淺談新能源電動汽車有序充電策略

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要：以充電站運營收益*大化為目標(biāo)，以配電變壓器容量及*大限度滿足用戶充電需求為約束條件，建立了充電站內(nèi)電動汽車有序充電的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)用戶充電規(guī)律，采用蒙特卡洛模擬法模擬用戶充電需求，對電動汽車在有序充電和無序充電2種情形下充電站運行的經(jīng)濟效益及配電變壓器負(fù)載情況進行了仿真計算和分析。研究結(jié)果表明，通過動態(tài)響應(yīng)電網(wǎng)分時電價，有序充電控制方法可顯著提高電動汽車充電站的經(jīng)濟效益，并具備很高的計算效率。同時，由于相對便宜電價的激勵，夜間采用有序充電方式也可能使大量的電動汽車集中充電而導(dǎo)致另外一個用電高峰的出現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：電動汽車；充電站；有序充電；經(jīng)濟效益；蒙特卡洛模擬法

0前言

溫室氣體的過度排放，導(dǎo)致全球氣候變暖趨勢加劇。電動汽車作為新一代的交通工具，其在節(jié)能減排、減少人類對傳統(tǒng)化石能源的依賴方面，相較傳統(tǒng)汽車具備不可比擬的優(yōu)勢。目前，世界各國紛紛出臺相應(yīng)政策，推動電動汽車的發(fā)展與應(yīng)用。

可以預(yù)計，隨著未來電動汽車的普及，大規(guī)模電動汽車接人電網(wǎng)充電將對電力系統(tǒng)的規(guī)劃與運行產(chǎn)生不可忽視的影響。其中，重要影響之一在于大規(guī)模電動汽車充電將帶來新一輪的負(fù)荷增長，尤其是電動汽車在高峰期充電將進一步加劇電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差，可能導(dǎo)致配電網(wǎng)線路過載、電壓跌落、配電網(wǎng)損耗增加、配電變壓器過載等一系列問題。另一方面，電動汽車作為新型的移動負(fù)載，其充電行為具有較強的時空不確定性，大量電動汽車的廣泛接人必將加大電網(wǎng)的運行控制難度。電動汽車有序充電控制對于降低電網(wǎng)運行風(fēng)險，提高電網(wǎng)運行效益與可靠性具有重要意義。

對于在充電站，包括安裝有多個充電樁和充電監(jiān)控系統(tǒng)的停車場，下文統(tǒng)稱為充電站)中實現(xiàn)電動汽車有序充電控制是必要的。有序充電的控制方式多樣，文獻將每一輛電動汽車看做獨立的能源消費者，其充電統(tǒng)一由電動汽車控制實時控制，利用這種控制方式可有效降低配電系統(tǒng)運行損耗。文獻在分析配電系統(tǒng)饋線網(wǎng)絡(luò)損耗、配電網(wǎng)負(fù)載率以及負(fù)荷波動方差三者之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，研究用于降低損耗的有序充電控制方法。在不影響電動汽車動力電池使用壽命的基礎(chǔ)上，文獻提出通過有序充電控制方法降低電動汽車用戶的充電成本，并研究了電動汽車提供輔助服務(wù)的有序充放電控制方法。另一方面，利用電動汽車有序充電控制，可以與新能源出力配合，降低因為新能源出力不確定性與電動汽車充電時空分布不確定性對電網(wǎng)造成的負(fù)面影響。文獻研究了考慮電動汽車充電以及風(fēng)電出力不確定性的隨機經(jīng)濟調(diào)度問題。

隨著電動汽車的發(fā)展，采用集中控制方式對數(shù)量巨大的電動汽車進行有序充電控制將對電網(wǎng)電動汽車控制的計算能力提出很高的要求。同時較大區(qū)域內(nèi)電動汽車與控制的實時通信速度和可靠性也面臨挑戰(zhàn)。相反，作為只有相對少量電動汽車的充電場所，充電站能夠迅速實時采集電動汽車充電信息，并根據(jù)電網(wǎng)實時狀態(tài)，兼顧客戶的充電需求，對其進行有序充電控制。以此為基礎(chǔ)，結(jié)合分站分區(qū)控制便能迅速而經(jīng)濟地實現(xiàn)區(qū)域電網(wǎng)的有序充電協(xié)調(diào)控制。

本文旨在研究電動汽車充電站(特別是配備多個充電樁和充電監(jiān)控系統(tǒng)的停車場)的有序充電協(xié)調(diào)控制策略。以充電站運行經(jīng)濟效益*大化為目標(biāo)，以變壓器運行不過載以及*大限度滿足電動汽車用戶充電需求為約束條件，建立電動汽車有序充電控制的優(yōu)化模型，從而實現(xiàn)充電站內(nèi)電動汽車的協(xié)調(diào)充電控制。

1充電站有序充電目標(biāo)與輸入信息

一般電動汽車充電站的結(jié)構(gòu)為在配電變壓器下接有常規(guī)負(fù)荷和電動汽車充電負(fù)荷。對于配有配電變壓器的充電站，常規(guī)負(fù)荷較小，可忽略。

作為電動汽車充電服務(wù)的提供商，電動汽車充電站按照充電電價收取充電服務(wù)的費用，按購電電價向電網(wǎng)公司支付電費，通過兩者的差價實現(xiàn)盈利。

設(shè)充電站有N臺充電機，每當(dāng)有新的電動汽車客戶接入充電站n臺(n=1,2,…,N)充電機時，充電控制系統(tǒng)可通過客戶電動汽車上的電池管理系統(tǒng)獲取電動汽車電池容量B,,以及電池當(dāng)前荷電狀態(tài)Y,,A(即電動汽車當(dāng)前電池電量與其電池總?cè)萘康谋壤?。為了制定電動汽車有序充電策略，客戶需要告知充電站內(nèi)充電控制系統(tǒng)該電動汽車預(yù)期的停留時間tn以及客戶離開時期望的電動汽車電池荷電狀態(tài)Yp。在此基礎(chǔ)上，以滿足客戶需求以及充電站變壓器不過載為前提，通過有序充電控制，實現(xiàn)充電站經(jīng)濟效益的*大化。

2有序充電控制策略、模型及控制算法

2.1控制策略

設(shè)充電站內(nèi)所有充電機的額定充電功率均為P,配電變壓器的額定容量為Sr,充電負(fù)荷功率因數(shù)平均為λ。鋰電池一般采用三段式充電方法進行充電,分別是預(yù)充電階段、恒流充電階段和恒壓充電階段。當(dāng)從較低的起始荷電狀態(tài)開始充電時,為了避免大電流對電池的沖擊，一般需要經(jīng)過短時間的預(yù)充電階段.在恒流充電階段，電池的兩端電壓基本維持不變，因此該過程充電功率基本維持不變。當(dāng)荷電狀態(tài)接近1時，電池進入恒壓階段進行充電，該階段充電功率持續(xù)減小，但該階段占整個充電時間的比例非常小。因此，本文研究假設(shè)充電過程為恒功率充電,以此計算得到的充電決策基本能夠保證客戶的充電需求。

根據(jù)變壓器歷史常規(guī)負(fù)荷(除電動汽車負(fù)荷以外的其他負(fù)荷)數(shù)據(jù)，可預(yù)測當(dāng)日96點常規(guī)負(fù)荷曲線，時間間隔為15min。用A;表示一日中j(j=1,2,…,96)個時間段內(nèi)允許充電站對電動汽車充電的功率占變壓器容量的比例，A,在[0,1]取值。對配有配電變壓器的電動汽車充電站，A;=1。

充電站當(dāng)日的電價信息主要包括充電站從電網(wǎng)購電的電價和向電動汽車用戶收取的充電電價,分別用c;和p;表示，j=1,2,…,96。

根據(jù)當(dāng)前時間與充電站內(nèi)所有車輛的預(yù)期停留時間設(shè)定值,確定從當(dāng)前時刻起的所有車輛停留時間的*大值t,得到充電協(xié)調(diào)控制的時間段數(shù)J,系統(tǒng)每15min改變一次充電狀態(tài)，則表示小于x的*大整數(shù)。

根據(jù)得到的充電協(xié)調(diào)控制時間段數(shù)J,構(gòu)造充電站狀態(tài)矩陣S,其元素S,為從當(dāng)前時刻算起j個時間段上充電機n的停車狀態(tài)：S=1表示有車；S=0表示無車。

每隔15min,充電站內(nèi)電動汽車充電控制系統(tǒng)根據(jù)充電站內(nèi)電動汽車停車狀況、用戶需求、電網(wǎng)負(fù)載和電價信息，調(diào)用有序充電優(yōu)化程序，計算確定每臺充電機在未來J個時間段內(nèi)充電和停機狀態(tài)，從而實現(xiàn)電動汽車充電站運營效益*大化。

2.2數(shù)學(xué)優(yōu)化模型

以充電站的運營經(jīng)濟效益*大化為目標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)如下：

（1）式中：C為n個充電機以當(dāng)前時刻為起始點的j個時間段的控制決策，C=1表示該充電機開啟，C,=0表示該充電閉；△t為一個時間段的長度，本文取15min。

配電變壓器容量約束如下：

（2）式中：λ為充電負(fù)荷的平均功率因數(shù)。

在J個時間段內(nèi)，被充電的電動汽車的電池荷電狀態(tài)應(yīng)當(dāng)至少達到充電開始時所需求的*終荷電狀態(tài)Y,,p,同時在充滿的情況下應(yīng)該停止充電。充電需求約束如下：

設(shè)C為由決策變量C組成的充電機開停決策矩陣，上述優(yōu)化模型是以C為決策變量的線性整數(shù)規(guī)劃模型。本文使用CPLEX優(yōu)化工具包進行求解，計算效率較高。

2.3異常處理

在解決客戶的實際需求時可能會遇到這樣的問題：客戶的需求急切，在短時間內(nèi)需要充電站為之提供大量的電能(例如較大的Y.和Bn,較小的tn)。此時由于充電設(shè)備硬件約束(充電功率P不可能很大),以及變壓器容量約束，充電站不能滿足客戶的需求，即出現(xiàn)不能滿足電動汽車用戶離開時電池荷電狀態(tài)至少達到Y(jié)的情況。在優(yōu)化問題求解時表現(xiàn)出優(yōu)化無解。

為解決此問題，當(dāng)用戶輸人Y,p之后，求解優(yōu)化控制策略，若無解，提示用戶此時系統(tǒng)不能滿足客戶充電需求；并將該用戶Ymp遞減2%,再次求解，直到有解為止。優(yōu)化系統(tǒng)告知顧客*終調(diào)整后的Y,p,若客戶滿意，即按照調(diào)整后的Y,,執(zhí)行優(yōu)化控制。若客戶不滿意，只能放棄這位客戶。若Y,p降到Y(jié),A時，上述問題仍無解，則此時充電站不能滿足客戶的任何充電需求,也只能放棄這位客戶。

根據(jù)上述模型進行計算，進而得到充電機開停決策矩陣C,實現(xiàn)電動汽車充電站的有序充電控制。系統(tǒng)每15min更新系統(tǒng)狀態(tài)，發(fā)出新一輪控制命令。如果在本次15min的時間間隔內(nèi)沒有新車進入充電站，則按照原先計算好的控制策略每隔15min改變充電機的狀態(tài)，如果有新車進入，則在新車進入后按照上述步驟重新計算，但在本次15min時間段內(nèi)，保持原有車輛的充電狀態(tài)不變。在下一個時間段開始時，根據(jù)新計算得到的控制策略，改變充電站內(nèi)充電機的狀態(tài)。對于充電站的實際監(jiān)控，在充電的15min間隔內(nèi)，充電機動態(tài)監(jiān)控電池的充電狀態(tài),當(dāng)充滿時自動停止充電。

2.4有序充電控制流程

充電站內(nèi)有序充電控制流程如圖1所示。

圖1充電站內(nèi)有序充電控制流程

3算例分析

3.1參數(shù)設(shè)置

以一個小區(qū)充電站為例，配電變壓器下帶有常規(guī)負(fù)荷和電動汽車充電負(fù)荷。配電變壓器的容量為800kVA。根據(jù)中國2010年4月通過的《電動汽車傳導(dǎo)式接口》l_l，采用常規(guī)電模式對該充電站內(nèi)電動汽車進行充電,充電功率為7kW，充電負(fù)荷功率因數(shù)為0．9。該充電站擁有充電樁8O個。居民負(fù)荷占配電變壓器容量的比例r的曲線如圖2所示，*高負(fù)荷為配變?nèi)萘康?0%。

圖2rs的曲線

充電站從電網(wǎng)購電的電價采用國內(nèi)工業(yè)用電分時電價的形式,而充電站收取電動汽車的充電電價則取統(tǒng)一的價格，具體充電站電價參數(shù)設(shè)置如表1所示。假設(shè)該充電站每日為100輛私家電動汽車提供充電服務(wù)，分析居民用戶一般使用電動汽車的習(xí)慣，設(shè)計電動汽車的充電數(shù)據(jù)如表2所示。

表1充電站電價參數(shù)設(shè)置

3.2無序充電

為了驗證有序充電的控制效果，先計算無序充電情況下充電站運營情況和變壓器負(fù)載情況，并將運算結(jié)果與有序充電情形作比較。

在無序充電情形下，只要充電站有空余車位，即可為新進入的電動汽車提供持續(xù)充電服務(wù)，直到用戶離開為止，若在此之前電動汽車電池已經(jīng)充滿，也應(yīng)停止充電。在無序充電情形下，充電站可能因為大量電動汽車的接入，導(dǎo)致配電變壓器過載，也可能因為用戶的需求急迫(在短時間內(nèi)要求荷電狀態(tài)達到較高的要求),出現(xiàn)電動汽車即便一直在充電，但在離開時動力電池也不能充滿的情形。

3.3基于蒙特卡洛模擬的仿真分析方法

基于蒙特卡洛仿真法，根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，隨機產(chǎn)生多個電動汽車充電日需求數(shù)據(jù)，并對電動汽車的充電過程進行有序充電控制和無序充電2種情形的計算。每次仿真具體的計算流程見附錄A。

表2電動汽車的充電數(shù)據(jù)設(shè)定

Table2Chargingparametersforelectricvehicles

為分析有序充電策略對電動汽車充電站運行參數(shù)的影響,需對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,統(tǒng)計信息如表3所示。

表3仿真統(tǒng)計信息

Table3Simulationstatisticalinformation

3.4仿真結(jié)果

通過蒙特卡洛法模擬100輛車在一日內(nèi)的充電需求，并統(tǒng)計有序充電和無序充電2種模式下的計算結(jié)果。通過模擬計算充電站在有序充電和無序充電2種情形下的平均收益bw,得到如圖3所示的平均收益曲線。

計算次數(shù)

(b)無序充電

圖3.2種充電策略下的平均收益曲線

從平均收益曲線可以看出，蒙特卡洛計算次數(shù)大于400后，平均收益基本保持不變。因此將仿真次數(shù)設(shè)定為400。仿真在處理器(CPU)為IntelCorei3,4GB內(nèi)存的計算機上完成，仿真結(jié)果如表4所示。疊加常規(guī)負(fù)荷和電動汽車充電負(fù)荷得到在有序充電和無序充電2種情形下的期望日負(fù)荷曲線和常規(guī)負(fù)荷曲線如圖4所示。

表4有序與無序充電仿真結(jié)果

Table4Resultsofcoordinatedanduncoordinatedchargingmodes

注：bmx和bmin分別為充電站*高收益、*低收益；rave,rmx,rmin分別為充電站放棄服務(wù)客戶的日平均比例、日*高比例、日*低比例；R為充電站日平均車輛降低充電需求所占的比例；Twe為平均計算時間；Pmx和Pmin分別為*大負(fù)荷和*小負(fù)荷占配電變壓器容量的百分比。

圖4有序和無序充電2種情形下期望負(fù)荷曲線

3.5結(jié)果分析

（1）本例中，在有序充電模式下，充電站的運營收益大約為在無序充電模式下的3倍，說明有序充電方法的引入使得充電站的運行經(jīng)濟效益大大提高。

（2）對比仿真數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，在2種充電模式下，充電站日放棄服務(wù)客戶的比例均保持在較低的水平，說明采用有序充電方法并不會對用戶使用充電站充電造成顯著影響。沒能進入充電站的車輛的情形基本在充電站沒有多余車位時發(fā)生。事實上，當(dāng)不計及配電變壓器容量約束時放棄為客戶服務(wù)將僅會在充電站沒有多余車位時發(fā)生。因此充電站日放棄服務(wù)客戶的比例與充電站的車位數(shù)量、電動汽車的充電時間分布以及配電變壓器容量直接相關(guān)。

（3）在有序充電模式下，日平均車輛降低充電需求所占的比例維持在很低的水平，說明該充電站能在具有較高經(jīng)濟效益的同時，基本滿足用戶的充電需求。

（4）在有序充電模式下，每計算一個時間段的控制策略的平均時間僅為1s左右，計算速度快。該算法適合對大規(guī)模充電站內(nèi)的電動汽車進行實時有序充電控制。

（5）通過分析有序充電和無序充電2種情形下的典型日負(fù)荷曲線，發(fā)現(xiàn)在無序充電模式下，在負(fù)荷晚高峰時，大量的電動汽車接入充電，使得晚高峰進一步升高，加劇了峰谷差。而在有序充電模式下，盡管晚高峰并未進一步升高，但在夜間谷電期，由于購電電價便宜，充電站為獲取較大經(jīng)濟效益，在這段時間集中大量的電動汽車充電，導(dǎo)致在夜間電網(wǎng)局部出現(xiàn)了一個用電高峰，此用電高峰甚至比晚高峰更高，這說明在電動汽車大量接入的情況下，單純采用分時電價的方式調(diào)控電動汽車充電站的充電行為；可能使得大量的電動汽車聚集在電價便宜的時間段充電，導(dǎo)致局部電網(wǎng)另外一個用電高峰的出現(xiàn)。

4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

4.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài)，進行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

4.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。

4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進行電能計量和保護。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

4.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

4.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

4.4.2實時監(jiān)控

實時監(jiān)視充電設(shè)施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

4.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

4.4.4故障管理

設(shè)備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發(fā)處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結(jié)果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

4.4.5統(tǒng)計分析

通過系統(tǒng)平臺，從充電站點、充電設(shè)施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

4.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設(shè)施，維護充電設(shè)施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

4.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數(shù)設(shè)置，同時可接收故障推送

4.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

4.5系統(tǒng)硬件配置

5結(jié)束語

本文根據(jù)充電站實時運行狀態(tài)，結(jié)合電動汽車用戶的實際充電行為，充分考慮進入充電站電動汽車的不同荷電狀態(tài)、停留時間以及不同客戶需求,以充電站運行經(jīng)濟效益*大化為目標(biāo)，建立了充電站電動汽車充電數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)了充電站內(nèi)電動汽車的協(xié)調(diào)充電控制。通過仿真分析，得到以下結(jié)論。

（1）采用所提出的有序充電控制方法，在保證客戶需求以及變壓器運行不過載的基礎(chǔ)上，可顯著提高充電站的收益。

（2）所提出的控制策略計算效率高；適合大規(guī)模充電站的電動汽車有序充電實時控制計算。

（3）從采用有序充電方式后的負(fù)荷曲線發(fā)現(xiàn)僅僅通過單一的分時電價協(xié)調(diào)充電站有序充電控制行為，可能在某些情形下并不能降低局部電網(wǎng)的峰谷差，相反大量的電動汽車接入可能導(dǎo)致局部電網(wǎng)另外一個峰荷的產(chǎn)生。

需要說明的是，本文中給出的策略特別適合應(yīng)用于安裝有多個充電樁和充電監(jiān)控系統(tǒng)的停車場。該策略每隔15min改變一次充電站充電機開停狀態(tài)，此時間間隔可根據(jù)實際情況合理設(shè)置。進一步的研究方向主要包括以下2個方面：①多目標(biāo)的有序充電控制以及充電站間協(xié)調(diào)有序充電控制，以有效降低電動汽車充電對電網(wǎng)的影響；②在有序充電控制模型中考慮改變充電狀態(tài)對電池壽命的影響

參考文獻

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