一种基于大数据的能源管理方法及系统与流程

1.本技术涉及控制系统领域，特别涉及一种基于大数据的能源管理方法及系统。


背景技术：

2.随着经济的快速发展以及居民收入水平的不断提高，人们对居住环境舒适性的要求也随之提高，智慧楼宇作为集合了通信、自动控制等多种新科技的建筑楼宇，能够使建筑物内的电力、照明等多种设备协调工作，因此被广泛应用于居民住宅领域。申请号为cn202210695570.1的中国专利公开了一种基于大数据的智能监控系统，包括有信号采集模块、信号分析模块、信号存储模块、数据库比对模块、控制终端模块、预警模块、火灾监控模块、信号传递模块、信号管理模块、云信号存储模块、云服务器模块、安防监控模块和数据处理模块，所述信号采集模块的输出端连接所述信号分析模块的输入端，所述信号分析模块输出端连接至所述信号存储模块，所述信号存储模块的输出端通过所述数据库比对模块将信号传递到所述控制终端模块的输入端上，同时所述控制终端模块也将信号通过所述信号传递模块输入到所述云服务器模块上，所述信号传递模块同时也将信号传递到所述信号管理模块的输入端上，所述信号管理模块的输入端连接至所述云信号存储模块上，所述数据处理模块的输出端连接至所述安防监控模块的输入端上，所述安防监控模块的输出端连接至所述云服务器模块的输入端上。上述的基于大数据的智能监控系统在使用过程中通过自动监控智能楼宇内空气的质量，将采集的数据与数据库中的数据对比，根据对比结果自动控制换气设备、空调设备和加湿设备工作，从而自动调节智能楼宇内的空气，自动监控智能楼宇内的状况，但住宅中的各种能源消耗大，这是因为不存在自助管理，这往往会造成大量的能源浪费，但上述系统无法对能源供应和消耗进行监控，即无法掌控能源消耗情况，而这种大型能耗环境，因为能耗路径较多，能耗设备众多，对整体能耗的监控往往需要设立数量众多的监控设备，且这些监控数据无法形成整体的能耗分析，从而无法对整个能耗进行优化。
3.因此，需要提供一种基于大数据的能源管理方法及系统，用于对楼宇的能源消耗进行分析和优化。


技术实现要素：

4.本说明书实施例之一提供一种基于大数据的能源管理系统，包括：数据获取模块，用于获取目标楼宇的多个负载的参数信息及历史运行信息，还用于获取所述目标楼宇的电梯历史运行信息，还用于获取所述目标楼宇的人员历史走动信息；数据分析模块，用于基于所述多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个所述负载的类型，还用于基于每个所述负载的类型确定所述负载的供电方式，还用于基于所述目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案，还用于基于所述目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案。
5.在一些实施例中，所述数据分析模块基于所述多个负载的参数信息及历史运行信
息确定每个所述负载的类型，包括：基于所述多个负载的参数信息及历史运行信息，对所述多个负载进行聚类，确定聚类结果；基于所述聚类结果，确定每个所述负载的类型。
6.在一些实施例中，所述基于所述多个负载的参数信息及历史运行信息，对所述多个负载进行聚类，确定聚类结果，包括：对于任意的两个负载，基于所述两个负载的参数信息及历史运行信息，确定所述两个负载的负载相似度；基于所述负载相似度，对所述多个负载进行聚类，确定多个负载簇，其中，所述聚类结果包括所述多个负载簇。
7.在一些实施例中，所述目标楼宇的供电系统包括电网供电单元及新能源供电单元；所述数据分析模块基于每个所述负载的类型确定所述负载的供电方式，包括：对于每个所述聚类簇，基于所述聚类簇的聚类中心的参数信息及历史运行信息，确定所述聚类簇包括的负载的供电方式，其中，所述供电方式为电网供电单元供电或新能源供电单元供电。
8.在一些实施例中，所述数据获取模块还包括第一供电监测单元及第二供电监测单元，其中，所述第一供电监测单元用于获取所述电网供电单元的电网供电状态数据序列，所述电网供电状态数据序列包括所述电网供电单元在当前时间段的多个时间点的状态数据，所述第二供电监测单元用于获取所述新能源供电单元的新能源供电状态数据序列，所述新能源供电状态数据序列包括所述新能源供电单元在当前时间段的多个时间点的状态数据；所述系统还包括中央管理模块，用于基于所述电网供电状态数据序列及所述新能源供电状态数据序列，调整所述负载的供电方式。
9.在一些实施例中，所述数据分析模块基于所述目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案，包括：对所述目标楼宇的电梯历史运行信息进行拟合，确定多个时间段的运行电梯数量。
10.在一些实施例中，所述数据分析模块基于所述目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案，包括：对所述目标楼宇的人员历史走动信息进行拟合，确定多个时间段的感应照明公共区域。
11.在一些实施例中，所述数据获取模块还用于从用户终端获取至少一个会议室预约请求，其中，所述会议室预约请求包括目标会议室及预约时间段；所述数据获取模块还用于获取门禁数据，基于所述目标会议室的门禁数据及所述预约时间段，对所述目标会议室内的设备进行管理。
12.在一些实施例中，所述数据获取模块基于所述目标会议室的门禁数据及所述预约时间段，对所述目标会议室内的设备进行管理，包括：基于所述目标会议室的门禁数据、关系图谱及所述预约时间段，判断会议是否开启；若判断会议开启，对所述目标会议室内的设备进行管理。
13.本说明书实施例之一提供一种基于大数据的能源管理方法，包括：获取目标楼宇的多个负载的历史运行信息；获取所述目标楼宇的电梯历史运行信息；
14.获取所述目标楼宇的人员历史走动信息；基于所述多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个所述负载的类型；基于每个所述负载的类型确定所述负载的供电方式；基于所述目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案；基于所述目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案。
附图说明
15.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
16.图1是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的能源管理系统的应用场景示意图；
17.图2是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的能源管理系统的示例性框图；
18.图3是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的能源管理方法的示例性流程图。
19.图中，110、处理设备；120、网络；130、用户终端；140、存储设备。
具体实施方式
20.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
21.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
22.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
23.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
24.图1是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的能源管理系统的应用场景示意图。
25.如图1所示，应用场景可以包括处理设备110、网络120、用户终端130及存储设备140。应用场景可以通过实施本说明书中披露的方法和/或过程控制目标设备进行操作。
26.处理设备110可以用于处理来自应用场景的至少一个组件或外部数据源(例如，云数据中心)的数据和/或信息。处理设备110可以通过网络120从用户终端130及存储设备140访问数据和/或信息。处理设备110可以直接连接用户终端130及存储设备140以访问信息和/或数据。例如，处理设备110可以从配电柜150获取目标楼宇的多个负载的参数信息及历史运行信息、电梯历史运行信息及人员历史走动信息。又例如，处理设备110可以基于多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个负载的类型，基于每个负载的类型确定负载的供
电方式，基于目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案，基于目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案。处理设备110可以是本地的、远程的。在一些实施例中，处理设备110可以包含处理器，处理器可以包含一个或多个子处理器(例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备)。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器(cpu)、专用集成电路(asic)、专用指令处理器(asip)、图形处理器(gpu)、物理处理器(ppu)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编辑逻辑电路(pld)、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑(risc)、微处理器等或以上任意组合。
27.网络120可以包括提供能够促进应用场景的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，应用场景的一个或多个组件(例如，处理设备110、用户终端130及存储设备140可以通过网络120交换信息和/或数据。在一些实施例中，网络120可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点，例如，基站和/或网络交换点，通过这些网络接入点，应用场景的一个或多个组件可连接到网络120以交换数据和/或信息。
28.用户终端130指用户(例如，目标楼宇的用户等)所使用的一个或多个终端或软件。在一些实施例中，用户终端130可以包含但不限于智能电话、平板电脑、膝上型计算机、台式计算机等。在一些实施例中，用户终端130可以通过网络120与应用场景中的其他组件交互。例如，用户终端130可以向处理设备110发送一个或多个控制指令以控制处理设备110基于多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个负载的类型，基于每个负载的类型确定负载的供电方式，基于目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案，基于目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案。
29.存储设备140可以用于存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备140可以存储从处理设备110及用户终端130获取的数据和/或信息。例如，存储设备140可以存储多个负载的参数信息及历史运行信息。又例如，存储设备140可以存储训练好的机器学习模型。在一些实施例中，存储设备140可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写内存、只读内存(rom)等或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、内存卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写内存可以包括随机存取内存(ram)。示例性ram可包括动态随机存取内存(dram)、双倍数据速率同步动态随机存取内存(ddr sdram)、静态随机存取内存(sram)、晶闸管随机存取内存(t-ram)和零电容随机存取内存(z-ram)等。示例性rom可以包括掩模型只读内存(mrom)、可编程只读内存(prom)、可擦除可编程只读内存(eprom)、电可擦除可编程只读内存(eeprom)、光盘只读内存(cd-rom)和数字多功能磁盘只读内存等。在一些实施例中，存储设备140可在云端平台上执行。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
30.应当注意应用场景仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本说明书的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，应用场景还可以包括数据库。然而，这些变化和修改不会背离本说明书的范围。
31.图2是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的能源管理系统的示例性框图。如图2所示，基于大数据的能源管理系统可以包括数据获取模块、数据分析模块及中央管理模块。
32.数据获取模块可以用于获取目标楼宇的多个负载的参数信息及历史运行信息。
33.负载的参数信息可以包括负载的名称、额定输入电压、额定输入功率、元器件等信息。负载的历史运行信息可以包括工作电压、工作电流、每天的多个时间段的运行时间等信息。其中，可以将一天划分为多个时间段，例如，均分为24个时间段，其中，一个时间段的时间长度为60分钟。
34.数据获取模块还可以用于获取目标楼宇的电梯历史运行信息。
35.目标楼宇的电梯历史运行信息可以包括每天的多个时间段的电梯运行数量、每台电梯的搭载人数、每台电梯的运行行程等信息。
36.数据获取模块还可以用于获取目标楼宇的人员历史走动信息。
37.目标楼宇的人员历史走动信息可以包括目标楼宇的多个位置处在每天的多个时间段的经过的人员数量及每个人员的逗留时长等信息。
38.在一些实施例中，数据获取模块还包括第一供电监测单元及第二供电监测单元，其中，第一供电监测单元用于获取电网供电单元的电网供电状态数据序列，电网供电状态数据序列包括电网供电单元在当前时间段的多个时间点的状态数据(例如，三相平均线电流、相有功功率a、相有功功率b、相有功功率c、相电流a、相电流b、相电流c、三相有功功率、环境温度、环境湿度、电弧光强度、振动频率、环境噪声、漏电情况等)，第二供电监测单元用于获取新能源供电单元的新能源供电状态数据序列，新能源供电状态数据序列包括新能源供电单元在当前时间段的多个时间点的状态数据(例如，三相平均线电流、相有功功率a、相有功功率b、相有功功率c、相电流a、相电流b、相电流c、三相有功功率、环境温度、环境湿度、电弧光强度、振动频率、环境噪声、漏电情况等)。
39.在一些实施例中，数据获取模块还可以根据多个历史电网供电状态数据序列预测未来电网供电状态数据序列，其中，历史电网供电状态数据序列可以包括电网供电单元在历史时间段的多个历史时间点的状态数据，未来电网供电状态数据序列可以包括电网供电单元在未来时间段的多个未来时间点的状态数据。
40.在一些实施例中，数据获取模块可以通过第一预测模型根据多个历史电网供电状态数据序列预测未来电网供电状态数据序列，其中，第一预测模型为用于预测未来电网供电状态数据序列的机器学习模型，第一预测模型可以包括但不限于神经网络(nn)、卷积神经网络(cnn)、深度神经网络(dnn)、循环神经网络(rnn)等或其任意组合，例如，第一预测模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。
41.在一些实施例中，数据获取模块还可以根据多个历史新能源供电状态数据序列预测未来新能源供电状态数据序列，其中，历史新能源供电状态数据序列可以包括新能源供电单元在历史时间段的多个历史时间点的状态数据，未来新能源供电状态数据序列可以包括新能源供电单元在未来时间段的多个未来时间点的状态数据。
42.在一些实施例中，数据获取模块可以通过第二预测模型根据多个历史新能源供电状态数据序列预测未来新能源供电状态数据序列，其中，第二预测模型为用于预测未来新能源供电状态数据序列的机器学习模型，第二预测模型可以包括但不限于神经网络(nn)、卷积神经网络(cnn)、深度神经网络(dnn)、循环神经网络(rnn)等或其任意组合，例如，第二预测模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。
43.数据分析模块可以用于基于多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个负载
的类型。
44.在一些实施例中，负载类型可以为一类负载、二类负载或三类负载，一类负载为连续使用的负载；二类负载为短时或重复短时使用的负载；三类负载为偶然短时使用的负载。
45.在一些实施例中，数据分析模块基于多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个负载的类型，包括：基于多个负载的参数信息及历史运行信息，对多个负载进行聚类，确定聚类结果；基于聚类结果，确定每个负载的类型。在一些实施例中，对于任意的两个负载，基于两个负载的参数信息及历史运行信息，确定两个负载的负载相似度；基于负载相似度，对多个负载进行聚类，确定多个负载簇，其中，聚类结果包括多个负载簇。在一些实施例中，数据分析模块可以通过相似度算法(例如，余弦相似度、欧氏距离等)基于两个负载的参数信息及历史运行信息，确定两个负载的负载相似度。在一些实施例中，可以通过k-means算法基于负载相似度，对多个负载进行聚类，确定多个负载簇。可以理解的，两个负载的参数信息及历史运行信息越相似，该两个负载的负载相似度越高。
46.数据分析模块还可以用于基于每个负载的类型确定负载的供电方式。
47.目标楼宇的供电系统包括电网供电单元及新能源供电单元(例如，太阳能供电、风能供电等)。
48.为了在保证目标楼宇的正常运行的同时，减少电网功能，数据分析模块可以基于每个负载的类型确定负载的供电方式。例如，一类负载、二类负载可以通过电网供电单元供电，三类负载可以通过新能源供电单元供电。
49.在一些实施例中，数据分析模块基于每个负载的类型确定负载的供电方式，包括：对于每个聚类簇，基于聚类簇的聚类中心的参数信息及历史运行信息，确定聚类簇包括的负载的供电方式，其中，供电方式为电网供电单元供电或新能源供电单元供电。可以理解的，根据聚类簇的聚类中心的参数信息及历史运行信息判断该聚类中心为一类负载或二类负载时，该聚类簇包括的负载的供电方式均为电网供电单元供电；根据聚类簇的聚类中心的参数信息及历史运行信息判断该聚类中心为三类负载时，该聚类簇包括的负载的供电方式均为新能源供电单元供电。
50.中央管理模块可以用于基于电网供电状态数据序列及新能源供电状态数据序列，调整负载的供电方式。
51.可以理解的，中央管理模块可以根据电网供电状态数据序列判断电网供电单元是否发生部分故障，若发生部分故障，将可以将通过电网供电单元供电的负载的供电方式调整为新能源供电单元供电，以尽可能维持目标楼宇的设备的正常运行。
52.在一些实施例中，中央管理模块可以通过第一故障判断模型根据电网供电状态数据序列及未来电网供电状态数据序列判断电网供电单元是否发生故障，其中，故障预测模型为用于根据电网供电状态数据序列及未来电网供电状态数据序列判断电网供电单元是否发生故障的机器学习模型，第一故障判断模型可以包括但不限于神经网络(nn)、卷积神经网络(cnn)、深度神经网络(dnn)、循环神经网络(rnn)等或其任意组合，例如，第一故障判断模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。
53.可以理解的，中央管理模块可以根据新能源供电状态数据序列判断新能源供电单元是否发生部分故障，若发生部分故障，将可以将通过新能源供电单元供电的负载的供电方式调整为电网供电单元供电，以尽可能维持目标楼宇的设备的正常运行。
54.在一些实施例中，中央管理模块可以通过第二故障判断模型根据新能源供电状态数据序列及未来新能源供电状态数据序列判断新能源供电单元是否发生故障，其中，故障预测模型为用于根据新能源供电状态数据序列及未来新能源供电状态数据序列判断新能源供电单元是否发生故障的机器学习模型，第二故障判断模型可以包括但不限于神经网络(nn)、卷积神经网络(cnn)、深度神经网络(dnn)、循环神经网络(rnn)等或其任意组合，例如，第二故障判断模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。
55.数据分析模块还可以用于基于目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案。
56.在一些实施例中，数据分析模块基于目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案，包括：对目标楼宇的电梯历史运行信息进行拟合，确定多个时间段的运行电梯数量。可以理解的，在某些时间段，并非所有的电梯均处于运行状态，能满足用户需求的同时，节约能耗。
57.数据分析模块还可以用于基于目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案。
58.在一些实施例中，数据分析模块基于目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案，包括：对目标楼宇的人员历史走动信息进行拟合，确定多个时间段的感应照明公共区域。可以理解的，在某个时间段，非感应照明公共区域的照明设备可以处于关闭状态，能满足用户需求的同时，节约能耗。
59.在一些实施例中，数据获取模块还用于从用户终端获取至少一个会议室预约请求，其中，会议室预约请求包括目标会议室及预约时间段。
60.在一些实施例中，数据获取模块还可以用于获取目标会议室的门禁数据。
61.在一些实施例中，中央管理模块可以基于目标会议室的门禁数据及预约时间段，对目标会议室内的设备进行管理。在一些实施例中，中央管理模块可以根据目标会议室的门禁数据，判断预约目标会议室的用户是否在预约时间段内进入目标会议室，若判断预约目标会议室的用户在预约时间段内进入目标会议室，则开启目标会议室内的设备(例如，照明、显示屏、空调、新风系统等)。
62.在一些实施例中，中央管理模块基于目标会议室的门禁数据及预约时间段，对目标会议室内的设备进行管理，包括：基于目标会议室的门禁数据、关系图谱及预约时间段，判断会议是否开启；若判断会议开启，对目标会议室内的设备进行管理。
63.在一些实施例中，关系图谱可以表征多个用户之间的关系，关系图谱可以由多个用户节点构成，一个用户节点可以表征一个用户，当任意两个用户之间存在联系时，该两个用户对应的用户节点通过边连接，两个用户之间的联系越紧密，该两个节点之间边越短，可以理解的，同属于一个部门的两个用户对应的用户节点之间的边短于分别属于两个部门的两个用户对应的用户节点之间的边，同属于一个部门和同一个项目的两个用户对应的用户节点之间的边短于同属于一个部门和分别属于两个项目的两个用户对应的用户节点之间的边。
64.可以理解的，中央管理模块根据目标会议室的门禁数据判断进入会议室的用户，若存在至少一个用户对应的节点与预约目标会议室的用户对应的节点在关系图谱上的边小于预设边长，则开启目标会议室内的设备(例如，照明、显示屏、空调、新风系统等)。
65.需要注意的是，以上对于基于大数据的能源管理系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图2中披露的数据获取模块、数据分析模块及中央管理模块可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
66.图3是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的能源管理方法的示例性流程图，如图3所示，基于大数据的能源管理方法可以包括如下步骤。在一些实施例中，基于大数据的能源管理方法可以由基于大数据的能源管理系统执行。
67.步骤310，获取目标楼宇的多个负载的历史运行信息。在一些实施例中，步骤310可以由数据获取模块执行。
68.步骤320，获取目标楼宇的电梯历史运行信息。在一些实施例中，步骤320可以由数据获取模块执行。
69.步骤330，获取目标楼宇的人员历史走动信息。在一些实施例中，步骤330可以由数据获取模块执行。
70.步骤340，基于多个负载的参数信息及历史运行信息确定每个负载的类型。在一些实施例中，步骤340可以由数据分析模块执行。
71.步骤350，基于每个负载的类型确定负载的供电方式。在一些实施例中，步骤350可以由数据分析模块执行。
72.步骤360，基于目标楼宇的电梯历史运行信息确定电梯优化运行方案。在一些实施例中，步骤360可以由数据分析模块执行。
73.步骤370，基于目标楼宇的人员历史走动信息确定照明优化运行方案。在一些实施例中，步骤370可以由数据分析模块执行。
74.关于基于大数据的能源管理方法的更多描述可以参见图2及其相关描述，此处不再赘述。
75.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
76.同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
77.此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本
说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
78.同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
79.针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
80.最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。