ES2325685T3 - Control de emergencias en tiempo real en sistemas de potencia. - Google Patents
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Abstract
Método de control de emergencias en tiempo real para sistemas de potencia, en el que la evolución en el tiempo del sistema de potencia está caracterizada por una trayectoria del sistema (x) y en el que el sistema de potencia se representa por un modelo de sistema (f), comprendiendo el método las etapas de - detectar una inestabilidad incipiente del sistema de potencia, - identificar una acción del control de entrada óptima (Deltaxa) para el sistema de potencia, tal como un cambio en una posición de una toma de un transformador entre dos nodos, desprendimiento de carga, y cambio de fijación del punto de referencia de voltaje de un regulador de voltaje de un generador, y - aplicar la acción de control de entrada óptima (Deltaxa) al el sistema de potencia. caracterizado porque el método comprende las etapas de - predecir una trayectoria nominal única (xnom) en base al modelo del sistema (f) y asumir que no se aplica ninguna entrada correctiva al sistema de potencia, - calcular las sensibilidades de la trayectoria (x xa) que son indicativas de una dependencia de la trayectoria nominal única sobre las acciones de control de entrada, - aproximar las trayectorias de salida (x i ) en base a la trayectoria nominal única (x nom), las sensibilidades de la trayectoria (x xa) y las posibles acciones de control de entrada (Deltax i ), y - porque la etapa de identificar la acción de control de entrada óptima (Deltaxa) se basa en la comparación de las trayectorias de salida (x i ) con una trayectoria de referencia (xref).
Description
Control de emergencias en tiempo real en
sistemas de potencia.
La invención se refiere a sistemas de potencia
tales como las redes de transmisión de potencia eléctrica.
Concierne a un método para controlar emergencias en el sistema de
potencia en tiempo real.
Con el reciente despertar de las desregulaciones
y aún en curso, de los mercados de potencia eléctrica, la
transmisión de carga y la transmisión de potencia desde generadores
distantes a los consumidores de carga locales se han hecho una
práctica común. Como consecuencia de la competencia entre las
empresas públicas de servicios y la necesidad emergente de
optimizar recursos, se transmiten cantidades de potencia
sustancialmente aumentadas a través de las redes existentes,
causando invariablemente cuellos de botella y significativas
variaciones por horas de la generación y el patrón de transmisión.
Esto da como resultado que los sistemas de transmisión de potencia
están actuando siempre más cerca de sus límites de estabilidad y de
esta forma se necesita una monitorización muy precisa de la
estabilidad del sistema y de mecanismos de control en tiempo real.
Los sistemas de potencia en general pueden verse como sistemas
híbridos no lineales, ya que involucran una combinación de ambas
dinámicas continua y discreta y las opciones de control
correspondientes.
Los sistemas o redes de distribución y
transmisión de potencia eléctrica comprenden líneas de enlace de
alto voltaje para conectar regiones separadas geográficamente,
líneas de medio voltaje, y subestaciones para transformación de
voltajes y conmutación de las conexiones entre líneas. Para
gestionar la red, es deseable determinar el estado de la red, en
particular los flujos de carga y márgenes de estabilidad.
Recientemente, no sólo se determinan los valores de la raíz
cuadrática media (RMS) de voltajes, corrientes, potencia activa y
potencia reactivas que fluyen en la red, sino se han hecho
disponibles dispositivos y sistemas para la medición de los fasores
de voltaje y corriente exactamente al mismo tiempo en diferentes
localizaciones de una red. El artículo "PMUs - A new approach to
power monitoring" Reseña ABB 1/2001, p. 58, menciona un
dispositivo llamado Unidad de Medición de Fasores (PMU) para el
sellado temporal preciso de la información del sistema de potencia
local. La pluralidad de tales mediciones de fasores recogidas a
través de la red en combinación con un procesador de datos central
proporciona una instantánea del estado eléctrico global del sistema
de potencia.
La evolución con el tiempo del estado global del
sistema de potencia o una magnitud del sistema físico particular,
tal como el voltaje en un cierto nodo de una red de transmisión, se
representa por una trayectoria multidimensional. En base al estado
actual del sistema y teniendo en cuenta las acciones de control
potenciales aplicadas al sistema, puede calcularse una progresión
futura de la trayectoria. Por ejemplo el Modelo de Control de
Predicción (MPC) es un método bien conocido y aceptado
académicamente e industrialmente para el control de procesos. El
principio principal puede verse a partir de la Fig. 1. Un modelo de
sistema, que representa por ejemplo un sistema de potencia real y
que tiene en cuenta sus dinámicas, se usa para predecir las
trayectorias de salida (x^{i}) en base al estado actual en
el tiempo y para varias secuencias potenciales de diferentes
candidatos de entrada (\Deltax^{i}). Se define a
continuación una función de coste en base a la desviación de cada
una de las trayectorias predichas a partir de la trayectoria de
referencia deseada (x_{ref}) sobre una ventana en el
tiempo llamada intervalo de predicción (t_{p}). El control óptimo,
en el sentido de que minimiza la función de coste definida, se
obtiene a continuación resolviendo el problema de optimización.
Fundamentalmente hay dos etapas diferentes en el
MPC. En primer lugar hay una etapa de predicción que da como
resultado una aproximación de las trayectorias de salida para una
cierta secuencia de entrada. Para sistemas lineales esto puede
hacerse por varias multiplicaciones de matrices pero para sistemas
no lineales esto se hace usualmente por simulación. En segundo
lugar hay una etapa de decisión que típicamente consiste en
minimizar o maximizar un objetivo de representación numérica que
está basado en las desviaciones de la trayectoria de aproximación
desde una trayectoria de referencia deseada. Se han aplicado
diferentes métodos tales como la programación cuadrática/lineal, la
optimización no lineal o las técnicas heurísticas de búsqueda de
árboles. Todos ellos tienen en común que requieren un gran número
de iteraciones, esto es, evaluaciones del criterio de coste, que
hace poco atractivo la carga de cálculo del modelo de control de
predicción para sistemas no lineales de gran escala.
Se ha desarrollado una técnica basada en las
sensibilidades de las trayectorias con el propósito de reducir la
carga de cálculo cuando es necesaria la evaluación de trayectorias
múltiples. En lugar de evaluar todas las trayectorias
individualmente, sólo se evalúa una trayectoria usando un método de
simulación modificado donde se anotan las sensibilidades con
respecto a los parámetros clave y pueden realizarse las
aproximaciones de las trayectorias para tales cambios de parámetros
en un modo de cálculo eficaz. Las sensibilidades de las
trayectorias para los parámetros y/o condiciones iniciales
proporcionan un entendimiento en el comportamiento del sistema de
potencia dinámico, como se describe, por ejemplo, en el artículo de
I. A. Hiskens y M.A. Pai "Trajectory Sensitivity Analysis of
Hybrid Systems" de IEEE Trans. Circuitos y Sistemas, Volumen 47,
páginas 204-220, 2000. Sin embargo estas
capacidades de sensibilidades de trayectorias se han usado
principalmente hasta ahora para los análisis
post-mortem de un sistema de potencia
colapsado.
Es por lo tanto un objetivo de la invención
permitir el control de emergencias en tiempo real en los sistemas
de potencia y proporcionar una acción de control óptima para impedir
un fallo particular o alteración del sistema. Este objetivo se
consigue por un método, sistema y programa de ordenador para el
control de emergencias en tiempo real de acuerdo con las
reivindicaciones 1, 7 y 8. Las realizaciones preferidas adicionales
son evidentes a partir de las reivindicaciones dependientes de la
patente.
De acuerdo con la invención, una vez detectada
una inestabilidad incipiente u otro fallo potencial del sistema de
potencia, se analiza la dependencia de la trayectoria del sistema de
potencia sobre las posibles medidas correctivas o acciones de
control de entrada, tales como un cambio en la carga de potencia o
carga reactiva, y se define la acción de control óptima y se aplica
en el sistema. Por lo tanto, la etapa de predicción normalizada en
el modelo de control de predicción se reemplaza con la evaluación de
sólo una trayectoria nominal, a lo largo de la cual el sistema
evolucionaría sin ninguna entrada correctiva, junto con sus
sensibilidades de trayectorias correspondientes. El resto de
trayectorias que se necesitan evaluar durante la etapa de decisión
tradicional se aproximan a continuación usando la trayectoria
nominal y las sensibilidades en lugar de usar una simulación total
para cada una de las trayectorias. Para sistemas no lineales de gran
escala, esto reduce considerablemente la complejidad de cálculo y
finalmente permite aplicar el método "en línea" a sistemas de
potencia reales. Además la dependencia del tiempo de las
sensibilidades permite incluso reproducir apropiadamente un
comportamiento dinámico del sistema de potencia.
La detección de una inestabilidad incipiente
actúa como un disparo para las medidas o procesos correctivos.
Preferiblemente comprende la detección o notificación de una
contingencia tal como la apretura o cierre discontinuo de un
conmutador, es decir, un cambio en la topología de la red, o un
aumento de la carga o un rechazo de un generador. El último estado
del sistema grabado que precede a la contingencia sirve como un
punto inicial para la predicción de la trayectoria nominal durante
los cálculos posteriores.
En una realización preferida, no se aplican al
sistema de potencia ninguna entrada correctiva o acción preventiva
siempre que la trayectoria nominal permanezca dentro de los límites
aceptables de la trayectoria, al menos hasta el horizonte temporal
del intervalo de predicción.
La identificación de una acción de control de
entrada óptima preferiblemente comprende la evaluación de una
función de coste que cuantifica la diferencia entre la trayectoria
de salida y la trayectoria de referencia. La última representa el
estado objetivo para la trayectoria, desviaciones de la cual se
penalizan. En el mismo sentido, las medidas correctivas demasiado
rudimentarias que dan como resultado un desprendimiento de carga y
afectan adversamente a los clientes pueden considerarse
desventajosas.
Preferiblemente, se asume que las entradas de
control son constantes sobre el intervalo de predicción,
simplificado de este modo adicionalmente los cálculos en
comparación con el caso de controles que varían en el tiempo. Sin
embargo, el control de entrada óptimo elegido puede adaptarse si la
ocurrencia de una contingencia adicional durante el horizonte de
predicción inicial lo hace necesario.
Como las entradas de control, dependiendo de su
tipo, pueden tomar sólo valores discretos tales como las posiciones
de las tomas, o son aplicables sólo a porciones discontinuas, se usa
la Lógica Dinámica Mixta (MDL) para manejar tanto los controles
continuos como discontinuos dentro del mismo modelo.
El tema objeto de la invención se explicará con
más detalle en el siguiente texto con referencia a las realizaciones
preferidas de ejemplo que se ilustran en los dibujos adjuntos, de
los que
la Fig. 1 ilustra el estado de la técnica del
modelo de control de predicción (MPC),
la Fig. 2 es un diagrama de flujo que perfila
los principios básicos,
la Fig. 3 representa los efectos de un control
de tiempo real sobre una trayectoria, y
la Fig. 4 muestra tres trayectorias que
representan los tres nodos diferentes de un sistema de potencia
real.
Los símbolos de referencia usados en los
dibujos, y sus significados, se listan en forma de resumen en la
lista de símbolos de referencia. En principio, en las figuras se
proporcionan los mismos símbolos de referencia a elementos
idénticos.
La Fig. 2 muestra la estructura del método en la
forma de un diagrama de flujo. Puede detectarse rápidamente una
contingencia y el estado del sistema estimado con precisión usando
por ejemplo un sistema de medición de área ancha. Los datos
procedentes desde el estimador de estado en este caso son los
fasores de voltaje y corriente, que se procesan para obtener el
estado inicial del sistema, denominado generalmente x_{0}.
Refiriéndonos a la Fig. 3, en el gráfico superior, la contingencia
se detecta en el instante t_{c}. Para capturar las dinámicas del
sistema y especialmente su transición entre los diferentes estados
discretos, la predicción toma los valores un paso atrás en el
tiempo, tal como el estado inicial x_{0}. En base a lo
último y al modelo del sistema f que describe el sistema de
potencia real, se predice una trayectoria nominal x_{nom}
del sistema, correspondiente por ejemplo a un voltaje posterior al
fallo. La trayectoria nominal tiene en cuenta la contingencia
conocida en t_{c}, pero no asume ningunas perturbaciones o
modificaciones adicionales a aplicar al sistema.
Como el proceso de cálculo junto con la
ejecución potencial de una acción correctiva tarda un cierto tiempo,
el primer instante para evaluar el efecto de un control será en
t_{a} (se asume que el retardo t_{a} - t_{c} es conocido).
Como se ilustra en la Fig. 3, después de t_{a}, se comprueba la
trayectoria original x_{nom} para la consistencia con una banda
de tolerancia predeterminada (x_{max} - x_{min}),
y siempre que se prediga que x_{nom} caiga dentro de una
banda de tolerancia aceptable, no se aplica ninguna acción
correctiva. La banda de tolerancia puede ser más ancha en el
comienzo para permitir excursiones mayores de los voltajes
posteriores al fallo mencionado. Sin embargo, típicamente el voltaje
tiene que recuperar el intervalo de funcionamiento normal antes de
que se actúe el relé de protección de sub-voltaje en
el instante t_{uvls}. El tiempo de muestreo, es decir el tiempo
tc - entre comprobaciones sucesivas de contingencia, puede ser de 1
seg, mientras que el retardo de tiempo t_{a} - t_{c} puede ser
menor, por ejemplo de 300 mseg.
Si la trayectoria nominal predicha no está
dentro de este intervalo especificado de tolerancia dentro del
horizonte de tiempo especificado, comienzan los cálculos de las
sensibilidades de la trayectoria. Como se ejecuta la acción
correctiva o de entrada en el instante t_{a} o antes, las
sensibilidades de la trayectoria se calculan con respecto a los
valores x_{a} esperados en ese instante t_{a} (disponible
a partir del cálculo de la trayectoria nominal) así como para las
etapas de integración con el tiempo posteriores. En contraste con
el MPC tradicional, donde se determina una secuencia de entradas de
control, se evalúan en este punto las entradas de control
constantes, que permanecen iguales durante todo el horizonte de
predicción. El gráfico inferior de la Fig. 3 representa dos
entradas de control constantes aplicadas en primer lugar en t_{a},
es decir un cambio en la posición de una toma dn y un factor de
desprendimiento de carga k. La corrección que resulta en la
trayectoria se denomina x_{cor}.
La versión modificada del MPC que emplea
programación lineal se deduce a continuación del siguiente modo
fuertemente simplificado. Una explicación total sobre los detalles
matemáticos puede encontrarse en el artículo "Stability
Assessment and Emergency Control Method Using Trajectory
Sensitivities", de M. Zima y G. Andersson, procedimientos de la
conferencia de Tecnología de Potencia de Bolonia 2003 IEEE, Bolonia,
Italia, del 23 al 26 de Junio de 2003.
Las dinámicas de los sistemas de potencia pueden
modelarse, teniendo en cuanta su naturaleza híbrida (combinación de
dinámicas continuas y discretas) como sigue:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
con los
vectores
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
donde x son los estados dinámicos o
continuos (ángulos de los generadores, velocidades del rotor del
generador, flujos magnéticos), z representa estados discretos (por
ejemplo posiciones de las tomas de los transformadores), \lambda
representa parámetros (por ejemplo impedancias de línea) e y
representa estados algebraicos (tales como voltajes). El flujo del
sistema puede
escribirse:
\vskip1.000000\baselineskip
\newpage
Las sensibilidades del flujo del sistema para
las condiciones y parámetros iniciales se obtienen por una expansión
de Taylor de la ecuación anterior:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
Las diferencias con respecto a las condiciones y
los parámetros iniciales obtiene:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
Los valores de las sensibilidades de las
trayectorias iniciales son entonces:
Aplicando un método de integración trapezoidal,
puede deducirse una expresión numérica para el cálculo de las
sensibilidades de las trayectorias dependientes del tiempo
x_{\underline{x}0}^{k+1} e
y_{\underline{x}0}^{k+1} en cualquier instante
k+1.
Como el impacto de un cambio en un parámetro y
un estado inicial se expresa con ayuda de las sensibilidades de las
trayectorias, una nueva trayectoria es:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
donde \Deltax_{a}
representa las entradas de control, la función objetivo del MPC
es:
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
donde el vector de sensibilidades
contiene sólo las entradas relevantes (correspondientes a las
entradas de control manipuladas) para todo el horizonte de
predicción (es decir, para todos los instantes de muestreo
comenzando en t_{a}). Las restricciones sobre los estados
del sistema (en este punto voltajes)
son:
y sobre las variables de
control:
en las ecuaciones anteriores se
asumió la posibilidad de variar de forma continua las entradas de
control, dentro de las restricciones especificadas. Sin embargo,
éste no siempre es el caso en la realidad. Muchas entradas de
control disponibles en sistemas de potencia son de naturaleza
discreta, por ejemplo, los cambiadores de tomas sólo pueden moverse
por pasos, la carga se conecta a través de alimentadores en ciertas
cantidades discretas, etc. Por lo tanto se necesita la inclusión de
esta característica (controles discretos) en el algoritmo de
modelo/control. Se ha propuesto el concepto de Lógica Dinámica Mixta
(MLD) para el control de sistemas híbridos. Aunque la MLD
principalmente intenta cubrir el comportamiento híbrido del propio
sistema, también pueden aplicarse las ideas en este punto. Se usa
la siguiente fórmula para las variables de
control:
donde C es la matriz
diagonal que contiene los valores de los controles disponibles. Cada
elemento diagonal es realmente un vector fila que corresponde con
los valores discretos de un control particular, por ejemplo todas
posiciones de las tomas posibles de un transformador con cambio de
tomas. \delta es un vector columna de variables binarias
auxiliares (que pueden ser 1 ó 0) que consisten de
sub-vectores correspondientes a los elementos de
C. De este modo el resultado buscado del procedimiento de
optimización se convierte en el vector \delta, donde todos los
elementos serán cero excepto los rellenados con uno, que apuntan a
la entrada de control necesaria. Para garantizar que sólo se
elegirá un control por objeto de control (por ejemplo sólo pueden
usarse una salida de las posibles posiciones de tomas), se tendrán
en cuenta nuevas restricciones. Además, es necesaria la inclusión
de restricciones de igualdad cuando hay una conexión/relación
estrecha entre algunos controles, por ejemplo el desprendimiento de
carga de potencia activa y reactiva que está acoplada
físicamente.
El método inventivo se ha aplicado al sistema
modelo inspirado por un sistema de transmisión de potencia real que
es muy sensible a las suspensiones temporales de las líneas que
interconectan dos áreas separadas geográficamente. Los posibles
controles considerados son a) cambiador de tomas de un transformador
entre dos nodos donde estaba conectada la mayor carga, b)
desprendimiento de carga de todas las cargas disponibles, y c)
cambio de la fijación del punto de referencia del voltaje de los
reguladores de voltaje de los generadores. El último tipo de control
mencionado permite la utilización de capacidades de generación de
potencia reactiva no utilizadas (si las hay disponibles, es decir
los generadores no están funcionando en sus límites) y manteniendo
de este modo el perfil de voltaje del sistema sobre un nivel
aceptable. Como el desprendimiento de carga debería usarse sólo
como última medida, si es absolutamente necesaria, las
penalizaciones para los controles empleados (elementos del
parámetro R en la función de coste) se han fijado consecuentemente.
El control a utilizar de forma más deseable es el cambio de toma, a
continuación la fijación de los puntos de referencia de los
generadores y finalmente el desprendimiento de carga. Obsérvese que
las penalizaciones pueden variar dentro de cada una de las
categorías.
La contingencia simulada es el cruce entre dos
líneas que daría como resultado una caída del voltaje en varias
localizaciones/nodos, representadas por las tres trayectorias
x1, x2 y x3 por debajo del nivel permitido.
Sin embargo, empleando los cuatro controles diferentes propuestos
como se muestra en el gráfico inferior de la Fig. 4 se estabiliza
sin peligro la situación (gráfico superior). En la Fig. 4 se hace
énfasis sobre el control preciso, es decir, el peso Q es dominante
sobre el peso R, que da como resultado un fuerte compromiso de los
mecanismos de control, especialmente el desprendimiento de carga
como se representa por el factor k. Todavía en situaciones de
emergencia de los sistemas de potencia se atiende más a estar dentro
de un intervalo de funcionamiento aceptable, que en conseguir
ciertos voltajes exactos (óptimos), y para emplear lo menos posible
controles caros (desprendimiento de carga).
Aunque el procedimiento se ha ilustrado en lo
anterior con una aplicación al control de voltaje de los sistemas
de alimentación, se entenderá que el método inventivo es aplicable a
cualquier sistema no lineal de gran escala y ofrece considerables
beneficios de cálculo en la implementación del Modelo de Control de
Predicción.
- \Deltax_{a}
- acción de control de entrada
- x_{nom}
- trayectoria nominal
- x_{ref}
- trayectoria de referencia
- x_{cor}
- trayectoria corregida
Claims (8)
1. Método de control de emergencias en tiempo
real para sistemas de potencia, en el que la evolución en el tiempo
del sistema de potencia está caracterizada por una
trayectoria del sistema (x) y en el que el sistema de
potencia se representa por un modelo de sistema (f), comprendiendo
el método las etapas de
- detectar una inestabilidad incipiente del
sistema de potencia,
- identificar una acción del control de entrada
óptima (\Deltax_{a}) para el sistema de potencia, tal
como un cambio en una posición de una toma de un transformador entre
dos nodos, desprendimiento de carga, y cambio de fijación del punto
de referencia de voltaje de un regulador de voltaje de un generador,
y
- aplicar la acción de control de entrada óptima
(\Deltax_{a}) al el sistema de potencia.
caracterizado porque el
método comprende las etapas
de
- predecir una trayectoria nominal única
(x_{nom}) en base al modelo del sistema (f) y asumir
que no se aplica ninguna entrada correctiva al sistema de
potencia,
- calcular las sensibilidades de la trayectoria
(x_{\underline{x}a}) que son indicativas de una dependencia
de la trayectoria nominal única sobre las acciones de control de
entrada,
- aproximar las trayectorias de salida
(x^{i}) en base a la trayectoria nominal única
(x_{nom}), las sensibilidades de la trayectoria
(x_{\underline{x}a}) y las posibles acciones de control de
entrada (\Deltax^{i}), y
- porque la etapa de identificar la acción de
control de entrada óptima (\Deltax_{a}) se basa en la
comparación de las trayectorias de salida (x^{i}) con una
trayectoria de referencia (x_{ref}).
2. El método de acuerdo con la reivindicación 1,
caracterizado porque la etapa de detectar una inestabilidad
incipiente del sistema de potencia comprende las etapas de
- detectar una contingencia,
- grabar el estado global del sistema de
potencia antes de la ocurrencia de la contingencia como el estado
inicial (x_{0}) para la aproximación de trayectorias.
3. El método de acuerdo con la reivindicación 1,
caracterizado porque la etapa de predecir la trayectoria
nominal única (x_{nom}) comprende además la etapa de
- comparar la trayectoria nominal única
(x_{nom}) con los límites de la trayectoria
(x_{min}, x_{max}).
4. El método de acuerdo con la reivindicación 1,
caracterizado porque la etapa de identificar una acción de
control de entrada óptima (\Deltax_{a}) comprende la
etapa de
- minimizar una desviación de las trayectorias
de salida (x^{i}) con respecto a la trayectoria de
referencia (x_{ref}).
5. El método de acuerdo con la reivindicación 1,
caracterizado porque las entradas de control
(\Deltax^{i}) se asumen como constantes sobre un
horizonte de predicción (t_{p}).
6. El método de acuerdo con la reivindicación 1,
caracterizado porque las entradas de control
(\Deltax^{i}) incluyen controles discretos y porque la
Lógica Dinámica Mixta (MLD) se emplea para identificar la acción de
control de entrada óptima (\Deltax_{a}).
7. Un sistema de transmisión de potencia
eléctrica que comprende un medio para realizar el método para el
control de emergencias en tiempo real de acuerdo con una de las
reivindicaciones 1 a 6.
8. Un programa de ordenador para el control de
emergencias en tiempo real en sistemas de transmisión de potencia
eléctrica que se puede cargar dentro de una memoria interna de un
ordenador digital, que comprende un medio del código de programa de
ordenador para hacer que, cuando se carga dicho programa en dicha
memoria interna, el ordenador ejecute el método de acuerdo con las
reivindicaciones 1 a 6.
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