阅读说明：本技术 一种考虑mmc模块间相关性的子模块冗余优化配置方法及系统 (Submodule redundancy optimization configuration method and system considering correlation between MMC modules ) 是由 郑文迪 许启东 邵振国 王向杰 李怡馨 曾祥勇 周腾龙 于 2019-09-17 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法及系统,计及模块间相关性,引入Copula理论,利用极大似然估计理论得到模块间的相关系数,进而建立未配置冗余子模块和配置冗余子模块下的MMC可靠性分析模型；采用拐点法计算MMC的冗余和可靠性指标,以此确定最佳的MMC冗余子模块配置方案。本发明避免了传统MMC可靠性分析方法未考虑所有模块具有相关性的不利影响。(The invention relates to a submodule redundancy optimization configuration method and a submodule redundancy optimization configuration system considering correlation among MMC modules, wherein the correlation among the modules is considered, a Copula theory is introduced, a correlation coefficient among the modules is obtained by utilizing a maximum likelihood estimation theory, and an MMC reliability analysis model under an unconfigured redundancy submodule and a configured redundancy submodule is further established; and calculating redundancy and reliability indexes of the MMC by adopting an inflection point method so as to determine an optimal MMC redundancy submodule configuration scheme. The invention avoids the adverse effect that the traditional MMC reliability analysis method does not consider all modules to have correlation.)

一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法及 系统

技术领域

本发明涉及模块化多电平技术领域，特别是一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法及系统。

背景技术

近年来，模块化多电平技术凭借其在多电平领域的巨大优势，在高压直流输电领域有着广泛应用。随着电压等级的升高，子模块数量将大幅提升，长期运行情况下，子模块发生故障是不可避免的，为避免其影响系统的正常运行，通常需要配置冗余子模块。

当前的研究子模块冗余配置的方法主要有：

1、分析子模块和MMC的可靠性,提供子模块的2个工程冗余参考值。当MMC的子模块冗余配置数量在这2个冗余参考值之间时,冗余子模块的增加能够增加MMC的可靠性,在此基础上定义了冗余和可靠性指标,可以衡量不同MMC的冗余子模块的可靠性效率。

2、有从提高系统可靠性和冗余子模块有效利用率以及减少冗余子模块数量这3个目标出发，建立多目标优化函数，进而求解得到最优冗余子模块数量。

3、也有分析半全桥混合MMC，用等微增率子模块进行冗余子模块配置。首先给出基于古典概型的半、全桥子模块与混合MMC可靠性模型。其次，在半全混合MMC可靠性计算的基础上，分别讨论在子模块成本和可靠性两种约束条件下的冗余子模块的配置方案。

以上方法在达到MMC可靠性要求的前提下，得到冗余子模块数量较好的配置方案，但是其未考虑模块间相关性对可靠性的影响，而已有研究证明了相关性对MMC影响是不容忽视的。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法及系统，避免了传统MMC可靠性分析方法未考虑所有模块具有相关性的不利影响。

本发明采用以下方案实现：一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法，计及模块间相关性，引入Copula理论，利用极大似然估计理论得到模块间的相关系数，进而建立未配置冗余子模块和配置冗余子模块下的MMC可靠性分析模型；采用拐点法计算MMC的冗余和可靠性指标，以此确定最佳的MMC冗余子模块配置方案。

进一步地，本发明具体包括以下步骤：

步骤S1：对MMC子模块进行建模，其中所述MMC子模块为半桥拓扑结构，每个MMC子模块包括两个IGBT模块T1、T2，储能电容C，旁路开关K1以及压接式封装晶闸管K2；

步骤S2：将子模块的可靠性R_SM(t)采用下式计算：

式中，R_I、R_cap、R_K1、R_K2分别为IGBT模块、电容、旁路开关K1，压接式封装晶闸管K2的可靠性函数；则子模块的故障率为：

λ_SM＝2λ_I+λ_cap+λ_K1+λ_K2；

式中，λ_I、λ_cap、λ_K1、λ_K2分别为IGBT模块、电容、旁路开关K1、压接式封装晶闸管K2的故障率；

步骤S3：将桥臂控制系统的可靠性R_cp(t)采用下式计算：

式中，λ_cp为桥臂控制系统的故障率，R_cp为桥臂控制系统的可靠性函数；

步骤S4：假设每个桥臂有N个子模块，第i个子模块的寿命随机函数为X_i，其寿命分布函数为F_i(t)＝P{X_i≤t}，i＝1,2,…,N，桥臂控制模块的寿命为X_cp，其寿命分布函数为F_cp(t)＝P{X_cp≤t}；将Gumbel-Copula函数引入到MMC可靠性分析中，得到N维的Gumbel-Copula函数：

式中，F_i(t)表示第i个子模块的寿命分布，F_cp(t)表示控制系统的寿命分布，θ表示F₁(t),F₂(t),…,F_i(t),F_cp(t)之间的相关系数；

步骤S5：采用极大似然估计理论得到极大似然函数，并通过令极大似然函数对相关系数求偏导得零求出各模块间的相关系数，进而确定相关系数的范围；

步骤S6：进行未进行冗余配置的可靠性分析，进行冗余配置的可靠性分析，并得到计及相关性的桥臂可靠性模型；

步骤S7：改变冗余子模块的数量值，并带入计及相关性的桥臂可靠性模型，得到一系列的离散点，对该一系列的离散点进行拟合得到拟合函数；

步骤S8：利用拐点法确定冗余子模块的配置数目区间。

进一步地，步骤S5具体为：采用极大似然估计理论得到极大似然函数：

式中，T是运行的年限数，是子模块的概率密度函数，是桥臂控制系的概率密度函数，是子模块的累计分布函数，是桥臂控制系统的累积分布函数，其中，F^-1(t)为F(t)的反函数；X_Nt、X_cp分别为子模块和桥臂控制系统的寿命数据，将基于传统VSC的可靠性统计数据代入上式中进行相关系数的估计，可通过求解方程得到各模块间的相关系数θ，进而确定的范围θ。

进一步地，步骤S6中，未进行冗余配置的可靠性分析具体为：当未进行冗余配置时，在t时刻，具有N个子模块的桥臂可靠性函数为：

式中，

进一步地，步骤S6中，进行冗余配置的可靠性分析，并得到计及相关性的桥臂可靠性模型具体为：当进行冗余配置时，在t时刻，配置N₀个冗余子模块时的桥臂可靠性模型为：

式中，表示k个正常工作子模块的可靠性。

进一步地，步骤S7具体为：将配置的冗余子模块的数量N₀值进行变化，利用配置N₀个冗余子模块时的桥臂可靠性模型得到一系列的离散点(N₀,R₂)，利用MATLAB拟合工具箱对这一系列的离散点进拟合，得到拟合函数为f(x)。

进一步地，步骤S8具体为，对拟合函数f(x)求二阶导数并令其为0，求解得到两个特殊拐点x₁、x₂，分别向上取整和向下取整得到N₀[x1]、N₀[x2]，在(N₀[x1],N₀[x2])区间内选择配置的冗余子模块数目。

本发明还提供了一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置系统，包括存储器、处理器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上文所述方法的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述方法的步骤。

本发明在分析MMC拓扑结构基础上，考虑了各个子模块、控制模块间相关性，引入了Gumbel-Copula函数，利用极大似然理论估计模块间的相关系数，然后分别建立未配置冗余和配置冗余子模块情况时的MMC可靠性分析模型，基于所建立的MMC可靠性模型，讨论冗余度、相关系数和运行年数对MMC可靠性的影响，在达到可靠性指标后，进一步讨论子模块冗余优化配置。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明计及模块间相关性，避免了传统MMC可靠性分析方法未考虑所有模块具有相关性的不利影响，引入Copula理论，利用极大似然估计理论得到所有模块间的相关系数，进而建立未配置冗余子模块和配置冗余子模块下的MMC可靠性分析模型，在分析配置冗余子模块下的可靠性模型时，采用拐点法(IPM)计算MMC的冗余和可靠性指标，以便确定最佳的MMC子模块配置方案。本发明的冗余配置方法不仅针对HBSM，还可以应用在FBSM、CDSM、SCDSM，具有较强的适用性。

附图说明

图1为本发明实施例的MMC拓扑结构。

图2为本发明实施例的半桥子模块结构示意图。

图3为本发明实施例的子模块组合关系图。

图4为本发明实施例的桥臂模块组合关系图。

图5为本发明实施例的方法原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

如图1所示，本实施例提供了一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置方法，计及模块间相关性，引入Copula理论，利用极大似然估计理论得到模块间的相关系数，进而建立未配置冗余子模块和配置冗余子模块下的MMC可靠性分析模型；采用拐点法计算MMC的冗余和可靠性指标，以此确定最佳的MMC冗余子模块配置方案。

本实施例具体包括以下步骤：

步骤S1：对MMC子模块进行建模，其中所述MMC子模块为半桥拓扑结构，每个MMC子模块包括两个IGBT模块T1、T2，储能电容C，旁路开关K1以及压接式封装晶闸管K2；如图1所示，模块化多电平换流器由A、B、C三相桥臂构成，每个桥臂又分为上、下两个桥臂，每个桥臂由n个子模块级联构成。U_dc和I_dc分别为直流侧电压和电流，O为直流侧零电位参考点。MMC子模块结构可采用半桥、全桥、混合等拓扑结构。然而采用混合或全桥结构子模块的MMC具有直流故障自清除、不间断运行等能力，在子模块数量较多时，损耗与成本也相应较大。因此，本实施例半桥结构进行可靠性分析；子模块是MMC最基本的组成单元，每个半桥子模块由2个IGBT模块T1、T2，储能电容C和保护开关(旁路开关K1和压接式封装晶闸管K2)组成，其中子模块控制系统包括驱动板、子模块控制器和光纤通信模块，具体如图2所示。控制系统的作用发包括发出触发信号控制IGBT模块的导通，在阀模块故障时，触发旁路晶闸管和旁路开关，使故障子模块退出运行。

其中，首先对子模块的元件进行数学建模，元件的寿命可以用一个非负的随机变量X来描述，则随机变量X相应的分布函数为：

F(t)＝P{X≤t},(t＞0)；(1)

式中，F(t)称为累积分布函数，其物理意义为元件使用寿命小于t的分布函数，那么器件在t时刻的剩余寿命为：

R(t)＝P{X＞t}＝1-F(t)；(2)

其中，R(t)称为可靠性函数，表示元件在[0,t]时刻内不发生故障的概率。为了方便计算，本实施例假设MMC系统中各元件处于寿命曲线中的稳定运行期，其寿命服从指数分布，则元件i在t可靠度为：

式中，λ_i为元件i的故障率。

步骤S2：根据子模块的结构及运行原理，建立的半桥子模块元件组合关系图如图3所示，子模块可靠性由2个IGBT模块、电容、旁路开关以及压接式封装晶闸管共同决定，将子模块的可靠性R_SM(t)采用下式计算：

式中，R_I、R_cap、R_K1、R_K2分别为IGBT模块、电容、旁路开关K1，压接式封装晶闸管K2的可靠性函数；由于子模块各元件寿命均服从指数分布，则子模块的故障率为：

λ_SM＝2λ_I+λ_cap+λ_K1+λ_K2；(5)

式中，λ_I、λ_cap、λ_K1、λ_K2分别为IGBT模块、电容、旁路开关K1、压接式封装晶闸管K2的故障率；

步骤S3：除了子模块的基本元件外，MMC的可靠性还与控制保护系统密切相关。同样的道理，为方便MMC可靠性的计算，在本实施例中假设桥臂控制系统其寿命服从指数分布，将桥臂控制系统的可靠性R_cp(t)采用下式计算：

式中，λ_cp为桥臂控制系统的故障率，R_cp为桥臂控制系统的可靠性函数；若子模块采用其他拓扑结构(全桥、混合结构等)，与上述分析类似，先分析其元件组合关系，再计算相应的子模块可靠性函数和桥臂控制系统可靠性函数。

在MMC中，由于某些因素的影响，比如相间环流会流经同一桥臂的所有子模块，又再如某些子模块的投切会影响整个桥臂子模块的投切频率不同。在MMC子模块发生故障时，故障子模块所在桥臂的子模块电容电压均受到不同程度的影响，子模块电容纹波幅值会发生变化。

在运行工况不同，子模块采用热备用控制策略时，热备用控制策略中算法时间复杂度及空间复杂度也会不同，导致相间环流、子模块电容电压波动幅值减小的程度也不同。同时，不同容错控制策略的算法计算量不同，导致相应子模块投入时间也不同，又因为子模块故障期间会导致其他电压纹波出现不同程度变化。因此，不同的控制策略会导致各个子模块的纹波电压有不同程度的变化。

从以上的分析可以得知，子模块间之间还有子模块和桥臂控制系统之间互相影响，彼此之间有较强的关联，因此，MMC模块间具有一定程度的相关性。

随机变量的联合分布函数能反映变量间的相关特性。因此，对于分析多维变量间的相关性最有效的方法就是求解多维变量的联合分布函数。但若随机变量服从非正态分布，其联合分布函数的显式表达式不易得出，Copula函数是一类将变量的联合分布函数同它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数，为求取联合分布函数提供了灵活的方法。

在可靠性分析领域，已有相关研究引入阿基米德Copula函数中的Gumbel-Copula、Clayton-Copula函数进行可靠性分析，本实施例从阿基米德Copula函数的特性出发选取Gumbel-Copula函数进行MMC可靠性分析，以两个元件为例，其生成元为二元Copula函数定义为：

式中，u、v为随机变量；θ∈(0,1)，为随机变量u和v之间的相关系数。

如果描述对象为多元联合分布函数，则N维Gumbel-Copula函数为：

步骤S4：假设每个桥臂有N个子模块，第i个子模块的寿命随机函数为X_i，其寿命分布函数为F_i(t)＝P{X_i≤t}，i＝1,2,…,N，桥臂控制模块的寿命为X_cp，其寿命分布函数为F_cp(t)＝P{X_cp≤t}，桥臂模块组合关系图如图4所示；将Gumbel-Copula函数引入到MMC可靠性分析中，得到N维的Gumbel-Copula函数：

式中，F_i(t)表示第i个子模块的寿命分布，F_cp(t)表示控制系统的寿命分布，θ表示F₁(t),F₂(t),…,F_i(t),F_cp(t)之间的相关系数；

在本实施例中，假设各个模块间均有相关性，相关系数的获取通常采用极大似然估计(MLE)，由于世界上第一个MMC-HVDC工程—Trans Bay Cable柔性直流输电工程从2010年才开始投运，如果想从原始的可靠性数据出发去获取相关系数暂时无法实现，随着柔性直流输电技术的广泛发展，未来可以通过大量数据获取模块间的相关系数。因此，为了获取模块间的可靠性模拟数据，首先利用式(1)～(6)求出模块间累积分布函数为：

F(t)＝1-e^λt；

则其概率密度函数为：f(t)＝λe^-λt；

步骤S5：采用极大似然估计理论得到极大似然函数，并通过令极大似然函数对相关系数求偏导得零求出各模块间的相关系数，进而确定相关系数的范围；具体为：

采用极大似然估计理论得到极大似然函数：

式中，T是运行的年限数，是子模块的概率密度函数，是桥臂控制系的概率密度函数，是子模块的累计分布函数，是桥臂控制系统的累积分布函数，其中，F^-1(t)为F(t)的反函数；X_Nt、X_cp分别为子模块和桥臂控制系统的寿命数据，上文中，已经介绍到MMC-HVDC工程中暂时无法得到这些数据，而VSC-HVDC工程已有较长的运行年限，因此，本实施例可以将基于传统VSC的可靠性统计数据代入上式中进行相关系数的估计，可通过求解方程得到各模块间的相关系数θ，进而确定的范围θ。

根据MMC三相完全对称，上、下桥臂也完全相同，而与子模块密切相关的阀级控制系统也可分为上、下桥臂部分，控制器结构也相同。因此，本实施例中MMC可靠性以其桥臂可靠性来表征。再应用Gumbel-Copula函数以及Sklar理论Copula函数，在未配置冗余子模块和配置冗余子模块的前提下，进一步分析计及相关性的桥臂可靠性模型。

步骤S6：进行未进行冗余配置的可靠性分析，进行冗余配置的可靠性分析，并得到计及相关性的桥臂可靠性模型；

其中，未进行冗余配置的可靠性分析具体为：本实施例分析未配置冗余子模块的可靠性，在初始时刻t＝0时系统所有元件都处于理想状态且同时开始运行，则系统寿命取决于各元件寿命的最小值,即桥臂各子模块中有一个发生故障，桥臂就不可靠。则串联系统的寿命为：

X＝min(X₁,X₂,....,X_N)；

在t时刻，桥臂的可靠性等于寿命最短的子模块使用时间X大于t，即所有子模块寿命X₁,X₂,...,X_N均大于t，那么由加法公式可得未配置冗余子模块，具有N个子模块的桥臂可靠性函数为：

上式中，可由下式进行计算：

由于各子模块寿命同分布且上式中各联合密度函数可表示边缘分布与Copula函数复合而成，那么上式可以化简为：

式中，由于F_i(∞)＝1,因此，F_i＝F(t)或者1，m为F＝F(t)的个数。

根据Sklar相关定理可将可以看成两个分布函数即P(X_cp≤t)和组成的Copula函数。因此，桥臂可靠性函数中第k项可化简为：

综上，当未进行冗余配置时，在t时刻，具有N个子模块的桥臂可靠性函数为：

式中，

其中，所述进行冗余配置的可靠性分析，并得到计及相关性的桥臂可靠性模型具体为：由上文可知，当配置冗余子模块时，由N+N₀个子模块组成的系统，若有N个及以上的子模块满足要求，此时桥臂正常工作。换言之，桥臂失效子模块数目大于等于N₀失效时，换流器失效。

计及同一桥臂模块间相关性时，设第l次从N+N₀个子模块中选k个处于正常工作的子模块，控制系统此时处于正常工作，然后进行重新排序得到一组新的随机变量：，其余子模块构成的一组随机变量为：则第l次选取k个子模块正常工作的桥臂的可靠度为：

由于l可能会发生的次数为1,2,....因此，配置冗余N₀个子模块时的桥臂可靠度为：

同理，根据Sklar相关定理：可将看作和两个分布函数组成的Copula函数，其中，为k-D维Copula函数，为(N+N0-k)-D维Copula函数，然后利用式未进行冗余配置的可靠性函数分别对两个分布函数进行计算得到当进行冗余配置时，在t时刻，配置N₀个冗余子模块时的桥臂可靠性模型为：

式中，表示k个投入运行的子模块的可靠性。该式为考虑所有子模块相关性时的桥臂可靠性。现如今，世界上的柔性直流输电工程逐渐增加，未来可通过所获得的大量数据样本进行相关程度θ的参数估计。

步骤S7：由上文得知，配置N₀个冗余子模块可由配置N₀个冗余子模块时的桥臂可靠性模型得到桥臂的可靠度，由此可以得知，当冗余子模块N₀取不同的值时，皆有其对应的可靠度，且在一定范围内，冗余子模块越多，可靠性越高，在配置冗余子模块数目达到一定程数目后，可靠度提升并不明显，且配置的冗余子模块数目越多，造成的损耗以及成本投入都将增大，因此，需要优化冗余配置方案。

为了对冗余配置进行分析，将N固定(实际工程必然已知)，改变冗余子模块的数量值N₀，并带入计及相关性的桥臂可靠性模型，得到一系列的离散点，对该一系列的离散点进行拟合得到拟合函数；具体为将配置的冗余子模块的数量N₀值进行变化，利用配置N₀个冗余子模块时的桥臂可靠性模型得到一系列的离散点(N₀,R₂)，利用MATLAB拟合工具箱对这一系列的离散点进拟合，得到拟合函数为f(x)。

步骤S8：利用拐点法确定冗余子模块的配置数目区间。具体为，对拟合函数f(x)求二阶导数并令其为0，求解得到两个特殊拐点x₁、x₂，分别向上取整和向下取整得到N₀[x₁]、N₀[x₂]，在(N₀[x₁],N₀[x₂])区间内选择配置的冗余子模块数目。

较佳的，可以定义可靠性增长快慢的指标S_R，其定义为：

显然，在(x₁,x₂)区间内，R₂随着N₀的增大而增大，近似线性变化；而在(x₁,x₂)区间外，R₂随着N₀的变化速度很慢，在此区间配置子模块显然是很不合理的。N₀[x₁]、N₀[x₂]为冗余配置提供了两个工程参考值，在(N₀[x₁],N₀[x₂])内，可靠性都是随着冗余子模块的增加而增加的，可在此区间选择配置的冗余子模块数目，该冗余配置方法不仅针对HBSM，还可以应用在FBSM、CDSM、SCDSM，具有较强的适用性。

本实施例还提供了一种考虑MMC模块间相关性的子模块冗余优化配置系统，包括存储器、处理器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上文所述方法的步骤。

本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述方法的步骤。

本实施例在分析MMC拓扑结构基础上，考虑了各个子模块、控制模块间相关性，引入了Gumbel-Copula函数，利用极大似然理论估计模块间的相关系数，然后分别建立未配置冗余和配置冗余子模块情况时的MMC可靠性分析模型，基于所建立的MMC可靠性模型，讨论冗余度、相关系数和运行年数对MMC可靠性的影响，在达到可靠性指标后，进一步讨论子模块冗余优化配置。具体方法原理图如图5所示。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。