考慮新能源不確定性的互聯(lián)電網(wǎng)交換功率魯棒優(yōu)化模型

樊小偉，孫榮富，王靖然，馬 悅，孫宏文，陳 全，董曉明

（1. 國網(wǎng)冀北電力有限公司，北京 100054；2. 山東大學 電氣工程學院，山東 濟南 250061）

0 引言

多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)能夠促進風電、光伏等可再生能源在全網(wǎng)范圍內實現(xiàn)優(yōu)化配置和合理消納。然而，新能源出力的不確定性將導致區(qū)域間聯(lián)絡線傳輸功率發(fā)生較大波動，并且各區(qū)域之間電網(wǎng)運行狀態(tài)信息交互不完全、不及時，在一定程度上會形成“信息壁壘”，這給交流互聯(lián)電力系統(tǒng)的調度運行帶來了巨大挑戰(zhàn)［1-3］。隨著互聯(lián)電網(wǎng)的規(guī)模不斷擴大，具有隨機特性的新能源大規(guī)?？鐓^(qū)域流轉和各分區(qū)電網(wǎng)調度運行相對獨立的矛盾日益突出，區(qū)域間聯(lián)絡線功率波動的調控問題亟需妥善解決。當交換功率波動過大時，相鄰區(qū)域電網(wǎng)運行態(tài)勢會產(chǎn)生較大波動，進而導致送、受端電網(wǎng)承擔的交換功率過大，潮流難以疏散，最終可能引發(fā)安全穩(wěn)定問題。特別地，當多條聯(lián)絡線功率分配不均衡，且重載聯(lián)絡線功率波動幅值過大超越限值，甚至被迫停運時，聯(lián)絡線間的潮流轉移可能引發(fā)連鎖性故障，導致大停電的發(fā)生［4-6］。因此，減小和抑制區(qū)域之間聯(lián)絡線的功率波動具有重要意義。

為了抑制新能源系統(tǒng)并網(wǎng)引發(fā)的聯(lián)絡線功率波動，國內外學者進行了大量相關研究。文獻［7］建立了基于兩階段隨機規(guī)劃的微電網(wǎng)市場互動優(yōu)化模型，在以經(jīng)濟性和不影響用戶用能為原則的情況下實現(xiàn)了聯(lián)絡線功率波動平抑；文獻［8］將不確定性的空間約束參數(shù)引入傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化模型，并采用基于濾子技術的協(xié)同進化算法對該模型進行求解，以達到抑制聯(lián)絡線功率波動的作用。文獻［9］提出直流功率調制抑制交流聯(lián)絡線隨機功率波動的方法，通過直流功率調制快速吸收或補償其所連交流系統(tǒng)的過?；蛉鳖~功率來減少交流聯(lián)絡線上的隨機功率波動。文獻［10］提出基于非線性PI 控制的特高壓聯(lián)絡線功率波動抑制策略。文獻［11］提出基于“改進的獨立穩(wěn)集”的雙級直流微電網(wǎng)群穩(wěn)電控制策略，算例結果驗證了其降低聯(lián)絡線功率波動的有效性。文獻［12］提出基于雙層模型預測結構的跨區(qū)域自動發(fā)電控制AGC（Automatic Generation Control）機組協(xié)同控制策略，實現(xiàn)了多區(qū)域間共享調頻資源。文獻［13］在考慮聯(lián)絡線支援約束的情況下，提出一種新的基于區(qū)域調節(jié)邊際成本的多區(qū)域AGC 最優(yōu)聯(lián)合調頻控制策略。文獻［14］基于市場均衡機制提出一種用于平抑微電網(wǎng)聯(lián)絡線功率波動的空調負荷協(xié)調控制方法。文獻［15］提出一種蓄電池和虛擬儲能的協(xié)調控制策略，用于有效平抑微電網(wǎng)聯(lián)絡線功率波動。上述研究主要目標為考慮區(qū)域互聯(lián)的經(jīng)濟性指標最大化，而關于區(qū)域間聯(lián)絡線的功率波動平抑的研究還處于探索階段，研究成果較少。文獻［16］提出一種多區(qū)域潮流外特性穩(wěn)定控制模型，但其未考慮區(qū)域聯(lián)絡線上支路阻抗的影響，這將會導致區(qū)域間參考相角隨著功率轉移而產(chǎn)生偏移。

隨著電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大，區(qū)域聯(lián)絡更加緊密，對AGC的控制策略也提出了更高的要求［17-19］。新能源在大范圍流轉實現(xiàn)資源互濟，互聯(lián)系統(tǒng)各個分區(qū)的AGC［20-22］在保障區(qū)域內功率平衡的同時，要求較好地平抑斷面交換功率波動，且各聯(lián)絡線功率均衡分布，確?；ヂ?lián)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。據(jù)此，本文將AGC 引入潮流方程，構建了考慮AGC 功率分配的互聯(lián)系統(tǒng)潮流模型。以此為基礎，建立了以平抑聯(lián)絡線功率波動為目標函數(shù)的魯棒優(yōu)化模型，并提出了基于松弛法的協(xié)同演化求解算法。最后，基于雙IEEE 14 節(jié)點以及IEEE 118 節(jié)點測試系統(tǒng)構造仿真算例，驗證了所提方法的有效性與實用性。

1 AGC下的互聯(lián)系統(tǒng)潮流模型

1.1 區(qū)域內潮流平衡

AGC是電網(wǎng)調度自動化系統(tǒng)的核心并對電網(wǎng)安全運行起著至關重要的作用。多區(qū)域電力網(wǎng)絡中各子區(qū)域具有獨立的AGC 系統(tǒng)。各分區(qū)AGC 系統(tǒng)除了維持子區(qū)域內部的有功潮流平衡，同時還調控區(qū)域間的有功功率的交換?？蓪GC 的調控作用視為系統(tǒng)中的多臺平衡機按比例（分配因子）協(xié)同作用，分擔不平衡功率。假設各子區(qū)域與外部區(qū)域有功交換為固定值，如式（1）所示。

式中：D為子區(qū)域總數(shù)目；μj（j=1，2，…，D）為第j個子區(qū)域從其他子區(qū)域獲取的有功功率總和，受電時其值為正，送電時其值為負。將多區(qū)域電網(wǎng)中所有母線數(shù)用n表示，可以得到如式（2）所示的參與因子矩陣α。

式中：αij（i=1，2，…，n；d=1，2，…，D）對應矩陣的第i（母線節(jié)點編號）行、第d（子區(qū)域編號）列的元素，為第d個子區(qū)域第i條母線在AGC 中的參與因子。如果第i條母線不在第d個子區(qū)域中，則αid=0；如果第i條母線在第d個子區(qū)域中，但是不參與AGC 調節(jié)，則αid=0；如果第i條母線在第d個子區(qū)域中且參與AGC 調節(jié)，則αid≠0。矩陣每一列元素，即每個區(qū)域內的AGC分配因子滿足式（3）所示的關系。

式中：i=1，2，…，m，其中m為多區(qū)域網(wǎng)絡中所有PQ節(jié)點數(shù)；j=1，2，…，n；V和θ分別為由所有節(jié)點的電壓幅值和相角組成的向量；Pj和Qi分別為注入節(jié)點j的有功功率和注入節(jié)點i的無功功率；fi表示節(jié)點i

式中：j∈i表示節(jié)點j與節(jié)點i相連；Gij和Bij分別為節(jié)點i和節(jié)點j之間的互電導和互電納；θij=θi-θj為節(jié)點i和節(jié)點j之間的電壓相角差，θi、θj分別為節(jié)點i和節(jié)點j的電壓相角。

1.2 區(qū)域間斷面潮流控制

在某一時刻，區(qū)域間斷面的交換功率按照一定的計劃值進行調控，是互聯(lián)電網(wǎng)能夠安全可靠運行的重要邊界條件，要求電網(wǎng)正常運行狀態(tài)下各斷面潮流不越限。對于多區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)，區(qū)域間的潮流斷面控制通過AGC 完成，形成的斷面潮流方程如式（7）所示。

式中：Φd為第d個子區(qū)域內的邊界聯(lián)絡線集合；Ωd為第d個子區(qū)域內的邊界節(jié)點集合。

將式（5）和式（7）聯(lián)立，可得AGC 下的多區(qū)域潮流統(tǒng)一模型如式（11）所示。

式中：θref為預先設定的參考母線相角。

2 區(qū)域潮流外特性穩(wěn)定控制模型

2.1 區(qū)域潮流外特性分析

在多區(qū)域互聯(lián)系統(tǒng)中，區(qū)域內和區(qū)域間的有功功率平衡都由各個子區(qū)域內AGC 完成，區(qū)域間的功率傳輸通過區(qū)域聯(lián)絡線實現(xiàn)，而聯(lián)絡線傳輸?shù)挠泄β蚀笮∨c聯(lián)絡線兩端的相角及其差值密切相關。即各區(qū)域的邊界節(jié)點之間的相角差，會隨著多區(qū)域AGC 的協(xié)調控制發(fā)生變化，以維持區(qū)域間功率交換的穩(wěn)定。當某個子區(qū)域的相角變化很大時，與其相連的外部區(qū)域邊界節(jié)點的相角必然需做出相應調整。兩區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)絡潮流變化如圖1 所示，每個子區(qū)域有3個邊界節(jié)點，通過邊界節(jié)點2個子區(qū)域產(chǎn)生功率交換。每個子區(qū)域內都指定一個參考節(jié)點的電壓相角，隨著AGC 的控制調整，參考節(jié)點電壓相角相應改變，使得聯(lián)絡線上流過的功率之和P1+P2+P3保持在設定值（μ）不變。

圖1 兩區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)絡潮流變化Fig.1 Variation of power flow in interconnected network between two areas

區(qū)域A 與區(qū)域B 之間的傳輸功率可線性化表示為：

式中：X1、X2、X3和P1、P2、P3分別為邊界聯(lián)絡線A1-B1、A2-B2、A3-B3上的電抗值和流經(jīng)的有功功率；θA、θB分別為區(qū)域A 和區(qū)域B 內的參考節(jié)點相角；θA1、θA2、θA3和θB1、θB2、θB3分別為區(qū)域A 和區(qū)域B 邊界節(jié)點與區(qū)域內參考節(jié)點的相角差。

由式（12）可以看出，區(qū)域聯(lián)絡線上的潮流波動主要受子區(qū)域內邊界節(jié)點的相角變化影響。當區(qū)域B 內的相角波動時，也將使得區(qū)域A 相角發(fā)生變化。在多區(qū)域計算時，考慮到分區(qū)間信息保密或信息傳遞滯后的情況，對于某一子區(qū)域（以區(qū)域A 為例）而言，無法獲取到區(qū)域外（區(qū)域B）邊界節(jié)點的功角變化信息。據(jù)此本文首先忽略區(qū)域外節(jié)點功角變化，在子區(qū)域內獨立計算時將其設為常量，并結合邊界相角調整策略，逐步縮小誤差，實現(xiàn)多區(qū)域潮流漸近的匹配。

為此，本文計算過程中區(qū)域A 的電氣參量為未知量，令ΔθA1=0，其中Δ 表示相應變量的變化量。此時聯(lián)絡線上功率變化值的計算公式如（13）所示。

2.2 基于魯棒優(yōu)化的多區(qū)域穩(wěn)定控制模型

對于多區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)的某一子區(qū)域，發(fā)電運行方式的部署及優(yōu)化調整往往僅局限于子區(qū)域內部。以中國為例，各省網(wǎng)在考慮邊界聯(lián)絡線的輸送功率的基礎上，獨立規(guī)劃省內發(fā)電運行方式并形成“年-季-月-周-日”的運行計劃。同時，各省網(wǎng)內部的調度及運行狀態(tài)信息，在分區(qū)間進行傳遞時，也存在信息交互不及時、不完全的情況，各個分區(qū)調度運行的自治和全局實時統(tǒng)籌協(xié)調之間仍然存在矛盾。因此，區(qū)域內發(fā)電按計劃執(zhí)行的同時，維持區(qū)域間聯(lián)絡線潮流流動的穩(wěn)定，盡可能減少子區(qū)域功率隨機波動對外部電網(wǎng)的影響，是必要且有效的控制方法。魯棒優(yōu)化作為可以處理不確定性參數(shù)的優(yōu)化方法，被廣泛運用在電力系統(tǒng)中以解決不確定參數(shù)的優(yōu)化問題。本節(jié)將建立多區(qū)域潮流穩(wěn)定控制魯棒模型。

2.2.1 目標函數(shù)

計及新能源出力的不確定性，目標函數(shù)設置為聯(lián)絡線上功率變化幅值最小，其表達式如式（14）所示。

式中：ΔP t為所研究子區(qū)域與其他子區(qū)域的聯(lián)絡線上流動的有功功率變化量；Pr為所研究子區(qū)域內可能發(fā)生變化的新能源發(fā)電出力。

研究某一子區(qū)域時，假定該區(qū)域以外其他區(qū)域不發(fā)生功率擾動，令式（13）中ΔθA=0。在此假定下將聯(lián)絡線有功功率按式（13）線性化后可得：

式中：ρi為第i條區(qū)域聯(lián)絡線的有功功率變化量，如果第i條區(qū)域聯(lián)絡線與所研究子區(qū)域相連，則按照式（16）計算，否則取0；Δθi為第i條區(qū)域聯(lián)絡線與待研究子區(qū)域內相連節(jié)點的相角變化量。

2.2.2 約束條件

魯棒優(yōu)化模型的求解需滿足以下約束。1）功率平衡約束。

基于式（5）可以將功率平衡約束描述為Fs，如式（17）所示。

5）新能源出力短時變化范圍約束。

基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計可以得到單位時間內新能源出力增大或減小的變化范圍估計值，如式（21）所示。

式中：f和分別為網(wǎng)絡支路的有功潮流及其上限。向量f中的元素fij具體表達式如式（23）所示，fij為節(jié)點i和節(jié)點j之間傳輸?shù)挠泄β省?/p>

2.3 模型線性化處理

由于原問題屬于魯棒優(yōu)化問題，且約束中帶有非線性等式，求解難度大，為此本文對模型中的功率平衡約束和線路功率約束進行線性化處理，以提高求解速度。

1）在功率平衡約束中，式（17）為非線性方程組，線性化處理后如式（24）所示。

式中：P″k為節(jié)點k處負荷的有功功率；θ和P為n維列向量，分別由n個節(jié)點的相角和節(jié)點注入有功功率構成；B′為n×n維矩陣，其中各元素可依據(jù)式（25）計算得到。

式中：xij為節(jié)點i和節(jié)點j之間的電抗。

2）對于功率約束中不等式的非線性主要體現(xiàn)在式（23），可以線性化為式（26）。

3 基于松弛的演化求解方法

普通優(yōu)化問題僅針對單一的優(yōu)化目標，而魯棒優(yōu)化問題的解是一個零和博弈的納什均衡解，在尋找令優(yōu)化目標最優(yōu)的決策量的同時，也需要搜索令優(yōu)化目標最差的環(huán)境變量，常規(guī)優(yōu)化算法難以滿足這一要求。目前廣泛采用的方法是基于對偶原理將魯棒優(yōu)化問題轉化為普通優(yōu)化問題，但是本文建立的非線性約束是同時包含環(huán)境變量和決策變量的問題，對偶原理難以適用。因此，對于如式（15）所示的目標函數(shù)，將其轉化為如式（27）所示的通用數(shù)學表達式。

式中：W和V為由0-1 變量組成的1×L維向量，即W=［W1…Wi…WL］，V=［V1…Vi…VL］；K設置為一個絕對值較大的正數(shù)；I為1×L維的單位向量。

由于ρ由矩陣α和Pr決定，因此多區(qū)域潮流穩(wěn)定控制模型的目標函數(shù)可轉化為式（28）。

由于x和y的取值存在無限可能性，式（30）中包含了無限個約束條件，因此常用的分支定界法難以適用且求解困難，為此，使用松弛法將式（30）轉換成如下松弛化問題：

4）若fA-fa＜?R（?R為求解精度），則計算結束，返回(x*，y*)，否則將y*添加至SY中，返回步驟2）。

4 算例分析

4.1 算例系統(tǒng)描述

為對比魯棒優(yōu)化模型與無優(yōu)化模型在區(qū)域外特性不同時計算結果的差異性，本文采用2 個IEEE 14 節(jié)點系統(tǒng)并聯(lián)，形成算例系統(tǒng)。2 個系統(tǒng)通過2 條聯(lián)絡線相連，一條聯(lián)絡線連接區(qū)域1 的節(jié)點4和區(qū)域2 的節(jié)點24，另一條聯(lián)絡線連接區(qū)域1 的節(jié)點13 和區(qū)域2 的節(jié)點213。區(qū)域1 將節(jié)點5 作為參考節(jié)點，相角設為0°。區(qū)域1 的節(jié)點3 和節(jié)點8 處接入風電機組，節(jié)點1、節(jié)點2、節(jié)點6 接入采用AGC 的常規(guī)火電機組（下文簡稱常規(guī)機組）。相應地，區(qū)域2 均接入采用AGC 的常規(guī)機組。雙IEEE 14 節(jié)點測試系統(tǒng)示意圖具體如附錄A圖A1所示。

設定子區(qū)域1 向子區(qū)域2 輸送100 MW 功率。算例結果與分析均以子區(qū)域1 為參考。設定2 臺風電機組出力波動范圍均在0～100 MW 間，電網(wǎng)內風電允許的最大波動偏差可根據(jù)以往的歷史預測偏差進行設定。本文中考慮風電出力的波動偏差分別為預測值的10%［21］。在AGC 下的常規(guī)機組出力范圍在0～500 MW 間，節(jié)點1、節(jié)點2、節(jié)點6 處常規(guī)機組出力初始值分別設定為100、100、200 MW。本文在MATLAB 環(huán)境中通過YALMIP工具箱調用CPLEX 求解器對所提模型進行求解。

4.2 算例結果分析

式（2）所示的參與因子矩陣可以認為是對應系統(tǒng)中AGC 在本區(qū)域內對不平衡功率進行調整貢獻度，也是影響電網(wǎng)內常規(guī)機組出力的重要因素。由于參與因子矩陣是一個稀疏矩陣，除少數(shù)非零元素之外均為0，因此圖2僅展示了依據(jù)本文算法得到的24 h 下3 臺常規(guī)機組所在母線的AGC 參與因子計算結果，分別對應參與因子矩陣中的α11、α21、α61。

圖2 AGC參與因子變化情況Fig.2 Variation situation of participation factor for AGC

觀察圖2 可得，節(jié)點1 和節(jié)點2 處的常規(guī)機組在不同時刻的AGC參與因子在0.3上下浮動，節(jié)點6處的常規(guī)機組在不同時刻的AGC 參與因子在0.4 上下浮動。由附錄A圖A1可得節(jié)點6處的常規(guī)機組距離重負荷區(qū)域較近，因此其承擔相對較多的不平衡功率。

由于采用魯棒優(yōu)化時的計算結果不同于無優(yōu)化時的計算結果，為了方便表示2 種方法計算對外特性的差異，并能較好展示，用式（32）表示。

δ=gt+1-gt t=1，2，…，23 （32）

式中：gt+1-gt為相鄰兩時段計算結果的差值。令δ1表示無優(yōu)化時相鄰時段的相角或功率波動，δ2表示采用魯棒優(yōu)化時相鄰時段的相角或功率波動。為了展示魯棒優(yōu)化對于提高聯(lián)絡線的外特性平穩(wěn)程度的有效性，將無優(yōu)化和魯棒優(yōu)化的計算結果進行了比較，首先對比了優(yōu)化前、后的相角波動情況，如圖3 所示。圖中，相角波動和δ1、δ2均為標幺值，后同。

圖3 節(jié)點4和節(jié)點13優(yōu)化前、后相角波動對比Fig.3 Comparison of phase angle fluctuation before and after optimization of Bus 4 and Bus 13

由圖3 可得，與無優(yōu)化時相角波動大小相比，采用魯棒優(yōu)化時聯(lián)絡線節(jié)點相角波動更為平緩。在24 h 內，無優(yōu)化時節(jié)點4 和節(jié)點13 的相角均值為采用魯棒優(yōu)化時的2.01 倍，δ2均明顯小于δ1，即采用魯棒優(yōu)化時相鄰兩時段的相角波動小于無優(yōu)化時計算結果，且在10:00，δ2和δ1相差最大為5.38×10-3p.u.。仿真結果表明，本文所提算法通過合理地控制發(fā)電機AGC 的參與因子大小，可以有效降低新能源波動對聯(lián)絡線節(jié)點電壓相角的影響。

由式（13）可知，聯(lián)絡線節(jié)點相角變化量除以聯(lián)絡線串聯(lián)電抗，近似反映了聯(lián)絡線功率波動。在聯(lián)絡線電抗值不變的條件下，當聯(lián)絡線兩端相角的波動減小時，說明交換功率波動減小。據(jù)此，圖4 對比了2 條聯(lián)絡線上優(yōu)化前、后的功率波動情況。圖中，功率波動為標幺值。

圖4 節(jié)點4和節(jié)點13優(yōu)化前、后功率波動對比Fig.4 Comparison of power fluctuation before and after optimization of Bus 4 and Bus 13

由圖4 可得，采用魯棒優(yōu)化時的功率波動明顯小于無優(yōu)化時的功率波動。在09:00—10:00 時段，無優(yōu)化和魯棒優(yōu)化下的功率波動絕對值最大，分別為15.36 MW 和2.60 MW，采用魯棒優(yōu)化僅為無優(yōu)化的16.93%。仿真結果表明魯棒優(yōu)化在新能源出力不確定情況下，對外特性的穩(wěn)定性具有明顯改善效果。

為了進一步驗證本文所提算法的有效性和可行性，對IEEE 118 節(jié)點測試系統(tǒng)進行仿真分析。本文將IEEE 118節(jié)點測試系統(tǒng)劃分為區(qū)域1和區(qū)域2，以區(qū)域1 為觀測區(qū)域，其節(jié)點15 和節(jié)點19 為觀測點。區(qū)域之間設有2條聯(lián)絡線，第一條聯(lián)絡線為區(qū)域1的節(jié)點15 和區(qū)域2 的節(jié)點33 相連接，第二條聯(lián)絡線為區(qū)域1 的節(jié)點19 和區(qū)域2 的節(jié)點34 相連接。圖5 展示了節(jié)點15 和節(jié)點19 相角波動情況，而節(jié)點15 和節(jié)點19功率波動情況如附錄A圖A2所示。

圖5 節(jié)點15和節(jié)點19優(yōu)化前、后相角波動對比Fig.5 Comparison of phase angle fluctuation before and after optimization of Bus 15 and Bus 19

通過觀察圖5 和圖A2 可知，與無優(yōu)化時的計算結果相比，采用魯棒優(yōu)化計算得到的聯(lián)絡線節(jié)點相角和節(jié)點功率波動都更為平緩，這表明本文所提算法同樣適用于IEEE 118 節(jié)點測試系統(tǒng)。為了進一步體現(xiàn)算法的優(yōu)越性，計算雙IEEE 14 節(jié)點系統(tǒng)和IEEE 118節(jié)點測試系統(tǒng)δ的標準差，計算結果保留3位小數(shù)，如表1所示，表中相角為標幺值。

表1 2個測試系統(tǒng)有、無魯棒優(yōu)化對外特性計算結果比較Table 1 Comparison of calculation results of external characteristics for two test systems between with and without robust optimization

由表1 可得，采用魯棒優(yōu)化計算得到的相角和功率的δ標準差都遠小于無優(yōu)化時的計算結果，進一步驗證了本文所提算法的可行性和普適性。

5 結論

本文采用松弛的演化求解方法，研究考慮新能源有功出力不確定性的多區(qū)域斷面功率交換的穩(wěn)定控制問題，并通過算例分析驗證算法的有效性，所得結論如下：

1）構建考慮AGC 的多區(qū)域潮流模型，以此為基礎對多區(qū)域潮流外特性進行分析，提出了基于魯棒優(yōu)化的多區(qū)域穩(wěn)定控制模型；

2）提出了基于松弛的演化求解方法，并通過算例分析驗證了魯棒優(yōu)化應用于降低新能源出力波動對區(qū)域間功率交換影響的有效性；

3）對雙IEEE 14 節(jié)點測試系統(tǒng)和IEEE 118 測試系統(tǒng)進行仿真分析，驗證了所提算法的可行性和實用性。

本文僅關注風力發(fā)電的不確定性對聯(lián)絡線傳輸功率的影響，綜合考慮負荷和光伏等多重不確定性因素的影響不在本文討論范圍內，但可依托本文所提方法及結論，做進一步研究和探索。

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