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    計(jì)及虛擬電廠市場交易的主動配電網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度

    2021-09-22 01:21:56鄧靖微李華強(qiáng)溫豐瑞王俊翔謝康勝金智博
    電力建設(shè) 2021年9期
    關(guān)鍵詞:靈活性出力電廠

    鄧靖微,李華強(qiáng),溫豐瑞,王俊翔,謝康勝,金智博

    (1.智能電網(wǎng)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(四川大學(xué)),成都市 610065;2.國網(wǎng)四川省電力有限公司眉山供電公司,四川省眉山市 620010)

    0 引 言

    近年來,由于能源危機(jī)與環(huán)境污染問題日益加劇,可再生能源和分布式發(fā)電技術(shù)迅速發(fā)展,但其固有的出力隨機(jī)性和不可控性給配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來極大挑戰(zhàn)。分布式資源的大量接入與配電網(wǎng)發(fā)展的迫切需求催生了主動配電網(wǎng)(active distribution network,ADN)的概念。相較于傳統(tǒng)配電網(wǎng),主動配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)靈活、可調(diào)度性顯著增強(qiáng),是可再生能源規(guī)?;尤肱潆娋W(wǎng)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)[1-3]。然而分布式能源單機(jī)容量小且分散,受限于準(zhǔn)入規(guī)則無法靈活地參與到主動配電網(wǎng)調(diào)度中,可能出現(xiàn)因系統(tǒng)消納能力不足所導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。通過將可再生分布式電源(renewable distributed generator,RDG)、儲能單元和受控負(fù)荷聚合成一個整體參與電力市場和電網(wǎng)調(diào)度,虛擬電廠(virtual power plant,VPP)技術(shù)為解決上述問題提供了新的思路[4-5]。在不同時間階段內(nèi),虛擬電廠可利用靈活的市場機(jī)制來調(diào)節(jié)其中各參與者的發(fā)、用電行為,而主動配電網(wǎng)中不同靈活性資源的響應(yīng)能力也與時間尺度具有較強(qiáng)相關(guān)性[6]。因此,研究主動配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度與虛擬電廠市場交易在不同時間階段下的耦合協(xié)調(diào)問題具有重要意義。

    目前,現(xiàn)有研究從單利益主體出發(fā),聚焦于虛擬電廠內(nèi)部資源優(yōu)化調(diào)度[7-8]及其參與市場交易[9-10]的問題。文獻(xiàn)[7]立足節(jié)點(diǎn)電價機(jī)制,研究了虛擬電廠運(yùn)行的優(yōu)化決策;文獻(xiàn)[8]構(gòu)建了含可中斷負(fù)荷的虛擬發(fā)電廠內(nèi)部優(yōu)化調(diào)度模型;文獻(xiàn)[9]研究了虛擬電廠在能量市場中的競價策略問題;文獻(xiàn)[10]將虛擬電廠作為一個整體,研究其參與混合模式下電力市場的運(yùn)營機(jī)制問題。

    然而,隨著虛擬電廠與配電網(wǎng)耦合程度的加深,還需考慮虛擬電廠與配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)調(diào)度問題。文獻(xiàn)[11]基于合作博弈理論,研究了虛擬電廠與配電公司聯(lián)合調(diào)度及收益分配的問題,但沒有計(jì)及配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)約束對虛擬電廠的影響;文獻(xiàn)[12]針對配電網(wǎng)在售電側(cè)開放市場環(huán)境下的優(yōu)化問題,建立了配電網(wǎng)-虛擬電廠雙層優(yōu)化調(diào)度模型,但該模型未考慮靈活調(diào)用配網(wǎng)側(cè)的主動管理資源;文獻(xiàn)[13]基于典型場景集,提出一種基于虛擬電廠與配電網(wǎng)交替優(yōu)化的協(xié)同定價策略,在考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、潮流安全等約束條件的同時,保證虛擬電廠與配電網(wǎng)各自利益最大化,但該模型并未考慮虛擬電廠與配電網(wǎng)在不同時間階段上的對應(yīng)耦合關(guān)系。此外,現(xiàn)有模型往往只計(jì)及了虛擬電廠的市場行為對配電網(wǎng)安全運(yùn)行的影響,沒有充分考慮配電網(wǎng)中多種靈活性資源與虛擬電廠中不確定性因素的靈活互補(bǔ)。

    綜上所述,針對含有虛擬電廠市場主體的主動配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題,本文立足靈活性理論,考慮虛擬電廠交易與主動配電網(wǎng)運(yùn)行在不同時間階段的耦合關(guān)系,構(gòu)建兼顧交易經(jīng)濟(jì)性與運(yùn)行靈活性的主動配電網(wǎng)日前-實(shí)時兩階段優(yōu)化調(diào)度模型。本文主要貢獻(xiàn)如下:

    1)傳統(tǒng)研究較少關(guān)注市場交易與系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度的相互影響。鑒于此,本文提出一種計(jì)及系統(tǒng)靈活性邊界約束的運(yùn)行-市場相融合的調(diào)度模式。相較于僅考慮虛擬電廠市場出清或主動配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度而言,所提模型具有更強(qiáng)的優(yōu)化能力和泛化能力,對未來電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效、多贏的市場化運(yùn)營具有積極意義。

    2)充分挖掘網(wǎng)側(cè)靈活性資源的靈活性調(diào)節(jié)潛力,考慮如網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等多種靈活性資源統(tǒng)籌調(diào)度對系統(tǒng)靈活性邊界和虛擬電廠盈利空間的擴(kuò)展作用。通過算例證明主動配電網(wǎng)中多種靈活性資源可以彌補(bǔ)虛擬電廠參與市場時因可再生分布式電源出力隨機(jī)性造成的損失,有效提升虛擬電廠交易競爭力和配電網(wǎng)運(yùn)行靈活性水平。

    1 主動配電網(wǎng)兩階段調(diào)度框架

    本文構(gòu)建的考慮虛擬電廠交易的主動配電網(wǎng)兩階段調(diào)度框架如圖1所示,涉及兩個運(yùn)營主體在不同時間階段的協(xié)調(diào)交互。

    圖1 含虛擬電廠的主動配電網(wǎng)兩階段調(diào)度框架Fig.1 Framework of two-stage ADN dispatch including VPP

    橫向破除市場交易和運(yùn)行調(diào)度相互獨(dú)立的壁壘,實(shí)現(xiàn)主動配電網(wǎng)和虛擬電廠的聯(lián)合優(yōu)化,并運(yùn)用靈活性理論處理調(diào)度運(yùn)行與市場交易過程中的不確定性;縱深層面,本文考慮虛擬電廠參與包含日前-實(shí)時的兩階段電力市場,與其市場屬性相適應(yīng),主動配電網(wǎng)從日前、實(shí)時兩個階段制定調(diào)度策略,以減小不確定因素對系統(tǒng)運(yùn)行的影響。

    在日前階段,引入靈活性邊界來定量描述網(wǎng)側(cè)靈活性資源的靈活性調(diào)節(jié)能力,并將其以運(yùn)行約束條件的形式納入虛擬電廠日前市場經(jīng)濟(jì)性交易模型,定量體現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度對虛擬電廠市場交易的靈活性要求。以計(jì)及靈活性不足風(fēng)險的主動配電網(wǎng)運(yùn)行成本最小化為目標(biāo),優(yōu)化確定系統(tǒng)靈活性資源運(yùn)行策略,并在此策略下計(jì)算出此時系統(tǒng)能夠消納的光伏功率極限值,即為系統(tǒng)靈活性邊界的上、下限閾值。在實(shí)時階段,基于虛擬電廠的實(shí)時市場出清結(jié)果,以兼顧經(jīng)濟(jì)性和靈活性的綜合成本最優(yōu)為目標(biāo),優(yōu)化調(diào)整主動配電網(wǎng)靈活性資源日前調(diào)度方案,從而實(shí)現(xiàn)主動配電網(wǎng)運(yùn)行靈活性與虛擬電廠交易經(jīng)濟(jì)性的兼顧。

    2 日前-實(shí)時兩階段調(diào)度模型

    本文考慮虛擬的電廠聚合單元包括光伏機(jī)組、儲能系統(tǒng)(energy storage system,ESS)和可中斷負(fù)荷(interruptible load,IL),基于上述框架,建立計(jì)及虛擬電廠交易的主動配電網(wǎng)日前-實(shí)時兩階段調(diào)度模型。多層優(yōu)化模型間通過參數(shù)傳遞更新狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)與虛擬電廠間的靈活高效互動。

    2.1 日前階段

    日前階段模型是立足靈活性理論的主動配電網(wǎng)和虛擬電廠協(xié)調(diào)優(yōu)化問題。ADN層旨在確定系統(tǒng)靈活性資源運(yùn)行策略及靈活性邊界;VPP層根據(jù)可再生能源出力限值上報日前投標(biāo)計(jì)劃,兩層之間通過迭代尋優(yōu)確定最優(yōu)調(diào)度策略和交易結(jié)果。

    2.1.1ADN層日前優(yōu)化模型

    以主動配電網(wǎng)為調(diào)度的利益主體,綜合考慮調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性和靈活性,建立如下目標(biāo)函數(shù):

    (1)

    (2)

    日前調(diào)度階段的ADN靈活性不足風(fēng)險成本旨在用經(jīng)濟(jì)成本的形式評估系統(tǒng)因靈活性需求不確定性而產(chǎn)生的潛在損失大小,可分為上調(diào)靈活性不足風(fēng)險成本和下調(diào)靈活性不足風(fēng)險成本[14]。

    (3)

    日前調(diào)度考慮的約束條件包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行約束和配網(wǎng)內(nèi)靈活性資源調(diào)用約束,以下將具體闡述。

    1)隨機(jī)潮流下的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行約束。式(4)為潮流方程約束;式(5)為基于機(jī)會約束規(guī)劃的節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率和與主網(wǎng)交互功率的運(yùn)行安全約束,分別以不小于預(yù)設(shè)置信水平的概率滿足對應(yīng)約束條件,以更好地承受不確定性因素的擾動或沖擊。

    (4)

    (5)

    式中:Pi、Qi分別為各時段節(jié)點(diǎn)i注入的有功功率和無功功率;Ui、Uj分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j處的電壓幅值;Gij、Bij、θij依次為節(jié)點(diǎn)i、j之間的電導(dǎo)、電納和電壓相角差;Nnode為系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)總數(shù);F{·}表示某事件成立的概率;下標(biāo)“max”和“min”分別表示節(jié)點(diǎn)電壓Ui和支路功率Pk安全運(yùn)行滿足的上界和下界;Pgrid為各時段上級電網(wǎng)提供的有功功率,不允許配網(wǎng)向上級電網(wǎng)反向輸電;βu、βp、βgrid分別為節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率和與主網(wǎng)交互功率對應(yīng)的機(jī)會約束閾值。

    2)儲能系統(tǒng)運(yùn)行約束。式(6)為儲能系統(tǒng)時序運(yùn)行約束;式(7)—(9)分別為儲能系統(tǒng)充放電功率與狀態(tài)約束;式(10)、(11)分別為荷電狀態(tài)約束與調(diào)度周期內(nèi)充放電守恒約束。

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    (10)

    (11)

    3)OLTC分接頭調(diào)整約束。

    (12)

    4)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整約束。實(shí)際工程中,為了保護(hù)整定和減小短路電流,一般要求配電網(wǎng)呈輻射狀運(yùn)行,且不存在孤島或孤立節(jié)點(diǎn)[16]。

    (13)

    式中:γi,t為1表示開關(guān)閉合,為0表示開關(guān)斷開;tS,i,t為t時段第i個開關(guān)的動作變量,為1表示開關(guān)動作,為0表示開關(guān)位置不變;tS,i,t,max為第i個開關(guān)最大允許動作次數(shù);Ot為t時段主動配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);Oradi為配輻射狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)集合。

    2.1.2VPP層日前競標(biāo)模型

    日前階段,虛擬電廠需以日前收益最大化向市場提交日前市場競標(biāo)策略,考慮其容量限制,本文假設(shè)虛擬電廠作為價格接受者參與市場,其報價不會影響到市場電價[17]。競標(biāo)模型的目標(biāo)函數(shù)如下:

    (14)

    分別為t時段VPP參與日前市場的收益、VPP中ESS成本和IL成本。光伏發(fā)電成本較低,故在此忽略不計(jì)。

    (15)

    (16)

    (17)

    日前階段,VPP在運(yùn)行時需滿足如下約束條件:

    1)光伏出力約束。為滿足主動配電網(wǎng)靈活性要求,可再生分布式資源的出力范圍需要受限于系統(tǒng)靈活性邊界約束。

    (18)

    (19)

    2)IL約束。

    (20)

    (21)

    3)VPP競標(biāo)量約束。考慮到VPP內(nèi)部資源出力特性及與主動配電網(wǎng)傳輸功率限制,VPP在電力市場的交易量需滿足一定約束。

    (22)

    式中:Pt,max、Pt,min為t時段市場競標(biāo)量的上、下限。

    4)VPP內(nèi)部功率平衡約束。VPP運(yùn)行中需要保持每個研究時段內(nèi)的電量供需平衡。

    (23)

    此外,VPP中儲能系統(tǒng)運(yùn)行約束同式(6)—(11)。

    2.2 實(shí)時階段

    實(shí)時階段,由于光伏出力及負(fù)荷的實(shí)際值與其預(yù)測值存在偏差[18-19],采用拉丁超立方法[20]選取源、荷典型出力曲線,形成具有代表性的實(shí)際場景集以模擬實(shí)時階段光伏出力及負(fù)荷的隨機(jī)性,優(yōu)化調(diào)整日前方案。VPP將日前、實(shí)時出力偏差造成的不平衡懲罰納入考慮,以實(shí)際收益最大化完成實(shí)時出清;ADN根據(jù)出清結(jié)果,以儲能有功為控制變量進(jìn)行實(shí)時優(yōu)化,最小化主動配電網(wǎng)運(yùn)營成本,從而得到實(shí)時優(yōu)化方案。

    2.2.1VPP層實(shí)時競標(biāo)模型

    VPP在交易日內(nèi)的實(shí)際出力與日前申報計(jì)劃間的偏差造成的懲罰費(fèi)用由虛擬電廠承擔(dān)。因此虛擬電廠的實(shí)時階段競標(biāo)模型如下所示:

    (24)

    (25)

    (26)

    (27)

    (28)

    至此,實(shí)時階段競標(biāo)模型由式(6)—(11)、(16)—(17)、(19)—(21)、(24)—(28)表示。

    2.2.2ADN層實(shí)時優(yōu)化模型

    仍以主動配電網(wǎng)綜合成本最小化為優(yōu)化目標(biāo),基于各場景下的實(shí)時VPP出清結(jié)果、負(fù)荷需求等信息,以快速響應(yīng)設(shè)備ESS出力為決策變量,建立兼顧經(jīng)濟(jì)性、靈活性的主動配電網(wǎng)多場景優(yōu)化調(diào)度模型。其目標(biāo)函數(shù)如下所示:

    (29)

    (30)

    (31)

    實(shí)時調(diào)度考慮約束條件包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行約束和儲能約束。節(jié)點(diǎn)電壓及支路潮流約束表示如下:

    (32)

    Umin≤Us,i≤Umax

    (33)

    Ss,k≤Sk,max

    (34)

    (35)

    式中:下標(biāo)“s”代表在場景s中的各項(xiàng)變量值,在此不再贅述。

    儲能系統(tǒng)運(yùn)行約束同式(6)—(11)。

    3 模型求解方法

    根據(jù)上述所提調(diào)度模型各階段、各主體決策變量的特點(diǎn),本文在MATLAB R2016a平臺上對該問題進(jìn)行建模。其中VPP交易問題調(diào)用CPLEX求解器對所構(gòu)建兩階段混合整數(shù)線性規(guī)劃問題進(jìn)行求解;ADN日前階段采用內(nèi)嵌隨機(jī)潮流的混合編碼粒子群算法求解(詳見附錄圖A1),具體的求解流程如圖2所示。

    圖2 兩階段調(diào)度模型求解流程Fig.2 Flow chart of the two-stage dispatching model solution

    4 算例分析

    4.1 算例說明

    為驗(yàn)證本文所提模型的有效性,以改進(jìn)的IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)[22]為對象進(jìn)行算例仿真,系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D3所示。在此配電系統(tǒng)中,節(jié)點(diǎn)6和14接入商業(yè)負(fù)荷,其余均為居民負(fù)荷,ESS1由配電網(wǎng)進(jìn)行控制管理,可控開關(guān)安裝于支路3、7、8、9、13、18、23、27、31、33至37[23]。OLTC分接開關(guān)共8檔,其檔位調(diào)節(jié)范圍為±4×1.0%。虛擬電廠由PV1、PV2、ESS2、IL構(gòu)成,與配電網(wǎng)交易電價取自文獻(xiàn)[24]。日前光伏出力和負(fù)荷需求預(yù)測曲線見附錄圖A2,實(shí)時階段采用拉丁超立方法對負(fù)荷和光伏進(jìn)行場景生成和削減[25],各場景概率見附錄表A1,各項(xiàng)設(shè)備參數(shù)及成本系數(shù)見附錄表A2、表A3。

    圖3 改進(jìn)IEEE 33算例系統(tǒng)Fig.3 Improved IEEE 33-node system

    4.2 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

    考慮VPP參與日前市場、實(shí)時平衡市場,以調(diào)度周期內(nèi)經(jīng)濟(jì)性和靈活性最優(yōu)為目標(biāo),應(yīng)用本文所提方法對ADN中靈活性資源進(jìn)行兩階段優(yōu)化調(diào)度。得到主動配電網(wǎng)的綜合運(yùn)行成本值為29 601.55元,虛擬電廠收益為5 748.77元。具體優(yōu)化結(jié)果如下:

    ESS1的實(shí)時調(diào)度計(jì)劃如圖4所示,其中功率為正代表儲能放電,功率為負(fù)代表儲能充電;OLTC分接頭和可控開關(guān)的實(shí)時調(diào)度計(jì)劃見附錄表A4,系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值的時序分布情況如圖5所示。

    結(jié)合圖4—5和附錄表A4可知,在光照較強(qiáng)的時段,儲能處于充電狀態(tài),其中10:00—13:00時段光照最強(qiáng),系統(tǒng)存在電壓越上限的風(fēng)險,OLTC分接頭處于較低檔位,同時,靈活的拓?fù)湔{(diào)整為光伏傳輸創(chuàng)造了新的供電通道,有利于促進(jìn)光伏充分消納。在其余光照較弱的時段,OLTC分接頭處于較高檔位,儲能放電,從而整體抬升配網(wǎng)電壓水平,以避免出現(xiàn)電壓越下限的情況。因此,ADN內(nèi)多種靈活性資源的協(xié)調(diào)配合可以使電壓保持在較均勻水平內(nèi),有利于促進(jìn)RDG消納,進(jìn)一步提升系統(tǒng)的靈活性水平。

    圖4 ESS1實(shí)時調(diào)度計(jì)劃Fig.4 Real-time dispatching of ESS1

    圖5 主動配電網(wǎng)各時段各節(jié)點(diǎn)電壓幅值Fig.5 Voltage profile at each node in each time period of ADN

    VPP各時段在日前市場和實(shí)時市場中的交易情況如圖6所示,交易量大于0表示虛擬電廠向市場售電,交易量小于0表示虛擬電廠從市場購電。VPP內(nèi)各單元出力情況如附錄圖A3所示。

    圖6 VPP日前和實(shí)時市場交易情況Fig.6 Electricity transaction of VPP in day-ahead market and real-time market

    結(jié)合圖6及附錄圖A2可知,VPP競標(biāo)策略與光伏出力與市場電價具有緊密關(guān)系,在06:00—20:00時段,VPP售出電能以獲取利潤,因?yàn)樵摃r段內(nèi)光伏集中出力。其中,在電價較高時段,VPP通過儲能放電、削減IL來向市場提供盡可能多的發(fā)電量以增加收益;在12:00—14:00時段,光伏出力最強(qiáng),儲能充電,從而消納更多光伏。而在21:00—24:00、01:00—06:00時段,電價較低,且光伏出力較弱,VPP從市場購電以滿足自身需求,節(jié)約發(fā)電成本。

    4.3 調(diào)度方案對比

    為驗(yàn)證所提調(diào)度方法的優(yōu)越性,設(shè)置如下3個場景進(jìn)行分析,不同場景下的仿真結(jié)果如表1所示。

    Case1:考慮VPP市場交易和ADN日前-實(shí)時兩階段優(yōu)化調(diào)度,采用本文所提模型和方法求解。

    Case2:保持VPP交易模式不變,在ADN調(diào)度時不考慮配網(wǎng)中靈活性資源的優(yōu)化調(diào)度。

    Case3:保持ADN調(diào)度方法不變,在VPP交易時不考慮光伏的靈活性邊界約束。

    表1 不同調(diào)度方案的各項(xiàng)指標(biāo)值Table 1 Indicator values of different dispatching schemes 元

    由表1不難發(fā)現(xiàn),與Case2相比,Case1的ADN綜合運(yùn)行成本降低了1 058.13元,VPP收益增加了906.82元。這是由于Case1中ADN中的可調(diào)度資源和主動管理手段增多,配電網(wǎng)可承受的RDG出力范圍變大,RDG消納率升高,從而系統(tǒng)靈活性水平得到提升,ADN綜合運(yùn)行成本有所降低;同時,拓寬了系統(tǒng)靈活性邊界,VPP在市場中交易行為更加自由,收益相應(yīng)提升。

    進(jìn)一步分析系統(tǒng)靈活性邊界的影響,對比Case1、Case3可以看出,對于VPP而言,在市場交易時將ADN的靈活性約束納入考慮,VPP不再僅從自身盈利性出發(fā),競標(biāo)方案更加保守,日前、實(shí)時市場的不平衡懲罰被控制在一定水平內(nèi),實(shí)際收益有所增加;對于ADN而言,考慮系統(tǒng)靈活性邊界不僅彌補(bǔ)了VPP參與市場時因出力隨機(jī)性造成的潛在損失,也提升了系統(tǒng)整體靈活性水平,在未來可再生能源滲透率進(jìn)一步提高之后,該調(diào)度方法將具有更高的綜合價值。

    5 結(jié) 論

    本文以含VPP的主動配電網(wǎng)為研究對象,提出了一種考慮VPP市場交易的主動配電網(wǎng)日前-實(shí)時兩階段調(diào)度方法,構(gòu)建了多層次、多階段的交易調(diào)度模型。算例仿真結(jié)果表明:

    1)在VPP參與市場交易時,將配網(wǎng)的靈活性邊界納入考慮,可有效提升VPP收益,同時保證系統(tǒng)靈活、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

    2)通過對ADN中多種靈活性資源的協(xié)調(diào)調(diào)度,能夠拓寬系統(tǒng)靈活性邊界,擴(kuò)大VPP的盈利空間,提升系統(tǒng)整體靈活性水平。

    后續(xù)研究將進(jìn)一步通過合理設(shè)置交易電價,引導(dǎo)各主體主動地參與到系統(tǒng)優(yōu)化中,進(jìn)一步挖掘效益空間。

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