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👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥第一部分——内容介绍

基于多元宇宙优化分时电价的综合能源系统双层优化调度研究

针对高比例风电、光伏等间歇性新能源大规模接入区域综合能源系统后，系统出力波动剧烈、负荷峰谷差偏大、新能源消纳能力不足以及多能流协同运行效率偏低等问题，本文构建上层分时电价需求响应优化、下层电 - 热耦合综合能源系统日前调度的双层优化架构。上层以用户侧柔性负荷调控为切入点，先完成日内峰、平、谷用电时段精细化划分，结合电力需求价格弹性理论刻画电价与负荷的联动规律，引入多元宇宙优化算法求解最优分时电价方案，依托价格型需求响应引导用户主动调整用电行为，实现负荷削峰填谷、平抑新能源出力波动。下层以上层输出的优化负荷曲线与分时电价体系作为边界条件，整合风电、光伏、光热电站、电化学储能、燃气轮机、电锅炉及外网交互单元，搭建多能流耦合的综合能源系统调度模型，以系统全周期综合运行成本最低为核心目标，兼顾各类设备运行安全约束、电 / 热能量平衡约束与新能源消纳约束，完成日前小时级联合优化调度。整套模型实现用户侧负荷调控与系统侧多能调度的深度联动，可为高新能源渗透率下区域综合能源系统的电价制定、负荷管理与运行优化提供理论支撑与技术参考。

一、双层优化整体架构设计

本文所提模型采用主从式双层优化架构，两层模型分工明确、数据单向传递、逐级耦合，调度周期统一选取典型日 24 小时，以小时为基本调度时段开展时序优化。上层为用户侧分时电价优化层，属于负荷调控环节，核心作用是通过差异化分时电价引导柔性用电资源参与需求响应，从源头改善负荷形态、降低新能源出力波动对电网的冲击；下层为综合能源系统调度层，属于系统运行优化环节，基于上层优化后的负荷与电价数据，统筹系统内各类发电、储能、制热及外网交互设备，实现电、热多种能源的经济、可靠、高效协同供给。

两层模型运行逻辑清晰、衔接紧密：上层首先输入区域原始用电负荷、风电与光伏时序出力数据，先后完成用电时段划分、负荷响应特性建模与最优分时电价寻优，最终输出优化后的负荷曲线与分时电价标准；下层直接继承上层优化结果作为固定输入参数，不再反向影响上层决策，在此基础上开展综合能源系统多目标、多约束联合调度，求解各设备逐时最优运行工况。该架构充分发挥价格型需求响应的负荷调节潜力与综合能源系统多能互补的优势，形成 “负荷柔性调控 — 多能协同调度” 的完整优化体系。

二、上层：分时电价两阶段优化与需求响应机制

上层模型分为峰平谷用电时段划分与分时电价智能寻优两个递进阶段，结合电力需求价格弹性理论量化负荷响应特性，依托智能优化算法求解最优电价方案，是实现负荷柔性调控的核心环节。

2.1 基于负荷特征的峰平谷时段划分

峰、平、谷用电时段的合理划分是制定科学分时电价的前提，时段划分结果直接决定差异化电价的实施范围与调控效果。本文以典型日 24 小时原始电力负荷时序数据为基础，依据负荷数值大小对全天负荷进行排序，结合负荷分布特征将全天划分为谷时段、平时段与峰时段三类。

为保证同类时段内负荷特性高度相似、不同时段负荷差异特征显著，本文采用离均差平方均值作为时段划分效果的评价指标。该指标能够量化各时段负荷与时段平均负荷的整体偏离程度，指标数值越小，代表时段内部负荷分布越均匀，时段划分的合理性越强。通过遍历搜索所有可行的分段组合，筛选出使评价指标取得最小值的最优分段节点，以此确定全天 24 小时内每个时刻所属的用电时段。该划分方式完全依托实际负荷数据特征，规避了传统人为划分时段主观性强、适配性差的缺陷，能够贴合区域实际用电规律，为后续分时电价的落地实施奠定基础。

2.2 电力需求价格响应机理

分时电价属于典型的价格型需求响应手段，通过设置峰、平、谷三档差异化电价，利用价格杠杆引导电力用户改变原有用电习惯。当某一时段电价上升时，用户会主动减少该时段用电；当低谷时段电价下调时，用户会选择转移用电负荷、增加低谷时段用电量，最终实现负荷的时空再分布。

为精准刻画电价波动对用电负荷的影响规律，本文引入电力需求价格弹性理论，采用弹性矩阵量化不同时段电价与负荷之间的耦合关系。弹性矩阵包含自弹性与交叉弹性两类参数：自弹性表征单一时段电价变化对本时段负荷的影响，受经济规律影响，自弹性参数恒为负值，即电价上涨必然带来本时段用电量下降；交叉弹性表征其他时段电价变化引发的负荷跨时段转移效应，参数恒为正值，峰谷电价差越大，负荷跨时段转移的意愿越强、转移规模越大。依托弹性矩阵，可根据设定的峰、平、谷电价精准计算需求响应实施后的逐时负荷，完整还原电价激励下的负荷演变过程，建立起电价与负荷之间的定量关联模型。

2.3 分时电价优化目标与约束条件

在高比例新能源接入场景中，风电、光伏具有间歇性、随机性与波动性特征，原始负荷与新能源出力叠加后形成的等效负荷波动剧烈，大幅增加系统调峰与运行压力。因此，本文上层优化不以单纯的电价收益最大或负荷峰谷差最小为单一目标，而是以负荷与新能源叠加后的等效负荷曲线波动程度最小作为核心优化目标。通过优化分时电价引导负荷动态匹配新能源出力，有效平抑等效负荷的波动幅度，提升新能源就地消纳能力与系统运行稳定性。

在电价寻优过程中，充分结合电力市场运营规则与工程实际要求，设置多重约束条件。一方面对峰、平、谷三类电价分别设置上下限值，保障电价处于合理区间；另一方面严格遵循分时电价的基本设计逻辑，规定峰时段电价高于平时段电价、平时段电价高于谷时段电价，同时限定不同时段电价之间的最小价差，既保证分时电价的激励效果，又符合大众用电消费认知与行业定价规范，确保优化得到的电价方案具备实际落地可行性。

2.4 多元宇宙优化算法求解策略

分时电价优化属于带多约束的多维连续变量优化问题，传统梯度类算法易陷入局部最优，难以求解全局最优解。为此，本文选用多元宇宙优化算法开展寻优计算，该算法模拟宇宙演化过程中的宇宙膨胀、黑洞与白洞物质交换、虫洞跃迁等物理机理，具备全局搜索能力强、收敛速度快、鲁棒性好等优势，适用于复杂约束下的工程优化问题。

算法运行过程主要分为种群初始化、个体信息交互、动态概率更新与位置迭代更新四大环节。首先按照电价的取值范围随机生成初始种群，种群中的每一个个体对应一组峰、平、谷电价可行方案；随后根据各一个体的适应度完成概率归一化，借助轮盘赌选择机制模拟宇宙间的物质交换，实现种群内部信息共享；在迭代过程中，动态调整虫洞遍历概率，算法前期侧重全局范围探索，扩大寻优区域，后期侧重局部精细搜索，加快收敛速度，有效平衡全局探索与局部开发能力；依托虫洞跃迁机制，利用当前种群最优个体引导其余个体不断更新位置，持续逼近最优解。每一次位置更新完成后，均对电价变量进行约束校验与修正，确保所有解均处于可行域内。当算法达到最大迭代次数后，输出全局最优分时电价组合以及对应的需求响应后最优负荷曲线，完成上层模型全部优化流程。同时记录算法迭代收敛过程，验证多元宇宙优化算法在该问题上的收敛性能与寻优效果。

三、下层：电 - 热耦合综合能源系统调度模型

下层综合能源系统以电、热为核心能量流，集成新能源发电、光热利用、储能装置、热电联产、电制热设备以及电网交互单元，是典型的多能互补综合能源系统。本层以上层优化得到的负荷曲线与分时电价为输入条件，综合考虑设备运行特性、能量平衡关系、经济成本与运行限制，构建混合整数优化调度模型，开展典型日 24 小时日前优化调度。

3.1 系统组成与运行特性

本文所搭建的综合能源系统包含多类功能单元，各单元各司其职、协同运行，整体实现电、热能源的联合生产、转换、存储与消纳。新能源单元包含风电与光伏发电机组，是系统清洁电能的主要来源，出力受自然气象条件影响存在明显波动；光热电站集集热、蓄热、发电、供热功能于一体，凭借大容量蓄热特性具备优异的调峰能力，可平抑新能源波动、同时满足系统电、热两类负荷需求；电化学储能装置具备快速充放电能力，主要用于短时功率调节、削峰填谷，平抑系统短时功率偏差；燃气轮机属于热电联产设备，运行过程中同步产出电能与热能，实现能源梯级利用；电锅炉以电能为输入、热能为输出，作为辅助制热设备保障热负荷足额供应；系统通过联络线与外部大电网相连，可根据运行状态灵活向电网购电或售电，实现功率互济。

各类设备运行特性差异显著：新能源机组优先就地消纳，严格控制弃风、弃光量；光热电站受蓄热容量、储释热功率限制，无法同时进行储热与释热；电化学储能、光热蓄热装置均存在充放 / 储释互斥约束，同一时刻仅能工作在单一工况；燃气轮机、电锅炉存在出力上下限约束，需在额定工况范围内运行。多设备、多约束、多能流耦合的特征，也决定了该调度问题的复杂性。

3.2 约束体系构建

为保障综合能源系统安全、稳定、合规运行，本文结合设备物理运行规律与系统能量流动关系，构建完整的约束体系，主要分为能量平衡约束与设备运行安全约束两大类。

能量平衡约束是系统运行的基本前提，包含电功率平衡与热功率平衡两部分。电功率平衡要求任意时刻系统内所有电源出力、储能放电功率、外网购电功率之和，与电负荷、储能充电功率、外网售电功率、设备自身耗电功率保持相等，保障电能供需实时平衡；热功率平衡要求系统热负荷需求，由光热机组供热、电锅炉制热、燃气轮机余热供热三部分共同满足，实现热能供需匹配。此外，针对光热蓄热罐、电化学储能分别建立能量时序平衡方程，结合设备初始状态，逐时推演储能 / 蓄热介质的容量变化，严格遵循能量守恒定律。

设备运行安全约束覆盖系统内所有运行单元，是设备可靠运行的保障。针对光热电站，设置蓄热容量上下限、储释热功率限值、弃热功率限值，并引入 0-1 整数变量实现储热与释热工况互斥；针对电化学储能，限定荷电状态范围、充放电功率大小，禁止储能同时充电与放电；针对风电、光伏机组，设置出力上限，严格控制弃风、弃光比例，提升新能源利用率；针对燃气轮机、电锅炉等可控机组，限定出力区间，并根据实际运行要求增设电锅炉时段总出力约束；针对外网联络线，限制逐时购电、售电功率，避免联络线功率越限。整套约束体系全面覆盖设备单体运行与系统整体能量流动，规避违规运行工况。

3.3 综合优化目标函数

下层调度以系统典型日全周期综合运行成本最低为核心目标，统筹系统运行过程中产生的各类成本与收益项，构建多维度综合目标函数。目标函数由多个分项组成，全面反映系统经济运行水平： 第一类为设备运维成本，根据各类发电、储能、制热设备的逐时出力核算日常运维开销；第二类为燃气燃料成本，燃气轮机依靠燃气做功，燃料消耗是系统主要刚性成本之一；第三类为弃能惩罚成本，分别对光热弃热、风电光伏弃风弃光行为设置惩罚费用，倒逼系统提升新能源与光热资源利用率；第四类为光热机组运行成本，结合光热发电的环境效益进行折算，兼顾经济与环保属性；第五类为外网购售电成本，依据上层优化得到的分时电价，计算系统与外部电网交互产生的费用或收益；第六类为供电缺额惩罚成本，针对系统短时功率不平衡问题设置惩罚项，强化供电可靠性；第七类为负荷峰谷差惩罚，进一步优化系统等效负荷形态，深化削峰填谷效果。

多成本项的组合设计，兼顾了系统运行经济性、新能源消纳水平、供电可靠性与负荷优化效果，使调度方案贴合实际工程运行的多重需求。

3.4 模型求解与结果分析

本文下层调度模型同时包含连续型功率变量与 0-1 整数状态变量，属于典型的混合整数线性规划问题。针对该类问题，采用成熟的数学规划求解框架开展建模与计算，依托专用优化工具箱完成模型搭建，并调用高精度商用求解器进行求解。该求解器针对混合整数规划问题具备强大的计算能力，求解精度高、运算速度快，能够高效获取全局最优调度方案。

模型求解完成后，输出典型日 24 小时内所有设备的逐时出力数据、储能荷电状态、系统与外网的功率交互情况、各类成本分项数值等结果。同时通过可视化图表，分别绘制电热负荷曲线、新能源与光热出力曲线、系统电 / 热调度策略曲线、成本构成柱状图等，直观展示系统多能流分布、设备运行工况与成本组成。通过结果分析，可验证分时电价需求响应与综合能源调度联合优化模式，在降低运行成本、平抑负荷波动、提升新能源消纳、优化多能协同运行等方面的实际效果。

四、模型整体优势与应用场景

4.1 模型核心优势

本文所构建的双层优化调度模型融合价格型需求响应与多能互补调度技术，相较于传统单一调度模型具备多重优势。其一，源荷协同优化，打破了传统系统调度仅关注电源侧的局限，将用户侧柔性负荷纳入优化范围，通过分时电价引导负荷主动适配新能源出力，实现源、荷两侧协同调控，从根本上缓解新能源并网压力；其二，算法搭配合理，上层采用多元宇宙优化算法解决非线性约束电价优化问题，发挥智能算法全局寻优的优势，下层采用商用求解器求解混合整数规划模型，保障调度结果的精度与可靠性，两类算法分工协作、优势互补；其三，约束体系全面，充分考虑设备物理特性、能量平衡、市场规则等多重限制，优化方案贴合工程实际，落地性强；其四，多目标综合考量，模型兼顾经济性、稳定性、新能源消纳、供电可靠性等多重指标，符合综合能源系统多元化运行需求。

4.2 工程应用场景

该模型主要适用于高渗透率风电、光伏接入，配套光热电站、电化学储能、热电联产装置的园区级、区域级综合能源系统，例如产业园区综合能源站、城镇分布式多能系统、新能源富集区域局域电网等。在实际工程中，可依托本模型完成三项核心工作：一是结合区域负荷特征划分峰平谷时段、制定最优分时电价方案，指导电力需求响应落地实施；二是开展日前小时级调度计划编制，确定各类设备的日出力曲线；三是对系统运行方案进行经济性、技术性评估，为综合能源系统的规划、改造与运行管理提供决策依据。同时，模型框架具备良好的拓展性，可根据区域能源结构变化，新增氢能、生物质能、冷热联供等单元，适配更多类型的综合能源系统。

五、总结

面向高比例新能源接入下综合能源系统运行难题，本文构建分时电价需求响应与多能调度相结合的双层优化模型。上层基于负荷数据完成峰平谷时段划分，依托需求价格弹性描述负荷响应特性，利用多元宇宙优化算法求解最优分时电价，实现负荷柔性调控与新能源波动平抑；下层整合电、热多类能源设备，搭建含多重约束的综合能源调度模型，以综合成本最低为目标完成日前优化调度。整套模型实现了用户侧负荷资源与系统侧多能资源的协同利用，有效改善负荷特性、提升新能源消纳能力、降低系统综合运行成本，可为新能源背景下综合能源系统的电价设计、负荷管理与运行优化提供可行的思路与参考。

📚第二部分——运行结果

部分代码：

function [Pl,bestL]=TOU()
close all
flagg=1;
%% ===================== 1. 基础参数 & 数据加载 =====================
% 多元宇宙优化算法 MVO 参数
maxgen=20;        % 最大迭代次数
sizepop=50;       % 种群规模(宇宙数量)
dim=3;            % 优化维度：峰、平、谷电价
% MVO 核心参数
p=6;              % 虫洞存在概率
WEP_min=0.2;      % 虫洞遍历概率下限
WEP_max=1;        % 虫洞遍历概率上限

daat;  % 加载 Pl、PV、PW 原始数据
PL_after=[];trace=[];mm=1;
fit_trace = zeros(1,maxgen);  % 记录每代最优适应度

%% ===================== 2. 第一阶段：峰平谷时段划分 =====================
disp('阶段一：周期划分优化');
[PL_1,index]=sort(Pl);
Bpf=PL_1(1);
Bfv=PL_1(2);
f0=fuc_tou(1,2,PL_1);
i=1;  j=2;flag=1;
f_best=f0;
while (i<24)
    while(flag)
        if j<24
            f=fuc_tou(i,j,PL_1);
            if f<f_best
                f_best=f;
                trace(mm)=f;
                mm=mm+1;
                Bpf=PL_1(i);
                Bfv=PL_1(j);
                indi=i-1;
                indj=j;
            end
            j=j+1;
        else
            i=i+1;
            j=i+1;
            break;
        end
    end
end

% 划分峰/平/谷时段索引
PL=Pl;
PL_valley=(index(1:indi-1));   % 谷时段
PL_flat=(index(indi:indj));     % 平时段
PL_peak=(index(indj+1:24));     % 峰时段

% 绘制时段划分图
if flagg==1
    figure1 =  figure();
    axes1 = axes('Parent',figure1);
    plot(PL,'DisplayName','负荷曲线','LineWidth',2);
    hold on;
    b1=bar(PL_valley,PL(PL_valley));set(b1,'DisplayName','谷');hold on
    b1.FaceColor=[0.45,0.85,0.05];
    b2=bar(PL_flat,PL(PL_flat));set(b2,'DisplayName','平');hold on
    b2.FaceColor=[0.15,0.25,0.75];
    b3=bar(PL_peak,PL(PL_peak));set(b3,'DisplayName','峰');
    b3.FaceColor=[0.25,0.65,0.85];
    hold off;
    title('周期划分负荷曲线');
    legend(axes1,'show');
    disp('Bfv=-----------Bpf=');
    indi
    indj
    disp('谷段');PL_valley
    disp('平段');PL_flat
    disp('峰段');PL_peak
end

pL_p=max(PL);
pL_v=min(PL);
yy(1)=10.5;

%% ===================== 3. 第二阶段：多元宇宙优化算法(MVO) =====================
% 3.1 初始化宇宙种群
pop = zeros(sizepop,dim);
for i=1:sizepop
    pop(i,1) = 0.4*rand(1)+0.6;   % 峰电价
    pop(i,2) = 0.5*rand(1)+0.5;   % 平电价
    pop(i,3) = 0.1*rand(1)+0.4;   % 谷电价
end

% 3.2 计算初始适应度
fitness = zeros(sizepop,1);
PL_after = zeros(sizepop,24);
for i=1:sizepop
    [PL_after(i,:),~] = elasticity(PL_valley,PL_flat,PL_peak,PL,pop(i,:));
    fitness(i) = min(abs(fit_fuc(PL_after(i,:),PL)));
end

% 排序 & 全局最优初始化
[fit_sorted, idx_sort] = sort(fitness);
pop_sorted = pop(idx_sort,:);
best_universe = pop_sorted(1,:);
best_fitness = fit_sorted(1);
bestL = PL_after(idx_sort(1),:);   % 最优响应后负荷

%% 3.3 MVO 主迭代循环
for iter = 1:maxgen
    WEP = WEP_min + iter*((WEP_max-WEP_min)/maxgen);
    norm_fit = 1./(fitness + eps);
    sum_norm = sum(norm_fit);
    norm_fit = norm_fit / sum_norm;

    for i = 1:sizepop
        current_uni = pop(i,:);
        % 黑洞/白洞交换
        if rand() < norm_fit(i)
            roulette_idx = RouletteWheelSelection(norm_fit);
            current_uni = pop(roulette_idx,:);
        end
        % 虫洞跃迁
        if rand() < WEP
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            for d = 1:dim
                if r1 < 0.5
                    current_uni(d) = best_universe(d) + p*((rand()*(1-0)+0))*...
                        ((rand()*(best_universe(d)-current_uni(d))));
                else
                    current_uni(d) = best_universe(d) - p*((rand()*(1-0)+0))*...
                        ((rand()*(best_universe(d)-current_uni(d))));
                end
            end
        end

        % 电价约束（保留原约束）
        Pp = current_uni(1);
        Pf = current_uni(2);
        Pv = current_uni(3);
        if  Pp>1
            Pp=1;
        elseif Pp<0.7
            Pp=0.7;
        end
        if Pf<0.65
            Pf=0.65;
        elseif Pf > Pp
            Pf=Pp-0.05;
        end
        if Pv>Pf
            Pv=Pf-0.05;
        elseif Pv<0.3
            Pv=0.3;
        end
        current_uni(1) = Pp;
        current_uni(2) = Pf;
        current_uni(3) = Pv;

        pop(i,:) = current_uni;
        % 更新适应度
        [PL_after(i,:),~] = elasticity(PL_valley,PL_flat,PL_peak,PL,pop(i,:));
        fitness(i) = min(abs(fit_fuc(PL_after(i,:),PL)));
    end

    % 更新全局最优
    [curr_best_fit, curr_best_idx] = min(fitness);
    if curr_best_fit < best_fitness
        best_fitness = curr_best_fit;
        best_universe = pop(curr_best_idx,:);
        bestL = PL_after(curr_best_idx,:);
    end

    fit_trace(iter) = best_fitness;  % 记录迭代数据
    yy(iter+1) = best_fitness;
    str='程序正迭代：';
    disp([str,'第',num2str(iter),'代']) ;
end

%% ===================== 美化版 迭代收敛曲线可视化 =====================
if flagg==1
    figure('Name','MVO迭代收敛曲线','Color','w');
    axes('FontName','宋体','FontSize',11);
    plot(1:maxgen, fit_trace,...
        'Color',[0 0.45 0.74],...
        'LineWidth',2,...
        'Marker','o',...
        'MarkerSize',5,...
        'MarkerFaceColor',[0 0.45 0.74]);
    xlabel('迭代代数','FontName','宋体','FontSize',12);
    ylabel('最优适应度值','FontName','宋体','FontSize',12);
    title('多元宇宙优化算法(MVO)收敛曲线','FontName','宋体','FontSize',13,'FontWeight','bold');
    grid on;
    grid minor;
    box on;
    legend('每代最优适应度','Location','best','FontName','宋体','FontSize',10);
    xlim([1, maxgen]);
end

%% ===================== 4. 结果输出、电价计算 & 补齐缺失变量 =====================
F=best_fitness;
price=zeros(1,24);
price(PL_valley)=best_universe(3);
price(PL_flat)=best_universe(2);
price(PL_peak)=best_universe(1);

price1(PL_valley)=0.3;
price1(PL_flat)=0.5;
price1(PL_peak)=0.7;

[PL_Result,~]=elasticity(PL_valley,PL_flat,PL_peak,PL,pop);
YMatrix1=[PL',PL_Result'];
createfigure(YMatrix1);

if flagg==1
    figure
    stairs(1:24,price,'r','LineWidth',2,'Marker','o','MarkerFaceColor','m');hold on
    legend('优化后TOU电价');
    xlim([0 25])
    ylim([0.2 0.9])
    xlabel('时间/h');
    ylabel('价格/元');
    title('ＴＯＵ电价曲线');
end

% ========== 核心修复：补齐 load_e、风光功率等缺失变量 ==========
load_e = bestL;            % 响应后最优负荷赋值给 load_e
P_PV   = PV(:,1)';
% 风电数据（和原代码保持一致）
P_WIND = [390 362 408 387 356 375 348 320 275 225 200 206 229 224 198 220 230 210 223 276 309 352 403 386];

% 保存中间文件 01.mat，供后续 Main.m / computeObj 调用
save 01.mat load_e P_PV P_WIND price YMatrix1;

% 调用下层函数（保留原有逻辑）


end

%% 子函数：轮盘赌选择（MVO 必备）
function index = RouletteWheelSelection(prob)
    cumsum_prob = cumsum(prob);
    r = rand();
    index = find(cumsum_prob >= r,1,'first');
end

🎉第三部分——参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

​​​​​​🌈第四部分——本文完整资源下载

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