高迪駒, 張偉, 王旭陽, 潘海邦

(上海海事大學(xué)航運(yùn)技術(shù)與控制工程交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201306)

0 引 言

為了改善船舶的燃油經(jīng)濟(jì)性，許多船舶開始采用混合動(dòng)力系統(tǒng)[1-3]。混合動(dòng)力船舶能量控制策略對(duì)提高混合動(dòng)力系統(tǒng)燃油經(jīng)濟(jì)性十分關(guān)鍵，是一直以來研究的熱點(diǎn)。常見的混合動(dòng)力船舶的能量控制策略主要有：基于規(guī)則的控制策略(包括基于模糊邏輯和確定規(guī)則的控制策略)和基于優(yōu)化理論的控制策略(包括基于全局優(yōu)化和基于瞬時(shí)優(yōu)化的控制策略)，以及一些智能方法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型控制、基于遺傳算法或最優(yōu)控制算法的策略、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等[4-6])。基于規(guī)則的控制策略不能應(yīng)對(duì)混合動(dòng)力船舶多種運(yùn)行狀況和實(shí)際船舶負(fù)荷需求的動(dòng)態(tài)變化(即適應(yīng)能力不足)，不能達(dá)到最優(yōu)控制；基于全局優(yōu)化的控制策略適用范圍存在局限性且計(jì)算復(fù)雜，因此很難應(yīng)用到混合動(dòng)力船舶的實(shí)際控制中；基于瞬時(shí)優(yōu)化的控制策略不必事先獲得船舶將來運(yùn)行的工況數(shù)據(jù)，不受給定循環(huán)工況的約束，計(jì)算量小，容易實(shí)現(xiàn)。

常用的基于瞬時(shí)優(yōu)化的控制策略有基于等效油耗最低(equivalent consumption minimization strategy, ECMS)和基于模型預(yù)測(cè)控制(model predictive control, MPC)的能量控制策略?；贓CMS的能量控制策略通常忽略動(dòng)力電池組電荷狀態(tài)(state of charge, SOC)的動(dòng)態(tài)變化，是基于柴油機(jī)狀況相同對(duì)動(dòng)力電池組SOC進(jìn)行補(bǔ)償?shù)牟呗?不能確保全局最優(yōu)?；贛PC的能量控制策略在實(shí)時(shí)辨識(shí)船舶動(dòng)態(tài)優(yōu)化參數(shù)的基礎(chǔ)上，將船舶燃油經(jīng)濟(jì)性的全局最優(yōu)控制轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)情況下的局部最優(yōu)控制，利用預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)對(duì)船舶的需求功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用智能算法對(duì)混合動(dòng)力船舶的柴油發(fā)電機(jī)組與鋰電池組的功率分配比進(jìn)行優(yōu)化，獲得混合動(dòng)力船舶較高的燃油經(jīng)濟(jì)性；該策略具有基于模型的預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正的特點(diǎn)，使得它可以更好地處理多目標(biāo)、多約束、非線性等更復(fù)雜多變的問題，對(duì)混合動(dòng)力船舶的能量控制優(yōu)化具有很好的適用性[7-8]。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)基于MPC的能量控制策略的研究主要體現(xiàn)在混合動(dòng)力汽車的能量管理策略上:文獻(xiàn)[9]提出了基于馬爾科夫鏈的混合動(dòng)力汽車MPC;文獻(xiàn)[10]提出了運(yùn)用指數(shù)函數(shù)預(yù)測(cè)車輪扭矩的方法，并將MPC與動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法相結(jié)合，建立了基于MPC且以油耗最少為目標(biāo)進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化的控制策略;文獻(xiàn)[11]將隨機(jī)MPC與動(dòng)態(tài)規(guī)劃相結(jié)合，提出了基于MPC且以油耗最少為目標(biāo)進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化的控制策略，在MATLAB/Simulink平臺(tái)上搭建了仿真模型，并與邏輯門限控制策略進(jìn)行對(duì)比仿真。目前國(guó)內(nèi)將基于MPC的能量控制策略應(yīng)用到混合動(dòng)力船舶上的研究相對(duì)較少。

本文首先建立船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和能源運(yùn)行模式；然后介紹MPC的基本原理及其控制過程，采用馬爾科夫模型對(duì)船舶的需求功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,以油耗最少為目標(biāo)對(duì)船舶油耗進(jìn)行優(yōu)化；最后根據(jù)仿真結(jié)果，與基于模糊邏輯控制策略的油耗作對(duì)比。

1 混合動(dòng)力船舶動(dòng)力系統(tǒng)模型

1.1 船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文選擇串聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)開展對(duì)能量?jī)?yōu)化問題的研究，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1。兩種動(dòng)力源分別為柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組，前者產(chǎn)生的交流電通過AC/DC裝置傳輸?shù)街绷髂妇€，來自后者的直流電通過DC/DC裝置傳輸?shù)街绷髂妇€；再通過逆變器供電給推進(jìn)電機(jī),帶動(dòng)螺旋槳運(yùn)轉(zhuǎn)[12]。

圖1 船舶串聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.2 船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)能源運(yùn)行模式

按照船舶運(yùn)行工況下的功率需求，把串聯(lián)式混合動(dòng)力船舶的動(dòng)力源優(yōu)化組合為多種運(yùn)行模式,通過切換到最優(yōu)的運(yùn)行模式來減少油耗。本文研究的串聯(lián)式混合動(dòng)力船舶能量管理系統(tǒng)包括動(dòng)力電池組和柴油發(fā)電機(jī)組兩種動(dòng)力源，可根據(jù)能源使用情況將其運(yùn)行模式分為3種：動(dòng)力電池組單獨(dú)供電模式、柴油發(fā)電機(jī)組單獨(dú)供電模式和混合供電模式。不同運(yùn)行模式下動(dòng)力源輸出功率與船舶需求功率的關(guān)系見表1。

表1 船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)各運(yùn)行模式下的功率關(guān)系

當(dāng)動(dòng)力電池組單獨(dú)供電時(shí)，動(dòng)力電池組單獨(dú)工作來滿足船舶負(fù)載功率需求，此時(shí)柴油機(jī)輸出功率為0。當(dāng)柴油發(fā)電機(jī)組單獨(dú)供電時(shí)，柴油發(fā)電機(jī)組輸出電能，再通過多路變換器為船舶推進(jìn)電機(jī)提供電能和日常用電;此時(shí)柴油發(fā)電機(jī)組的輸出功率PE大于推進(jìn)電機(jī)的需求功率PD，剩余的功率則由動(dòng)力電池組吸收為PB。在船舶負(fù)載功率需求較大或者動(dòng)力電池組受溫度影響較大等情況下需要柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組混合供電，維持船舶航行以及保證船舶日常用電。這種運(yùn)行模式既能夠保證船舶的動(dòng)力需求，又可以達(dá)到減少油耗、減少排放的目標(biāo)[13]。

2 基于MPC的功率分配

2.1 MPC原理

MPC可視為一種控制器，它將被控系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)作為初始狀態(tài)，通過預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間(預(yù)測(cè)時(shí)域)內(nèi)的船舶需求功率，并通過優(yōu)化算法得到該預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)的最佳柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組的功率分配控制序列，然后將其第一組柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組功率分配值用于船舶，在下一時(shí)刻重復(fù)上述過程。MPC的基本原理可以歸結(jié)為模型預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化(區(qū)別于傳統(tǒng)最優(yōu)控制的根本點(diǎn))和反饋校正等3個(gè)主要部分，其原理[14]見圖2。

圖2 MPC原理

2.2 需求功率預(yù)測(cè)模型的建立

將基于MPC的能量控制策略運(yùn)用到船舶能量控制優(yōu)化中，首先要尋找合適的預(yù)測(cè)模型對(duì)船舶未來需求功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。本研究利用馬爾科夫模型對(duì)船舶未來需求功率進(jìn)行預(yù)測(cè)；將船舶的未來需求功率看作是一種概率分布，建立隨機(jī)馬爾科夫模型，而船舶未來需求功率值的概率分布可以從以往的航行數(shù)據(jù)中總結(jié)得出。將需求功率離散為有限數(shù)值，令T為船舶需求功率的集合，則定義T={z1,z2,…,zs}，混合動(dòng)力船舶需求功率預(yù)測(cè)模型由轉(zhuǎn)移概率矩陣PM定義：

tab=P[τ(k+i+1)=b|τ(k+i)=a],

tab∈R

式中：tab是轉(zhuǎn)移概率矩陣PM的第a行第b列元素，a,b∈T;P[τ(k+i+1)=b|τ(k+i)=a]表示k+i時(shí)刻的船舶需求功率a在k+i+1時(shí)刻變化到b的概率。

預(yù)測(cè)船舶需求功率，即描述轉(zhuǎn)移概率矩陣PM。轉(zhuǎn)移概率可以從以往的航行記錄中提取歸納，令P(k+i)=(Pz1(k+i),Pz2(k+i),…,Pzs(k+i)),式中:Pzi(k+i)表示在k+i時(shí)刻船舶需求功率值為zi的概率?？梢缘贸鱿铝嘘P(guān)系式：

P(k+n-1)=P(k+n-2)PM=P(k)(PM)n-1

由于在k時(shí)刻船舶需求功率值τ(k)已知，所以P(k)已知。利用上述公式可以求出船舶需求功率在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)各預(yù)測(cè)點(diǎn)處的分布概率。最后選取各預(yù)測(cè)點(diǎn)k+i處概率最大的需求功率值作為該時(shí)刻預(yù)測(cè)的船舶需求功率值，至此完成馬爾科夫預(yù)測(cè)模型的建立。

2.3 目標(biāo)函數(shù)及約束

基于MPC的能量控制優(yōu)化的目標(biāo)是:在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)使混合動(dòng)力系統(tǒng)的總油耗最少?？傆秃陌ú裼桶l(fā)電機(jī)組的油耗和電池組電量的等效油耗。定義系統(tǒng)階段指標(biāo)函數(shù)是在k時(shí)刻的總油耗：

Fk=FEk+FBk

(1)

(2)

式中:Fk為k時(shí)刻總的等效油耗；FEk為k時(shí)刻柴油發(fā)電機(jī)組的油耗；FBk為k時(shí)刻電池組電量的等效油耗；PEk和PBk分別為柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組在k時(shí)刻的輸出功率;q為柴油發(fā)動(dòng)機(jī)組油耗率；Tec為柴油發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻水溫；S為等效油電平均轉(zhuǎn)換效率；e通常取3.1；ηchg和ηdis分別為電池的充電、放電效率；ηm為等效推進(jìn)電機(jī)的平均效率；ηe為等效柴油發(fā)動(dòng)機(jī)平均效率；H為等效燃油的低熱值；ηq為等效油電轉(zhuǎn)換支路的機(jī)械傳動(dòng)效率平均值。系統(tǒng)在預(yù)測(cè)時(shí)域t內(nèi)的總油耗為

因此，系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)就是系統(tǒng)在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)的總油耗最少，即

基本約束條件如下：

(1)柴油發(fā)電機(jī)組的輸出功率限制：

式中：PE min和PE max分別為柴油發(fā)電機(jī)組的最小和最大輸出功率。

(2)電池組充放電功率和SOC值限制。電池組充放電功率限制如下：

-Pchg max≤PBk≤Pdis max

式中:Pchg max和Pdis max分別為電池組最大充電功率和最大放電功率。動(dòng)力電池組SOC值限制如下：在k時(shí)刻動(dòng)力電池組的SOC值要介于電池組的最小與最大電荷值之間。

(3)負(fù)載需求功率響應(yīng)條件。為確?；旌蟿?dòng)力船舶完成工作任務(wù)，負(fù)載需求功率響應(yīng)的約束條件可以寫成：

PEk+PBk≥PDk

式中:PDk為船舶在k時(shí)刻的負(fù)載需求功率。

2.4 目標(biāo)函數(shù)的求解

本文采用貝爾曼動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法在有限時(shí)域內(nèi)對(duì)油耗最少目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。選取電池組的SOC值作為系統(tǒng)狀態(tài)量，這是因?yàn)槠浠究梢苑从吵龈鱾€(gè)時(shí)刻系統(tǒng)的能量狀態(tài)。將動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程分為n個(gè)時(shí)段進(jìn)行求解,步驟為：(1)將SOC在允許的范圍內(nèi)進(jìn)行離散化；(2)逆向求解每個(gè)時(shí)段、每個(gè)SOC離散點(diǎn)的最優(yōu)控制量；(3)正向?qū)ふ腋鱾€(gè)時(shí)段的最優(yōu)控制量。這里，逆向求解過程描述如下:

第n-1個(gè)時(shí)段：

第k個(gè)時(shí)段(1≤k≤n-2):

首先采用從第n個(gè)時(shí)段開始直到第1個(gè)時(shí)段結(jié)束的逆向求解方式，計(jì)算各階段每個(gè)SOC離散值上的最優(yōu)解及從該時(shí)段到第n個(gè)時(shí)段的最小代價(jià)函數(shù)，在后面的正向?qū)?yōu)過程中會(huì)用到。

給定初始SOC值后，采用正向?qū)?yōu)的方式確定最佳控制路徑。從第1個(gè)時(shí)段開始，已知當(dāng)前時(shí)段的SOC值，從之前逆向求解的結(jié)果中尋找到該時(shí)段、該狀態(tài)下的最優(yōu)控制量，并將該最優(yōu)控制量作為當(dāng)前時(shí)段的控制量發(fā)送給船舶，計(jì)算下一時(shí)段的SOC值，進(jìn)入下一時(shí)段尋優(yōu)過程;依此類推，直到n-1個(gè)時(shí)段正向?qū)?yōu)過程結(jié)束。

正向計(jì)算完成后，整個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程結(jié)束，這樣即可獲得整個(gè)過程的最優(yōu)控制序列及電池組SOC值變化軌跡[15]。

2.5 基于MPC的能量控制流程

基于MPC的能量控制策略基本步驟[16]可以歸納如下：

①獲取當(dāng)前時(shí)刻(k時(shí)刻)的混合動(dòng)力船舶的負(fù)載需求功率和電池組的SOC值。

②在當(dāng)前時(shí)刻根據(jù)馬爾科夫預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)在k到k+t時(shí)域內(nèi)的船舶負(fù)載需求功率，每隔時(shí)間Δt預(yù)測(cè)一次，其中Δt與控制周期相同。

③用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算目標(biāo)函數(shù)在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)的最優(yōu)值，由此得到在k到k+t時(shí)域內(nèi)的柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組的最佳功率分配解集。

④將第3步計(jì)算得出的最佳功率分配解集中的第1組柴油發(fā)電機(jī)組功率和動(dòng)力電池組功率作為控制變量發(fā)送給相應(yīng)控制器。

⑤在下一個(gè)控制循環(huán)過程中，重復(fù)以上步驟向前優(yōu)化。

由上述步驟可以看出，基于MPC的能量控制策略結(jié)合動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的最優(yōu)控制策略在k時(shí)刻僅計(jì)算k到k+t時(shí)域內(nèi)的柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組的最佳功率分配序列,到k+1時(shí)刻同樣只計(jì)算k+1到k+1+t時(shí)域內(nèi)的柴油發(fā)電機(jī)組和動(dòng)力電池組的功率分配解集,如此向前滾動(dòng)優(yōu)化。這樣可以使得每次計(jì)算區(qū)域遠(yuǎn)小于整個(gè)航行區(qū)域,大大降低了動(dòng)態(tài)規(guī)劃的計(jì)算量，提高了效率。

3 試驗(yàn)與分析

之前的航行數(shù)據(jù)是通過混合動(dòng)力船舶試驗(yàn)平臺(tái)獲得的，該試驗(yàn)平臺(tái)配備了16組總?cè)萘繛?00 A·h的動(dòng)力性磷酸鐵鋰電池、2組額定功率為30 kW的柴油發(fā)電機(jī)、2組額定輸出功率為35 kW的推進(jìn)電機(jī)。船舶參數(shù)為：排水量92 t，阻力因數(shù)694.2，螺旋槳直徑0.8 m，螺旋槳轉(zhuǎn)速1 500 r/min。

此外，為驗(yàn)證MPC優(yōu)化策略的控制效果，將其與基于模糊邏輯控制策略的油耗進(jìn)行對(duì)比研究，模糊邏輯控制策略是在邏輯門限策略的基礎(chǔ)上，采用與模糊邏輯算法相結(jié)合的改進(jìn)策略作為控制策略的，通過機(jī)槳模型預(yù)測(cè)得出下一時(shí)刻推進(jìn)電機(jī)的需求功率PD，其與當(dāng)前推進(jìn)電機(jī)測(cè)得的實(shí)際功率PR之差ΔP和電池組SOC值進(jìn)行模糊化處理后作為模糊控制器的輸入，通過模糊運(yùn)算得出柴油發(fā)電機(jī)組的功率調(diào)節(jié)因數(shù)α，再根據(jù)推進(jìn)電機(jī)功率計(jì)算模塊得出發(fā)電機(jī)組在下一時(shí)刻的輸出功率，進(jìn)而通過需求功率與發(fā)電機(jī)組輸出功率之差得出電池組的輸出功率，對(duì)電池組的充放電狀態(tài)進(jìn)行控制，從而調(diào)節(jié)電池組的SOC值[17]，得到電池組和柴油發(fā)電機(jī)組的功率分配?？赏ㄟ^上述功率與油耗的關(guān)系式得出預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)的油耗，采用模糊邏輯控制策略在一定程度上可以減少油耗和排放。

在仿真中，船舶在整個(gè)航行周期中的運(yùn)行工況包括啟動(dòng)、加速、全速前進(jìn)、減速和停止。采用的預(yù)測(cè)時(shí)域?yàn)? s，控制周期為60 ms,即預(yù)測(cè)50個(gè)狀態(tài)點(diǎn)，n=50。圖3是在兩種控制策略下整個(gè)仿真過程的SOC值變化曲線。圖4是在兩種控制策略下發(fā)電機(jī)組油耗對(duì)比，其中：MPC策略是在一個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)域3 s內(nèi)，每隔60 ms用馬爾科夫模型預(yù)測(cè)一次船舶負(fù)載需求功率(即在一個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)預(yù)測(cè)50個(gè)狀態(tài)點(diǎn)，取前一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值作為下一個(gè)時(shí)刻的負(fù)載需求功率)。將得到的負(fù)載需求功率在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法計(jì)算最優(yōu)值(即得到柴油發(fā)電機(jī)組和電池組的功率解集)。運(yùn)用式(1)可得到各個(gè)時(shí)刻的柴油發(fā)電機(jī)組油耗隨時(shí)間變化的曲線，基于模糊邏輯控制策略的油耗曲線也是根據(jù)上述基于模糊邏輯控制策略的功率解集計(jì)算得到的。圖5為在兩種控制策略下電池組等效油耗隨時(shí)間變化的曲線，是通過以上方法得到電池組功率分配，進(jìn)而通過式(2)計(jì)算得出的。經(jīng)研究，仿真結(jié)果與理論分析較吻合。

圖3 SOC值變化對(duì)比

圖4 發(fā)電機(jī)組油耗對(duì)比

用MATLAB/Simulink對(duì)兩種控制策略進(jìn)行仿真的結(jié)果見表2。

圖5 電池組等效油耗對(duì)比表2 兩種策略仿真結(jié)果對(duì)比

策略油耗/L電能消耗/(kW·h)等效總油耗/L相比于純柴油機(jī)推進(jìn)燃油節(jié)約率/%模糊邏輯控制0.786.512.738.39MPC0.712.522.2125.84

從圖3中可以看出，基于模糊邏輯控制策略的電池組電量波動(dòng)幅度較大，且在整個(gè)試驗(yàn)周期中動(dòng)力電池組電量消耗較大，SOC末值比初值減少了18%，表明模糊邏輯控制策略比MPC策略更多地采用了電力驅(qū)動(dòng)。再將圖3與圖4和5結(jié)合起來看，在啟動(dòng)過程中SOC曲線下降很快，發(fā)動(dòng)機(jī)的油耗幾乎為0，說明在此過程中船舶的功率需求基本是由電池組滿足的。從表2的電能消耗看，整個(gè)試驗(yàn)周期中采用模糊邏輯控制策略比采用MPC策略的電能消耗多出3.99 kW·h。從圖4可以看出,基于模糊邏輯控制策略的油耗略大于基于MPC策略的油耗。從表2可以看出整個(gè)試驗(yàn)周期內(nèi)采用MPC的策略能節(jié)約油耗0.07 L。圖5中縱坐標(biāo)為負(fù)數(shù)表示電池吸收能量，不提供動(dòng)力，此時(shí)柴油發(fā)電機(jī)組提供的功率一部分驅(qū)動(dòng)船舶航行，一部分給電池充電，這種情況下等效的總油耗即為發(fā)動(dòng)機(jī)的油耗。在整個(gè)試驗(yàn)周期內(nèi)，基于MPC策略比基于模糊邏輯控制策略的等效油耗節(jié)約了0.99 L，燃油經(jīng)濟(jì)性有明顯提高。此外，從表2中還可以看出,混合動(dòng)力船舶比純柴油機(jī)驅(qū)動(dòng)的船舶油耗明顯減少，基于MPC策略和基于模糊邏輯控制策略的混合動(dòng)力船舶比純柴油機(jī)驅(qū)動(dòng)的船舶燃油經(jīng)濟(jì)性分別提高了25.84%和8.39%。對(duì)比兩種控制策略，在此仿真測(cè)試工況下，基于MPC策略比基于模糊邏輯控制策略的燃油經(jīng)濟(jì)性也提高了19.05%。

4 結(jié)束語

本文將模型預(yù)測(cè)控制(MPC)算法應(yīng)用到混合動(dòng)力船舶能量控制優(yōu)化過程中，提出了一種基于馬爾科夫鏈的預(yù)測(cè)模型對(duì)船舶未來負(fù)載功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法計(jì)算得到柴油發(fā)電機(jī)組與動(dòng)力電池組的最佳功率分配。由試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可以看出,采用MPC策略能夠在一定程度上提升混合動(dòng)力船舶的燃油經(jīng)濟(jì)性，具有一定實(shí)際工程的應(yīng)用開發(fā)前景。

參考文獻(xiàn)：

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