一种电源与季节性储能规划方法及装置与流程

1.本发明涉及电力规划技术领域，尤其是涉及一种电源与季节性储能规划方法及装置。


背景技术：

2.新能源发电与传统化石能源发电相比具有随机性与波动性，大规模接入将对电力系统带来全方位新挑战。为满足新能源调节需求，必须发展规模化储能。其中，季节性储能能够支撑电能在长时间内能量平移，从而解决高比例新能源的长周期消纳问题。相比其他季节性储能，氢能是大规模、长时段能量存储的最佳途径。全国至少有23个省份发布了氢能发展规划，超过三分之一的央企正在制定氢能全产业链布局，目前，已有学者对电制氢技术可行性展开广泛研究，如考虑氢能需求和交易模式对风电制氢系统进行优化配置，建立主动配电网中电制氢模块的优化规划模型，对电制氢的选型、选址、定容进行决策。
3.然而，目前研究多对电力耦合氢能系统进行探讨，电源规划中对新能源、季节性储能、需求侧资源等影响因素缺乏跨领域协同，不能最大程度地降低转型成本。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种电源与季节性储能规划方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。
5.本发明提供一种电源与季节性储能规划方法，包括：s1、根据各行业最大负荷、各行业削峰比例、用户参与度以及最大负荷同时率评估区域需求侧响应潜力；s2、根据置信水平获得区域新能源发电出力极限场景，根据区域新能源发电出力的历史数据采用聚类算法获得区域新能源发电出力典型场景；s3、确定目标函数和约束条件，根据目标函数和约束条件建立以系统总成本最小为目标的规划模型；s4、将所述区域新能源发电出力典型场景输入所述规划模型，根据所述区域需求侧响应潜力对所述规划模型求解，得到最优解。
6.本发明提供一种电源与季节性储能规划装置，包括：评估模块，用于根据各行业最大负荷、各行业削峰比例、用户参与度以及最大负荷同时率评估区域需求侧响应潜力；场景获取模块，用于根据置信水平获得区域新能源发电出力极限场景，根据区域新能源发电出力的历史数据采用聚类算法获得区域新能源发电出力典型场景；规划模型模块，用于确定目标函数和约束条件，根据目标函数和约束条件建立以系统总成本最小为目标的规划模型；规划模型求解模块，用于将所述区域新能源发电出力典型场景输入所述规划模型，根据所述区域需求侧响应潜力对所述规划模型求解，得到最优解。
7.本发明实施例还提供一种电源与季节性储能规划装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述电源与季节性储能规划方法的步骤。
8.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述电源与季节性储能规划方法的步骤。
9.采用本发明实施例，通过考虑不同行业需求侧响应削峰比例、用户参与度以及最大负荷同时率，对区域需求侧响应潜力进行评估，充分考虑需求侧影响因素降低了转型成本，并通过置信水平获得区域新能源发电出力极限场景，考虑新能源发电出力的极端情况，提高了规划方案的鲁棒性。
10.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
11.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
12.图1是本发明实施例的电源与季节性储能规划方法流程图；图2是本发明装置实施例一的电源与季节性储能规划装置的示意图；图3是本发明装置实施例二的电源与季节性储能规划装置的示意图。
具体实施方式
13.下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
14.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
15.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普
通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
16.方法实施例根据本发明实施例，提供了一种电源与季节性储能规划方法，图1是本发明实施例的电源与季节性储能规划方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的电源与季节性储能规划方法具体包括：s101.根据各行业最大负荷、各行业削峰比例、用户参与度以及最大负荷同时率评估区域需求侧响应潜力，步骤s101具体包括：根据各行业平均日负荷率计算各行业最大负荷，根据公式1计算各行业平均日负荷率；公式1；其中，h表示行业y的样本数目，kh表示行业y样本用户h的日负荷率；根据公式2计算各行业最大负荷；公式2；其中，ld
max,y,t
表示水平年t行业y的最大负荷，yy表示行业y当前年份的总用电量，表示行业y最大负荷年均增长率；根据公式3-4计算区域需求侧响应潜力；公式3；公式4；其中，ld
dr,t
表示水平年t区域需求侧响应潜力，表示行业间最大负荷同时率，表示行业y平均削峰比例，表示行业y样本用户h的削峰比例，表示水平年t行业y的需求侧响应参与度，ω表示行业的集合。
17.一般来讲，参与需求侧响应的主体包含工业用户、商业用户和居民用户等，通过分析各行业用户的需求侧响应潜力，整个区域的需求侧响应潜力由各行业自下而上汇总得到，需求侧响应潜力与行业最大负荷、削峰比例、需求侧响应参与度以及行业间最大负荷同时率有关，本发明实施例根据行业y年用电总量以及未来水平年最大负荷增长率，评估行业未来水平年最大负荷。
18.s102.根据置信水平获得区域新能源发电出力极限场景，根据区域新能源发电出力的历史数据采用聚类算法获得区域新能源发电出力典型场景；根据新能源（风电或光伏）历史出力数据，得到春、夏、秋、冬4个季节组（nj表示季节j新能源出力初始场景个数）新能源出力初始场景集合；根据公式5得到新能源出力初始场景集合；w
j,s
={w
j,s,1
,w
j,s,2
,...,w
j,s,24
}公式5；其中，w
j,s,t
表示新能源在季节j场景s时段t的功率，t={1,2,
…
,24}，j表示季节，s表示新能源场景；根据nj个场景的新能源功率{w
j,1,t
,w
j,2,t
,...w
j,nj,t
}，获得时段t的新能源功率概率分布函数f(w)；根据置信水平，通过公式6计算新能源在季节j时段t的极限场景功率w
ex
；公式6；其中，σ为置信水平，式中，pr( )表示概率水平；采用k-means 算法对新能源发电出力场景聚类。对春、夏、秋、冬4个季节新能源历史出力数据，用k-means 算法将各季节个新能源场景聚类为个典型场景，并求得季节j典型场景s发生的概率。
19.s103.确定目标函数和约束条件，根据目标函数和约束条件建立以系统总成本最小为目标的规划模型，步骤s103具体包括：根据公式7-10计算燃料成本；公式7；公式8；公式9；公式10；其中，ωw表示电源类型集合，p表示电源类型，表示水平年t电源p的累积容量，h
t,p
表示水平年t电源p年利用小时数，表示水平年t电源p度电燃料耗量，c
t,p
表示
水平年t燃料p单位成本，dj表示季节j包含的天数，表示水平年t电源p季节j场景s时段n的出力，表示水平年t设备p的退役容量；表示季节j典型场景s发生概率；zj表示季节j个风电典型场景个数；根据公式11计算运维成本；公式11；其中，表示水平年t设备p的单位容量运维成本；根据公式12计算碳排放成本；公式12；其中，表示水平年t单位co2排放成本，q
t,p
表示水平年t燃料p的消费量，hcn
t,p
表示水平年t燃料p的折标煤系数，e
p
代表燃料p的co2排放系数；根据公式13计算电源运行成本，所述电源运行成本包括燃料成本、运维成本以及碳排放成本；公式13；其中，c
p,t
、c
m,t
、c
e,t
分别表示水平年t电源燃料成本、运维成本和碳排放成本；根据公式14计算电源投资成本；公式14；其中，、分别表示水平年t电源p新增容量、新增单位容量投资成本；根据公式15计算电源成本，电源成本包括电源投资成本和电源运行成本；公式15；其中，、分别表示水平年t电源的投资成本、运行成本；根据公式16计算季节性储能投资成本；
公式16；其中，、分别表示水平年t季节性储能新增容量、新增单位容量投资成本；根据公式17计算季节性储能运行成本；公式17；其中，表示水平年t季节性储能单位容量运维成本，表示水平年t季节性储能累积容量；根据公式18计算季节性储能收益；公式18；其中，表示水平年t季节j场景s时段n氢气发电功率，表示水平年t季节j场景s时段n电制氢设备的耗电量，表示水平年t季节j场景s时段n氢气发电的电价，表示水平年t季节j场景s时段n电制氢设备的购电价格；根据公式19计算季节性储能成本，季节性储能成本包括季节性储能投资成本、季节性储能运行成本以及季节性储能收益；公式19；其中，、、分别表示水平年t季节性储能的投资成本、运行成本和收益；根据公式20计算目标函数，所述目标函数以系统总成本最小为目标；根据公式20计算目标函数，所述目标函数以系统总成本最小为目标；公式20；其中，t代表水平年，t为规划周期，r为规划期折现率，c
ps,t
表示水平年t电源成本，css,t
表示水平年t季节性储能成本。
20.根据公式21计算电力平衡约束；公式21；其中，l
t
表示水平年t与区域相连的输电通道集合，表示水平年t季节j场景s时段n输电通道l传输功率，、分别表示水平年t季节j场景s时段n电储能的充、放电功率，表示水平年t季节j场景s时段n电力负荷水平，表示水平年t季节j场景s时段n的0-1状态变量；根据公式22-26计算电储能运行约束；公式22；公式23；公式24；公式25；公式26；其中，、分别表示水平年t季节j场景s时段n、n-1电储能存储能量水平，、分别为电储能充、放电效率，、分别为水平年t电储能存储能量上限、下限，表示水平年t季节j场景s电储能初始能量，表示水平年t季节j场景s时段24的电储能存储能量水平，为建模方便，假定各场景电储能始末存储能量一致，表示水平年t电储能装机容量，表示水平年t季节j场景s时段n电储能的充电0-1状态变量，取1表示充电状态，取0则表示放电状态；电力系统通过电制氢、电锅炉以及热电联产机组多类设备与热力、氢气能源系统耦合，根据公式27-29计算耦合设备约束；
公式27；公式28；公式29；式中：表示水平年t季节j场景s时段n电制氢设备产气功率，表示电制氢效率，表示水平年t季节j场景s时段n储氢设备的放能功率，为氢气发电效率，、、分别为水平年t场景s时段n热电联产机组的热功率、消耗天然气量、制热效率，、分别为热电联产机组的电功率、热电比；根据公式30-36计算季节性储能容量约束；公式30；公式31；公式32；公式33；公式34；公式35；公式36；
其中，、分别表示水平年t季节j场景s时段n、n-1储氢设备存储能量水平，为储氢设备放能效率，表示水平年t季节j 1场景s初始时段存储能量水平，表示水平年t季节j场景zj末期存储能量水平，表示水平年t 1季节j场景s初始时段存储能量水平，储氢可以进行跨季节、跨年度长周期存储，、分别为储氢设备存储能量上限、下限，表示水平年t储氢设备装机容量，表示水平年t储氢设备装机容量上限；根据公式37计算系统备用容量约束；公式37；式中，表示水平年t区域的备用率，表示水平年t电源p的置信容量系数；根据公式38计算发电机组出力约束；公式38；其中，、表示水平年t电源p的出力上限、下限。
21.s104.将区域新能源发电出力典型场景输入所述规划模型，根据区域需求侧响应潜力对所述规划模型求解，得到最优解；得到最优解后，根据区域新能源发电出力极限场景校验所述最优解的鲁棒性，得到电源与季节性储能规划方案，具体包括：保持各水平年电源和季节性储能规划方案不变，将区域新能源发电出力极限场景输入规划模型，对所述规划模型进行求解，若所述规划模型有可行解，则将步骤s104中的所述最优解作为电源与季节性储能规划方案，若所述规划模型没有可行解，则减小季节性储能容量约束上限，迭代执行步骤s104，直到得到满足系统总成本最小并且满足鲁棒性的优化结果，将优化结果作为电源与季节性储能规划方案。
22.在模型中，电源由风电、太阳能发电、核电、煤电、氢气发电以及储能等构成，由于电化学储能只能进行日调节，无法满足新能源跨季节调节需求，因此，本发明实施例利用电制氢技术将富余的新能源转化为氢气，通过跨季节储氢，解决长时间尺度下新能源发电出力与电力需求的不匹配问题，为体现能源发电出力的季节性特点，将研究周期各水平年划分为春、夏、秋、冬四个季节，同时每个季节选取若干场景，每个场景划分为24个时段，为充分发挥长、短期储能的互补优势，采用电化学储能进行日内调节，采用季节性储能实现不同季节之间能量的调节。
23.采用本发明实施例，具有以下有益效果：运用场景分析法描述不同季节新能源发电出力特征，包括极限场景和典型场景生成两部分，由于典型场景无法考虑极端情况，为提高规划结果的鲁棒性，综合考虑了典型出
力场景于一定置信水平下的极限出力场景，提高了电源于季节性储能规划方案的鲁棒性；提出考虑需求侧资源的电源于季节性储能联合规划方法，通过提取各行业用户典型用电特征，考虑不同行业需求侧响应削峰比例、用户参与度以及最大负荷同时率影响，对区域需求侧响应潜力进行评估，降低电源成本和季节性储能成本；将研究周期各水平年划分为春、夏、秋、冬4个季节，同时每个季节选取若干场景，每个场景划分为24个时段。为充分发挥长、短期储能的互补优势，采用电化学储能进行日内调节，季节性储能实现不同季节之间能量的调节；考虑电制氢、季节性储能等能源技术，充分发挥多场景、多时间尺度下不同电源形式的互补性，建立混合整数线性规划模型，基于此提出电源与季节性储能联合规划方法，使得电源成本以及季节性储能成本之和最小。
24.装置实施例一根据本发明实施例，提供了一种电源与季节性储能规划装置，图2是本发明装置实施例一的电源与季节性储能规划装置的示意图，如图2所示，根据本发明实施例的电源与季节性储能规划装置具体包括：评估模块21，用于根据各行业最大负荷、各行业削峰比例、用户参与度以及最大负荷同时率评估区域需求侧响应潜力，评估模块21具体用于：根据各行业平均日负荷率计算各行业最大负荷，根据公式1计算各行业平均日负荷率；公式1；其中，h表示行业y的样本数目，kh表示行业y样本用户h的日负荷率；根据公式2计算各行业最大负荷；公式2；其中，ld
max,y,t
表示水平年t行业y的最大负荷，yy表示行业y当前年份的总用电量，表示行业y最大负荷年均增长率；根据公式3-4计算区域需求侧响应潜力；公式3；公式4；其中，ld
dr,t
表示水平年t区域需求侧响应潜力，表示行业间最大负荷同时率，
表示行业y平均削峰比例，表示行业y样本用户h的削峰比例，表示水平年t行业y的需求侧响应参与度，ω表示行业的集合。
25.场景获取模块22，用于根据置信水平获得区域新能源发电出力极限场景，根据区域新能源发电出力的历史数据采用聚类算法获得区域新能源发电出力典型场景；根据新能源（风电或光伏）历史出力数据，得到春、夏、秋、冬4个季节组（nj表示季节j新能源出力初始场景个数）新能源出力初始场景集合；根据公式5得到新能源出力初始场景集合；w
j,s
={w
j,s,1
,w
j,s,2
,...,w
j,s,24
}公式5；其中，w
j,s,t
表示新能源在季节j场景s时段t的功率，t={1,2,
…
,24}，j表示季节，s表示新能源场景；根据nj个场景的新能源功率{w
j,1,t
,w
j,2,t
,...w
j,nj,t
}，获得时段t的新能源功率概率分布函数f(w)；根据置信水平，通过公式6计算新能源在季节j时段t的极限场景功率w
ex
；公式6；其中，σ为置信水平，pr( )表示概率水平；根据k-means 算法对新能源发电出力场景聚类，对春、夏、秋、冬4个季节新能源历史出力数据，用k-means 算法将各季节个新能源场景聚类为个典型场景，并求得季节j典型场景s发生的概率。
26.规划模型模块23，用于确定目标函数和约束条件，根据目标函数和约束条件建立以系统总成本最小为目标的规划模型，规划模块23具体用于：根据公式7-10计算燃料成本；公式7；公式8；公式9；公式10；
其中，ωw表示电源类型集合，p表示电源类型，表示水平年t电源p的累积容量，h
t,p
表示水平年t电源p年利用小时数，表示水平年t电源p度电燃料耗量，c
t,p
表示水平年t燃料p单位成本，dj表示季节j包含的天数，表示水平年t电源p季节j场景s时段n的出力，表示水平年t设备p的退役容量；表示季节j典型场景s发生概率；zj表示季节j个风电典型场景个数；根据公式11计算运维成本；公式11；其中，表示水平年t设备p的单位容量运维成本；根据公式12计算碳排放成本；公式12；其中，表示水平年t单位co2排放成本，q
t,p
表示水平年t燃料p的消费量，hcn
t,p
表示水平年t燃料p的折标煤系数，e
p
代表燃料p的co2排放系数；根据公式13计算电源运行成本，所述电源运行成本包括燃料成本、运维成本以及碳排放成本；公式13；其中，c
p,t
、c
m,t
、c
e,t
分别表示水平年t电源燃料成本、运维成本和碳排放成本；公式14；其中，、分别表示水平年t电源p新增容量、新增单位容量投资成本；根据公式15计算电源成本，所述电源成本包括电源投资成本和电源运行成本；公式15；其中，、分别表示水平年t电源的投资成本、运行成本；
根据公式16计算季节性储能投资成本；公式16；其中，、分别表示水平年t季节性储能新增容量、新增单位容量投资成本；根据公式17计算季节性储能运行成本；公式17；其中，表示水平年t季节性储能单位容量运维成本，表示水平年t季节性储能累积容量；根据公式18计算季节性储能收益；公式18；其中，表示水平年t季节j场景s时段n氢气发电功率，表示水平年t季节j场景s时段n电制氢设备的耗电量，表示水平年t季节j场景s时段n氢气发电的电价，表示水平年t季节j场景s时段n电制氢设备的购电价格；根据公式19计算季节性储能成本，所述季节性储能成本包括季节性储能投资成本、季节性储能运行成本以及季节性储能收益；公式19；其中，、、分别表示水平年t季节性储能的投资成本、运行成本和收益；根据公式20计算目标函数，所述目标函数以系统总成本最小为目标；公式20；
其中，t代表水平年，t为规划周期，r为规划期折现率，c
ps,t
表示水平年t电源成本，c
ss,t
表示水平年t季节性储能成本。
27.根据公式21计算电力平衡约束；公式21；其中，l
t
表示水平年t与区域相连的输电通道集合，表示水平年t季节j场景s时段n输电通道l传输功率，、分别表示水平年t季节j场景s时段n电储能的充、放电功率，表示水平年t季节j场景s时段n电力负荷水平，表示水平年t季节j场景s时段n的0-1状态变量；根据公式22-26计算电储能运行约束；公式22；公式23；公式24；公式25；公式26；其中，、分别表示水平年t季节j场景s时段n、n-1电储能存储能量水平，、分别为电储能充、放电效率，、分别为水平年t电储能存储能量上限、下限，表示水平年t季节j场景s电储能初始能量，表示水平年t季节j场景s时段24的电储能存储能量水平，为建模方便，假定各场景电储能始末存储能量一致，表示水平年t电储能装机容量，表示水平年t季节j场景s时段n电储能的充电0-1状态变量，取1表示充电状态，取0则表示放电状态；电力系统通过电制氢、电锅炉以及热电联产机组多类设备与热力、氢气能源系统耦合，根据公式27-29计算耦合设备约束；
公式27；公式28；公式29；式中：表示水平年t季节j场景s时段n电制氢设备产气功率，表示电制氢效率，表示水平年t季节j场景s时段n储氢设备的放能功率，为氢气发电效率，、、分别为水平年t场景s时段n热电联产机组的热功率、消耗天然气量、制热效率，、分别为热电联产机组的电功率、热电比；根据公式30-36计算季节性储能容量约束；公式30；公式31；公式32；公式33；公式34；公式35；公式36；
其中，、分别表示水平年t季节j场景s时段n、n-1储氢设备存储能量水平，为储氢设备放能效率，表示水平年t季节j 1场景s初始时段存储能量水平，表示水平年t季节j场景zj末期存储能量水平，表示水平年t 1季节j场景s初始时段存储能量水平，储氢可以进行跨季节、跨年度长周期存储，、分别为储氢设备存储能量上限、下限，表示水平年t储氢设备装机容量，表示水平年t储氢设备装机容量上限；根据公式37计算系统备用容量约束；公式37；式中，表示水平年t区域的备用率，表示水平年t电源p的置信容量系数；根据公式38计算发电机组出力约束；公式38；其中，、表示水平年t电源p的出力上限、下限。
28.规划模型求解模块24，用于将所述区域新能源发电出力典型场景输入所述规划模型，根据所述区域需求侧响应潜力对所述规划模型求解，得到最优解；得到最优解后，根据所述区域新能源发电出力极限场景校验所述最优解的鲁棒性，得到电源与季节性储能规划方案，具体包括：保持各水平年电源和季节性储能规划方案不变，将区域新能源发电所述出力极限场景输入规划模型，对所述规划模型进行求解，若所述规划模型有可行解，则将规划模型求解模块24中所述最优解作为电源与季节性储能规划方案，若所述规划模型没有可行解，则减小所述季节性储能容量约束上限，迭代执行规划模型求解模块24，直到得到满足所述系统总成本最小并且满足鲁棒性的优化结果，将所述优化结果作为电源与季节性储能规划方案。
29.在模型中，电源由风电、太阳能发电、核电、煤电、氢气发电以及储能等构成，由于电化学储能只能进行日调节，无法满足新能源跨季节调节需求，因此，本发明实施例利用电制氢技术将富余的新能源转化为氢气，通过跨季节储氢，解决长时间尺度下新能源发电出力与电力需求的不匹配问题，为体现能源发电出力的季节性特点，将研究周期各水平年划分为春、夏、秋、冬四个季节，同时每个季节选取若干场景，每个场景划分为24个时段，为充分发挥长、短期储能的互补优势，采用电化学储能进行日内调节，采用季节性储能实现不同季节之间能量的调节。
30.采用本发明实施例，具有以下有益效果：运用场景分析法描述不同季节新能源发电出力特征，包括极限场景和典型场景生成两部分，由于典型场景无法考虑极端情况，为提高规划结果的鲁棒性，综合考虑了典型出
integrated circuit hardware description language）与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
36.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该（微）处理器执行的计算机可读程序代码（例如软件或固件）的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20 以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
37.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
38.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
39.本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
40.本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
41.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
42.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
43.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器（cpu）、输入/输出接口、网络接口和内存。
44.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器（ram）和/或非易失性内存等形式，如只读存储器（rom）或闪存（flash ram）。内存是计算机可读介质的示例。
45.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（pram）、静态随机存取存储器（sram）、动态随机存取存储器（dram）、其他类型的随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、电可擦除可编程只读存储器（eeprom）、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器（cd-rom）、数字多功能光盘（dvd）或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体（transitory media），如调制的数据信号和载波。
46.还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
47.本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
48.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
49.以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。