CN112710915B - 监控电力设备的方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例涉及监控电力设备的方法、装置、电子设备、计算机存储介质和计算机程序产品，涉及边缘计算网络领域，进一步涉及物联网、云计算领域。该方法可以包括在计算系统的边缘计算节点处获取所述电力设备的采样数据流。具体地，该采样数据流对应于一时间窗。该方法进一步包括基于所述采样数据流的采样值，确定用于表征所述电力设备的运行状态的一个或多个监控参数。本公开的技术方案将边缘计算节点应用于电力系统的监控操作中并且融合了流式计算技术，从而可以及时有效且精确地执行监控操作。

Description

监控电力设备的方法、装置、电子设备和计算机存储介质

技术领域

本公开的实施例主要涉及边缘计算网络领域，进一步涉及物联网、云计算领域，并且更具体地，涉及用于监控电力设备的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

在电力系统中，通常通过对电表的实时监控来确定该电力系统中与该电表相对应的电力单元是否正常工作。然而，由于存在用户(其对应于电力单元)，故实时监控的数据量巨大。并且由于用户所在的位置较为分散，各个电表与用于处理监控数据的数据中心的距离不同，故存在电表距离数据中心的距离较远的情况。由于存在以上问题，目前对电力系统的监控仅局限于对电表数据的峰值的监控，且部分电表数据存在较大时延，不能及时生成报警信号。

发明内容

根据本公开的示例实施例，提供了一种训练目标用户确定模型的方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种用于监控电力设备的方法。该方法可以包括在计算系统的边缘计算节点处获取所述电力设备的采样数据流。具体地，该采样数据流对应于一时间窗。该方法进一步包括基于所述采样数据流的采样值，确定用于表征所述电力设备的运行状态的一个或多个监控参数。

在本公开的第二方面中，提供了一种用于监控电力设备的装置，包括：采样数据流获取模块，被配置为在计算系统的边缘计算节点处获取所述电力设备的采样数据流，所述采样数据流对应于一时间窗；以及监控参数确定模块，被配置为基于所述采样数据流的采样值，确定用于表征所述电力设备的运行状态的一个或多个监控参数。

在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种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根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第五方面中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的详细示例环境的示意图；

图3示出了根据本公开的实施例的用于监控电力设备的过程的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的算力调度过程的流程图；

图5示出了根据本公开的实施例的用于监控电力设备的装置的框图；以及

图6示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

如上所述，传统的电力系统监控方式均是针对具体厂家的电表做定制化的数据监控硬件单元，并且仅能对电表数据的峰值进行监控。此外，由于存在数目可观的距离数据中心较远的电表，故数据中心接收到的电表数据存在较大时延。此外，传统的电力系统监控方式专注于将每个时刻采集到的数据与阈值数据范围进行比较，然而，电力系统经常出现一些可容忍的不稳定情况，并且采样的数据也可能存在“毛刺”，因此这种采样数据与阈值数据范围的简单比较可能会引起误报警，从而给用户带来不便。

如上文提及的，亟需一种电力系统的监控方法，来快速高效且低成本地完成对用户的电力设备的监控。

根据本公开的实施例，提出了一种电力设备的监控方案。在该方案中，可以在用户侧或者距离用户的电力设备较近的位置设置边缘计算节点，从而可以在该边缘计算节点处获取电力设备的采样数据流。边缘计算节点对在一个时间窗内接收到的采样数据流进行流式计算，从而基于采样数据流的采样值，确定用于表征电力设备的运行状态的监控参数。

以下将参照附图来具体描述本公开的实施例。图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境100的示意图。如图1所示，示例环境100中包含电力设备110、采样模块120、边缘计算节点130以及云端140。

应理解，电力设备110可以是诸如图1所示的照明设备的用电设备。此外，电力设备110还可以包含需要进行监控的供电设备和电力传输设备。虽然图1中仅示出了一个照明设备，但实际上电力设备110可以是包含多个用电设备或供电设备的设备集合，例如，可以是一个家庭的用电设备集合。采样模块120可以是诸如图1所示的智能电表，位于电力设备110附近，用于实时测量电力设备110的一个或多个监控参数，诸如电压、电流、电量等。

边缘计算节点130是由至少一个计算节点组成的计算系统中位于电力设备110、或者与电力设备110对应的采样模块120附近的一个计算节点。边缘计算节点130可以是硬件也可以是软件。当边缘计算节点130时硬件时，其可以是具有显示屏的电子设备，包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持或膝上型设备、移动设备(诸如移动电话、个人数字助理(PDA)、媒体播放器等)、多处理器系统、消费电子产品、小型计算机、大型计算机、工作站、服务器、包括上述系统或设备中的任意一个的分布式计算环境等。

边缘计算节点130可以基于由采样模块120获取的数据来确定电力设备110是否正常工作。当由采样模块120获取的数据异常时，边缘计算节点130会生成报警信号并将其发送至目的地节点。如图1所示，该目的地节点被示出为云端140。云端140可以为供电公司提供全方位的监控和管理支持。应理解，云端140可以被替换为与边缘计算节点130通信连接的其他设备，例如，供电公司的数据中心、或者电力设备110的用户的通信设备。

如图1所示，电力设备110、采样模块120和边缘计算节点130均被包含在用户侧150内。由此，边缘计算节点130可以及时接收到由采样模块120获取的感测数据。一旦该数据异常，边缘计算节点130就会将报警信号上报至云端140或其他目的地节点。

此外，与上述过程相反地，诸如云端140的其他目的地节点还可以响应于该报警信号向边缘计算节点130发送控制信号，从而使边缘计算节点130可以直接地或者通过采样模块120间接地对电力设备110执行相应操作，例如，断电操作。

下面参照图2详细描述上述监控方案。图2示出了根据本公开的实施例的详细示例环境200的示意图。如图2所示，采样解析模块220可以对电力设备210的诸如电压、电流、电量等的数据进行采样，并且通过解析操作将这些数据处理成边缘计算节点230可以识别的数据。这里，本公开在边缘计算节点230处引入了流式计算方式来对采样解析模块220提供的数据进行处理。作为示例，可以预先设定一个时间窗长度。边缘计算节点230可以将当前时刻确定为时间窗的结束点，并且将比当前时刻早该时间窗长度的时刻确定为时间窗的开始点，从而确定与当前时刻对应的时间窗。由此，边缘计算节点230可以基于该时间窗内的所有采样数据(即，采样数据流)进行计算，从而确定用于表征电力设备210的运行状态的监控参数。

随着时间的推移，时间窗会向后滑动，故每个时间点均存在一个特定的时间窗，因此，每个时间点均对应一个或多个监控参数。边缘计算节点230对这些监控参数进行监控，如果该监控参数满足预设条件，则生成报警信号。边缘计算节点230可以将报警信号发送至报警目的地240或其他与边缘计算节点230通信连接的目的地节点，例如，电力设备210的用户的移动设备。此外，边缘计算节点230还与调度模块250通信连接或者边缘计算节点230的内部还包括调度模块250。当确定边缘计算节点230在一时间窗的应使用算力大于边缘计算节点230的阈值算力时，调度模块250从计算系统的其他计算节点调度附加算力。如图2所示，采样解析模块220、边缘计算节点230以及调度模块250可以均被包含在边缘节点侧260内。

上文描述的技术方案仅用于示例，而非限制本发明。应理解，还可以按照其他方式和连接关系来布置各个设别或节点。为了更清楚地解释上述方案的原理，下文将参考图3来更详细描述监控电力设备的过程。

图3示出了根据本公开的实施例的用于监控电力设备的过程300的流程图。在某些实施例中，过程300可以在图1的边缘计算节点130以及图2的边缘计算节点230中实现。现参照图3描述根据本公开实施例的监控电力设备的过程300。为了便于理解，在下文描述中提及的具体实例均是示例性的，并不用于限定本公开的保护范围。

在302，计算系统的边缘计算节点230可以获取电力设备210的采样数据流。作为示例，电力设备210可以与边缘计算节点230建立通信连接，从而使边缘计算节点230可以实时获取与电力设备210对应的采样数据。这里，采样数据流对应于一时间窗。作为示例，可以预先设定一个时间窗长度T。边缘计算节点230可以将当前时刻确定为时间窗的结束点，并且将比当前时刻早T的时刻确定为时间窗的开始点，从而确定与当前时刻对应的时间窗。由此，该时间窗内的所有采样数据即为采样数据流。

在某些实施例中，为了在边缘计算节点230处获取电力设备210的采样数据流，可以在电力设备210与边缘计算节点230之间设置采样解析模块220。该采样解析模块220通常可以封装在边缘计算节点230内部或者位于边缘计算节点230附近并与其连接。具体地，边缘计算节点230可以通过采样解析模块220获取来自电力设备210的感测数据，并且基于预定协议解析感测数据，以生成采样数据流。以此方式，可以将采样得到的相应电力参数指标解析为边缘计算节点230能够识别的采样数据，从而为后续的流式计算做准备。

在其他实施例中，采样解析模块220可以拆分为采样模块和解析模块，并且至少解析模块可以被设置在边缘计算节点230内。作为示例，采样解析模块220中的采样模块可以将采集的电力设备210的相关数据上报至边缘计算节点230。之后，边缘计算节点230通过内置的上述解析模块对上报的数据进行解析，最终生成可以被边缘计算节点230识别的采样数据流。应理解，上述解析模块可以支持解析的协议规约，包括但不限于，Modbus、BacNet等；

在其他实施例中，可以将智能电表、集中器、配电变压器监测终端、断路器、电容器等电力系统组件单元连接至边缘计算节点230，且在边缘计算节点230中内置电表、集中器、配电变压器监测终端、断路器、电容器等的协议规约解析模块，将采集的上述设备的数据进行解析，最终生成可以被边缘计算节点230识别的采样数据流。

在某些实施例中，除了以时间长度来确定时间窗的方式之外，还可以基于采样数据流的采样值的预定数目确定时间窗。例如，用户可以设置计算N个采样值的平均值，此时可以基于当前时刻的采样值及其之前的N-1个采样值来确定时间窗。也就是说，时间窗可以包括但不限于流式计算中的滑动窗口(SLIDINGWINDOW)和计数窗口(COUNTWINDOW)。通过设置时间窗的长度，可以确定要进行流式计算的时间范围，使流式计算的结果能够客观反映电力设备210的运行状态。

在304，边缘计算节点230可以基于采样数据流的采样值，确定用于表征电力设备210的运行状态的一个或多个监控参数。作为示例，边缘计算节点230可以确定这些采样值的平均值。作为另一示例，边缘计算节点230可以确定这些采样值在时间窗内出现峰值的数目。与传统的仅将实施采集的电力数据与阈值进行比较的方式相比，本公开所确定的监控参数能够更为客观的表征电力设备的运行状态，提高预警精度且避免了误报警的情形。

除此之外，过程300还可以包括：响应于一个或多个监控参数满足预设条件，生成报警信号。作为示例，假设监控参数包括电力设备210在时间窗内的电压平均值、电压出现峰值的数目、电力设备210的用电量、以及用电量速度。供电公司可以配置报警规则，以便选择监控对象、报警规则、报警类型、报警信息上报的目的地等。以此方式，可以实现自动化预警，且预警结果更为客观，从而满足供电公司以及用户的需求。

作为示例，供电公司可以预先设置如下报警规则：

1)当电力设备210的用电量大于阈值用电量时，生成欠费报警信号，以提示报警目的地240生成断电指令或者直接生成断电指令；

2)当电力设备210的用电量小于并且接近阈值用电量(例如，比阈值用电量小50度)时，生成缴费提醒信号，以提示报警目的地240生成向用户发送缴费提醒信息的指令；

3)当电力设备210的用电量小于阈值用电量，并且电力设备210在时间窗内的电压平均值超过阈值电压时，生成用电异常报警信号，以提示报警目的地240生成断电指令或者直接生成断电指令；

4)当电力设备210的用电量小于阈值用电量，并且电力设备210在时间窗内的电压出现峰值的数目超过阈值数目时，生成用电异常报警信号，以提示报警目的地240生成断电指令或者直接生成断电指令。

在某些实施例中，报警类型可以包括但不限于触发报警立即通知、触发报警一定次数后通知、触发报警一定时间后通知等，报警规则可以包括但不限于大于、小于、等于、不等于。报警目的地可以包括但不限于云端140、时间序列数据库(tsdb)、mysql、kafka、mqttbroker等。

应理解，随着现场数据的计算量的升级，边缘计算节点230的算力开销可能会过大，导致边缘计算节点230出现算力不足的情况。因此，需要为边缘计算节点230调度附加算力来支持边缘计算节点230的运行。为此，图4示出了根据本公开的实施例的算力调度过程400的流程图。

在402，可以获取边缘计算节点230在时间窗的应使用算力。例如，可以基于供电公司预先设置的规则以及采样数据流的数据量确定处理该时间窗的数据流所需要的算力，即应使用算力。之后，在404，如果该应使用算力大于边缘计算节点230的阈值算力，则从计算系统的其他计算节点调度附加算力。另外，如果该应使用算力小于边缘计算节点230的阈值算力，则无需调度附加算力。

在某些实施例中，可以设置边缘计算节点230中的流式计算模块和报警模块的最大实例数、最小实例数以及监控参数的上下限阈值。之后，可以收集、统计流式计算模块、报警模块的CPU使用率、内存使用率、数据并发数量。如果相应的指标超过设置的阈值，则对边缘计算节点230的实例数进行扩容，从而增加了算力。如果相应的指标低于设置的阈值，则对边缘计算节点230的实例数进行缩容，从而缩减了算力。应理解，该指标可以包括但不限于实例CPU使用率、实例内存使用率、实例并发量。最小实例数可以设置为0，以最大程度降低系统资源消耗。以此方式，可以通过调度可用算力保障边缘计算节点230的顺利运行，避免了由于算力不足所导致的监控失效。此外，边缘计算节点230还可以释放多余算力，从而降低计算资源的开销。

通过以上实施例，本公开将边缘计算节点应用于电力系统的监控操作中，从而可以及时有效地执行监控操作，并且支持全私有化环境，为供电公司系统方案的安全性提供保障。此外，本公开融合了流式计算技术，通过对与当前时刻相关联的一个时间窗的采样数据流进行计算(进而计算每个时刻所对应的数据流)，可以更为客观准确地确定电力设备的运行状态。由此，供电公司的管理员或其他工作人员无需从事繁琐的数据处理和优化的工作，从而使监控操作更为友好，降低了应用门槛。

此外，本公开还提供了相应的计算机可读存储介质，其存储的计算机指令用于使计算机执行上述实施例的至少一个过程。本公开进一步提供了相应的计算机程序产品，其包括的计算机程序可实现上述实施例的至少一个过程。

图5示出了根据本公开的实施例的用于监控电力设备的装置500的框图。如图5所示，装置500可以包括：采样数据流获取模块502，被配置为在计算系统的边缘计算节点处获取电力设备的采样数据流，该采样数据流对应于一时间窗；以及监控参数确定模块504，被配置为基于采样数据流的采样值，确定用于表征电力设备的运行状态的一个或多个监控参数。

在某些实施例中，装置500还可以包括：报警信号生成模块，被配置为响应于一个或多个监控参数满足预设条件，生成报警信号。

在某些实施例中，监控参数确定模块504可以进一步被配置为确定所述采样值的平均值。

在某些实施例中，监控参数确定模块504可以进一步被配置为确定所述采样值在所述时间窗内出现峰值的数目。

在某些实施例中，采样数据流获取模块502可以包括：感测数据获取模块，被配置为获取来自所述电力设备的感测数据；以及采样数据流生成模块，被配置为基于预定协议解析所述感测数据，以生成所述采样数据流。

在某些实施例中，装置500还可以包括：应使用算力获取模块，被配置为获取所述边缘计算节点在所述时间窗的应使用算力；算力调度模块，被配置为响应于所述应使用算力大于所述边缘计算节点的阈值算力，从所述计算系统的其他计算节点调度附加算力。

在某些实施例中，所述时间窗是基于所述采样数据流的采样值的预定数目确定的。

图6示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备600的框图。设备600可以用于实现图1的边缘计算节点130或者图2中的边缘计算节点230。如图所示，设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序指令或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至I/O接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如过程300、400。例如，在一些实施例中，过程300、400可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由CPU 601执行时，可以执行上文描述的过程300、400的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，CPU601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程300、400。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (8)

1.一种用于监控电力设备的方法，包括：

在计算系统的边缘计算节点处获取所述电力设备的采样数据流，所述采样数据流对应于一时间窗；

基于所述采样数据流的采样值，确定用于表征所述电力设备的运行状态的一个或多个监控参数；基于所述采样值确定所述一个或多个监控数据包括：确定所述采样值在所述时间窗内出现峰值的数目；以及

响应于所述电力设备在所述时间窗内的电压出现峰值的数目超过阈值数目时，生成报警信号；

其中在所述边缘计算节点处获取所述电力设备的采样数据流包括：

获取来自所述电力设备的感测数据；以及

基于预定协议解析所述感测数据，以生成所述采样数据流；

所述方法还包括：

获取所述边缘计算节点在所述时间窗的应使用算力，其中获取所述应使用算力包括：基于预先设置的规则以及所述采样数据流的数据量确定处理所述时间窗的数据流所需要的算力；

响应于所述应使用算力大于所述边缘计算节点的阈值算力，从所述计算系统的其他计算节点调度附加算力。

2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述采样值确定所述一个或多个监控参数包括：

确定所述采样值的平均值。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述采样数据流的采样值的预定数目确定所述时间窗。

4.一种用于监控电力设备的装置，包括：

采样数据流获取模块，被配置为在计算系统的边缘计算节点处获取所述电力设备的采样数据流，所述采样数据流对应于一时间窗；

监控参数确定模块，被配置为基于所述采样数据流的采样值，确定用于表征所述电力设备的运行状态的一个或多个监控参数，监控参数确定模块进一步被配置为：确定所述采样值在所述时间窗内出现峰值的数目；

报警信号生成模块，被配置为响应于所述电力设备在所述时间窗内的电压出现峰值的数目超过阈值数目时，生成报警信号；

感测数据获取模块，被配置为获取来自所述电力设备的感测数据；

采样数据流生成模块，被配置为基于预定协议解析所述感测数据，以生成所述采样数据流；

应使用算力获取模块，被配置为获取所述边缘计算节点在所述时间窗的应使用算力，其中获取所述应使用算力包括：基于预先设置的规则以及所述采样数据流的数据量确定处理所述时间窗的数据流所需要的算力；以及

算力调度模块，被配置为响应于所述应使用算力大于所述边缘计算节点的阈值算力，从所述计算系统的其他计算节点调度附加算力。

5.根据权利要求4所述的装置，其中所述监控参数确定模块进一步被配置为：

确定所述采样值的平均值。

6.根据权利要求4所述的装置，其中所述时间窗是基于所述采样数据流的采样值的预定数目确定的。

7.一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；以及

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。