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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网山东省电力公司;国网冀北电力有限公司

摘要：本发明提供了一种电力气象数据融合方法和系统，包括：从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；将收集到的电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；将分块后的电力气象数据进行融合。该方法和系统围绕电力气象数据异源异构的特性，对从多种气象数据产生渠道收集的多源电力气象数据进行分块与融合集成，直接实现多源异构观测数据的同化，显著提升电力气象数值天气预报精度。

主权项：1.一种电力气象数据融合方法，其特征在于，包括：从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；将收集到的所述电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；将分块后的所述电力气象数据进行融合；所述将收集到的所述电力气象数据按照空间、时间和气象要素进行分块包括：将收集到的所述电力气象数据分别按照预设时间间隔、空间范围和气象要素进行拆分；采用管理网和数据网双网络结构分布式存储拆分后的所述电力气象数据，分离管理信息流和有效数据流；将分块存储后的每块所述电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识；分别基于所述电力气象数据的空间标识、时间和空间标识以及要素标识，建立空间索引、时-空索引和气象特征值索引；所述气象要素包括气温、风速、风向和降水，所述管理信息流包括对所述电力气象数据的查询和统计分析，所述有效数据流包括电力气象数据；所述将分块后的所述电力气象数据进行融合，包括：基于建立的索引查找分块的电力气象数据，依据贝叶斯法则，对索引相同的不同来源的电力气象数据进行互相校验，剔除错误数据；对校验后的索引相同所述电力气象数据进行插值分析、缓冲区分析以及叠置分析，将多个气象数据产生渠道采集的所述电力气象数据融合为一个电力气象数据；所述从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据，包括：收集电网在线微气象监测数据、风电场及光伏电站的气象数据，并收集气象部门的气象数据。

全文数据：一种电力气象数据融合方法和系统技术领域本发明属于电力气象技术领域，具体涉及一种电力气象数据融合方法和系统。背景技术大规模清洁能源的开发利用及特高压电网的智能化运维需要高准确度的电力气象预报数据支撑，而提高数值天气预报精度的关键是多源电力气象观测数据的融合集成及深度应用。数值天气预报是根据初始时刻下的大气状态，应用大气基本方程组对未来的天气发展演变进行预测的技术。由气象观测数据形成的模式大气初始场是影响预测精度的最主要因素，增加气象观测数据是提高数值天气预报精度的最重要手段。尤其是面向电力生产的气象预报技术，必须重点考虑电网输变电设备、新能源电站的气象观测数据。然而，常规气象观测站一般布设在人口密度较大的城镇地区，为减少输变电设备对城市土地资源的占用，电网输电线路往往架设在“无人区”，其中不乏一些多省交汇的“三不管”区域，导致常规气象观测数据不能代表电网输变电设备的环境气象特征，对于提高电力气象预报精度的作用有限。重要输电通道、变电所通常建立有气象观测网络，并实现了数据的自动收集与存储。同时，并网新能源电站也已建立自动气象站并将气象观测数据上报相关调度机构。以上数据对于提高电力气象预报精度具有重要作用，但目前该数据主要用于指导电网规划、设计及新能源电站运行控制，尚未应用于数值天气预报，在一定程度上造成了资源浪费。此外，受输变电设备运行环境复杂、气象监测设备维护困难等因素影响，目前的电网气象观测网络覆盖范围还较小，部分重要输电通道尚未纳入监测网络，影响了气象预报技术的应用范围。卫星观测是常规气象观测的重要补充，尤其对于地面气象监测困难区域，卫星观测可以显著扩大气象监测范围，实现对电网输变电设备气象监测的全覆盖。国内外在多源气象观测数据集成方面已取得一定成果，并建立了相对成熟的多源观测数据集成系统。这些研究为多源气象数据集成奠定了基础，但基于此开展多源异构电力气象数据的融合集成，则仍存在不足：现有多源气象数据集成系统无法接入电网在线监测及新能源场站等电力气象观测数据。并且，气象部门观测数据和电力气象监测数据来源多种多样、结构千差万别，亟待进一步开展多源异构电力气象数据融合集成的研究。发明内容为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种电力气象数据融合方法和系统。该方法和系统从多源异构电力气象观测数据汇集等基本问题入手，提出多源异构电力气象数据的质量控制、半结构非结构数据的信息提取、数据存储、索引、相互校验与分析集成方法，有效的将电力及气象部门的观测数据融合在一起，形成具备数据检索分析、统计分析、可视化以及模式接口应用等功能的统一数据服务平台，对提高电力气象数值天气预报有重要意义。实现上述目的所采用的解决方案为：一种电力气象数据融合方法，其改进之处在于，包括：从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；将收集到的所述电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；将分块后的所述电力气象数据进行融合。本发明提供的第一优选技术方案，其改进之处在于，所述将收集到的所述电力气象数据按照空间、时间和气象要素进行分块包括：将收集到的所述电力气象数据分别按照预设时间间隔、空间范围和气象要素进行拆分；采用管理网和数据网双网络结构分布式存储拆分后的所述电力气象数据，分离管理信息流和有效数据流；将分块存储后的每块所述电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识；分别基于所述电力气象数据的空间标识、时间和空间标识以及要素标识，建立空间索引、时-空索引和气象特征值索引；所述气象要素包括气温、风速、风向和降水，所述管理信息流包括对所述电力气象数据的查询和统计分析，所述有效数据流包括电力气象数据。本发明提供的第二优选技术方案，其改进之处在于，所述将收集到的所述电力气象数据按照空间和时间进行分块之前，还包括对所述电力气象数据进行质量控制和信息提炼。本发明提供的第三优选技术方案，其改进之处在于，所述对所述电力气象数据进行质量控制包括：针对结构化的电力气象数据，根据所述至少两种气象数据产生渠道采集电力气象数据，分别相互校验所述电力气象数据在空间位置分布上的不确定性变化、在时间段上的游移性、气象要素划分的多样性和对所述气象数据解释的差异，以及检查所有电力气象数据在观测周期内的完整性是否超过完整性阈值，检查所有电力气象数据的数值是否在预设的合理范围内；所述结构化电力气象数据包括：电网在线监测数据、新能源场站的气象数据和地面及探空站的气象数据。本发明提供的第四优选技术方案，其改进之处在于，所述对所述电力气象数据进行信息提炼包括：针对半结构及非结构化电力气象数据，采用滤波方法处理所述电力气象数据，减少图片中的噪声并增强对比度；根据滤波处理后的图片获取气温和降水信息，并识别图片中的云信息；根据所述云信息，进行云迹风反演，获取风速和风向；所述半结构及非结构化电力气象数据包括：光伏电站的全天空成像仪云图、雷达回波拼图和卫星云图。本发明提供的第五优选技术方案，其改进之处在于，所述将分块后的所述电力气象数据进行融合，包括：基于建立的索引查找分块的电力气象数据，依据贝叶斯法则，对索引相同的不同来源的电力气象数据进行互相校验，剔除错误数据；对校验后的索引相同所述电力气象数据进行插值分析、缓冲区分析以及叠置分析，将多个气象数据产生渠道采集的所述电力气象数据融合为一个电力气象数据。本发明提供的第六优选技术方案，其改进之处在于，所述从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据，包括：收集电网在线微气象监测数据、风电场及光伏电站的气象数据，并收集气象部门的气象数据。一种电力气象数据融合系统，其改进之处在于，包括：收集模块、分块模块和融合模块；所述收集模块，用于从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；所述分块模块，用于将收集到的所述电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；所述融合模块，用于将分块后的所述电力气象数据进行融合。本发明提供的第七优选技术方案，其改进之处在于，所述分块模块包括：拆分单元、存储单元、标识单元和索引单元；所述拆分单元，用于将收集到的所述电力气象数据分别按照预设时间间隔、空间范围和气象要素进行拆分；所述存储单元，用于采用管理网和数据网双网络结构分布式存储拆分后的所述电力气象数据，分离管理信息流和有效数据流；所述标识单元，用于将分块存储后的每块所述电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识；所述索引单元，用于分别基于所述电力气象数据的空间标识、时间和空间标识以及要素标识，建立空间索引、时-空索引和气象特征值索引；所述气象要素包括气温、风速、风向和降水，所述管理信息流包括对所述电力气象数据的查询和统计分析，所述有效数据流包括电力气象数据。本发明提供的第八优选技术方案，其改进之处在于，还包括数据处理模块；所述数据处理模块，用于对所述电力气象数据进行质量控制和信息提炼。与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：1、本发明围绕电力气象数据异源异构的特性，对从多种气象数据产生渠道收集的多源电力气象数据进行分块与融合集成，直接实现多源异构观测数据的同化，显著提升电力气象数值天气预报精度。2、本发明从质量控制、信息提炼、数据存储和数据索引不同方面提出一种可行的电力气象数据融合方法，提供了统一的检索分析、数据分析和可视化的用户高级应用，并能提供数值天气预报模式的接口应用。附图说明图1为本发明提供的一种电力气象数据融合方法流程示意图；图2为本发明提供的一种电力气象数据融合方法技术路线示意图；图3为本发明提供的一种电力气象数据融合系统基本结构示意图；图4为本发明提供的一种电力气象数据融合系统基本详细结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。实施例1：本发明提供的一种电力气象数据融合方法流程示意图如图1所示，包括：步骤1：从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；步骤2：将收集到的电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；步骤3：将分块后的电力气象数据进行融合。具体的，一种电力气象数据融合方法技术路线如图2所示，包括：步骤101：多源异构电力气象数据的收集。收集结构化的电网在线监测数据、新能源场站气象监测数据、地面气象站和探空气象站观测数据，收集非结构化的雷达回波拼图、卫星云图以及全天空成像仪云图等数据。包括：重点收集电网在线微气象监测数据、风电场及光伏电站的气象数据，包括非结构化的全天空成像仪观测的云图等信息，同时汇集气象部门的各种气象数据，如地面气象站数据、气象探空站数据、雷达回波拼图和卫星云图等数据。步骤102：气象数据的质量控制和信息提炼，将多源异构电力气象数据处理成时空结构对应、物理意义明确的数据。1结构化电力气象数据的质量控制电网在线监测数据、新能源场站的气象数据、地面及探空站的气象数据均为意义清晰明确的结构化数据，由于空间现象的不确定性及气象观测必然存在的误差，需要开展空间精度、属性精度、时间精度以及逻辑一致性检查，并开展所有数据的完整性及正确性检查等。气象数据空间精度检查是确定其在空间位置分布上的不确定性变化，属性精度是核查数据属性类型划分的多样性，时间精度是检查其在发生时间段上的游移性，逻辑一致性是消除观测数据的解释和理解可能造成的不同，上述检查过程均需要结合多种来源数据相互校验确定。而气象观测数据的完整性是指在所观测的时间段内，观测数据是否完整，一般要求数据的完整性在95％以上。正确性检查也成合理性检查，主要是气象观测数值的范围检查，检查所有电力气象数据的数值是否在预设的合理范围内，气温的范围在-55℃～50℃，气压变化范围600hPa～1050hPa，平均风速及最大风速的变化范围0ms～40ms，风向的变化范围0°～360°，绝对湿度范围0hPa～55hPa。2半结构及非结构化电力气象数据的信息提炼光伏电站的全天空成像仪云图，以及雷达回波拼图和卫星云图，均是图像信息，没法直观的统计分析或直接应用于数值天气预报模式。因此，需开展图像预处理、云信息识别以及云迹风反演等工作，以便提取有价值的气象信息。图像一般存在噪声或者图像目标物对比度不高的问题，需要对图像进行预处理，减小噪声，增强图像对比度。常见的图像预处理方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等技术。根据滤波处理后的图片获取气温和降水信息，并识别图片中的云信息。云信息识别采用基于最大类间方差Otsu算法的云层识别方法或基于k-means聚类的云层识别算法，识别图像中的云层。云迹风反演是指用连续几幅图像追踪图像上云的位移，并计算云所代表的云或水汽特征所在的层次，以获得这些层次上风的风向和风速，常用的方法有最大交叉相关系数法和云图灰度梯度计算法。步骤103：海量电力气象观测数据的分布式存储。由于多年的电力气象数据体量庞大，数据分析及应用时，会产生很大压力，并可短时间内填满内存。针对电力气象数据的特点，进行结构分析，进行拆分形成时间分段、变量分离和空间分块的“小块数据”，将每个分块的电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识，进行分布式存储。分布式存储采用管理网以和数据网双网络结构，实现管理信息流和有效数据流的分离，提高数据存取的速率和对存储资源的利用率。其中，管理网使用以太网实现，数据网使用无限带宽架构IB网实现；管理信息流包括对电力气象数据的查询和统计分析，有效数据流包括电力气象数据。气象数据是一个5维的存储格式，包括空间3维、时间维和气象要素维，数据资源巨大。多年的电力气象数据是一个在时间上连续的、包含近100种气象要素的、涵盖空间三维的庞大数据集，在检索应用时无法满足及时、快速、方便的要求。因此，根据电力气象数据的特点和应用，在时间上分段，是指例如每年分开存储；变量分离是指把重要的常用的气象要素从所有变量中分离出来，如气温、风速、风向、降水等，而不是整体存储在一个大文件中；空间分块是指按照电力需求，将敏感地区单独分开存储，原来是全国整体存储，如现在关注四川输电线路时，空间上将四川分块存储。以上措施能显著提升存储及检索效率。步骤104：依据数据特征建立多种数据索引。针对电力气象观测数据特征，建立空间索引、时-空索引、气象特征值索引等，用于具有时间、空间和气象要素针对性的检索请求。再此基础上，提出二级索引方法，通过检索优化排序，实现倒排索引及数据的快速抽取。针对时间分段、变量分离、空间分块存储的电力气象数据，检索请求数据也将更具针对性，需建立多种数据索引，包括根据空间标识，例如经纬度建立的空间索引，根据时间和空间标识建立的时-空索引，根据要素标识例如2米气温与10米风速建立的气象特征值索引等，从而实现“分块索引”，利用分块索引及时、快速、方便检索具有时间、空间和变量针对性的电力气象数据。步骤105：多源异构气象观测数据的相互校验.依据贝叶斯法则，对海量的多源异构电力气象数据开展数据校验，对索引相同，即同一空间点、同一时间的不同来源的气象观测数据进行准确度辨识，互相校正和校验，得到最为准确的数据。步骤106：多源异构电力气象数据的融合集成。在气象数据相互校验的基础上，开展插值分析、缓冲区分析以及叠置分析等，最终将多个气象数据产生渠道收集的电力气象数据融合为一个电力气象数据。其中插值分析包括距离反比权值插值、克吕金插值、径向基函数插值、点密度插值等，缓冲区分析主要为角平分线法和改进的角平分线法，叠置分析包括点与多边形叠置、线与多边形叠置。步骤107：基于数据融合集成的用户应用.针对用户的高级应用，研发具备数据检索分析、统计分析、数据可视化等功能的融合数据平台，并且开发面向电力气象数值模式的数据接口应用，充分发挥多源异构电力气象观测数据价值。实施例2：基于同一发明构思，本发明还提供了一种电力气象数据融合系统，由于这些设备解决技术问题的原理与电力气象数据融合方法相似，重复之处不再赘述。该系统基本结构如图3所示，包括：收集模块、分块模块和融合模块；其中，收集模块，用于从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；分块模块，用于将收集到的电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；融合模块，用于将分块后的电力气象数据进行融合。电力气象数据融合系统的详细结构如图4所示，分块模块包括：拆分单元、存储单元、标识单元和索引单元；拆分单元，用于将收集到的电力气象数据分别按照预设时间间隔、空间范围和气象要素进行拆分；存储单元，用于采用管理网和数据网双网络结构分布式存储拆分后的电力气象数据，分离管理信息流和有效数据流；标识单元，用于将分块存储后的每块电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识；索引单元，用于分别基于电力气象数据的空间标识、时间和空间标识以及要素标识，建立空间索引、时-空索引和气象特征值索引；气象要素包括气温、风速、风向和降水，管理信息流包括对电力气象数据的查询和统计分析，有效数据流包括电力气象数据。其中，该系统还包括数据处理模块；数据处理模块，用于对电力气象数据进行质量控制和信息提炼。其中，数据处理模块包括质量控制单元和信息提炼单元；质量控制单元，用于针对结构化的电力气象数据，根据至少两种气象数据产生渠道采集电力气象数据，分别相互校验电力气象数据在空间位置分布上的不确定性变化、在时间段上的游移性、气象要素划分的多样性和对气象数据解释的差异，以及检查所有电力气象数据在观测周期内的完整性是否超过完整性阈值，检查所有电力气象数据的数值是否在预设的合理范围内；信息提炼单元，用于针对半结构及非结构化电力气象数据，采用滤波方法处理电力气象数据，减少图片中的噪声并增强对比度；根据滤波处理后的图片获取气温和降水信息，并识别图片中的云信息；根据云信息，进行云迹风反演，获取风速和风向；其中，结构化电力气象数据包括：电网在线监测数据、新能源场站的气象数据和地面及探空站的气象数据，半结构及非结构化电力气象数据包括：光伏电站的全天空成像仪云图、雷达回波拼图和卫星云图。其中，融合模块包括校验单元和融合单元；校验单元，用于基于建立的索引查找分块的电力气象数据，依据贝叶斯法则，对索引相同的不同来源的电力气象数据进行互相校验，剔除错误数据；融合单元，用于对校验后的索引相同电力气象数据进行插值分析、缓冲区分析以及叠置分析，将多个气象数据产生渠道采集的电力气象数据融合为一个电力气象数据。本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备系统、和计算机程序产品的流程图和或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和或方框图中的每一流程和或方框、以及流程图和或方框图中的流程和或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

权利要求：1.一种电力气象数据融合方法，其特征在于，包括：从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；将收集到的所述电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；将分块后的所述电力气象数据进行融合。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将收集到的所述电力气象数据按照空间、时间和气象要素进行分块包括：将收集到的所述电力气象数据分别按照预设时间间隔、空间范围和气象要素进行拆分；采用管理网和数据网双网络结构分布式存储拆分后的所述电力气象数据，分离管理信息流和有效数据流；将分块存储后的每块所述电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识；分别基于所述电力气象数据的空间标识、时间和空间标识以及要素标识，建立空间索引、时-空索引和气象特征值索引；所述气象要素包括气温、风速、风向和降水，所述管理信息流包括对所述电力气象数据的查询和统计分析，所述有效数据流包括电力气象数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将收集到的所述电力气象数据按照空间和时间进行分块之前，还包括对所述电力气象数据进行质量控制和信息提炼。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述电力气象数据进行质量控制包括：针对结构化的电力气象数据，根据所述至少两种气象数据产生渠道采集电力气象数据，分别相互校验所述电力气象数据在空间位置分布上的不确定性变化、在时间段上的游移性、气象要素划分的多样性和对所述气象数据解释的差异，以及检查所有电力气象数据在观测周期内的完整性是否超过完整性阈值，检查所有电力气象数据的数值是否在预设的合理范围内；所述结构化电力气象数据包括：电网在线监测数据、新能源场站的气象数据和地面及探空站的气象数据。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述电力气象数据进行信息提炼包括：针对半结构及非结构化电力气象数据，采用滤波方法处理所述电力气象数据，减少图片中的噪声并增强对比度；根据滤波处理后的图片获取气温和降水信息，并识别图片中的云信息；根据所述云信息，进行云迹风反演，获取风速和风向；所述半结构及非结构化电力气象数据包括：光伏电站的全天空成像仪云图、雷达回波拼图和卫星云图。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将分块后的所述电力气象数据进行融合，包括：基于建立的索引查找分块的电力气象数据，依据贝叶斯法则，对索引相同的不同来源的电力气象数据进行互相校验，剔除错误数据；对校验后的索引相同所述电力气象数据进行插值分析、缓冲区分析以及叠置分析，将多个气象数据产生渠道采集的所述电力气象数据融合为一个电力气象数据。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据，包括：收集电网在线微气象监测数据、风电场及光伏电站的气象数据，并收集气象部门的气象数据。8.一种电力气象数据融合系统，其特征在于，包括：收集模块、分块模块和融合模块；所述收集模块，用于从至少两种气象数据产生渠道收集电力气象数据；所述分块模块，用于将收集到的所述电力气象数据分别按照空间、时间和气象要素进行分块；所述融合模块，用于将分块后的所述电力气象数据进行融合。9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述分块模块包括：拆分单元、存储单元、标识单元和索引单元；所述拆分单元，用于将收集到的所述电力气象数据分别按照预设时间间隔、空间范围和气象要素进行拆分；所述存储单元，用于采用管理网和数据网双网络结构分布式存储拆分后的所述电力气象数据，分离管理信息流和有效数据流；所述标识单元，用于将分块存储后的每块所述电力气象数据打上时间标识、空间标识和要素标识；所述索引单元，用于分别基于所述电力气象数据的空间标识、时间和空间标识以及要素标识，建立空间索引、时-空索引和气象特征值索引；所述气象要素包括气温、风速、风向和降水，所述管理信息流包括对所述电力气象数据的查询和统计分析，所述有效数据流包括电力气象数据。10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括数据处理模块；所述数据处理模块，用于对所述电力气象数据进行质量控制和信息提炼。

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