彭 旭，郭耀松，劉 瓊，周兆南，白 鑫，高 翔

（南瑞集團(tuán)（國網(wǎng)電力科學(xué)研究院）有限公司，江蘇南京 211106）

隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，人類社會對電力的需求與日俱增，化石能源不可再生的現(xiàn)狀與社會發(fā)展需求間的矛盾日益顯化，人類開始在節(jié)能的同時(shí)積極尋求對諸如水能、太陽能、風(fēng)能等可再生清潔能源的大規(guī)模開發(fā)利用，以清潔能源代替化石能源將成為全球能源發(fā)展的重要趨勢。2015年9月26日聯(lián)合國發(fā)展峰會上我國倡議探討構(gòu)建全球能源互聯(lián)網(wǎng)，推動(dòng)以清潔和綠色方式滿足全球電力需求。此時(shí)，電力大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生，其主要涉及到發(fā)電、輸電、變電、配電、用電、調(diào)度各環(huán)節(jié)，通過跨單位、跨專業(yè)、跨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析與挖掘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

但是，由于風(fēng)電和太陽能等可再生能源受地理環(huán)境及氣候等因素影響，其出力具有很大的隨機(jī)性和波動(dòng)性，給系統(tǒng)備用和電力平衡帶來巨大挑戰(zhàn)，造成了大量的棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象。因此，在電力大數(shù)據(jù)的背景下準(zhǔn)確預(yù)測新能源及負(fù)荷，可以準(zhǔn)確的安排能源調(diào)度，實(shí)現(xiàn)大范圍消納新能源。

目前，為解決新能源跨區(qū)消納問題，眾多學(xué)者進(jìn)行了許多研究，主要采用了隨機(jī)生產(chǎn)模擬法和時(shí)序生產(chǎn)模擬法建立優(yōu)化模型，研究新能源跨區(qū)消納［1-4］。而基于隨機(jī)生產(chǎn)模擬建立概率模型，未能實(shí)時(shí)刻畫新能源出力特性；基于時(shí)序生產(chǎn)模擬法，僅給出了區(qū)域化的新能源消納能力模型以及分析方法，無法準(zhǔn)確計(jì)算跨區(qū)聯(lián)絡(luò)線傳輸電量［5-8］。

針對以上問題，本文提出了基于時(shí)序跨區(qū)域消納評估方法。方法基于時(shí)序生產(chǎn)模擬法，通過電力大數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的獲取新能源出力值及負(fù)荷值，同時(shí)考慮了電力平衡、系統(tǒng)備用容量、網(wǎng)架約束、火電機(jī)組爬坡等約束，建立了年度消納模型，逐點(diǎn)模擬電網(wǎng)運(yùn)行狀況；并通過粒子群優(yōu)化算法，得出各地區(qū)最優(yōu)新能源消納值和跨區(qū)聯(lián)絡(luò)線傳輸電量；最后以省級歷史數(shù)據(jù)為例，驗(yàn)證了該評估算法的正確性，為未來電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行提供指導(dǎo)。

1 新能源消納制約因數(shù)

1.1 新能源出力特性

新能源出力具有很大的隨機(jī)性和波動(dòng)性，其發(fā)電功率波動(dòng)會嚴(yán)重影響電網(wǎng)的調(diào)峰情況，進(jìn)而影響了電網(wǎng)消納新能源的消納能力［9］。就風(fēng)電而言，冬季出力大、夏季出力相對較小，且由于風(fēng)的間歇性特點(diǎn)，導(dǎo)致風(fēng)電出力大的季節(jié)其日功率波動(dòng)率也較大；光伏出力的季節(jié)性特點(diǎn)比較明顯，夏季出力高于冬季，波動(dòng)性規(guī)律性較強(qiáng)?？傊?，風(fēng)電和光伏的波動(dòng)性大、容量置信度低且地區(qū)性差異較大、調(diào)峰貢獻(xiàn)率差等因素導(dǎo)致系統(tǒng)在應(yīng)對大規(guī)模并網(wǎng)時(shí)產(chǎn)生巨大壓力。

1.2 系統(tǒng)負(fù)荷特性

電網(wǎng)負(fù)荷具有可預(yù)測不可控的特點(diǎn)，就影響新能源消納而言，電網(wǎng)負(fù)荷特性主要包括負(fù)荷水平和負(fù)荷峰谷差兩個(gè)方面［10-11］。就負(fù)荷水平，可通過實(shí)施響應(yīng)需求側(cè)，增加新能源消納空間。一方面增強(qiáng)負(fù)荷的靈活性，積極響應(yīng)需求方，減少負(fù)荷峰谷差可以實(shí)時(shí)提供新能源消納空間。另一方面跟隨新能源出力進(jìn)行調(diào)整，也有利于減少棄電率。負(fù)荷峰谷差是影響風(fēng)電、光伏并網(wǎng)空間的重要因素，同等的高峰負(fù)荷及系統(tǒng)調(diào)峰能力條件下，負(fù)荷峰谷差愈小，則系統(tǒng)具備的新能源消納能力愈高。

1.3 電網(wǎng)傳輸能力

我國電源結(jié)構(gòu)單一，跨區(qū)新能源消納不足，調(diào)節(jié)靈活性較差。對于一個(gè)系統(tǒng)而言，外送電量可以視為一個(gè)相對穩(wěn)定的負(fù)荷，外送合約通常會規(guī)定各時(shí)段傳輸電力的可調(diào)整范圍，即相當(dāng)于定義了機(jī)組的調(diào)峰能力或負(fù)荷的最大峰谷差。目前，外送合約都是“恒電力輸送”或者僅是在大時(shí)段尺度上存在差異，無法與風(fēng)電、光伏電源的波動(dòng)時(shí)間尺度相協(xié)調(diào)，即現(xiàn)有外送合約形式對系統(tǒng)調(diào)峰能力的貢獻(xiàn)十分有限，從而限制了電力系統(tǒng)的新能源電量消納能力。

1.4 系統(tǒng)調(diào)峰能力

電網(wǎng)的調(diào)峰能力就是正常運(yùn)行的機(jī)組出力與運(yùn)行機(jī)組的最小技術(shù)出力之差能否滿足系統(tǒng)峰谷差的要求。在含有電量外送的系統(tǒng)中，為風(fēng)電、光伏消納提供的調(diào)峰裕度可表示如下：調(diào)峰裕度＝火電調(diào)峰能力+水電調(diào)峰能力-負(fù)荷峰谷差-外送電力峰谷差。對于常規(guī)機(jī)組而言，枯水期以水電機(jī)組參與系統(tǒng)主調(diào)峰，豐水期以中型火電廠參與系統(tǒng)主調(diào)峰。對于火電機(jī)組而言，一般而言其最小出力約為60%～70%，最低可降低至額定出力值的50%，參與深度調(diào)峰，而在冬季供熱期，火電機(jī)組需滿足供熱任務(wù)，最小出力為其額定值的75%～85%左右。

1.5 機(jī)組檢修

機(jī)組檢修、特別是大修對保證設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行，恢復(fù)機(jī)組設(shè)計(jì)參數(shù)十分重要。但機(jī)組檢修時(shí)，如果此時(shí)新能源大發(fā)且負(fù)荷較重，則會產(chǎn)生一定比例的棄新能源，因此合理規(guī)劃機(jī)組檢修時(shí)間點(diǎn)，同樣也是保證新能源消納的重要手段。

綜上，從電源發(fā)電特性、負(fù)荷規(guī)模、響應(yīng)能力及電網(wǎng)聯(lián)通規(guī)模等方面詳細(xì)的闡述了制約新能源消納的因素，具體如圖1所示。

2 跨區(qū)新能源消納數(shù)學(xué)模型

2.1 跨區(qū)時(shí)序生產(chǎn)模擬法

現(xiàn)有的對新能源消納能力分析的研究主要側(cè)重于定性分析，對定量計(jì)算方法的研究相對較少［12］?；跁r(shí)序生產(chǎn)模擬法，通過模擬評估全年8 760小時(shí)的消納情況，根據(jù)負(fù)荷曲線制定開機(jī)計(jì)劃并得出各時(shí)間段新能源消納空間，然后結(jié)合新能源發(fā)電理論出力，得出各水平年在規(guī)劃容量下的新能源發(fā)電量和棄電量，從而得出在一定的指標(biāo)約束下可消納的新能源量。此方法的計(jì)算過程更貼近系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行情況，同時(shí)還可以給出各個(gè)時(shí)段各類電源工作數(shù)據(jù)情況等內(nèi)容，有利于對新能源消納的形成全面整體的評估。

時(shí)序生產(chǎn)模擬是在一定負(fù)荷下以每小時(shí)為步長逐步優(yōu)化每個(gè)發(fā)電機(jī)組的出力情況，目前在國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)調(diào)度、發(fā)電生產(chǎn)計(jì)劃、電力平衡及新能源消納計(jì)算［13-14］。時(shí)序生產(chǎn)模擬根據(jù)模擬時(shí)間長短可分為短期時(shí)序生產(chǎn)模擬與中長期時(shí)序生產(chǎn)模擬：短期時(shí)序模擬是指模擬時(shí)間為數(shù)小時(shí)到幾十小時(shí)，可以為每日或每周的電力系統(tǒng)運(yùn)行提供指導(dǎo)；中長期時(shí)序模擬是指數(shù)月到數(shù)年，模擬時(shí)間較長，通過模擬長期新能源運(yùn)行模式與邊界條件，為電網(wǎng)調(diào)度制定計(jì)劃提供可靠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

為遵從實(shí)際情況，更加優(yōu)化新能源運(yùn)行狀況，本文采用時(shí)序生產(chǎn)模擬法，根據(jù)風(fēng)電、光伏、負(fù)荷年度數(shù)據(jù)，考慮機(jī)組發(fā)電約束與運(yùn)行條件，以每小時(shí)為單位模擬系統(tǒng)真實(shí)運(yùn)行情況，如圖2所示。

圖中負(fù)荷曲線與最小出力曲線圍成的區(qū)域即為新能源消納空間，在消納空間不足時(shí)便造成了新能源的舍棄。單個(gè)地區(qū)電網(wǎng)消納新能源受限時(shí)，若相鄰電網(wǎng)尚有消納空間，可以通過聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行新能源互濟(jì)。當(dāng)新能源理論出力小于本省消納裕度時(shí)，鄰區(qū)新能源富裕出力可以被消納；當(dāng)新能源理論出力高于消納裕度時(shí)，超出部分可傳輸鄰區(qū)消納。

2.2 目標(biāo)函數(shù)

通過分析影響新能源消納的因素，建立了以調(diào)峰充裕性為約束的新能源消納能力評估模型。系統(tǒng)消納的新能源最大出力值，如式（1）所示。

2.3 約束條件

2.3.1 系統(tǒng)運(yùn)行約束

電力平衡約束為：

系統(tǒng)備用容量約束為：

區(qū)間外送容量約束為：

式中，Pfire為火電出力值，Pwater為水電出力值，Pp為光伏出力值，Pwind為風(fēng)電出力值，Pt為外送功率，P1為負(fù)荷值；S為系統(tǒng)需要的備用容量，Pmaxl為預(yù)測最大負(fù)荷，l%為負(fù)荷備用百分比，s%為事故備用百分比，Ppre為新能源預(yù)測功率，w%為預(yù)測的新能源出力誤差對備用容量的需求，Pr為檢修備用容量；Ptran為外送富余新能源電力，Pline為外送線路功率最大值。

2.3.2 常規(guī)發(fā)電機(jī)組約束

機(jī)組功率約束為：

火電機(jī)組爬坡約束為：

式中，Pdown為機(jī)組最小技術(shù)出力，Pup為額定出力；Pg-up為機(jī)組向上爬坡率，Pg-down為向下爬坡率。

2.3.3 棄新能源比例約束

若以完全消納新能源出力為目標(biāo)，這樣就忽視了在非負(fù)荷低谷時(shí)刻新能源的可消納空間，該方法計(jì)算得出的新能源消納量較低。如果允許在負(fù)荷低谷時(shí)段有一定比例的棄新能源，以換取更大的新能源消納量，這樣就充分利用了除去低負(fù)荷時(shí)段以外大部分時(shí)段的調(diào)峰裕度，以此計(jì)算得出的新能源消納量大大提高［15］。

3 粒子群優(yōu)化算法求解

電力系統(tǒng)新能源消納求解，本質(zhì)上是一個(gè)高維數(shù)、多約束、非線性的現(xiàn)代電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流計(jì)算問題。國內(nèi)外研究學(xué)者針對此優(yōu)化問題，做了大量研究與探索，求解算法歸納起來包括以下幾類方法：非線性規(guī)劃法、混合整數(shù)規(guī)劃法、內(nèi)點(diǎn)算法、拉格朗日法及人工智能算法等［16-19］。本文在模型求解中，主要使用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimizer，PSO），同時(shí)加入罰函數(shù)法來處理模型中的電力平衡約束與常規(guī)機(jī)組約束，實(shí)現(xiàn)對新能源跨區(qū)消納評估模型的快速求解。

3.1 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法

PSO算法是通過模擬鳥群的群體行為提出的一種基于群體智能的演化算法。粒子群算法中提出，在n維空間中，i個(gè)粒子組成了一個(gè)種群，每個(gè)粒子的狀態(tài)通過速度V和位置X描述，同時(shí)每個(gè)粒子通過個(gè)體最優(yōu)值（Pbest）和全體最優(yōu)值（Gbest）作為輸入來更新自己的V和X，更新公式如式（8）和式（9）所示。

式中，ω為慣性權(quán)重，用于控制粒子沿原有軌跡運(yùn)動(dòng)的程度；c1和c2為學(xué)習(xí)因子，用來調(diào)節(jié)粒子向個(gè)體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置靠近的步長；r1和r2為0到1之間的隨機(jī)數(shù)。

然而，基本的PSO算法容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)，導(dǎo)致結(jié)果誤差很大，本文對基本PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，引入自適應(yīng)慣性權(quán)重，即不同性能的粒子采用不同的慣性權(quán)重系數(shù)，性能較強(qiáng)的粒子對應(yīng)較大的慣性權(quán)重系數(shù)，使其負(fù)責(zé)更優(yōu)區(qū)域的尋優(yōu)；性能較弱的粒子對應(yīng)較小的慣性權(quán)重系數(shù)，使其迅速收斂到較好的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索。

該方法將各尋優(yōu)粒子i按個(gè)體最優(yōu)位置從優(yōu)到劣進(jìn)行排序，其中粒子i排到第k位，且其對應(yīng)的優(yōu)劣順序、慣性權(quán)重系數(shù)、個(gè)體極值加速系數(shù)和全局極值加速系數(shù)可按照公式（10）、（11）、（12）、（13）進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整：

此時(shí)，改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的更新公式為：

式中，N為粒子的個(gè)數(shù)，ωk是排在第k為粒子的慣性權(quán)重系數(shù)，c1k和c2k是個(gè)體極值加速系數(shù)和全局極值加速系數(shù)，具體迭代步驟如下所示。

（1）設(shè)定粒子群優(yōu)化算法各類參數(shù)：種群大小N，一般選取為100-200，本文選擇為100；迭代次數(shù)以及收斂精度是用來保證粒子能夠跳出循環(huán)，不陷入死循環(huán)；學(xué)習(xí)因子c1和c2為1.5；關(guān)于最大速度Vmax設(shè)置，最大速度設(shè)定過大有可能直接跳出導(dǎo)致錯(cuò)過最優(yōu)解，最大速度設(shè)定過小則有可能迭代次數(shù)過多搜索過慢；隨機(jī)初始化速度和位置；

（2）計(jì)算每個(gè)粒子適應(yīng)度，通過比較適應(yīng)度與自身的最優(yōu)值，若粒子的適應(yīng)度小于自身的優(yōu)化值，則用新的適應(yīng)函數(shù)值取代前一輪的優(yōu)化值，并從中找出目標(biāo)函數(shù)最小者對應(yīng)的粒子作為全局最佳位置Gbest；

（3）通過公式（8）和式（9）來更新粒子速度和位置，如果V超過上限時(shí)將其置為Vmax，低于下限時(shí)將其置為Vmin；

（4）判斷是否完成迭代次數(shù)或滿足進(jìn)度要求，滿足則跳出循環(huán)輸出最優(yōu)解，反之跳到步驟（2）繼續(xù)循環(huán)。

3.2 罰函數(shù)

罰函數(shù)法通過引入罰因子將約束條件并入到目標(biāo)函數(shù)中構(gòu)成無約束目標(biāo)函數(shù)，有約束優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型如式（16）所示，添加罰函數(shù)后的目標(biāo)函數(shù)形式如式（17）所示。

式中，f(x)為目標(biāo)函數(shù)，ui(x)為等式約束，hj(x)為不等式約束，F(xiàn)(x)為新的目標(biāo)函數(shù)，M為不滿足約束條件時(shí)的懲罰系數(shù)，具體迭代步驟如下所示：

（1）設(shè)置計(jì)數(shù)器 k＝0，選擇初始迭代點(diǎn) x（0）、罰因子 r（0）；

（2）對不等式約束按照內(nèi)點(diǎn)法構(gòu)造中間函數(shù)，對等式約束按照外點(diǎn)法構(gòu)造中間函數(shù)；

（3）令 k＝k+1，r（k）＝cr（k-1）；

（4）通過式（18）判斷迭代是否滿足精度要求。

滿足精度要求則迭代過程結(jié)束，以作為最優(yōu)解的最終近似值，否則轉(zhuǎn)第（3）步。

4 實(shí)例驗(yàn)證

以圖3所示電網(wǎng)為例，該省級電網(wǎng)可分為十三個(gè)區(qū)域，以每個(gè)地區(qū)為單位，求解出地區(qū)間聯(lián)絡(luò)線傳輸功率以及本地區(qū)新能源消納值，各地區(qū)發(fā)電裝機(jī)容量如表1所示。

表1 各區(qū)域裝機(jī)情況Tab.1 Installed capacity in each region

首先以單一地區(qū)4為例，該地區(qū)以火力發(fā)電為主參與系統(tǒng)調(diào)峰，常規(guī)機(jī)組的調(diào)峰能力為其裝機(jī)容量的30%～40%，深度調(diào)峰可達(dá)50%左右。供熱期供熱機(jī)組出力在其裝機(jī)容量的75%～85%之間［20］。通過短期及超短期預(yù)測得到新能源出力值和負(fù)荷值，如圖4所示。從圖4可以看出目前超短期預(yù)測精度較高，準(zhǔn)確率平均約在90%以上，短期預(yù)測精度次之，但仍具有重要參考價(jià)值。

目前預(yù)測方法在風(fēng)電機(jī)組功率預(yù)測精度上存在較大誤差，本文通過組合優(yōu)化方法，得到最終風(fēng)電、光伏、負(fù)荷輸出功率。由圖4可知超短期新能源與負(fù)荷預(yù)測較短期相比，能取得較好的預(yù)測精度，且準(zhǔn)確率明顯提升。

基于時(shí)序生產(chǎn)模擬模型，獲取全年新能源及負(fù)荷數(shù)據(jù)后，通過粒子群優(yōu)化算法、罰函數(shù)及可行性處理機(jī)制，求解區(qū)域互聯(lián)消納新能源值。首先容量根據(jù)區(qū)域內(nèi)互聯(lián)容量現(xiàn)狀，給定粒子群一組初值，即取已存在的互聯(lián)基礎(chǔ)所對應(yīng)的輸電容量；根據(jù)粒子群優(yōu)化算法的種群中個(gè)體之間的協(xié)作和信息共享的特點(diǎn)，迭代尋找最優(yōu)解。本文經(jīng)Matlab仿真模擬后，得出時(shí)序生產(chǎn)模擬下跨區(qū)消納效益指標(biāo)如表2所示，新能源傳輸通道利用比例如表3所示，全年每月新能源消納值如圖5所示。

表2 時(shí)序生產(chǎn)模擬下年消納指標(biāo)Tab.2 Annual renewable energy accommodationindex in time series production simulation

表3 新能源傳輸通道的具體利用比例Tab.3 Specific utilization ratio of renewable energy transmission channels

表2主要給出了地區(qū)4時(shí)序生產(chǎn)模擬下全年消納指標(biāo)。對比分析本地消納與跨區(qū)消納新能源能力，跨區(qū)消納新能源，其全年消納值為125 655.38 MW·h，棄新能源值為23 404.15 MW·h，棄新能源比例為15.7%，發(fā)電成本為0.136 5億元，仿真模擬運(yùn)算時(shí)間為3 m。跨區(qū)消納明顯提高新能源消納量，減少棄新能源，降低棄新能源比例。由表3可得大部分傳輸通道未達(dá)到穩(wěn)定限額，滿足新能源跨區(qū)傳輸，且未來不需要再進(jìn)行投資省內(nèi)網(wǎng)架建設(shè)。由圖4可以得出在原有就地消納的基礎(chǔ)上，跨區(qū)消納可進(jìn)一步消納新能源。

時(shí)序生產(chǎn)模擬跨區(qū)消納可提高地區(qū)消納量，同時(shí)也遵從實(shí)際運(yùn)行情況。圖6為該地區(qū)全年隨機(jī)一天基于時(shí)序生產(chǎn)模擬法能源跨區(qū)消納的功率示意圖。

由圖6可得，基于時(shí)序的新能源跨區(qū)域消納在滿足電力平衡約束的條件下，且同時(shí)保證了火電機(jī)組的爬坡約束，火電機(jī)組出力平穩(wěn)，遵從實(shí)際情況。

進(jìn)一步驗(yàn)證有聯(lián)絡(luò)線消納與無聯(lián)絡(luò)線新能源消納下風(fēng)光火電的出力變化，給出了典型日內(nèi)全省具體的風(fēng)光火能源出力占比對比圖，如圖7所示。

根據(jù)圖7分析可得，風(fēng)電出力隨機(jī)不可確定，光伏出力中間高倆頭低，遵從實(shí)際運(yùn)行情況。對比分析典型日24小時(shí)有聯(lián)絡(luò)線與無聯(lián)絡(luò)線新能源出力占比，有聯(lián)絡(luò)線新能源出力占比較高，即當(dāng)相鄰區(qū)域能源匱乏時(shí)，本地新能源出力增高，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)傳輸。其中，有聯(lián)絡(luò)線消納下火電全天出力最小占比為37.60%，平均占比為54.34%，小于無聯(lián)絡(luò)線下火電平均出力占比的57.69%；有聯(lián)絡(luò)線消納下風(fēng)電和光伏消納占比則出現(xiàn)提升，全天平均占比為39.78%，大于無聯(lián)絡(luò)線下的占比的36.52%。因此，跨區(qū)域能源消納能夠有效提高新能源消納，實(shí)現(xiàn)省間能源互濟(jì)。

5 結(jié)論

本文針對新能源消納過程中棄新能源比例大的問題，提出了基于時(shí)序的新能源跨區(qū)域消納評估方法。和基于時(shí)序的新能源消納方法相比，本文所提出的方法具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

（1）新能源消納能力受系統(tǒng)負(fù)荷特性、新能源特性、系統(tǒng)調(diào)峰能力及電能外送等因素影響；

（2）自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法能有效求解高維數(shù)的新能源時(shí)序消納模型，且罰函數(shù)在處理模型中的約束問題具有良好效果；

（3）時(shí)序生產(chǎn)模擬法遵從實(shí)際情況，能夠有效提高新能源消納值和經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，據(jù)此提出的跨區(qū)新能源消納，可實(shí)現(xiàn)能源跨區(qū)域傳輸，在更大范圍內(nèi)消納新能源；

（4）基于某省的基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了該方法的有效性與準(zhǔn)確性，可為能源調(diào)度提供一定指導(dǎo)。