[0001] 本发明涉及储能电站控制技术领域，尤其涉及多功能储能电站场景适应控制系统。

[0002] 随着全球对可再生能源和电力系统稳定性的需求不断增长，多功能储能电站成为了关键的技术解决方案，多功能储能电站是一种能够储存电能并在需要时释放的设施，它不仅能够平衡电力系统的供需差异，提供灵活的电力调度，还能应对电力峰谷负荷，提高电网的稳定性和可靠性；多功能储能电站场景适应控制是指根据储能电站所处的具体应用场景，如电网调峰、调频调压、应急供电等，通过智能化管理系统和先进的控制策略，实现储能电站的高效、稳定运行；多功能储能电站场景适应控制能够实时响应电网需求，优化电力资源配置，提高储能利用率，进而提升电力系统的稳定性和可靠性。

[0003] 目前，对于储能电站控制技术领域有着多方面的研究，如中国发明专利CN116885849A开了一种储能电站监控系统，通过自上至下包括顺次连接的站控层、过程层和间隔层；站控层采用双星型网络结构；过程层包括信息网和控制网，信息网采用环形网络，控制网采用星型网络；信息网按照储能电站的物理容量进行分区；间隔层采用星型网络结构；间隔层包括多个电池集装箱，过程层中的每个分区与间隔层中的部分电池集装箱连接；不同的电池集装箱之间采用光纤环网，在每个电池集装箱内包括第二环网交换机；间隔层的每个电池集装箱中采用第二协调控制器和第二控制网交换机与能量转换系统及电池管理系统连接；如中国发明专利CN112564150B开了一种储能电站控制系统，通过生产监控模块、生产控制模块、调度模块和云平台，所述生产监控模块用于监控各储能站点并传输监控数据，所述生产控制模块用于接收并处理各所述生产监控模块的监控数据以及接收所述调度模块和所述云平台的控制命令，所述调度模块用于调度控制各储能电站点的工作，所述生产监控模块与所述生产控制模块通讯连接，所述生产控制模块分别与所述调度模块和所述云平台通讯连接，具备调度模块与云平台进行交互的能力，可利用云平台进行数据存储和分析，提高系统的运行效率，提高各储能电站点的调度响应速度，实现实时监控，降低成本。

[0004] 然而，目前随着新能源大规模接入，系统转动惯量降低，调频能力下降，导致频率变化加快、波动幅度增大，同时新能源发电设备具有快速响应的特性，可能导致中频带、高频带的电力电子装置涉网稳定性问题，而且新能源机组动态无功支撑能力较常规电源弱，随着新能源占比快速提高，系统动态无功储备及支撑能力急剧下降，系统电压稳定问题突出，导致多功能储能电站场景适应控制稳定性降低。

[0005] 因此，综上所述，现有技术存在多功能储能电站场景适应控制稳定性较低的问题。

[0024] 本申请实施例通过提供多功能储能电站场景适应控制系统，解决了现有技术中多功能储能电站场景适应控制稳定性较低的问题，通过分析出储能电站控制稳定性指标，从而根据储能电站控制稳定性指标进行报警提示，快速响应报警提示，通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统进行优化，定期通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统稳定性进行维护，实现了提高多功能储能电站场景适应控制稳定性。

[0025] 本申请实施例中的技术方案为解决上述多功能储能电站场景适应控制稳定性较低的问题，总体思路如下：

[0026] 通过将储能电站的具体应用场景和功能需求进行分析，分析出储能电站的功能需求，选择储能设备并构建整体的储能架构；采集储能电站实时监测数据，将储能电站实时监测数据进行预处理，分析出数据采集稳定性指标；构建并部署储能电站管理策略；实时监测用户对多功能储能电站场景适应控制结果的操作，获取用户操作实时监测数据，分析出储能电站控制效果指数；根据数据采集稳定性指标、储能电站控制效果指数和储能电站已使用循环寿命，分析出储能电站控制稳定性指标，根据储能电站控制稳定性指标通知用户进行选择性优化，通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统稳定性进行常规性定期维护。

[0027] 为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

[0028] 如图1所示，为本申请实施例提供的多功能储能电站场景适应控制系统的结构示意图，本申请实施例提供的多功能储能电站场景适应控制系统包括：需求分析模块、数据采集模块、管理策略设计模块、控制结果分析模块和稳定性优化维护模块；其中，需求分析模块，用于将储能电站的具体应用场景和功能需求进行分析，分析出储能电站的功能需求，根据储能电站的功能需求，选择储能设备并构建整体的储能架构；数据采集模块，用于采集储能电站实时监测数据，将储能电站实时监测数据进行预处理，分析出数据采集稳定性指标，数据采集稳定性指标，用于评估通过传感器采集的储能电站实时监测数据的稳定性；管理策略设计模块，用于构建并部署储能电站管理策略；控制结果分析模块，用于实时监测用户对多功能储能电站场景适应控制结果的操作内容，获取用户操作实时监测数据，分析出储能电站控制效果指数，储能电站控制效果指数，用于评估用户对多功能储能电站场景适应控制结果稳定性的满意程度；稳定性优化维护模块，用于根据数据采集稳定性指标、储能电站控制效果指数和储能电站已使用循环寿命，分析出储能电站控制稳定性指标，根据储能电站控制稳定性指标通知用户进行选择性优化，通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统稳定性进行常规性定期维护，储能电站控制稳定性指标，用于评估当前多功能储能电站场景适应控制系统的稳定程度。

[0029] 在本实施例中，需求分析能够确保系统能够针对特定的应用场景和需求进行精确的分析，从而选择合适的储能设备并设计最优的储能架构。这有助于最大化储能电站的性能和效率；管理策略设计允许多功能储能电站场景适应控制系统根据实时数据和用户需求设计并部署管理策略，使得系统能够适应不同的场景和需求，提高储能电站的运行效率；控制结果分析模块提供了用户操作多功能储能电站场景适应控制结果的界面，用户操作实时监测数据的收集和分析有助于系统持续优化控制策略，提升用户满意度。

[0030] 根据储能电站控制稳定性指标通知用户进行选择性优化，为当储能电站控制稳定性指标低于第一阈值时，通知用户对储能电站控制稳定性进行优化，当储能电站控制稳定性指标不低于第一阈值时，储能电站继续正常运行，不通知用户进行优化操作。

[0031] 通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统稳定性进行常规性定期维护，为根据储能电站的运行情况和系统稳定性要求，制定常规性定期维护计划，在到达规定的维护时间前，通过适当的方式通知用户进行维护，用户收到维护通知后，按照维护计划进行维护操作，并记录维护过程和结果，在维护完成后，对维护效果进行评估。

[0032] 整个系统通过各个模块的协同工作，实现了对储能电站的全面监控、优化和管理，提高了系统的稳定性和可靠性，减少了故障发生的可能性；通过精确的场景分析、灵活的管理策略和优化的控制策略，系统能够更有效地利用能源，降低运行成本，提高能源使用效率。

[0033] 进一步的，分析出储能电站的功能需求的具体方法为：获取储能电站的具体应用场景信息，将具体应用场景信息进行分类，针对每一类应用场景，分析出每类应用场景对应的特征数据，根据储能电站具体应用场景的特征数据，确定储能电站的功能需求；根据储能电站的功能需求，调整储能架构的配置和控制策略，选择对应类别的储能电站储能设备、逆变器、控制器、通信设备和数据存储设备。

[0034] 在本实施例中，储能电站的应用场景有平衡电力供需，减少高峰负荷；在电网故障时提供备用电源；稳定电压和频率，实现电力质量管理；缓冲风能或者太阳能等新能源发电的波动；降低用电成本，实现用电高效管理。

[0035] 储能电站的功能需求有，确定瞬时功率和持续功率要求，确定储能系统需要存储的总电能，确定控制指令到实际响应的时间，确定多功能储能电站场景适应控制系统运行的稳定性和使用寿命，确定初始投资和运行维护的总成本。

[0036] 获取储能电站的具体应用场景信息，包括电网调度信息、可再生能源新能源信息、用户侧信息。

[0037] 电网调度类需要储能电站具备快速响应能力，能够在电网负荷高峰时段释放电能，减轻电网压力；在负荷低谷时段充电，存储电能以备后用，同时，还需要考虑储能电站的容量、充放电速率、安全性等因素。

[0038] 可再生能源并网类需要储能电站解决可再生能源的间歇性和波动性问题，确保可再生能源的稳定并网，还需要考虑储能电站的并网容量、并网方式、调度策略等因素。

[0039] 用户侧类需要根据用户侧的功能需求，如电价政策、用电负荷特性等，制定合适的储能策略。

[0040] 根据储能电站的功能需求，调整储能架构的配置和控制策略，根据功能需求，调整储能架构的配置如下，通过分析历史数据和未来趋势预测储能电站的能量和功率需求，从而确定合适的储能容量；根据能源类型、成本、环境影响和性能要求，选择合适的储能电池类型，如锂离子电池、钠硫电池等；根据可再生能源并网类的功能需求，采用更智能的调度策略来配合可再生能源的波动。

[0041] 根据功能需求，调整储能架构的控制策略如下，制定合适的能量管理策略，以实现储能电站的功能需求；当储能电站同时接入如风能、太阳能、电网等多种能源，通过智能算法和控制系统制定协同调度策略，以合理地调度不同能源之间的转换和优化配置，提高能源利用效率；制定完善的安全保护策略，确保储能电站的安全运行，包括过充过放保护、温度控制、短路保护等，同时建立有效的监测和预警系统，及时发现并处理潜在的安全隐患。

[0042] 进一步的，采集储能电站实时监测数据的具体方法为：通过在储能电站指定位置的传感器，实时感知并采集储能电站实时监测数据；将采集到的储能电站实时监测数据，利用通信设备将采集到数据传输到数据存储设备中进行存储。

[0043] 在本实施例中，在储能电站的关键位置，如电池组、充放电接口、电网接口等，部署各种传感器，传感器包括如温度传感器、压力传感器、流量传感器、电流传感器和电压传感器等。

[0044] 通过传感器实时感知并采集储能电站各项参数和运行状态，如电池的温度、压力、充放电电流、电压，以及电网的电压、频率、功率因数等。

[0045] 利用通信设备将采集到数据传输到数据存储设备中进行存储，确保数据传输的实时性和准确性，以便及时响应电网运行状态的变化。

[0046] 进一步的，将储能电站实时监测数据进行预处理的具体方法：从储能电站的数据存储设备中获取储能电站实时监测数据，对于缺失的数据采用插值方法进行填充；对数据中因随机噪声引起的波动，使用平滑算法进行处理；将所有的数据转换为统一的度量单位后，将储能电站实时监测数据转换系统能够识别的格式；将预处理完成后的储能电站实时监测数据重新存储到数据存储设备中。

[0047] 在本实施例中，可以采用如K‑means聚类算法等无监督机器学习算法来识别储能电站实时监测数据中的异常值，这些机器学习算法根据数据的自然聚类特性来区分正常数据和异常数据；从储能电站的数据存储设备中获取储能电站实时监测数据，对于缺失的数据采用插值方法进行填充。

[0048] 将因随机噪声引起的数据波动，使用如移动平均法、指数平滑法等平滑算法进行处理，通过计算数据的自相关函数来判断是否存在随机噪声，对于随机噪声的自相关函数通常在零延迟处取最大值，随着延迟时间的增加而迅速衰减。

[0049] 将数据进行归一化处理，消除不同数据之间的量纲差异；将处理后的数据存储到储能电站的数据存储设备中，以便后续分析和使用。

[0050] 进一步的，分析出数据采集稳定性指标的具体方法为：通过获取传感器安装日期以及当前日期分析出传感器已使用寿命，使用电磁干扰测量仪器，在储能电站的现场对电磁环境进行测量获取电磁干扰数据，将传感器测量得到的数据与已知的标准值进行对比分析误差来获取传感器精度数据；从数据存储设备中获取预设的传感器已使用寿命、电磁干扰和传感器精度分别对数据采集稳定性指标的权重占比值；根据传感器已使用寿命、电磁干扰和传感器精度，构建数据采集稳定性指标分析公式；根据数据采集稳定性指标分析公式分析出数据采集稳定性指标。

[0051] 在本实施例中，使用KH3939电磁兼容测试仪、MICRONIX/MSA338E电磁干扰测试仪等电磁干扰测量仪器，在储能电站的现场对电磁环境进行测量获取电磁干扰数据。

[0052] 数据采集稳定性指标分析公式为： 式中，CJ为数据采集稳定性指标，ω1+ω2+ω3＝1。

[0053] SM为传感器已使用寿命，GR为电磁干扰，JD为传感器精度，ω1为从数据存储设备中获取的预设的传感器已使用寿命对数据采集稳定性指标的权重占比值，通过客观权重法获取，ω2为从数据存储设备中获取的预设的电磁干扰对数据采集稳定性指标的权重占比值，通过客观权重法获取，ω3为从数据存储设备中获取的预设的传感器精度对数据采集稳定性指标的权重占比值，通过客观权重法获取。

[0054] 数据采集稳定性指标CJ还可以通过获取传感器响应时间、数据波动率、错误率等数据，利用数据清洗、标准化和异常值检测等算进行对采集到的数据进行预处理，去除噪声和异常值获取；数据采集稳定性指标越高表示通过传感器采集的储能电站实时监测数据的稳定性越高。

[0055] 进一步的，构建并部署储能电站管理策略的具体方法为：根据储能电站的功能需求，构建储能电站的充放电策略、功率输出策略和充放电循环策略；储能电站的充放电策略为在能源价格低于能源低价阈值时给储能电站充电，在能源价格不低于能源高价阈值时进行放电；储能电站的功率输出策略为在满足电网的负荷需求，同时保持储能电站的稳定运行；储能电站的充放电循环策略为考虑储能电站的寿命管理，延长储能电站的使用寿命；实施储能电站管理策略时，储能电站内部进行数据传输和同步机制的运行，储能电站外部的用户终端接口提供可视化数据和用户控制接口。

[0056] 在本实施例中，储能电站的充放电策略为根据储能电站的容量、充放电效率、电池寿命等因素，设定合理的能源低价阈值和能源高价阈值，在能源价格低于能源低价阈值时给储能电站充电，在能源价格不低于能源高价阈值时进行放电，阈值的设定应考虑到电网安全、经济性、电池健康度等多方面的因素。

[0057] 储能电站的功率输出策略为根据储能电站的功能需求，确定目标功率输出值，建立功率调节机制，使储能电站能够根据目标功率输出值、电网负荷的变化、新能源出力的波动等因素动态调节输出功率，实现在满足电网的负荷需求，同时保持储能电站的稳定运行；

[0058] 储能电站的充放电循环策略为根据储能电站的容量、充放电效率、电池寿命等因素，确定合理的充放电循环周期，实现储能电站的寿命管理，以延长储能电站的使用寿命。

[0059] 实施储能电站管理策略时，要确保储能电站内部数据传输和同步机制的顺畅运行，保证数据的一致性和准确性。

[0060] 进一步的，获取用户操作实时监测数据的具体方法为：构建可视化的多功能储能电站场景适应控制结果展示平台，通过储能电站外部的用户终端接口与展示平台连接，获取可视化数据和用户操作功能；通过展示平台实时监测用户对多功能储能电站场景适应控制结果的操作内容，获取用户操作实时监测数据，将获取得到的用户操作实时监测数据存储于储能电站的数据存储设备中。

[0061] 在本实施例中，通过用户终端接口和展示平台连接，用户能够直观地查看储能电站的运行状态、控制策略以及关键指标数据，不仅提高了用户体验，还使得用户能够更容易地理解和管理储能电站。

[0062] 用户不仅可以通过展示平台查看储能电站的运行情况，还能直接对储能电站进行控制操作，使得用户能够根据实际需求调整储能电站的运行策略，从而优化能源利用和降低运行成本。

[0063] 通过展示平台，用户可以实时获取储能电站的运行数据，并根据自己的理解和经验提供反馈，有助于改进储能电站的运行效率，并促进储能电站场景适应控制的持续优化。

[0064] 进一步的，分析出储能电站控制效果指数的具体方法为：每当用户执行一次操作后，自动记录该次操作结果，并记为用户操作成功，统计汇总所有用户的操作结果数据获取用户操作成功次数；获取用户在每次操作结束后，提供的满意度反馈数据，当满意度超过满意阈值时，记为用户满意，统计汇总所有用户的满意度反馈数据获取用户满意次数；跟踪并记录用户登陆和退出时间点，统计汇总所有用户的退出和登陆时间差，获取用户对储能电站使用时长；从数据存储设备中获取预设的用户操作成功次数、用户满意次数和用户对储能电站使用时长分别对储能电站控制效果指数的权重占比值；根据用户操作成功次数、用户满意次数和用户对储能电站使用时长，构建储能电站控制效果指数分析公式；根据储能电站控制效果指数分析公式分析出储能电站控制效果指数。

[0065] 在 本 实 施 例 中 ，储 能 电 站 控 制 效 果 指 数 分 析 公 式 为 ：式中，CN为储能电站控制效果指数，δ1+δ2+δ3＝1。

[0066] CZ为用户操作成功次数，MY为用户满意次数，SY为用户对储能电站使用时长，δ1为从数据存储设备中获取预设的用户操作成功次数对储能电站控制效果指数的权重占比值，通过专家评估法获取，δ2为从数据存储设备中获取预设的用户满意次数对储能电站控制效果指数的权重占比值，通过专家评估法获取，δ3为从数据存储设备中获取预设的用户对储能电站使用时长对储能电站控制效果指数的权重占比值，通过专家评估法获取，e为自然常数。

[0067] 储能电站控制效果指数CN还可以通过获取储能电站运行过程中的关键数据以及用户操作行为数据，利用如最小二乘法等统计分析方法或机器学习算法对这些数据进行处理和分析获取储能电站控制效果指数；储能电站控制效果指数越高表示用户对多功能储能电站场景适应控制结果稳定性的满意程度越高；储能电站控制效果指数相关数据统计表如表1所示：

[0068] 表1储能电站控制效果指数相关统计数据表

[0069]

[0070] 如图2所示，为参数与储能电站控制效果指数关系图，其中设定δ1＝0.5，δ2＝0.3，δ3＝0.2。由图2和表1得出，储能电站控制效果指数CN随着用户操作成功次数CZ和用户对储能电站使用时长SY的增加而增加，但增长速率会逐渐减小，这表明随着用户操作成功次数和用户对储能电站使用时长的增加，储能电站控制效果指数的提高效果会逐渐减弱。

[0071] 进一步的，如图3所示，为本申请实施例提供的稳定性优化维护模块的结构示意图，稳定性优化维护模块包括稳定性评估单元、稳定性优化单元和稳定性维护单元；结果稳定性评估单元，用于根据数据采集稳定性指标、储能电站控制效果指数和储能电站已使用循环寿命，分析出储能电站控制稳定性指标；稳定性优化单元，用于当储能电站控制稳定性指标低于第一阈值时，发出稳定性过低报警提示，快速响应报警提示，通知用户对多功能储能电站场景适应控制稳定性进行优化；根据储能电站的实际运行情况和用户操作实时监测数据，构建并部署新的储能电站的控制策略，利用人工智能技术对储能电站的运行数据进行深度分析和挖掘，预测储能电站的电网负荷变化，提前调整储能电站的运行状态；稳定性维护单元，用于通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统稳定性进行常规性定期维护。

[0072] 在本实施例中，根据储能电站的实际运行情况和用户操作实时监测数据，不断调整和构建并部署新的储能电站的控制策略，以提高储能电站的利用率和效率；利用人工智能、机器学习等先进技术，对储能电站的运行数据进行深度分析和挖掘，预测电网负荷变化，提前调整储能电站的运行状态，提高系统的响应速度和稳定性；通过对多功能储能电站场景适应控制系统的优化，可以减少系统故障和异常情况的发生，提高系统的稳定性和可靠性，提高储能电站的能源利用率，减少设备故障和停机时间，降低运维成本和人力投入。

[0073] 定期对储能电站的各种设备进行检查和测试，及时安装和更新系统的软件补丁和固件更新，以修复潜在的安全漏洞和错误，定期备份系统的关键数据，以防数据丢失或损坏；通过定期维护，可以及时发现并处理潜在的问题和隐患，预防故障的发生，能够确保系统的稳定性和可靠性，减少故障和异常情况的发生，可以延长设备的使用寿命，降低设备更换的成本，可以提升用户对多功能储能电站场景适应控制系统的信任和满意度。

[0074] 进一步的，分析出储能电站控制稳定性指标的具体方法为：通过记录储能电站的充放电循环次数，并结合储能电池的性能参数分析获取储能电站已使用循环寿命；从数据存储设备中获取预设的数据采集稳定性指标、储能电站控制效果指数储能电站已使用循环寿命分别对储能电站控制稳定性指标的权重占比值；根据数据采集稳定性指标、储能电站控制效果指数和储能电站已使用循环寿命，构建储能电站控制稳定性指标计算公式；根据储能电站控制稳定性指标计算公式计算出储能电站控制稳定性指标；储能电站控制稳定性指标计算公式为： 式中，WD为储能电站控制稳定性指标，CJ为数据采集稳定性指标，CN为储能电站控制效果指数，XH为储能电站已使用循环寿命，ε1为从数据存储设备中获取预设的数据采集稳定性指标对储能电站控制稳定性指标的权重占比值，ε2为从数据存储设备中获取预设的储能电站控制效果指数对储能电站控制稳定性指标的权重占比值，ε3为从数据存储设备中获取预设的储能电站已使用循环寿命对储能电站控制稳定性指标的权重占比值。

[0075] 在本实施例中，数据采集稳定性指标通过分析传感器采集的实时监测数据来获取，储能电站控制效果指数通过分析用户操作实时监测数据获取，储能电站已使用循环寿命通过记录储能电站的充放电循环次数，并结合储能电池的性能参数来估算获取。

[0076] ε1+ε2+ε3＝1，数据采集稳定性指标、储能电站控制效果指数储能电站已使用循环寿命分别对储能电站控制稳定性指标的权重占比值，通过客观权重法获取。

[0077] 储能电站控制稳定性指标还可以通过获取储能电站的充放电效率、能量稳定性、响应时间等数据，利用回归分析、时间序列分析等算法，分析储能电站的充放电效率的稳定性和能量变化的波动性获取储能电站控制稳定性指标；储能电站控制稳定性指标越高表示当前多功能储能电站场景适应控制系统的稳定程度越高。

[0078] 总而言之，借助于本发明的上述技术方案，通过分析出储能电站控制稳定性指标，从而根据储能电站控制稳定性指标进行报警提示，快速响应报警提示，通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统进行优化，定期通知用户对多功能储能电站场景适应控制系统稳定性进行维护，进而实现了提高多功能储能电站场景适应控制系统的稳定性。

[0079] 通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将具体装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

[0080] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

[0081] 在本申请覆盖的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、设备或模块的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

[0082] 作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请实施例方案的目的。

[0083] 另外，在本申请各个实施例中的各功能模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。这些功能模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以计算机程序产品的形式体现出来，该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程设备。该计算机程序产品存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘So l i d State D i sk(SSD))等。

[0084] 以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。