可调负荷虚拟发电能力评估方法及相关设备

技术领域

本申请涉及电力系统需求响应技术领域，尤其涉及一种可调负荷虚拟发电能力评估方法及相关设备。

背景技术

需求响应是需求侧参与电网调度的柔性负荷，在能源互联网多能耦合和综合利用的思想下，衍生为综合需求响应,其利用冷、热、电、气等不同形式能源间的互补关系，在不影响用户舒适度的前提下，充分调动用户侧资源,能够提升能源的综合利用效率，降低用能成本,并消纳更多可再生能源。高比例新能源接入电网后，可调负荷虚拟发电出力能力评估是电力系统中十分重要的技术手段，充分利用需求响应资源能够帮助提升电力系统的经济效益和环保效益。

然而，现有的评估方法并没有考虑可再生能源和可调负荷的不确定性所带来的影响，从而使得评估结果并不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种可调负荷虚拟发电能力评估方法及相关设备。

基于上述目的，本申请提供了一种可调负荷虚拟发电能力评估方法，包括：

确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；

根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；

根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件；

根据所述确定性约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。

可选的，所述确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷的有功净注入功率和无功净注入功率，包括：

确定所述可调负荷的设备类型，根据所述可调负荷的设备类型确定任一类型的所述可调负荷的所述有功功率和所述无功功率；

对任一类型的所述可调负荷的所述有功功率和所述无功功率进行线性化处理，确定所述可调负荷的有功净注入功率和无功净注入功率。

可选的，所述可调负荷的设备类型，包括：

同步机型设备、光伏发电型设备、风力发电型设备以及储能型可再生能源设备。

可选的，所述对任一类型的所述可调负荷的所述有功功率和所述无功功率进行线性化处理，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率，包括：

对任一类型的所述可调负荷的所述有功功率和所述无功功率进行线性化处理，确定任一类型的所述可调负荷的负荷功率约束；

根据所述负荷功率约束，通过如下所示公式确定任一类型的所述可调负荷的所述有功净注入功率和所述无功净注入功率：

其中，

可选的，所述根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位，包括：

根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过如下所示的所述网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位：

θ

其中，v

可选的，所述根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行分布函数拟合，确定确定性约束条件，包括：

确定第一预测误差和第二预测误差；其中，所述第一预测误差为有功负荷预测误差，所述第二预测误差为所述可调节负荷任一节点的预测误差；

根据所述第一预测误差和所述第二预测误差，确定误差矢量；

通过高斯混合模型对所述误差矢量进行迭代拟合，响应于确定超出预设迭代条件，确定所述误差矢量的极大似然函数；

根据所述极大似然函数，确定所述确定性约束条件。

可选的，所述根据所述约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围，包括：

根据所述确定性约束条件，确定任一类型的所述可调负荷的有功功率矢量和无功功率矢量；

根据所述有功功率矢量和所述无功功率矢量，确定决策变量矢量；

根据所述决策变量矢量，通过所述概率评估模型，确定所述可调负荷的功率可调范围。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种可调负荷虚拟发电能力评估装置，包括：

功率计算模块，被配置为确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；

电压确定模块，被配置为根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；

拟合模块，被配置为根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件；

负荷确定模块，被配置为根据所述确定性约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一项所述的可调负荷虚拟发电能力评估方法。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行上述任一所述的可调负荷虚拟发电能力评估方法。

从上面所述可以看出，本申请提供的可调负荷虚拟发电能力评估及相关设备，包括：确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件；根据确定性约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。本申请通过构建可调负荷的网络潮流模型及设备模型对多种类型的可调节负荷设备进行有功、无功注入功率以及电压、相位的计算，进一步通过构建高斯混合模型对可调负荷进行拟合以克服不确定性因素对准确性带来的影响，最后根据拟合后的数据进行发电能力的计算。

附图说明

为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例的可调负荷虚拟发电能力评估方法的流程示意图；

图2为本申请实施例的可调负荷虚拟发电能力评估方法执行顺序示意图；

图3为本申请实施例的可调负荷虚拟发电能力评估装置的示意图；

图4为本申请实施例的电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本申请实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如背景技术部分所述，需求响应是需求侧参与电网调度的柔性负荷，在能源互联网多能耦合和综合利用的思想下，衍生为综合需求响应,其利用冷、热、电、气等不同形式能源间的互补关系，在不影响用户舒适度的前提下，充分调动用户侧资源,能够提升能源的综合利用效率，降低用能成本,并消纳更多可再生能源。高比例新能源接入电网后，可调负荷虚拟发电出力能力评估是电力系统中十分重要的技术手段，充分利用需求响应资源能够帮助提升电力系统的经济效益和环保效益。然而，现有的评估方法并没有考虑可再生能源和可调负荷的不确定性所带来的影响，从而使得评估结果并不准确。

有鉴于此，本申请实施例提供了一种可调负荷虚拟发电能力评估方法、装置、电子设备及存储介质。

需要说明的是，在本申请中，将可调负荷内部各节点定义为PQ节点，将并网节点定义为平衡节点。其中，节点的有功功率P和无功功率Q是给定的，节点电压和相位(电压和相位记为v

本申请提供的可调负荷虚拟发电能力评估及相关设备，包括：确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定机会约束条件；根据所述机会约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。本申请通过构建可调负荷的网络潮流模型及设备模型对多种类型的可调节负荷设备进行有功、无功注入功率以及电压、相位的计算，进一步通过构建高斯混合模型对可调负荷进行拟合以克服不确定性因素对准确性带来的影响，最后根据拟合后的数据进行发电能力的计算。

如图1、2所示，所述可调负荷虚拟发电能力评估方法，包括：

步骤102、确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；

步骤104、根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；

步骤106、根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件；

步骤108、根据所述确定性约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。

在步骤102中，确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷的有功净注入功率和无功净注入功率，包括：确定所述可调负荷的设备类型，根据所述可调负荷的设备类型确定任一类型的所述可调负荷的所述有功功率和所述无功功率；对任一类型的所述可调负荷的所述有功功率和所述无功功率进行线性化处理，确定所述可调负荷的有功净注入功率和无功净注入功率。

进一步的，所述可调负荷的设备类型，包括：同步机型设备、光伏发电型设备、风力发电型设备以及储能型可再生能源设备。

更进一步的，步骤102中的可调负荷计算模型包括：同步机型设备负荷计算模型、光伏发电型设备负荷计算模型、风力发电型设备负荷计算模型以及储能型可再生能源设备负荷计算模型。

在一些可选的实施方式中，在使用同步机型设备负荷计算模型计算中，同步机型设备的有功功率为：

则，同步机型设备的有功功率约束为：

其中，

进一步的，同步机型设备的无功功率：

同步机型设备的无功功率约束：

其中，

在一些可选的实施方式中，在使用光伏发电型设备负荷计算模型计算中，光伏发电型设备的出力模型：

其中，f为光伏组件的功率系数，P

光伏发电型设备的有功功率约束：

其中，

光伏发电型设备的容量约束为：

其中，

进一步的，为了简化优化问题的复杂性，通常将光伏发电型设备的容量约束近似简化为下列八边形的线性约束条件：

则，表示光伏发电型设备输出有功功率实际值、预测值和预测误差之间的关系的光伏发电型设备预测误差约束如下：

其中，

在一些可选的实施方式中，在使用风力发电型设备负荷计算模型计算中，风力发电型设备的出力模型为：

其中，v

风力发电型设备的有功功率约束为：

其中，

风力发电型设备的无功功率约束为：

其中，

风力发电型设备的容量约束：

其中，

进一步的，将风力发电型设备的容量约束近似简化为下列八边形的线性约束条件：

风力发电型设备的预测误差约束如下：

其中，

需要说明的是，弃风主要是指由于某些原因不能让风电上网，只能将风机停止发电；弃风量为风电场由于技术约束、网架约束等原因,有能力发出,但是必须弃掉的那部分风电电量。像内蒙古、河北等地，由于风机大规模建立，但是电网设备没有能够及时更上，导致如果全部风机都运行起来的话，会拖垮整个电网的危害，因此部分风场会被强制限制发电量。这主要是风电行业产能过剩以及电网设备建设滞后造成的，同时还需要提高风机的核心技术，使得风电更够更加稳定。

在一些可选的实施方式中，在使用储能型的可再生能源设备负荷计算模型计算中，储能型的可再生能源设备存在充电和放电两种状态，两种状态对应的SOC(荷电状态)分别如下：

其中，SOC(t)为t时段储能型设备的荷电状态，SOC(t-1)为t时段前一时段的储能型设备的荷电状态；

储能型的可再生能源设备存在充电和放电两种状态，储能型设备的有功功率约束如下：

其中，

储能型设备的容量约束：

其中，

进一步的，将储能型设备的容量约束近似简化为下列八边形的线性约束条件：

更进一步的，负荷功率约束如下如下

其中，

在一些可选的实施方式中，在确定同步机型设备、光伏发电型设备、风力发电型设备以及储能型可再生能源设备的有功功率和无功功率，即本申请中的有功净注入功率和无功净注入功率后，根据同步机型设备、光伏发电型设备、风力发电型设备以及储能型可再生能源设备的有功功率和无功功率通过如下所示公式确定各类设备(同步机型设备、光伏发电型设备、风力发电型设备以及储能型可再生能源设备)在各个节点的净注入功率：

其中，

在一些可选的实施方式中，在确定有功净注入功率和无功净注入功率后，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位，具体包括：

根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过如下所示的所述网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位：

θ

其中，v

需要说明的是，上述式子中的有功的净注入功率

在一些可选的实施方式中，可调负荷中支路ij功率潮流的有功和无功分别表示为：

P

Q

其中，P

在一些可选的实施方式中，根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件，如图2所示，具体包括：利用混合高斯模型对不确定性变量进行建模，得到机会约束条件，然后将机会约束条件转化为等价的确定性约束条件。

进一步的，包括：设随机变量

然后，利用如下所示的混合高斯模型，用N个高斯分布函数拟合

其中，

高斯混合模型的对数似然函数为：

需要说明的是，计算混合高斯分布的极大似然通过求导的方式显然是不现实的，故引入期望最大化算法，通过对参数的多次迭代，可以渐渐的逼近似然函数的最值。迭代多次，当极大似然函数的值变化小于某一个阈值后，就可以停止迭代，此时参数的值就是极大似然函数的最优解。

具体的迭代通过以下几步实现，具体包括：

第一步:求出矩阵gama[i][j]，gama[i][j]代表的是第i个数据属于第j个高斯分布的概率，公式如下：

需要说明的是，矩阵gama[i][j]中的参数都是在时刻t时的，接着根据矩阵更新混合高斯里面的参数T+1时刻第j个高斯分布的均值

通过如下所示公式更新T+1时刻第j个高斯分布的均值

通过如下所示公式更新高维正态分布t+1时刻的方差

通过如下所示公式更新t+1时刻第j个正态分布函数的权重

在一些可选的实施方式中，通过如下所示确定支路潮流和节点电压所满足的机会约束条件，包括：

其中，

进一步的，通过如下所示的表达式将机会约束条件式转化为等价的确定性约束条件：

其中，

其中，

在一些可选的实施方式中，所述根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行分布函数拟合，确定确定性约束条件，包括：确定第一预测误差和第二预测误差；其中，所述第一预测误差为有功负荷预测误差，所述第二预测误差为所述可调节负荷任一节点的预测误差；根据所述第一预测误差和所述第二预测误差，确定误差矢量；通过高斯混合模型对所述误差矢量进行迭代拟合，响应于确定超出预设迭代条件，确定所述误差矢量的极大似然函数；根据所述极大似然函数，确定所述确定性约束条件。

在一些可选的实施方式中，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围，包括：根据所述确定性约束条件，确定任一类型的所述可调负荷的有功功率矢量和无功功率矢量；根据所述有功功率矢量和所述无功功率矢量，确定决策变量矢量；根据所述决策变量矢量，通过所述概率评估模型，确定所述可调负荷的功率可调范围。

需要说明的是，建立可调设备功率可调能力的概率评估模型，评估各类设备功率的在设定置信度下的可调能力，具体包括如下步骤；

步骤一、将各种类型设备的输出有功和无功变量整理为矢量的形式，表示如下：

其中，

步骤二：构建决策变量矢量X

步骤三：设置置信度1-ε，定义

其中，α为功率因数α∈[0,2π)；

步骤四：对于任意给定的功率因数α，对可调设备功率可调能力的概率评估模型求解，获得在设定置信度1-ε下对应的最优解记为

步骤五：利用卡方分布拟合算法将不同置信度下不同的α下的结果的求解结果表示为如下公式中所述的形式，构成如下可调设备功率可调能力的概率函数解析表达式：

其中，ReLU(.)表示卡方分布函数；Y

从上面所述可以看出，本申请提供的可调负荷虚拟发电能力评估及相关设备，包括：确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件；根据确定性约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。本申请通过构建可调负荷的网络潮流模型及设备模型对多种类型的可调节负荷设备进行有功、无功注入功率以及电压、相位的计算，进一步通过构建高斯混合模型对可调负荷进行拟合以克服不确定性因素对准确性带来的影响，最后根据拟合后的数据进行发电能力的计算。

需要说明的是，本申请实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

需要说明的是，上述对本申请的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种可调负荷虚拟发电能力评估装置。

参考图3，所述可调负荷虚拟发电能力评估装置，包括：

功率计算模块302，被配置为确定预先构建的可调负荷计算模型，根据所述可调负荷计算模型，确定所述可调负荷中任一节点的有功净注入功率和无功净注入功率；

电压确定模块304，被配置为根据所述有功净注入功率和所述无功净注入功率，通过预先构建的网络潮流模型确定所述可调负荷的电压和相位；

拟合模块306，被配置为根据所述可调负荷的电压和相位，通过高斯混合模型进行拟合，确定确定性约束条件；

负荷确定模块308，被配置为根据所述确定性约束条件，通过概率评估模型确定所述可调负荷的功率可调范围；其中，所述功率可调范围即为所述可调负荷的发电能力。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的可调负荷虚拟发电能力评估方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的可调负荷虚拟发电能力评估方法。

图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。

输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的可调负荷虚拟发电能力评估方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的可调负荷虚拟发电能力评估方法。

本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的可调负荷虚拟发电能力评估方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本申请实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本申请实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本申请实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本申请的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本申请实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本申请的具体实施例对本申请进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。

本申请实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。