基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统

1.本发明涉及变电站电力安全防误的技术领域，更具体地，涉及一种邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统。


背景技术：

2.随着5g通信及物联网技术的快速发展，5g通信及物联网技术在许多领域得到了成功应用。目前，电力业务的迅猛发展使得各种电力设备终端的数量猛烈增长，用户用电需求激增，因此，电网与变电站的压力也在不断增大，电网企业正不断推进智能电网的建设，如何基于当前快速发展的5g业务及物联网技术，保证电力生产管理的稳定可靠性对高质量地满足用户需求而言是一个至关重要的问题。
3.随着电网安全生产管理的要求不断提高，变电站现场作业安全管控的各项要求逐步被精细化、明确化，到位履职、作业质量、标准执行等情况均被纳入安全管控，大大增加了安全生产管控的广度和深度。当前，变电站防误系统操作模式仍沿用调令oms系统下达，运维人员通过pms系统人工写票，完成后打印操作票，再进行变电站防误主机模拟预演、防误校验、传票解锁传统操作方式，与此同时，随着电网基础建设的推进，大量的间隔调整工作、新传感器、新监控等设备的接入也会对原有的变电站数据处理能力带来挑战，上述变更过程虽有多重人员审核的安全校核流程，但这并不能完全降低纯人工配置带来的错误。近年来，操作票自动生成系统得以应用，但这种模式仍然是通过调度而来的自上而下的防误模式，是一种被动的防误方式，防误响应速度差。
4.目前各大变电站也考虑通过加设多种监测传感器配合的智能方式实现高效的电力调度和防误，如现有技术中公开了一种电力调度一体化防误模拟综合智能管理平台，设置由各种传感器模块、主控制器模块等组成的子系统，以降低调度下令的误操作率，但目前各变电站的五防系统、锁控系统、解锁管理、接地线管理、检修隔离管控系统、视频监控、照明系统等均是相对独立运行的，每个变电站与安全相关的传感器监测、压板监测系统、接地线管理系统、视频监控等边缘设备成了信息孤岛，无法有效融合、利用，各业务系统之间的互联互通性差，分别管控的效果力度和管理穿透力小，无法为安全生产管理提供决策依据，不利于保证电力安全防误响应速度及电力生产管理的稳定可靠性。


技术实现要素：

5.为解决当前变电站各业务系统之间的互联互通性差，依赖被动防误模式无法保证电力安全防误响应速度的问题，本发明提出一种基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统，通过邻域边缘设备间的信息互通，获取邻域相关电力设备和电力线路的信息，进行主动安全防误分析，提高安全防误的速度与准确度，保证电力生产管理的稳定可靠性。
6.为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
7.一种基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法，包括以下步骤：
8.s1.引入云互联架构，云互联架构包括边缘云及边缘监测设备，边缘监测设备通过传感器对变电站中电力设备的标准工作状态进行监测，获取到电力设备的标准工作状态数据信息；
9.s2.边缘监测设备分析标准工作状态数据信息，每一个边缘监测设备基于自身状态及获取的标准工作状态数据信息建立标准信息表；
10.s3.每一个边缘监测设备与其互联的边缘监测设备通信，将标准信息表中的数据发送至与其互联的边缘监测设备，所有标准信息表形成邻域信息表；
11.s4.每一个边缘监测设备通过传感器监测电力设备在下一时段的工作状态，获取电力设备在下一时段工作状态数据信息并处理，基于自身状态及获取的下一时段工作状态数据信息建立本时段信息表；
12.s5.每一个边缘监测设备向其互联的边缘监测设备请求通信，在得到响应时将本时段信息表中的内容发送至其互联的边缘监测设备；
13.s6.与其互联的边缘监测设备将接收到的本时段信息表中的内容与邻域信息表的信息比对分析，确认本时段信息表对应的边缘监测设备自身及其监测的电力设备是否存在故障，若是，向边缘云发送主动防误信息，边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施；否则，返回s4，更新边缘监测设备本时段信息表。
14.在本技术方案中，从为变电站配置边缘监测设备出发，边缘监测设备通过多传感器对变电站中电力设备的工作状态进行数据采集，基于各边缘监测设备间的邻域监测互联，建立邻域信息表，然后基于每一个边缘监测设备的互联邻域边缘监测设备对该边缘监测设备本时段信息表内容与邻域信息表内容的比对分析，确定是否存在故障，然后对每一个边缘监测设备在每一时段的信息表进行动态更新，整体上借助云互联架构，利用边缘云的强大云计算及服务能力，构建了代替传统自上而下被动防误的电力安全主动防误体系，提高变电站防误系统的快速性，保证电力生产管理的稳定可靠性。
15.优选地，电力安全主动防误中涉及的电力设备包括变电站电力开关、锁具及电力线路，电力设备均配置有传感器，在步骤s1中，边缘监测设备与传感器互联，边缘监测设备通过一个或多个传感器对电力设备的标准工作状态进行监测，获取到电力设备的标准工作状态数据信息，电力设备的标准工作状态数据信息包括电力设备的标准电压、标准电流。
16.优选地，步骤s1所述的云互联架构还包括一个核心云，其中，云互联架构中存在若干个边缘云及若干个边缘监测设备，多个边缘监测设备与若干个边缘云中的一个边缘云基于5g网络通信互联，若干个边缘云与一个核心云基于5g网络通信互联，每一个边缘云由分布在同一地区的服务器节点组成，处理本地区信息服务请求，提供云计算服务；边缘云一方面负责对核心云和边缘监测设备之间的数据流进行加工处理，利用数据流间的相关性，减少云互联开销，降低时延，保证云计算qos；另一方面，边缘云访问云计算服务所需要的数据；核心云负责管理和监测各边缘云中的资源和服务；在若干个边缘监测设备中，每一个边缘监测设备与其互联的边缘监测设备基于5g网络通信。
17.优选地，步骤s2所述边缘监测设备分析标准工作状态数据信息的过程为：边缘监测设备中设有融合中心，对获取的电力设备的标准工作状态数据信息进行数据融合，从数据融合后的信息中提取特征向量；每一个边缘监测设备的标准信息表中包括：通过传感器监测的电力设备的标准工作状态数据及边缘监测设备自身状态特征数据，边缘监测设备自
身状态特征数据包括边缘监测设备的数据记录处理能力、cpu算力。
18.在此，考虑变电站中设置的传感器数量巨大，边缘监测设备将接收到大量的电力设备的工作状态数据，因此需要对数据进行处理，而数据融合即是基于边缘监测设备的融合中心对按时序获得的多个传感器的监测数据信息在一定准则下加以自动分析，完成所需的决策和估计任务。
19.优选地，每一个边缘监测设备基于自身状态及获取的标准工作状态数据信息建立标准信息表后，在步骤s3中，向其互联的边缘监测设备发送获取互联的边缘监测设备的标准信息表的内容请求，互联的边缘监测设备响应请求，反馈自身标准信息表的内容；最终的邻域信息表的内容包括所有边缘监测设备的标准信息表的内容。
20.在此技术方案中，基于邻域边缘监测互联，初步形成包含所有边缘监测设备的标准信息表内容的邻域信息表，以其作为监测任一一个边缘监测设备是否存在故障的标准，为主动防误体系的构建打基础。
21.优选地，在步骤s6中，与其互联的边缘监测设备将接收到的本时段信息表中的内容与邻域信息表的信息比对分析，判断接收到的本时段信息表中的内容标识是否与邻域信息表中对应的标识相匹配，所述的内容标识为本时段信息表中或邻域信息表中电力设备的电压、电流及该边缘监测设备数据记录处理能力、cpu算力经统一特征化转换成的特征值，计算本时段信息表中的内容标识与邻域信息表中对应的标识的相似性，设置相似性阈值，若本时段信息表中的内容标识与邻域信息表中对应的标识的相似性大于相似性阈值，则将本时段信息表中的内容标识划分至相似域，若本时段信息表中的内容标识与邻域信息表中对应的标识的相似性小于等于相似性阈值，则将本时段信息表中的内容标识划分至非相似域；
22.设置主动防误阈值，在非相似域中本时段信息表中的内容标识的均值大于主动防误阈值时，本时段信息表对应的边缘监测设备自身及其监测的电力设备存在故障，向边缘云发送主动防误信息，边缘云向边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施；否则，返回s4，更新边缘监测设备本时段信息表
23.在此，每一个边缘监测设备的信息表是通过其互联的邻域边缘监测设备对信息表内容标识与标准型性的邻域信息表的内容标识的比对分析进行动态更新的，同时，基于每一个边缘监测设备与其邻域边缘监测设备的信息互通，也减轻了云互联架构的压力，提高电力安全主动防误的响应速度。
24.优选地，在变电站电力安全主动防误需要视频监测时，设立视频监测器，视频监测器与边缘监测设备互联，边缘监测设备通过视频监测器采集变电站中的动态视频图像数据，然后通过5g网络传输至边缘云，边缘云基于图像识别技术对动态视频图像数据进行处理。
25.优选地，边缘云根据边缘监测设备传输的动态视频图像数据确定边缘监测设备本身是否存在故障，若存在故障，边缘云向巡查人员发送通知，修复边缘监测设备，边缘云更新边缘监测设备的自身状态，并边缘监测设备在每个时段的本时段信息表将更新；若不存在故障，边缘云对动态视频图像数据进行处理，根据动态视频图像数据确认变电站中是否有异常人员闯入，若变电站中有异常人员闯入，边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施，并且传输至核心云，更新核心云数据库；若变电站中无异常人员闯入时，边缘云
更新边缘监测设备的自身状态，从而更新边缘监测设备本时段信息表。
26.在此，综合考虑边缘监测设备本身的故障(如数据记录处理能力有误、cpu算力不足等)和通过动态视频图像数据分析后得出变电站内存在异常，保证电力安全主动防误上报的准确度，而且对于边缘监测设备本身若存在故障，经边缘云反馈巡查员修复后，其对应的自身特征数据(数据记录处理能力、cpu算力)也会被更新，该边缘监测设备的信息表也会更新。
27.本发明还提出一种基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误系统，所述系统包括：
28.若干个传感器，用于对变电站中电力设备的工作状态进行监测，获取电力设备的工作状态数据后传输至边缘监测设备；所述的工作状态包括电力设备的标准工作状态及电力设备在每个时段的实时工作状态；
29.云互联架构，包括边缘云及边缘监测设备，边缘监测设备与传感器互联，通过传感器对变电站中电力设备的标准工作状态及每一时段的实时工作状态进行监测，获取到电力设备的标准工作状态数据信息并分析处理，每一个边缘监测设备基于自身状态及获取的标准工作状态数据信息建立标准信息表，然后将标准信息表中的数据发送至其互联的边缘监测设备，所有标准信息表形成邻域信息表；
30.每一个边缘监测设备获取电力设备的下一时段工作状态数据信息并处理，建立本时段信息表，向其互联的边缘监测设备请求通信，在得到响应时将本时段信息表中的内容发送至其互联的边缘监测设备，其互联的边缘监测设备将接收到的本时段信息表中的内容与邻域信息表的信息比对分析，确认本时段信息表对应的边缘监测设备自身及其监测的电力设备是否存在故障，在存在故障时，向边缘云发送主动防误信息，边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施；每一个边缘监测设备进入下一时段，更新本时段信息表。
31.优选地，所述系统还包括：5g移动通信模块及视频监测器；
32.云互联架构还包括一个核心云，其中，云互联架构中存在若干个边缘云及若干个边缘监测设备，多个边缘监测设备与若干个边缘云中的一个边缘云基于5g移动通信模块进行通信互联，若干个边缘云与一个核心云基于5g移动通信模块进行通信互联；在若干个边缘监测设备中，每一个边缘监测设备与其互联的边缘监测设备基于5g移动通信模块通信；
33.在变电站电力安全主动防误需要视频监测时，视频监测器与边缘监测设备互联，边缘监测设备通过视频监测器采集变电站中的动态视频图像数据，然后通过5g移动通信模块传输至边缘云，边缘云基于图像识别技术对动态视频图像数据进行处理。
34.与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
35.本发明提出一种基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法及系统，从为变电站配置边缘监测设备出发，边缘监测设备通过多传感器对变电站中电力设备的工作状态进行数据采集，基于各边缘监测设备间的邻域监测互联，建立邻域信息表，然后基于每一个边缘监测设备的互联邻域边缘监测设备对该边缘监测设备本时段信息表内容与邻域信息表内容的比对分析，确定是否存在故障，然后对每一个边缘监测设备在每一时段的信息表进行动态更新，整体上借助云互联架构，利用边缘云的强大云计算及服务能力，构建了代替传统自上而下被动防误的电力安全主动防误体系，提高变电站防误系统的快速性，保证电力生产管理的稳定可靠性。
附图说明
36.图1表示本发明实施例1中提出的基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法的流程图；
37.图2表示本发明实施例2中提出的引入视频监测器后，基于邻域边缘监测互联的主动防误实施流程图；
38.图3表示本发明实施例3中提出的基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误系统的结构图。
具体实施方式
39.附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
40.为了更好地说明本实施例，附图某些部位会有省略、放大或缩小，并不代表实际尺寸；
41.对于本领域技术人员来说，附图中某些公知内容说明可能省略是可以理解的。
42.附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
43.下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
44.实施例1
45.本实施例提出一种基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误方法，整体思想如下：
46.从为变电站配置边缘监测设备出发，边缘监测设备通过多传感器对变电站中电力设备的工作状态进行数据采集，基于各边缘监测设备间的邻域监测互联，建立邻域信息表，然后基于每一个边缘监测设备的互联邻域边缘监测设备对该边缘监测设备本时段信息表内容与邻域信息表内容的比对分析，确定是否存在故障，然后对每一个边缘监测设备在每一时段的信息表进行动态更新，借助云互联架构，利用边缘云的强大云计算及服务能力，以构建代替传统自上而下被动防误的电力安全主动防误体系。
47.具体的，本方法的实施流程图可参见图1，该方法包括以下步骤：
48.s1.引入云互联架构，云互联架构包括边缘云及边缘监测设备，边缘监测设备通过传感器对变电站中电力设备的标准工作状态进行监测，获取到电力设备的标准工作状态数据信息；
49.电力安全主动防误中涉及的电力设备包括变电站电力开关、锁具及电力线路等，目前变电站中的电力设备均配置有传感器，在本实施例中，边缘监测设备与传感器互联，边缘监测设备通过一个或多个传感器对电力设备的标准工作状态进行监测，获取到电力设备的标准工作状态数据信息，电力设备的标准工作状态数据信息包括电力设备的标准电压、标准电流，这里所述的“标准工作状态”即正常请况下，变电站内无故障时电力设备的运行状态。
50.此外，步骤s1所述的云互联架构还包括一个核心云，其中，云互联架构中存在若干个边缘云及若干个边缘监测设备，多个边缘监测设备与若干个边缘云中的一个边缘云基于5g网络通信互联，若干个边缘云与一个核心云基于5g网络通信互联，每一个边缘云由分布在同一地区的服务器节点组成，处理本地区信息服务请求，提供云计算服务；边缘云一方面负责对核心云和边缘监测设备之间的数据流进行加工处理，利用数据流间的相关性，减少
云互联开销，降低时延，保证云计算qos；另一方面，边缘云访问云计算服务所需要的数据；核心云负责管理和监测各边缘云中的资源和服务；在若干个边缘监测设备中，每一个边缘监测设备与其互联的边缘监测设备基于5g网络通信。
51.s2.边缘监测设备分析标准工作状态数据信息，每一个边缘监测设备基于自身状态及获取的标准工作状态数据信息建立标准信息表；
52.在此，考虑变电站中设置的传感器数量巨大，边缘监测设备将接收到大量的电力设备的工作状态数据，因此需要对数据进行处理，对于大量的电力设备的工作状态的数据组合，为了便于推导出更多的最佳协同作用的信息，在该处理过程中，应用数据融合，即基于边缘监测设备的融合中心对按时序获得的多个传感器的监测数据信息在一定准则下加以自动分析，完成所需的决策和估计任务，边缘监测设备中设有融合中心，过程为：对获取的电力设备的标准工作状态数据信息进行数据融合，数据融合分类方法采用像素级融合，基于主成分分析法从数据融合后的信息中提取特征向量；每一个边缘监测设备的标准信息表中包括：通过传感器监测的电力设备的标准工作状态数据及边缘监测设备自身状态特征数据，边缘监测设备自身状态特征数据包括边缘监测设备的数据记录处理能力、cpu算力。
53.每一个边缘监测设备基于自身状态及获取的标准工作状态数据信息建立标准信息表后，执行步骤s3:
54.s3.每一个边缘监测设备与其互联的边缘监测设备通信，将标准信息表中的数据发送至与其互联的边缘监测设备，所有标准信息表形成邻域信息表；
55.在步骤s3中，每一个边缘监测设备向其互联的边缘监测设备发送获取互联的边缘监测设备的标准信息表的内容请求，互联的边缘监测设备响应请求，反馈自身标准信息表的内容；基于邻域边缘监测互联，初步形成包含所有边缘监测设备的标准信息表内容的邻域信息表，以其作为监测任一一个边缘监测设备是否存在故障的标准，为主动防误体系的构建打基础,最终的邻域信息表的内容包括所有边缘监测设备的标准信息表的内容。
56.s4.每一个边缘监测设备通过传感器监测电力设备在下一时段的工作状态，获取电力设备在下一时段工作状态数据信息并处理，基于自身状态及获取的下一时段工作状态数据信息建立本时段信息表；
57.s5.每一个边缘监测设备向其互联的边缘监测设备请求通信，在得到响应时将本时段信息表中的内容发送至其互联的边缘监测设备；
58.s6.与其互联的边缘监测设备将接收到的本时段信息表中的内容与邻域信息表的信息比对分析，确认本时段信息表对应的边缘监测设备自身及其监测的电力设备是否存在故障，若是，向边缘云发送主动防误信息，边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施；否则，返回s4，更新边缘监测设备本时段信息表。
59.在步骤s6中，与其互联的边缘监测设备将接收到的本时段信息表中的内容与邻域信息表的信息比对分析，判断接收到的本时段信息表中的内容标识是否与邻域信息表中对应的标识相匹配，所述的内容标识为本时段信息表中或邻域信息表中电力设备的电压、电流及该边缘监测设备数据记录处理能力、cpu算力经统一特征化转换成的特征值，具体操作时是通过一系列公式转换为统一特征值，计算本时段信息表中的内容标识与邻域信息表中对应的标识的相似性，设置相似性阈值，若本时段信息表中的内容标识与邻域信息表中对应的标识的相似性大于相似性阈值，则将本时段信息表中的内容标识划分至相似域，若本
时段信息表中的内容标识与邻域信息表中对应的标识的相似性小于等于相似性阈值，则将本时段信息表中的内容标识划分至非相似域；在此处，因为无法保证每一个时段中每个边缘监测设备通过传感器监测下的电力设备的运行状态数据完完全全与邻域信息表中的标识匹配，所以引入了“相似性”的概念，这里相似性代表了它可以是在一个允许的偏差范围内，避免绝对性造成的“误伤”，然后设置主动防误阈值，在非相似域中本时段信息表中的内容标识的均值大于主动防误阈值时，本时段信息表对应的边缘监测设备自身及其监测的电力设备存在故障，向边缘云发送主动防误信息，边缘云向边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施；否则，返回s4，更新边缘监测设备本时段信息表。每一个边缘监测设备的信息表是通过其互联的邻域边缘监测设备对信息表内容标识与标准型性的邻域信息表的内容标识的比对分析进行动态更新的，同时，基于每一个边缘监测设备与其邻域边缘监测设备的信息互通，也减轻了云互联架构的压力，提高电力安全主动防误的响应速度。
60.实施例2
61.在本实施例中，在变电站电力安全主动防误需要视频监测时，设立视频监测器，视频监测器与边缘监测设备互联，边缘监测设备通过视频监测器采集变电站中的动态视频图像数据，然后通过5g网络传输至边缘云，边缘云基于图像识别技术对动态视频图像数据进行处理。
62.在引入视频监测器后，基于邻域边缘监测互联的主动防误实施流程图参见图2，在此是综合考虑的边缘监测设备本身的故障(如数据记录处理能力有误、cpu算力不足等)和通过动态视频图像数据分析后得出变电站内是否存在异常，该过程中应用实施例1中考虑的云互联架构中的边缘云，参见图2，边缘云根据边缘监测设备传输的动态视频图像数据首先确定边缘监测设备本身是否存在故障，若存在故障，边缘云向巡查人员发送通知，修复边缘监测设备，边缘云更新边缘监测设备的自身状态，并边缘监测设备在每个时段的本时段信息表将更新；若不存在故障，边缘云对动态视频图像数据进行处理，根据动态视频图像数据确认变电站中是否有异常人员闯入，若变电站中有异常人员闯入，边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施，并且传输至核心云，更新核心云数据库；若变电站中无异常人员闯入时，边缘云更新边缘监测设备的自身状态，从而更新边缘监测设备本时段信息表。该实施例从引入视频检测器的角度，保证电力安全主动防误上报的准确度，而且对于边缘监测设备本身若存在故障，经边缘云反馈巡查员修复后，其对应的自身特征数据(数据记录处理能力、cpu算力)也会被更新，该边缘监测设备的信息表也会更新。
63.实施例3
64.参见图3，本实施例基于实施例1与实施例2中所提出的方法，还提出一种基于邻域边缘监测互联的电力安全主动防误系统，所述系统包括：
65.若干个传感器，传感器的布置可参见图3中的传感器1,传感器2，
…
的标记，传感器用于对变电站中电力设备的工作状态进行监测，获取电力设备的工作状态数据后传输至边缘监测设备；此时的工作状态包括电力设备的标准工作状态及电力设备在每个时段的实时工作状态，其中，电力设备的标准工作状态在实施例1中已有描述，此处不再赘述。
66.云互联架构a，包括边缘云及边缘监测设备，边缘监测设备与传感器互联，通过传感器对变电站中电力设备的标准工作状态及每一时段的实时工作状态进行监测，获取到电力设备的标准工作状态数据信息并分析处理，每一个边缘监测设备基于自身状态及获取的
标准工作状态数据信息建立标准信息表，然后将标准信息表中的数据发送至其互联的边缘监测设备，所有标准信息表形成邻域信息表；
67.每一个边缘监测设备获取电力设备的下一时段工作状态数据信息并处理，建立本时段信息表，向其互联的边缘监测设备请求通信，在得到响应时将本时段信息表中的内容发送至其互联的边缘监测设备，其互联的边缘监测设备将接收到的本时段信息表中的内容与邻域信息表的信息比对分析，确认本时段信息表对应的边缘监测设备自身及其监测的电力设备是否存在故障，在存在故障时，向边缘云发送主动防误信息，边缘云向其互联的边缘监测设备广播安全防误措施；每一个边缘监测设备进入下一时段，更新本时段信息表。
68.参见图3，所述系统还包括：5g移动通信模块及视频监测器；如图3所示，云互联架构还包括一个核心云，其中，云互联架构中存在若干个边缘云及若干个边缘监测设备，多个边缘监测设备与若干个边缘云中的一个边缘云基于5g移动通信模块进行通信互联，若干个边缘云与一个核心云基于5g移动通信模块进行通信互联；在若干个边缘监测设备中，每一个边缘监测设备与其互联的边缘监测设备基于5g移动通信模块通信；
69.在变电站电力安全主动防误需要视频监测时，视频监测器与边缘监测设备互联，边缘监测设备通过视频监测器采集变电站中的动态视频图像数据，然后通过5g移动通信模块传输至边缘云，边缘云基于图像识别技术对动态视频图像数据进行处理。
70.显然，本发明的上述实施例仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。