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专利名称：区域电网源网荷储动态特性计算方法及系统、终端、介质

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202211648162.7

专利申请（专利权）人：国网湖北省电力有限公司随州供电公司,国家电网有限公司,北京四方继保工程技术有限公司
权利人地址：湖北省随州市迎宾大道41号

专利发明（设计）人：张晓煜,李巍威,熊枫,何舟,邹丹丹,汪磊,肖代波,郭厚霖,梁雅孜,毛文辉,李晨,余文强,杨曙光,张焰明,冯波,李玮,时伯年,孙刚,常富杰,胡实,黄永清

专利摘要：区域电网源网荷储动态特性计算方法及系统、终端、介质，方法包括：步骤1，基于源网荷储系统中测量数据的离散特性，建立变流器动态特性的差分方程，包括基于带增益积分器的变流器外环控制的差分方程和基于PI控制器的变流器内环控制的差分方程；步骤2，利用变流器的静态网络模型和变流器动态特性的差分方程，构建变流器的网络模型；步骤3，将变流器的网络模型与源网荷储系统中测量数据共同组成测量模型；步骤4，采用加权最小二乘法对测量模型求解状态变量。满足源网荷储系统协调控制对于动态特性估计的需求，使源网荷储协调优化控制策略在系统处于动态变化期间，计算合理的协调控制命令，有效地调动源网荷储资源来支撑电网度过系统波动。

主权利要求：
1.一种区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：步骤1，基于源网荷储系统中测量数据的离散特性，建立变流器动态特性的差分方程，包括基于带增益积分器的变流器外环控制的差分方程和基于PI控制器的变流器内环控制的差分方程；
步骤2，利用变流器的静态网络模型和变流器动态特性的差分方程，构建变流器的网络模型f(x)，满足如下关系式：式中， 和 是变流器的交流侧电压向量和电流向量； 为母线上并网点的电压向量和电流向量；Z为变压器的阻抗和相电抗器的阻抗之和；Kdta为交直流标幺值转换系数；Mv为调制系数，是变流器正序交流电压的有效值与直流电压的比值；Vdc为直流电压；Idc为直流电流； 为电压参考值dq分量；θv和δv分别为变流器交流电压和电流的相角；KP为有功外环控制增益；Kp为比例控制器参数；Ki为积分控制器参数；KQ为无功外环控制增益；
为直流电压外环控制增益； 为交流电压外环控制增益； 分别为采样点k和k?1的电流在d轴参考值； 分别为采样点k和k?1的电流在q轴参考值； 分别为采样点k和k?1的并网点有功； 分别为采样点k和k?1的并网点无功； Vdctk?1分ref ref别为采样点k和k?1的直流电压； Vactk?1分别为采样点k和k?1的交流电压；P 、Q 分别为有功参考值和无功参考值； 分别为直流电压参考值和交流电压参考值；
Vf,k?1分别为采样点k和k?1的滤波电感处电压；Ts为采样时间； 分别为采样点k和k?1的电压参考值； 为采样点k的电压相角； 为采样点k的电压； 为采样点k的电流测量值； 为采样点k的电流相角测量值；Xt为变压器电抗；Xp为相电抗器电抗；Cd为d轴表达式常数部分；Cq为q轴表达式常数部分； 分别为采样点k和k?1的直流电压参考值；
状态向量扩展为如下关系式：
式中，θ为并网点母线电压相角；δ为并网点母线电流相角；
步骤3，将变流器的网络模型与源网荷储系统中测量数据共同组成测量模型e(x)，满足如下关系式：式中，z为测量值，x为状态量， 和 分别代表建模不确定性和测量噪声，它们相互独立分布并且满足步骤4，采用加权最小二乘法对测量模型求解状态变量。
2.根据权利要求1所述的区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：步骤1包括：
步骤1.1，利用带增益的积分器建立外环控制模型，利用PI控制器建立内环控制模型；
步骤1.2，采用二阶龙格?库塔法对外环控制模型和内环控制模型进行转换，得到外环控制的差分方程和内环控制的差分方程。
3.根据权利要求1所述的区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：步骤2中，静态网络模型包括传输线路、变压器模型。
4.根据权利要求1所述的区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：步骤3中，变流器内部测量的交流电压电流、直流电压电流，其本身可以作为状态变量，所以测量误差可以用x?z表示，测量模型则为：式中， 和 分别代表建模不确定性和测量噪声，它们相互独立分布并且满足
5.根据权利要求1所述的区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：步骤4中，最小二乘法的目标函数可以表示为：式中，
ui、vj分别为第i个建模误差和第j个测量误差，u和v都假设是高斯分布，即
Qii是建模不确定性的协方差矩阵的第i个对角元素，且Rjj是测量协方差矩阵的第j个对角元素，且n、m分别为建模公式的数目和测量变量的数目。
6.根据权利要求5所述的区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：步骤4中，采用如下迭代方程来更新状态变量：T
G(xl)Δxl＝[H(xl)]We(xl)式中，
l表示迭代次数，
W是权重矩阵，Qii和Rjj在权重矩阵对角线上，T
G(xl)为增益矩阵，满足G(xl)＝[H(xl)]WH(xl)；
是网络模型f(x)的雅可比矩阵；
xl为第l次迭代时的状态量，Δxl为第l次迭代时的状态量的变化量，e(xl)为第l次迭代时状态量对应的测量模型。
7.根据权利要求6所述的区域电网源网荷储动态特性计算方法，其特征在于，包括：通过加权最小二乘法求得采样点k的状态变量xk的值。
8.一种区域电网源网荷储动态特性计算系统，其特征在于，用于实现权利要求1?7任一项权利要求所述方法的步骤。
9.一种终端，包括处理器及存储介质；其特征在于：所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1?7任一项所述方法的步骤。
10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1?7任一项所述方法的步骤。 说明书 : 区域电网源网荷储动态特性计算方法及系统、终端、介质技术领域[0001] 本发明属于新能源协调控制技术领域，具体地，涉及一种区域电网源网荷储动态特性计算方法及系统、终端、介质。背景技术[0002] 近年来，随着新能源渗透率的不断提高和电力电子设备的大量应用，以及储能和柔性负荷的引入，新型电力系统呈现出多极的波动性，其预测和可控的难度以及成本大大增加。[0003] 现有技术中，电网对源网荷储的协调控制大部分还停留在使用日前新能源发电预测和日前负荷预测来满足发电量平衡的阶段。先进一些的电网会采用分钟级的实时新能源出力作为源网荷储协调控制策略的输入信息，解决新能源场站预测出力与实际出力的偏差及断面联络线功率偏差的协调控制问题。但在实际应用中，当系统处于动态变化期间，源网荷储协调控制系统无法得到及时的信息，其本身的策略更缺少对源网荷储系统中动态特征的考量，导致现有的源网荷储协调控制策略无法在系统处于动态变化期间下发合理的协调控制命令。没有考虑动态特性的源网荷储协调控制，由于采样间隔时间长，可能根本没有动态过程中的测量数据；即使测量数据观测到了波动，但是由于缺少动态模型，对其动态特性和过程也无法掌握，由此计算得到的控制命令可能根本不满足约束条件，给电网带来安全隐患。此外，不能有效利用源网荷储丰富的调节资源，实现动态波动过程中的协调优化控制，以及对电网的主动支撑。例如，针对新能源惯量小的特点，使储能参与快速调频，减小频率和有功的波动，使出力变得平滑，减小对系统设备的冲击。[0004] 对源网荷储的动态过程进行协调优化控制的关键在于对具有动态特性的变量(不仅限于状态变量)进行准确的估计。从目前电网实际情况来看，主要有两方面的挑战：源网荷储系统中电气量的测量频率。要捕捉系统的动态波动，前提是测量数据的时间间隔足够小。例如常见的PMU的50ms或者20ms就可以满足需求。但是由于源网荷储系统规模大小不一，电压等级差别大，在规模小、电压等级低的系统中，PMU的配置数量和位置很有限；另外，不同类型的设备提供的测量值可能具有不同的测量精度，这就给源网荷储的动态变量的估计带来很大的困难。发明内容[0005] 为解决现有技术中存在的不足，本发明提供一种区域电网源网荷储动态特性计算方法及系统、终端、介质，满足源网荷储系统协调控制对于动态特性估计的需求，使源网荷储协调优化控制策略在系统处于动态变化期间，计算合理的协调控制命令，有效地调动源网荷储资源来支撑电网度过系统波动。[0006] 本发明采用如下的技术方案。[0007] 一种区域电网源网荷储动态特性计算方法，包括：[0008] 步骤1，基于源网荷储系统中测量数据的离散特性，建立变流器动态特性的差分方程，包括基于带增益积分器的变流器外环控制的差分方程和基于PI控制器的变流器内环控制的差分方程；[0009] 步骤2，利用变流器的静态网络模型和变流器动态特性的差分方程，构建变流器的网络模型；[0010] 步骤3，将变流器的网络模型与源网荷储系统中测量数据共同组成测量模型；[0011] 步骤4，采用加权最小二乘法对测量模型求解状态变量。[0012] 步骤1包括：[0013] 步骤1.1，利用带增益的积分器建立外环控制模型，利用PI控制器建立内环控制模型；[0014] 步骤1.2，采用二阶龙格?库塔法对外环控制模型和内环控制模型进行转换，得到外环控制的差分方程和内环控制的差分方程。[0015] 步骤2中，静态网络模型包括传输线路、变压器模型。[0016] 步骤3中，变流器内部测量的交流电压电流、直流电压电流，其本身可以作为状态变量，所以测量误差可以用x?z表示，测量模型则为：[0017][0018] 式中， 和 分别代表建模不确定性和测量噪声，它们相互独立分布并且满足[0019] 步骤4中，最小二乘法的目标函数可以表示为：[0020][0021] 式中，[0022] ui、vj分别为第i个建模误差和第j个测量误差，[0023] u和v都假设是高斯分布，即[0024] Qii是建模不确定性的协方差矩阵的第i个对角元素，且[0025] Rjj是测量协方差矩阵的第j个对角元素，且[0026] n、m分别为建模公式的数目和测量变量的数目。[0027] 步骤4中，采用如下迭代方程来更新状态变量：[0028] G(xl)Δxl＝[H(xl)]TWe(xl)[0029] 式中，[0030] l表示迭代次数，[0031] W是权重矩阵，Qii和Rjj在权重矩阵对角线上，[0032] G(xi)为增益矩阵，满足G(xi)＝[H(xi)]TWH(xi)。[0033] 是网络模型f(x)的雅可比矩阵。[0034] 通过加权最小二乘法求得采样点k的状态变量xk的值。[0035] 一种区域电网源网荷储动态特性计算系统，用于实现区域电网源网荷储动态特性计算方法的步骤。[0036] 一种终端，包括处理器及存储介质，用于存储指令；处理器用于根据指令进行操作以执行区域电网源网荷储动态特性计算方法的步骤。[0037] 计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现区域电网源网荷储动态特性计算方法的步骤。[0038] 本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明提供的建：投卣骷扑惴椒，一方面，可以预测系统在发生扰动后的变化趋势，下发合理的协调控制命令，提前采取控制措施；另一方面，可以有效利用源网荷储丰富的调节资源，实现动态波动过程中的协调优化控制，以及对电网的主动支撑；同时，本发明相较于一般的动态模型，极大的节约了计算时间和资源，利于实际工程中应用推广。[0039] 本发明在源网荷储协调优化控制策略中考虑动态特性，使用动态模型，既可以在缺少测量值的情况下帮助求解模型中的未知变量，又可以在具有测量值冗余的情况下减小估计的误差；利用动态模型可以预测系统在发生扰动后的变化趋势，进而提前采取控制措施。[0040] 本发明将动态模型进行离散化，节约计算时间和资源。附图说明[0041] 图1是本发明实施例中典型的变流器结构示意图；[0042] 图2是本发明提出的一种区域电网源网荷储动态特性计算方法的流程图；[0043] 图3是本发明实施例中典型的变流器控制过程示意图；[0044] 图4是本发明实施例中使用纯静态模型得到的直流电流及计算误差波形图；[0045] 图5是本发明实施例中使用动态网络模型得到的直流电流及计算误差波形图。具体实施方式[0046] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。本申请所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部实施例。基于本发明精神，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。[0047] 新型电力系统源网荷储协调控制优化中涉及的动态部件包括但不限于：风场的风力机和变流器，光伏电厂的逆变器，新能源场站或者电网中的SVG(StaticVarGenerator，静止无功发生器)，柔直换流站，储能变流器，等等。这其中绝大部分都涉及到电力电子设备，尤其是交直流变流设备。本实施例结合图1所示的典型变流器的结构和控制方法进行详细描述。[0048] 图1为典型变流器的简化结构示意图，可以直接或经过少量改动表示风机变流器、光伏逆变器、或者储能变流器。典型变流器的结构包括：变流器1，DC电容器2，相电抗器3，变压器4。图中， 为母线i上并网点PCC的电压向量和电流向量， 和 是变流器的交流侧电压向量和电流向量，Vdc为直流电压，Zt为变压器的阻抗，Zp为相电抗器的阻抗。变流器采用平均值模型，直流电压和交流电压由调制指数进行关联。[0049] 本发明一方面提出了一种区域电网源网荷储动态特性计算方法，在含高比例新能源的区域电网中进行“源网荷储”动态特性的快速估计，如图2所示，包括如下步骤：[0050] 步骤1，基于源网荷储系统中测量数据的离散特性，建立变流器动态特性的差分方程，包括基于带增益积分器的变流器外环控制的差分方程和基于PI控制器的变流器内环控制的差分方程。[0051] 根据图1得到变流器的静态网络模型如以下关系式所示：[0052][0053] 式中，[0054] Mv为调制系数，是变流器正序交流电压的有效值与直流电压的比值，[0055] Kd2a为交直流标幺值转换系数，[0056] Z为变压器的阻抗和相电抗器的阻抗之和，[0057] Idc为直流电流，[0058] θv和δv分别为变流器交流电压和电流的相角。[0059] 变流器(包括并网点母线)的状态向量x如以下关系式所示：[0060][0061] 式中，[0062] θ为并网点母线i电压相角，[0063] δ为并网点母线i电流相角。[0064] 变流器的静态网络模型不包含变流器的动态特征。比如，使用调制系数Mv建立Vdc和 的关系。然而在系统处于动态波动过程中，它们的静态关系很可能不成立。因此，需要将变流器的动态特征，主要是控制环节，添加到网络模型中去。具体地，步骤1包括：[0065] 步骤1.1，利用带增益的积分器建立外环控制模型，利用PI控制器建立内环控制模型。[0066] 一个典型的变流器控制过程如图3所示，其中，三相的基波电压电流通过克拉克和帕克转换变成同步坐标系中的dq直流分量。控制过程包含两个控制环，外环控制将有功参考值pref、直流电压参考值 转换为电流参考值d分量 将无功参考值Qref、交流电压参考值 转换为电流参考值q分量 内环控制将电流参考值dq分量 转换成电压参考值的dq分量 最后，再将电压参考值dq分量 转换成ABC三相电压参考值[0067] 外环控制由一个带增益的积分器来实现，如以下关系式所示：[0068][0069][0070] 式中，[0071] KP为有功外环控制增益，[0072] KVdc为直流电压外环控制增益，[0073] KQ为无功外环控制增益，[0074] KVac为交流电压外环控制增益，[0075] Vac为并网点交流电压，[0076] s为运算字符号，[0077] 控制利用变流器的电压电流关系，采用前馈控制，使用PI控制器完成控制功能，满足如下关系式：[0078][0079][0080][0081] 式中，[0082] V为母线i上并网点PCC的电压测量值，[0083] vref为内环控制生成的变流器电压参考值，[0084] iref为外环控制生成的电流参考值，[0085] Iv为变流器交流电流，采用复数形式，[0086] Kp为比例控制器参数，[0087] Ki为积分控制器参数，[0088] Xt为变压器电抗，[0089] Xp为相电抗器电抗，[0090] 为变流器电压参考值实部，[0091] 为变流器电压参考值虚部，[0092] 为电流参考值实部，[0093] 为电流参考值虚部。[0094] 步骤1.2，采用二阶龙格?库塔法对外环控制模型和内环控制模型进行转换，得到外环控制的差分方程和内环控制的差分方程。[0095] 外环和内环控制都是变流器内具有动态特征的部分，可以经过简单的变换写成常微分方程的标准形式 但是求解微分方程需要耗费大量计算资源和时间，尤其是电力系统包含的状态变量成百上千，采用求解微分方程的方法来获取系统动态特征，挑战极大。并且，系统中的测量数据是固定时间间隔采样，呈现出离散系统的特征。因此，本申请提出使用差分方程来替代微分方程，求解系统的动态状态变量。具体而言，将微分方程利用二阶龙格?库塔法，转换为差分方程，并统一为网络模型的形式，以如下关系式所示：[0096][0097] 式中，[0098] xk?1分别为采样点k和k?1的状态量，[0099] g(x)k、g(x)k?1分别为采样点k和k?1的微分表达式，[0100] Ts为采样时间。[0101] 由此，可得外环控制的差分方程满足如下关系式：[0102][0103] 或者[0104][0105] 或者[0106] 其中，[0107] 式中，[0108] 分别为采样点k和k?1的电流在d轴参考值，[0109] Vv,k?1分别为采样点k和k?1的并网点电压，[0110] 分别为采样点k和k?1的并网点有功，[0111] Vdc,k?1分别为采样点k和k?1的直流电压，[0112] 分别为采样点k和k?1的电流在q轴参考值，[0113] 分别为采样点k和k?1的并网点无功，[0114] Vac,k?1分别为采样点k和k?1的交流电压，[0115] 分别为采样点k的电压和电流，[0116] 分别为采样点k的电压相角和电流相角，[0117] 内环控制的差分方程满足如下关系式：[0118][0119] 式中，[0120] 分别为采样点k和k?1的电压参考值，[0121] Vk?1为采样点k和k?1的电压测量值，[0122] 分别为采样点k和k?1的电流参考值，[0123] Iv,k?1分别为采样点k和k?1的电流测量值。[0124] 由于上一采样点k?1的变量均为已知量，内环控制的差分方程简化为如下关系式：[0125][0126] 其中，C表示常数部分。将上式中的dq分量分别表示出来，得到如下关系式：[0127][0128] 式中，Cd为d轴表达式常数部分，Cq为q轴表达式常数部分。[0129] 最终，代表变流器动态特性的差分方程为[0130][0131] 步骤2，利用变流器的静态网络模型和变流器动态特性的差分方程，构建变流器的网络模型f(x)。[0132] 将变流器动态特性的差分方程和静态网络模型的代数方程结合在一起，组成网络模型f(x)。这个过程中，由于差分方程的加入，原有的状态向量和静态网络模型的代数方程可能会发生变化。以上述变流器模型为例，原有的静态部分代数方程中 需要使用 和 来替代 变为[0133] 综上，变流器的网络模型满足如下关系式：[0134][0135] 状态向量扩展为如下关系式：[0136][0137] 步骤3，将变流器的网络模型与源网荷储系统中测量数据共同组成测量模型e(x)；以交直流变流器为例，变流器内部测量的交流电压电流、直流电压电流，其本身可以作为状态变量，所以测量误差可以用x?z表示，测量模型则为：[0138][0139] 式中，[0140] z为测量值，[0141] 和 分别代表建模不确定性和测量噪声，它们相互独立分布并且满足[0142] 将测量数据从网络模型中剥离出来的优势是，可以将建模不确定性与测量噪声区别开来，便于后续使用加权最小二乘法时根据其方差对其赋予不同的权重。[0143] 步骤4，采用加权最小二乘法对测量模型e(x)求解状态变量。[0144] 最小二乘法的目标函数可以表示为：[0145][0146] 式中，[0147] ui、vj分别为第i个建模误差和第j个测量误差，[0148] u和v都假设是高斯分布，即[0149] Qii是建模不确定性的协方差矩阵的第i个对角元素，且[0150] Rjj是测量协方差矩阵的第j个对角元素，且[0151] n、m分别为建模公式的数目和测量变量的数目。[0152] 为了求解上式，采用如下迭代方程来更新状态变量：[0153] G(xi)Δxl＝[H(xi)]TWe(xi)[0154] 式中，[0155] l表示迭代次数，[0156] W是权重矩阵，Qii和Rjj在权重矩阵对角线上，[0157] G(xi)为增益矩阵，满足G(xi)＝[H(xi)]TWH(xl)。[0158] 是网络模型f(x)的雅可比矩阵。[0159] 以变流器外环控制方程 为例，其对应的雅可比矩阵元素为[0160] 最终，通过加权最小二乘法求得采样点k的状态变量的值。[0161] 仿真对比仅使用静态网络模型和使用带有差分方程的动态网络模型。在t＝2.1s时刻变流器并网点发生三相电路断开，并在120ms后重合。在交流和直流测量频率均为50Hz的情况下，如图4和图5所示，含有动态网络模型的方法极大的提高了系统在动态过程中状态变量的计算准确度。例如，使用静态网络模型对直流电流的计算误差可达0.1418标幺值，而使用动态网络模型在故障前后估计误差基本不变，可以为后续的优化策略提供准确的输入信息。同时，如表1所示，使用带有差分方程的动态网络模型并没有增加系统的计算难度和负担，加权最小二乘法计算的迭代次数平均只增加了一次。[0162] 表1使用静态模型和动态模型计算表现比较[0163][0164] 最后，将x带入原有的源网荷储协调控制优化目标函数，实时求解最优的控制量。[0165] 求得的当前采样点k的状态变量xk，将其应用到系统所采用的源网荷储协调优化控制策略。随着状态变量的实时更新，源网荷储协调优化计算也同步更新结果，提高系统动态过程中协调优化的能力。[0166] 本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。[0167] 计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、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)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD?ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。[0168] 这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。[0169] 用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。[0170] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

专利地区：湖北

专利申请日期：2022-12-21

专利公开日期：2024-08-09

专利公告号：CN115906517B