12.获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。
13.可选的，步骤获取目标地点的碳排放量包括：
14.确定目标地点；
15.获取所述目标地点生产制作过程中的碳排放量并统计，得到所述碳排放量。
16.可选的，所述预测模型的训练方法包括：
17.获取历史碳排放数据、历史设备参数数据以及历史产量数据；
18.按时间顺序对历史碳排放数据进行分段，得到多段顺序排列的数据集合；
19.从所述历史设备参数数据查找对应于每一段数据集合的目标设备参数数据，以及从所述历史产量数据中查找对应于每一段数据集合的目标产品数据；
20.将每一段数据集合分别作为预测模型的结果集，将每一段数据各自对应的目标设备参数数据以及目标产品数据作为预测模型的训练集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型。
21.可选的，步骤将每一段数据集合分别作为预测模型的结果集，将每一段数据各自对应的目标设备参数数据以及目标产品数据作为预测模型的训练集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型包括：
22.对每一段数据集合进行特征提取，得到第一特征向量集合；
23.分别对各段数据结合对应的目标设备参数数据以及目标产品数据进行特征提取，得到第二特征向量集合；
24.以所述第二特征向量集合作为训练集，以所述第一特征向量集合作为结果集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型。
25.可选的，步骤基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式包括：
26.基于所述预计碳排放量，计算需求吸收量；
27.获取于所述需求吸收量适配的碳吸收设备或者碳中和设备，以用于吸收并中和所述预计碳排放量。
28.可选的，步骤获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量包括：
29.获取所述目标地点的当前碳吸收量；
30.比较所述当前碳吸收量与预计碳排放量的大小：
31.如所述当前碳吸收量大于等于所述预计碳排放量，则规划双碳目标实现路径为维持现状；
32.如所述当前碳吸收量小于所述预计碳排放量，则提升碳吸收能力，以使所述当前碳吸收量大于等于所述预计碳排放量。
33.可选的，所述方法还包括：
34.获取当前碳排放的真实量；
35.基于所述目标地点的设备参数以及产品数据以及当前碳排放的真实量，对已训练的预测模型进行校准。
36.第二方面，本公开提供了一种双碳目标实现路径规划装置，包括：
37.获取模块，用于获取目标地点的设备参数以及产品数据；
38.预测模块，用于使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量；
39.规划模块，用于基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。
40.第三方面，本公开提供了一种终端设备，包括：
41.一个或多个处理器；
42.存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
43.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的双碳目标实现路径规划方法。
44.第四方面，本公开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上述的双碳目标实现路径规划方法。
45.本公开提供了一种双碳目标实现路径规划方法、装置、终端设备及介质，其中，方法包括：获取目标地点的设备参数以及产品数据；使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量；基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。可见，本技术通过已训练的预测模型提前对目标地点的碳排放量进行预测，根据预计碳排放量以及目标地点的碳吸收量进行规划，最终使得预计碳排放量小于所述当前碳吸收量，实现了提前预测以及提前规划的效果，进而可以提前预测电厂的碳排放量以及如何吸收碳排放量而实现双碳目标，从而有效指导电力行业双碳目标的实现路径优化。
46.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
47.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。
48.图1示意性示出本公开示例性实施例中一种双碳目标实现路径规划方法的流程图；
49.图2示意性示出本公开示例性实施例中一种双碳目标实现路径规划装置的模块示意图；
50.图3示意性示出本公开示例性实施例中终端设备的连接示意图；
51.图4示意性示出本公开示例性实施例中一种存储介质的示意图。
具体实施方式
52.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形
式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
53.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
54.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
55.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
56.应用场景：
57.本技术的技术方案可以应用于以下场景：
58.电厂作为碳排放的重要场所，目前，缺乏双碳目标实现路径的规划，如果任意排放，则会导致国家实行的双碳目标无法实现，因此，需要提供一种方法来尽量确保电厂实现双碳目标；如果所有的电厂均实现了双碳目标，则国家所想要实行的双碳目标便可以实现。
59.基于此，提出了本技术的技术方案，本技术可以针对每一个电厂进行使用，将碳排放的大户各自消除或者整体战略调整，进而促进国家实现双碳目标。
60.以下，结合附图对本技术的技术方案做进一步详细介绍：
61.参见图1所示，本公开的示例性实施例中首先提供了一种双碳目标实现路径规划方法，包括：步骤s110-步骤s130。
62.步骤s110.获取目标地点的设备参数以及产品数据。
63.本示例实施方式中，上述目标地点可以是电厂，也可以是碳排放量的化工厂等，本技术不做限定，本技术中，上述目标地点可以是任何碳排放量大的厂区。
64.本示例实施方式中，如果上述目标地点为电厂，则上述设备参数可以是火力发电机的功率等，产品数据可以是当年的预计发电量；如果上述目标地点为化工厂，上述设备参数可以是能够产生碳排放的设备的相关参数，如功率，或者碳排放率等，上述产品数据可以是其加工的实际产品，本技术中，通过将上述参数作为已训练的预测模型的输入参数，来对当前年度的碳排放量进行预测。
65.举例说明：例如，将电厂a作为上述目标地点，电厂a当前年度具有发电功率为a的火力发电机，预计发出电量为b。
66.本示例实施方式中，获取上述目标地点的设备参数以及产品数据的方式可以是用户通过客户端主动输入，也可以是服务器从数据库中调取，当然，如果利用服务器从数据库中调取的方式时，管理人员可以主动将设备参数以及产品数据提前存储在数据库中，本技术不做限定。
67.步骤s120.使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进
行预测，得到预计碳排放量。
68.本示例实施方式中，预测模型是根据历史数据训练获得的，上述预测模型可以是基于神经网络的模型，也可以是其他具有预测功能的模型，本技术不做限定。该预测模型的作用是将设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测
69.本示例实施方式中，模型的训练过程可以是：
70.获取历史碳排放数据、历史设备参数数据以及历史产量数据。
71.按时间顺序对历史碳排放数据进行分段，得到多段顺序排列的数据集合。
72.从所述历史设备参数数据查找对应于每一段数据集合的目标设备参数数据，以及从所述历史产量数据中查找对应于每一段数据集合的目标产品数据。
73.将每一段数据集合分别作为预测模型的结果集，将每一段数据各自对应的目标设备参数数据以及目标产品数据作为预测模型的训练集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型。
74.本示例实施方式中，步骤将每一段数据集合分别作为预测模型的结果集，将每一段数据各自对应的目标设备参数数据以及目标产品数据作为预测模型的训练集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型包括：
75.对每一段数据集合进行特征提取，得到第一特征向量集合。
76.分别对各段数据结合对应的目标设备参数数据以及目标产品数据进行特征提取，得到第二特征向量集合。
77.以所述第二特征向量集合作为训练集，以所述第一特征向量集合作为结果集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型。
78.本示例实施方式中，对上述模型训练的进行举例说明；以电厂为例；
79.电厂2019年度的碳排放数据为a，2020年度的碳排放数据为b，2021年度碳排放数据为c；
80.电厂2019年度的产量数据为m，2020年度的产量数据为n，2021年度的产量数据为u；
81.电厂2019年度的设备参数中功率为p，2020年度的设备参数中功率为q，2021年度的设备参数中功率为y，
82.结合上述数据，可以得到以下对应关系：
83.电厂2019年度的碳排放数据为a：对应于电厂2019年度的产量数据为m，2019年度的设备参数中功率为p。
84.2020年度的碳排放数据为b：对应于2020年度的产量数据为n，2020年度的设备参数中功率为q。
85.2021年度碳排放数据为c：对应于2021年度的产量数据为u，2021年度的设备参数中功率为y。
86.将电厂2019年度的碳排放数据为a，2020年度的碳排放数据为b，2021年度碳排放数据为c作为结果集，分别为结果集a，结果集b，结果集c；其中，结果集a对应的训练集1为电厂2019年度的产量数据为m，2019年度的设备参数中功率为p，结果集b对应的训练集2为2020年度的产量数据为n，2020年度的设备参数中功率为q；结果集c对应的训练集3为2021年度的产量数据为u，2021年度的设备参数中功率为y。
87.训练集1作为预测模型的训练参数，结果集a作为预测模型的训练结果进行训练；再利用训练集2作为预测模型的训练参数，结果集b作为预测模型的训练结果进行训练；再训练集3作为预测模型的训练参数，结果集c作为预测模型的训练结果进行训练。
88.当然，本技术中预测模型的训练过程不仅仅限制于上述三组数据的训练，可以采用更多数据进行训练，最终得到可以以目标设备参数数据以及目标产品数据作为输入参数，得到碳排放预计碳排放量的模型。
89.之后，便可以使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量。
90.步骤s130.基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。
91.本示例实施方式中，基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式中，可以根据预计的碳排放量来配置与预计碳排放量匹配的方式，该方式可以是配置二氧化碳吸收设备，或者种植绿植，或者配置以二氧化碳为生产原料的设备，例如，尿素、碳酸钙等等，本技术不做限定。
92.举例说明，以预计碳排放量为a为例，需要配置能够吸收碳排放量a的吸收方式，如果，当前电厂具有b的碳吸收能力，可以将碳制作成其他产品，此时，需要在碳吸收能力b的基础上增设具有吸收量为c的碳吸收设备，以确保n+c≥a，进而确保预计碳排放量小于所述当前碳吸收量，以促进实现双碳目标。
93.本示例实施方式中，获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划中，可以根据当前电厂的碳吸收能力，来优化电厂发电的电力结构，例如，可以减少当前电厂的发电量，利用清洁电能来替代预计排放量超出的部分电量。
94.举例说明，以预计碳排放量为a为例，当前电厂具有b的碳吸收能力，此时，b小于a，则可以计算a与b的差值为c，进而调整a，此时，将电厂的实际发电量调整为a-c，中间的差值c，可以通过布局清洁能源来补充，例如潮汐能、风能、太阳能等等。
95.在一种具体实施方式中，步骤获取目标地点的碳排放量包括：确定目标地点；获取所述目标地点生产制作过程中的碳排放量并统计，得到所述碳排放量。
96.本示例实施方式中，上述目标地点可以是电厂，也可以是碳排放量的化工厂等，本技术不做限定，本技术中，上述目标地点可以是任何碳排放量大的厂区。
97.本示例实施方式中，获取所述目标地点生产制作过程中的碳排放量并统计，得到所述碳排放量可以是自行统计，将统计结果上传至服务器即可。
98.在一种具体实施方式中，步骤基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式包括：基于所述预计碳排放量，计算需求吸收量；获取于所述需求吸收量适配的碳吸收设备或者碳中和设备，以用于吸收并中和所述预计碳排放量。
99.在一种具体实施方式中，步骤获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量包括：获取所述目标地点的当前碳吸收量；比较所述当前碳吸收量与预计碳排放量的大小：如所述当前碳吸收量大于等于所述预计碳排放量，则规划双碳目
标实现路径为维持现状；如所述当前碳吸收量小于所述预计碳排放量，则提升碳吸收能力，以使所述当前碳吸收量大于等于所述预计碳排放量。
100.本示例实施方式中，举例说明，以预计碳排放量为a为例，需要配置能够吸收碳排放量a的吸收方式，如果，当前电厂具有b的碳吸收能力，可以将碳制作成其他产品，此时，需要在碳吸收能力b的基础上增设具有吸收量为c的碳吸收设备，以确保n+c≥a，进而确保预计碳排放量小于所述当前碳吸收量，以促进实现双碳目标。
101.进一步的，举例说明，以预计碳排放量为a为例，当前电厂具有b的碳吸收能力，此时，b小于a，则可以计算a与b的差值为c，进而调整a，此时，将电厂的实际发电量调整为a-c，中间的差值c，可以通过布局清洁能源来补充，例如潮汐能、风能、太阳能等等。
102.在一种具体实施方式中，所述方法还包括：获取当前碳排放的真实量；基于所述目标地点的设备参数以及产品数据以及当前碳排放的真实量，对已训练的预测模型进行校准。
103.本示例实施方式中，根据预测年度当前的目标地点的设备参数以及产品数据，以及预测年度的真实碳排放量，不断的对本技术的预测模型进行校准，进而可以有效的提高预测模型的准确性。
104.第二方面，参见图2所示，本公开提供了一种双碳目标实现路径规划装置200，包括：
105.获取模块210，用于获取目标地点的设备参数以及产品数据；
106.预测模块220，用于使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量；
107.规划模块230，用于基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。
108.在本示例性实施例中还提供了一种双碳目标实现路径规划装置，包括：
109.获取模块，用于获取目标地点的设备参数以及产品数据；
110.预测模块，用于使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量；
111.规划模块，用于基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。
112.本示例实施方式中，获取模块包括：
113.确定子模块，用于确定目标地点。
114.统计子模块，用于获取所述目标地点生产制作过程中的碳排放量并统计，得到所述碳排放量。
115.本示例实施方式中，预测模块包括模型训练模块，所述模型训练模块包括：
116.获取子模块，用于获取历史碳排放数据、历史设备参数数据以及历史产量数据；
117.分段子模块，用于按时间顺序对历史碳排放数据进行分段，得到多段顺序排列的数据集合；
118.对应子模块，用于从所述历史设备参数数据查找对应于每一段数据集合的目标设
备参数数据，以及从所述历史产量数据中查找对应于每一段数据集合的目标产品数据；
119.训练子模块，用于将每一段数据集合分别作为预测模型的结果集，将每一段数据各自对应的目标设备参数数据以及目标产品数据作为预测模型的训练集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型。
120.本示例实施方式中，规划模块包括：
121.第一特征提取子模块，用于对每一段数据集合进行特征提取，得到第一特征向量集合；
122.第二特征提取子模块，用于分别对各段数据结合对应的目标设备参数数据以及目标产品数据进行特征提取，得到第二特征向量集合；
123.特征训练子模块，用于以所述第二特征向量集合作为训练集，以所述第一特征向量集合作为结果集，对所述预测模型进行训练，得到已训练的预测模型。
124.本示例实施方式中，规划模块还包括：
125.运算子模块，用于基于所述预计碳排放量，计算需求吸收量；
126.确定子模块，用于获取于所述需求吸收量适配的碳吸收设备或者碳中和设备，以用于吸收并中和所述预计碳排放量。
127.本示例实施方式中，规划模块还包括：
128.碳吸收量获取子模块，用于获取所述目标地点的当前碳吸收量；
129.比较子模块，用于比较所述当前碳吸收量与预计碳排放量的大小：
130.如所述当前碳吸收量大于等于所述预计碳排放量，则规划双碳目标实现路径为维持现状；
131.如所述当前碳吸收量小于所述预计碳排放量，则提升碳吸收能力，以使所述当前碳吸收量大于等于所述预计碳排放量。
132.本示例实施方式中，双碳目标实现路径规划装置还包括：
133.真实量获取模块，用于获取当前碳排放的真实量；
134.模型校准模块，用于基于所述目标地点的设备参数以及产品数据以及当前碳排放的真实量，对已训练的预测模型进行校准。
135.上述的双碳目标实现路径规划装置中各模块的具体细节已经在对应的广告投放方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
136.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这中划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
137.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的终端设备。
138.所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
139.下面参照图3来描述根据本发明的这中实施方式的终端设备300。图3显示的终端设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
140.如图3所示，终端设备300以通用计算设备的形式表现。终端设备300的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330。
141.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各中示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1中所示的步骤s110.获取目标地点的设备参数以及产品数据；步骤s120.使用已训练的预测模型将所述设备参数以及产品数据作为输入参数进行预测，得到预计碳排放量；步骤s130.基于所述预计碳排放量，配置用于吸收并中和所述预计碳排放量的方式；或者获取所述目标地点的当前碳吸收量，基于所述当前碳吸收量以及所述预计碳排放量，对双碳目标实现路径进行规划，以使所述预计碳排放量小于所述当前碳吸收量。
142.存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)3203。
143.存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某中组合中可能包括网络环境的实现。
144.总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多中总线结构中的任意总线结构的局域总线。
145.终端设备300也可以与一个或多个外部设备200(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该终端设备300交互的设备通信，和/或与使得该终端设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这中通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，终端设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器360通过总线330与终端设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合终端设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
146.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式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)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
147.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各中示例性实施方式的步骤。
148.参考图4所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
149.所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
150.计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这中传播的数据信号可以采用多中形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
151.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
152.可以以一种或多中程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意中类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
153.此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
154.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
155.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各中修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。