本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)
技術(shù)領(lǐng)域：
，更具體地，涉及一種基于用戶舒適度的分布式能源管理方法。
背景技術(shù)：
：自二十世紀(jì)以來，人類環(huán)境污染越來越嚴(yán)重，在當(dāng)前日益嚴(yán)峻的環(huán)保和減排壓力下，加快新能源的發(fā)展，改變現(xiàn)有的能源結(jié)構(gòu)已成為人類當(dāng)務(wù)之急，進入21世紀(jì)后，美國電力科學(xué)研究院、美國能源部以及歐盟委員會等紛紛提出各自對未來智能電網(wǎng)的設(shè)想和框架，用以推進新能源的發(fā)展進程。傳統(tǒng)的發(fā)電模式，不僅成本高而且對環(huán)境污染大，隨著新能源不斷地被人類挖掘，只有合理的將傳統(tǒng)的發(fā)電模式與新能源發(fā)電結(jié)合在一起，才能更好的利用能源、促進節(jié)能減排。并且由于石油危機的出現(xiàn)，初級能源價格大幅度上漲，西方國家通過需求側(cè)管理來對負(fù)載進行調(diào)度，從而解決供需不匹配問題。需求側(cè)管理的控制方法是引導(dǎo)用戶高峰時少用電，低谷時多用電，提高供電效率、優(yōu)化用電方式的辦法，這樣可以在完成同樣用電功能的情況下減少電量消耗和電力需求,從而緩解缺電壓力，降低供電成本和用電成本，使供電和用電雙方得到實惠，達到節(jié)約能源和保護環(huán)境的長遠目的。但是隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人明生活水平的提高，用戶用電器的數(shù)量在逐年增多，這給電力系統(tǒng)帶來了更大的挑戰(zhàn)，電力系統(tǒng)的智能化勢在必行，其中在保證用戶用電舒適度前提下的家庭能量管理系統(tǒng)是電網(wǎng)智能用電技術(shù)的一部分。有些學(xué)者對家庭能量管理系統(tǒng)已經(jīng)進行了研究，如：根據(jù)預(yù)測電價和過去負(fù)載的用電量來安排未來一段時間內(nèi)負(fù)載的用電量的家庭能量管理系統(tǒng)。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的優(yōu)先級別，協(xié)調(diào)用電器用電時間段的家庭能量管理算法。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)電費，來給出下一時間段用電策略的家庭能量管理系統(tǒng)。但是很少有在實時電價機制下的家庭能量管理系統(tǒng)，也很少有考慮用電器動態(tài)特性和用戶舒適度的管理策略。目前已知的智能電網(wǎng)中能量管理系統(tǒng)研究的主要文獻有：[1]C.Chang,“Genetic-basedalgorithmforpowereconomicloaddispatch,”IETGener.Transmiss.Distrib.,vol.1,no.2,pp.261-269,May2007.[2]C.Kuo,“Anovelcodingschemeforpracticaleconomicdispatchbymodifiedparticalswarmapproach,”IEEETrans.PowerSyst.,vol.23,no.4,pp.1825-1835,Oct.2008.[3]A-H.Mohsenia-Rad,A.Leon-Carcia,“Optimalresidentialloadcontrolwithpricepredictioninreal-timeelectricitypricingenvironments,”IEEETrans.SmartGrid,vol.1,no.2,pp.120-133,Sept.2010.[4]N.Li,L.ChenandS.Low,“Optimaldemandresponsebasedonutilitymaximizationinpowernetworks”,2011IEEEPowerandEnergySocietyGeneralMeeting,pp.1-8,2011.[5]W.Zhang,Y.Xu,W.Liu,C.Zang,andH.Yu,“Distributedonlineoptimalenergymanagementforsmartgrids,”IEEETrans.Ind.Electron,vol.11,no.3,pp.717-727,June2015.[6]Z.Yang,R.Wu,J.Yang,K.Long,andP.You,“EconomicaloperationofMicrogridwithvariousdevicesviadistributedoptimization,”IEEETrans.SmartGrid,vol.7,no.2,pp.857-867,March2016.其中，文獻[1]基于基因算法，來對負(fù)載進行調(diào)度，實現(xiàn)經(jīng)濟的最大化。文獻[2]基于粒子群算法，解決區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟分配問題，實現(xiàn)經(jīng)濟最大化。文獻[3]基于線性規(guī)劃法算法設(shè)計一種自動的家庭能量管理網(wǎng)絡(luò)，使得在電力交易過程中用戶經(jīng)濟最優(yōu)且等待時間最短。文獻[4]基于分布式算法，通過動態(tài)價格和需求側(cè)管理策略實現(xiàn)每個負(fù)載效益最優(yōu)化，從而使得社會利益最大化。文獻[5]基于分布式的在線最優(yōu)能量管理算法，通過價格的更新和各個節(jié)點的信息交流，對負(fù)載的功率進行調(diào)度，來最小化能量損失。文獻[6]用分解的方法實現(xiàn)負(fù)載和電池以及發(fā)電廠的功率制定，來找到各自經(jīng)濟最優(yōu)的狀態(tài)，從而實現(xiàn)全網(wǎng)的經(jīng)濟最優(yōu)性。上述所述的文獻的理念與方法能解決一定實際問題達到我們預(yù)期的目的，但仍存在一些不足之處：1、基因算法，粒子群算法、蟻群等智能算法，雖然約束性小，但他們都是基于隨機搜索的，收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解，而且不適合在線搜索。2、像前面所述的文獻大部分是集中式控制方法，集中式控制需要全局信息和大量的時間，運算量大，靈活度不夠，容易導(dǎo)致單點失效。3、對于之前的能量管理的文獻，大多數(shù)通過需求側(cè)管理“移峰填谷”，從而達到需求匹配，減少能量損耗，以及經(jīng)濟效益等目的，很少有人考慮用戶用電的舒適度，在將來的智能電網(wǎng)運營中更應(yīng)該考慮人們的意愿，使得控制更加經(jīng)濟，合理，人性化。4、現(xiàn)有的能量管理控制系統(tǒng)中，大部分忽略了負(fù)載的動態(tài)特性，而且關(guān)于負(fù)載的動態(tài)特性沒有用具體的表達式表達，而有一部分就直接忽略了實時電價對用戶用電的影響。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的至少一種缺陷，提供一種基于用戶舒適度的分布式能源管理方法，采用的是分布式算法，將整個設(shè)計任務(wù)分配到每個節(jié)點上去控制，需要搜集的信息少，可靠性高，計算簡單，降低了系統(tǒng)的整體成本。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種基于用戶舒適度的分布式能源管理方法，所述方法應(yīng)用于分布式發(fā)電系統(tǒng)，分布式發(fā)電系統(tǒng)包括若干微電網(wǎng)，每個微電網(wǎng)包括發(fā)電機、電池和負(fù)載，所述發(fā)電機包括傳統(tǒng)發(fā)電機和風(fēng)力發(fā)電機，所述負(fù)載包括家用電器，所述方法包括以下步驟：S1：在每一個發(fā)電機、電池和負(fù)載都設(shè)置一個節(jié)點，所述節(jié)點能夠獲取傳統(tǒng)發(fā)電機、電池、風(fēng)力發(fā)電機和負(fù)載的運行信息，各節(jié)點組成網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點之間能夠進行通信；S2：根據(jù)家用電器的用電特征，將家用電器分為溫度、光照、可中斷和不可中斷四種類型,溫度、光照和可中斷類型的用電器分別以溫度、光照和功率為衡量依據(jù)來判斷用戶舒適度，用戶舒適度在[-100,100]之間；不可間斷類型的用電器在工作狀態(tài)(N＝1)時用戶舒適度為100，在休息狀態(tài)(N＝0)時用戶舒適度為0；S3：對交易電價進行實時更新，采用實時電價機制，發(fā)電廠和用戶共同決定交易電價；系統(tǒng)采用實時電價，不僅可以減少用戶的用電費用，而且發(fā)電廠可以通過實時電價了解用戶用電需求，進而可以減少能量損失。S4：當(dāng)交易電價小于用戶預(yù)設(shè)的電價且用戶舒適度沒有達到預(yù)設(shè)的要求范圍內(nèi)時，用戶根據(jù)需要用電；當(dāng)交易電價大于用戶預(yù)設(shè)的電價且用戶舒適度沒有達到預(yù)設(shè)的要求范圍內(nèi)時，用戶以社會總福利為依據(jù)對負(fù)載進行調(diào)度。在一種優(yōu)選的方案中，所述方法還包括：當(dāng)傳統(tǒng)發(fā)電機和風(fēng)力發(fā)電機的發(fā)電量大于負(fù)載的耗電量時，如果此時交易電價不高于電池預(yù)設(shè)電價以及電池的充電狀態(tài)小于0.6時，電池充電；當(dāng)傳統(tǒng)發(fā)電機和風(fēng)力發(fā)電機的發(fā)電量小于負(fù)載的耗電量時，如果此時交易電價高于電池預(yù)設(shè)電價以及電池的充電狀態(tài)大于0.6時，用戶使用電池所存儲的能量，否則，電池保持上一狀態(tài)不變。在一種優(yōu)選的方案中，風(fēng)力發(fā)電機的發(fā)電功率為：Pw[t]=(v[t]-vin)Prate(vr-vin)vin≤v[t]≤vrPratevr≤v[t]≤vout0otherwise]]>其中v[t],vr,vin,vout,Prate分別是風(fēng)力發(fā)電機的當(dāng)前風(fēng)速、額定風(fēng)速、切入風(fēng)速、切出風(fēng)速以及額定功率，額定功率表示渦輪機的最大輸出功率。額定風(fēng)速設(shè)定為15m/s,額定功率為200kW,切入風(fēng)速為5m/s，切出風(fēng)速為45m/s。風(fēng)力發(fā)電相對于傳統(tǒng)發(fā)電方式而言，成本低，對環(huán)境污染小。風(fēng)力發(fā)電有許多的影響因素，如：風(fēng)速、風(fēng)向等，為簡單起見，我們只考慮風(fēng)力。在微電網(wǎng)中由于新能源的間歇性，很容易造成供需不匹配以及能源的浪費，基于分布式算法的能量管理系統(tǒng)，優(yōu)化了能源結(jié)構(gòu)。采用分布式算法，系統(tǒng)中的每個相鄰節(jié)點都在進行信息交流，然后通過實時電價控制負(fù)載達到最優(yōu)能量消耗的目的。與集中式算法相比，分布式算法的不需要搜集全局信息而處理大量的數(shù)據(jù)，很好的保護了節(jié)點的隱私信息。分析負(fù)載的動態(tài)特性，研究用戶的舒適度，將功率的調(diào)度控制任務(wù)分散到每個負(fù)載進行處理，系統(tǒng)實時性強，操作簡單，運行成本低?？紤]到供需不匹配，環(huán)境污染等問題，供電系統(tǒng)采用了傳統(tǒng)發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電，以及電池儲能裝置。風(fēng)力發(fā)電相對于傳統(tǒng)發(fā)電方式而言，成本低，對環(huán)境污染小。而電池可以起到削峰填谷的作用，在電價相對較低的情況下進行充電然后在電價較高、電量需求較大的時候放電，從而使得能源的利用率更高，社會福利最大。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是：本發(fā)明提供一種基于用戶舒適度的分布式能源管理方法，采用的是分布式算法，將整個設(shè)計任務(wù)分配到每個節(jié)點上去控制，需要搜集的信息少，可靠性高，計算簡單，降低了系統(tǒng)的整體成本。而且本發(fā)明考慮了實時電價、系統(tǒng)的功率供求平衡、負(fù)載動態(tài)特性變化、電池儲能充放電效率，當(dāng)前風(fēng)速和當(dāng)前用戶用電的舒適度等因素對系統(tǒng)能量的影響，考慮了經(jīng)濟性，環(huán)保性以及人性化。附圖說明圖1為本發(fā)明的一種基于用戶舒適度的分布式能源管理方法的流程圖。圖2為本發(fā)明的系統(tǒng)工作框圖。圖3為本發(fā)明在四個時間段內(nèi)電價變化圖。圖4為本發(fā)明在四個時間段內(nèi)各負(fù)載、發(fā)電廠及電池的功率變化圖。圖5為本發(fā)明在四個時間段內(nèi)系統(tǒng)供需匹配的變化圖。圖6為本發(fā)明負(fù)載舒適度變化圖。圖7為本發(fā)明優(yōu)化后社會總福利的變化圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的說明。實施例1如圖1-2所示，每個微電網(wǎng)分別有傳統(tǒng)發(fā)電機、電池、風(fēng)力發(fā)電機、負(fù)載組成。圖1所示的是本發(fā)明的流程圖，節(jié)點i與節(jié)點j間進行通信，首先初始化t＝1并且初始化室內(nèi)溫度Tin，光照Iin，以及用戶負(fù)載需求PL,j和供需不匹配ΔP0[t]，然后節(jié)點間進行通信，當(dāng)t<T(最大迭代次數(shù))時，根據(jù)ri[t+1]=Σj=1ndijrj[t]+ΔP[t]ϵi---(1)]]>來更新電價。也即：R[t+1]＝DR[t]+ΔP[t]·E(2)D為節(jié)點通訊因子矩陣，其中：dij=2nj+njj∈Nj1-Σj∈Nj2nj+nji=j0otherwise---(3)]]>Nj是與節(jié)點i相連的節(jié)點集合，ΔP[t]是供需不匹配值。ΔP[t]＝PL[t]-PG[t]-PW[t]+PB[t](4)對于系統(tǒng)，需要實時保持功率流動的供求平衡：PL[t]-PG[t]-PW[t]+PB[t]＝0(5)那就要每個發(fā)電機、電池和用戶根據(jù)實時電價、節(jié)點的功率供求平衡、負(fù)載動態(tài)特性變化，以及電池儲能充放電效率，當(dāng)前風(fēng)速和當(dāng)前用戶用電的舒適度等調(diào)整自己的功率。其中，PL[t]為負(fù)載的功率，PG[t]為傳統(tǒng)發(fā)電機的發(fā)電量，PB[t]為電池的功率。PW[t]為風(fēng)力發(fā)電機發(fā)電量。在這里，為了方便起見我們不考慮由于風(fēng)能的不穩(wěn)定性，給系統(tǒng)供需平衡帶來的影響，風(fēng)力發(fā)電量表達式為：PW[t]=(v[t]-vin)Prate(vr-vin)vin≤v[t]≤vrPratevr≤v[t]≤vout0otherwise---(6)]]>能量管理的目的是考慮實時電價、系統(tǒng)的功率供求平衡、負(fù)載動態(tài)特性變化、電池儲能充放電效率，當(dāng)前風(fēng)速和當(dāng)前用戶用電的舒適度等因素時使發(fā)電機以及負(fù)載等每一個部分都達到效益最優(yōu)，從而達到社會效益最優(yōu)。負(fù)載1至負(fù)載3的舒適度表達式為：CDj(Tin[t])＝aj(Tin[t])2+bjTin[t]+cj,j∈A1(7)CDj(Iin[t])＝aj(Iin[t])2+bjIin[t]+cj,j∈A2(8)CDj(SOC[t])＝bjln(SOC[t])+cj,j∈A3(9)其中(ɑi<0,bi>0)。負(fù)載4屬于不可間斷負(fù)載，當(dāng)工作時舒適度為100，不工作時舒適度為0。其中溫度、光照和充電狀態(tài)與負(fù)載功率間的關(guān)系分別是：Tin[t]＝Tin[t-1]+Q1·P[t](10)Iin[t]＝Q2·P[t](11)SOC[t]＝SOC[t-1]+Q3·P[t](12)Tin[t-1]，SOC[t-1]和Q1,Q2,Q3分別是負(fù)載上一時刻的溫度、充電狀態(tài)(這里設(shè)置初始時刻溫度Tin＝-10，初始時刻充電狀態(tài)SOC＝0)以及功率對溫度、光照和充電狀態(tài)的影響因子。傳統(tǒng)發(fā)電機的效益函數(shù)為：Ci(PG,i[t])=12ai(PG,i[t])2+biPG,i[t]+ci,i∈G---(13)]]>其中(ɑi>0,bi>0)。對于電池充放電而言，當(dāng)電池放電時，Sd為-1，Sc為0。充電時Sc為1，Sd為0。保持上一狀態(tài)時，兩參數(shù)均為0。其中是放電因子，是充電因子，其中(ɑi>0,bi>0)。電池充放電效益函數(shù)為：則電池充放電的利潤函數(shù)為：由(7)、(8)、(13)我們可以知道對于類型一、二用電器以及發(fā)電商的效益函數(shù)是凸函數(shù)，而對于類型三用電器和電池而言，效益函數(shù)凹凸性需要我們進一步探討。把(12)代入(9)中，得出：CDj(Pi[t])＝bjln(SOC[t-1]+Q3·Pi[t])+cj,j∈A2(16)則其效益函數(shù)為：Uj(Pi[t])＝bjln(SOC[t-1]+Q3·Pi[t])+cj-rj[t]·Pi[t],j∈A2(17)∂2Uj(Pi[t])∂Pi[t]2=-bjQ32(SOC[t-1]+Q3·Pi[t])2<0---(18)]]>由(15)得出：由(18)、(19)式可以得出，類型三用電器和電池充放電效益函數(shù)是凸函數(shù)，所以我們可以用拉格朗日求解系統(tǒng)的最優(yōu)值，我們定義拉格朗日系數(shù)為增量成本ri[t]也即是效益函數(shù)Ci(Pi[t])對功率的偏導(dǎo)，則：由(7)-(14)我們可以得到各節(jié)點的功率變化如下：對于用電器j∈A1:PL,j[t]=PL,jminrj[t]≤Mjminrj[t]-(bj+2aj·T[t-1])Q12ajQ12Mjmin≤rj[t]≤MjmaxPL,jmaxrj[t]≥Mjmax---(20)]]>對于用電器j∈A2:PL,j[t]=PL,jminrj[t]≤Mjminrj[t]-bjQ22ajQ22Mjmin≤rj[t]≤MjmaxPL,jmaxrj[t]≥Mjmax---(21)]]>對于用電器j∈A3:PL,j[t]=PL,jminrj[t]≤Mjminbjrj[t]-SOC(t-1)Q3Mjmin≤rj[t]≤MjmaxPL,jmaxrj[t]≥Mjmax---(22)]]>對于用電器j∈A4，如果啟動，就需要按照額定功率工作，否則為0:PL,j[t]=0rj[t]≤MjminN·PcMjmin≤rj[t]≤Mjmax0rj[t]≥Mjmax---(23)]]>對于發(fā)電廠i∈G：PG,i[t]=PG,iminri[t]≤Miminri[t]-biaiMimin≤ri[t]≤MimaxPG,imaxri[t]≥Mimax---(24)]]>對于電池i∈B：其中，rj[t](ri[t])分別是相應(yīng)負(fù)載(發(fā)電廠)的功率最小值、功率最大值、邊際成本最小值、最大值以及所給出的當(dāng)前電價，Pc是不可間斷負(fù)載完成工作所需要消耗的功率，在本發(fā)明中我們設(shè)定Pc＝100,r’是電池上一時刻購買相應(yīng)電量的電價，r”是電池設(shè)定下一時刻要賣出相應(yīng)電量的電價。最后，系統(tǒng)的社會福利函數(shù)為：MaxΣi∈GUi+Σi∈BUi+Σj∈HUj---(26)]]>上式可表示為：MaxΣi∈Gri[t]PG,i[t]-Σi∈GCi(PG,i[t])+Σj∈HCDj[t]-Σj∈Hrj[t]PL,j[t]+Σi∈B(Sd(PB,i[t]ri[t]-ri[t]·(1-fSd[t])PB,i[t]-PB,i[t]·r′)+Sc(PB,i[t]·r′′-PB,i[t]ri[t]-ri[t]·(1-fSc[t])PB,i[t]))=Σj∈HCj(PL,j[t])+Σj∈HCDj[t]-Σi∈Wri[t]PW,i[t]+Σi∈B(Sd(-ri[t]·(1-fSd[t])PB,i[t]-PB,i[t]·r′)+Sc(PB,i[t]·r′′-ri[t]·(1-fSc[t])PB,i[t]))---(27)]]>PW[t]是風(fēng)力發(fā)電部分，這里我們考慮風(fēng)力發(fā)電成本為0。如圖3-7，方法穩(wěn)定性證明：由于集中式算法在微電網(wǎng)的運用中面臨很大挑戰(zhàn)，家庭能量管理系統(tǒng)采用分布式算法求解最優(yōu)值，分布式算法特征在于系統(tǒng)中的每個相鄰節(jié)點都在進行信息交流，然后通過實時電價控制負(fù)載達到最優(yōu)能量消耗的目的。分布式算法解決凸優(yōu)化問題的一種有效方法，與集中式算法相比最大的優(yōu)越性在于它不需要搜集全局信息而處理大量的數(shù)據(jù)，很好的保護了節(jié)點的隱私信息。節(jié)點的更新如下：ri[t+1]=Σj=1ndijrj[t]+ΔPi[t]ϵ---(28)]]>Pi[t+1]=ri[t+1]-(bi+2ai·T[t])Q12aiQ12i∈A1ri[t+1]-biQ22aiQ22i∈A2biri[t]-SOC(t)Q3i∈A3N·Pci∈A4ri[t+1]-biaii∈G5Sd·bi-ri[t+1]2aiorSc·bi-ri[t+1]2aii∈B6(v[t]-vin)Prate(vr-vin)i∈W7---(29)]]>ΔPi′[t]＝ΔPi[t]+(Pi[t+1]-Pi[t])(30)ΔPi[t+1]=Σj=1ndijΔPi′[t]---(31)]]>ri[t]為每個節(jié)點i在t次迭代的增量成本，ε為控制系統(tǒng)穩(wěn)定的步長，Pi[t]為節(jié)點在t時功率需求或發(fā)電量。(23)-(26)可寫成下列矩陣形式：R[t+1]＝D·R[t]+ΔP[t]ε(32)P[t+1]=B‾·R[t+1]+G---(33)]]>ΔP[t+1]＝D·ΔP[t]+D·(P[t+1]-P[t])(34)其中R、ΔP[t]、P分別是ri、ΔPi[t]、Pi的列向量,B是P關(guān)于R的映射函數(shù)，則R[t+1]ΔP[t+1]2n×1=DϵInDB‾(D-In)D+ϵDB‾2n×2n·R[t]ΔP[t]2n×1---(35)]]>定義H,并且令：H=DϵInDB‾(D-In)D+ϵDB‾2n×2n---(36)]]>這里In為n維單位矩陣。ε足夠小，以至于可以忽略，則H有特征值：|λI2n-H|=|λIn-D|2-ϵ|DB‾||λIn-In|≈|λIn-D|2---(37)]]>D是雙隨機矩陣，則：D1n=1n(D-In)1n=0n---(38)]]>這里1n＝[1,...,1]T,0n＝[0,...,0]T,所以可得到[1n,0n]T是H的特征向量，特征值為λ1＝1：DϵInDB‾(D-In)D+ϵDB‾2n×2n1n0n=D1nDB‾(D-In)1n=1n0n---(39)]]>由式(33)可知當(dāng)t趨于無窮大時R[∞]ΔP[∞]2n×1=r*1n0n---(40)]]>由式(40)可知系統(tǒng)的增量成本和供需不匹配分別收斂于r*和0，我們可以證明該家庭能量管理系統(tǒng)模型是穩(wěn)定的。本發(fā)明通過實時電價、系統(tǒng)的能量供求平衡、負(fù)載動態(tài)特性變化、電池儲能充放電效率，當(dāng)前風(fēng)速和當(dāng)前用戶用電的舒適度等因素來對用戶的負(fù)載和發(fā)電廠發(fā)電量進行控制。在這里我們研究了4個不同時間段內(nèi)的控制結(jié)果，1至40次迭代內(nèi)電池放電，迭代次數(shù)在41至80次內(nèi)電池充電，后兩個階段電池既不充電也不放電。顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定。對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3