太阳能小屋设计

1、太阳能小屋的设计摘要太阳能小屋作为一种绿色环保建筑，在有效应对世界能源短缺、环境污染等方面将会发挥重要的作用。太阳能小屋需要利用太阳辐射通过光伏电池发电。为了能充分利用太阳能，增大经济效益，研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设方案就显得非常必要。本文主要针对大同市的气象条件情况，采用约束法，通过局部寻优对光伏电池在小屋外表面的优化铺设进行了详细的研究，针对不同的情况给出了最优电池阵列方案，以满足发电量最大和单位发电量费用尽可能小的目标。对于问题一，只考虑贴附铺设。首先对一年中每天同一时间的光辐射强度做求均值，得到了每天不同时段的光辐射强度变化图，从而对不同墙面的发电量做了短期的估计，发现北面墙光

2、辐射强度太小，发电量远远小于其它墙面，所以基本排除北面墙的贴附方案。然后引进了“性价比”和“发电能力”两个指标，进一步求得各种型号电池的“发电能力指数”，即发电能力与最小发电能力的比值。以发电能力指数较大者优先为原则，利用LINGO软件对电池的选取进行优化求解，并采用局部优化法，对电池进行了排列。得到35年寿命期内发电总量.5461kWh，经济效益23万元，投资回收年限为25年。对于问题二，考虑架空安装方式铺设。为使发电量尽可能大，在电池板安装倾角的选取上主要考虑使：辐射强度最大时，太阳光线垂直于光伏电池板，且电池板不存在互相遮挡的情况。通过计算，得到的倾斜角为41.4具体安装电池板时，我们考

3、虑了两种安装方案。在外部空间不受限制时，优先选取第一方案，即在每个面所有电池板呈一个整块架空，可以避免阴影的干扰。而当外部空间有约束时，需要考虑阴影对光照的影响，阴影会使电池的效率下降，此时我们采用第二方案，即每块电池板单独架空方案。我们首先计算出了各个墙面的阴影伸长率，再通过阴影伸长率对电池板的排列进行调整，从而避免电池板无法工作造成的浪费。最后结果表明采用两种方案的发电总量均可达到 kWh。收益可达到26万元以上，在19年内收回成本。说明再考率到方位角和倾斜角后，架空安装方式要比贴附安装效率高。对于问题三，从问题二的结果发现在考虑了方位角和倾斜角后，电池板的发电量有明显提升。因此新的设计方

4、案中，我们改变了屋顶的倾斜角，并使房子的朝向向正西方向偏转一定角度，确保每天最大的光照辐射，使得在贴附安装方式下电池板效率达到最大，进一步减少了安装成本以及维护费用。同时利用第二问的结果，通过计算各墙面的收益比，对贴附电池的墙面进行了取舍。最后结果表明，我们设计的房屋在35年寿命期内总发电量为kWh，总收益可达到50万元以上，在16年内就可收回成本。关键词 ： 局部寻优 约束法 方位角 倾斜角一、 问题重述1.1问题背景 新能源是二十一世纪世界经济发展中最具决定力的五大技术领域之一。由于太阳能是一种清洁、高效和永不衰竭的新能源，在新世纪中被各国政府作为国家可持续发展战略的重要内容。而光伏发电具

5、有安全可靠、无噪声、无污染、制约少、故障率低、维护简便等优点，在我国西部广袤严寒、地形多样和居住分散的现实条件下，有着非常独特的作用。近年来光伏发电系统与建筑一体化的趋势诞生了太阳能小屋。在设计太阳能小屋时，需在建筑物外表面（屋顶及外墙）铺设光伏电池，光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用，并将剩余电量输入电网。不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大，且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响，如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式（贴附或架空）等。因此，在太阳能小屋的设计中，研究光伏电池在小屋外表

6、面的优化铺设是很重要的问题。1.2 目标任务 参考附件提供的数据，对下列三个问题，分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案，使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大，而单位发电量的费用尽可能小，并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益（当前民用电价按0.5元/kWh计算）及投资的回收年限。问题一：请根据山西省大同市的气象数据，仅考虑贴附安装方式，选定光伏电池组件，对小屋（见附件2）的部分外表面进行铺设，并根据电池组件分组数量和容量，选配相应的逆变器的容量和数量。问题二：电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率，请选择架空方式安装光伏电池，重新考虑问题1。问题三：根据附件7给出的小

7、屋建筑要求，请为大同市重新设计一个小屋，要求画出小屋的外形图，并对所设计小屋的外表面优化铺设光伏电池，给出铺设及分组连接方式，选配逆变器，计算相应结果。要求在求解每个问题时，配有图示，给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式（串、并联）示意图，以及电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。另外同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时，只有同型号的电池板可串联。在不同表面上，即使是相同型号的电池也不能进行串、并联连接。二、 模型的假设(一) 在采用贴附方式铺设光伏电池时，忽略电池之间高度差对辐射强度的影响。(二) 假设在采用架空方式铺设光伏电池时，支架不会影响周围电池受到的辐

8、射强度。(三) 假设小屋周围不存在障碍物遮挡阳光的情况。(四) 假设逆变器不需要放在小屋表面，不会占用铺设面积。三、符号说明k：光伏电池的尺寸类型kj：第k种尺寸第j类电池Sk: 第k种尺寸电池的面积xk: 第k种尺寸电池板使用的数量yk: 第k种尺寸电池板的发电能力指数Ai: 小屋第i个外表面可用于铺设电池的总面积Bimn: 小屋第j个外表面用第m,m+1,n种尺寸组合铺设时最多能铺设的数量四、问题分析光伏电池板的选用和铺设方式是影响系统发电效率，以及单位发电量费用的关键因素。全年发电量最大就需要尽可能多地选用高效率的光伏电池。另外考虑到费用问题，可以将“性价比”作为选取光伏电池的重要指标，

9、以性价比较高的电池优先选取为原则，从而在确保发电量的同时尽可能减少单位发电量费用。问题一，安装方式为贴附铺设，影响发电量的主要因素就是所选用电池板的规格和数量。性价比这一指标可以作为选取的重要依据，同时墙面面积是重要的约束条件。问题二，与问题一不同的是要是寻找电池陈列阵的最佳倾斜角，使得在太阳辐射到达峰值的时段，太阳光线尽可能垂直于电池陈列阵，从而保证尽可能多的发电量。问题三，对小屋的朝向、形状以及屋顶的倾角进行重新设计，可以借助问题一的方法进行优化求解。五、模型建立与求解5.1问题一 问题一是一个双目标规划问题，我们可以采用约束法，将小屋全年太阳能光伏发电总量尽可能大作为主要目标，并对单位发

10、电量的费用尽可能小的目标设定期望回收年限为25年、35年内的经济效益大于5万。我们可以先对光伏发电总量最大进行最优化求解，得到一个初步的铺设方案。然后通过用性价比高且发电能力不低的电池代替性价比较低的电池，尽可能地降低总成本，从而降低单位发电量的费用，提高经济效益，使期望能够达到。5.1.1模型1：贴附优化模型由于光伏电池的型号有24种，导致了电池的铺设方案极多，直接进行最优化求解，约束条件难以表达，导致编程难以实现。因此本文首先根据电池按组件的长度和宽度，将电池分为以下五种尺寸：表 1第k种尺寸尺寸大小第k种尺寸第j类电池kj11600X800A1,A321960X1000A2,A6,B2,

11、B5,B631700X1000A4,A5,B1,B3,B4,B7,C1,C2,C3,C4, C5,C114600X355C7,C8,2C651000X355C9,C10这样就将极大地减少了电池的类型，便于进行优化求解。但这又带来了各种尺寸电池内类型选择问题。为了解决这一问题，本文引进了电池发电能力和电池性价比两个概念。电池发电能力是单位辐射强度单位时间内辐射面积与转换效率的乘积；电池性价比是电池发电能力与电池价格的比值。因此发电量与电池发电能力正相关，单位发电量费用与电池性价比负相关。由于本文将发电量最大作为主要目标，把单位发电量的费用最小作为次要目标，我们应该优先选择各种尺寸中性价比较高且发

12、电能力较强者的电池，并只用这些优先选择的电池进行铺设。各种尺寸各类电池的发电能力和性价比如下表 2第k种尺寸第k种尺寸第j类电池kj发电能力发电能力指数性价比1A1.17653.67.10978A3.6859.80.11132A2.094480.66.60797A6.635673.66.63443B2.104479.79.42578B5.249677.88.59093B6.50473.79.981973A4.6867.67.17268A5.4761.67.09916B1.81566.80.01745B3.011258.89.49677B4.2460.80.25941B7.262.80.0106

13、2C19995725.208.2438C257950.552714.208.1557C3.94625.208.3853C48993622.208.1852C59994625.208.2208C1150011.94812.208.38314C74018.411.209.2922C87990.6952.208.091C63994.8151208.06335C911953.562.207.5271C1011993.1073.208.2137由于发电能力数值较大，为了录入数据方便我们引入了发电能力指数。发电能力指数是发电能力与最小发电能力的比值。根据优先选择原则以及结合上表可知，五种尺寸中应分别优先选

14、取电池类型A3、B5、B3、C7、C10。 对附件4中的大同全年的气象数据进行处理，结果如下表 3时刻(时)水平面总辐射强度(W/m2)水平面散射辐射强度(W/m2)法向直射辐射强度(W/m2)东向总辐射强度(W/m2)南向总辐射强度(W/m2)西向总辐射强度(W/m2)北向总辐射强度(W/m2)60.240.220.430.490.110.110.11716.5214.214.2720.667.17.17.1869.9745.2283.27100.4126.9122.6122.619171.2482.56207.97219.978.2141.2841.2810300.75123.07338.

15、88304.14188.5261.5361.5311424.14156.14433.27305.39300.8478.0778.0712504.76169.32484.12229.17371.684.6684.6613544.96173.17510.82113.39405.4986.5986.5914546.88176.27521.7288.13408.9191.0988.1315493.02166.32506.9583.16368.91302.983.1616404.69139.08496.2969.54305.21387.3269.5417293.6898.5486.349.25214.9

16、7440.2949.2518164.2258.19397.6129.09113.85393.8529.091967.1125.13214.7212.5744.67219.2512.572014.845.38103.182.6941.8797.712.69210.17000000由于单晶硅和多晶硅电池启动发电的表面总辐射量80W/m2、薄膜电池表面总辐射量30W/m2，而北面只有4小时总辐射强度稍微大于80W/m2，所以不能选择A、B类电池，只能选择C类电池。但C类电池的发电能力太低，所以北面墙应不铺设电池。以Sk(k=1,2,3,4,5)代表第k种尺寸电池的面积，xk代表第k种尺寸电池板使用的

17、数量，yk代表第k种尺寸电池板的发电能力指数，Ai(j=0,1,2,3,4)代表小屋第i个外表面可用于铺设电池的总面积, Bimn代表小屋第j个外表面用第m,m+1,n种尺寸组合铺设时最多能铺设的数量(1mn5)。由于本文把发电量尽可能大作为主要目标，所以各外表面k=05xkyk要尽可能的大，同时为了满足单位发电量的费用尽可能小的次要目标，yk可以用第k种尺寸中性价比最高的电池的发电能力指数。对各面墙进行最优化求解，目标函数为maxk=05xkykst.k=05xkskAik=mnxkBimn利用LINGO进行求解（程序见附录1），但求解的结果并不是完全符合实际的，因为受空缺面积的影响，会有很

18、多空隙被拼接起来，导致选取过剩的情况发生。需要根据实际面积进行取舍。在拼凑电池组件时，尽可能保证在同一墙面出现较多相同类型的电池，有不同的电池原件且数量较少时，通过比较性价比或者发电能力用其它的电池替换。小屋各外墙面电池的排布方式见附件2 ；小屋各外表面电池组件铺设及组件连接方式如下：（1）南墙：如图1：图 1表4 分组阵列容量及逆变器规格电压容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许输入电压范围（V）阵列126.720.2236SN1DC24252132阵列246.1441600SN4DC48484264（2）屋顶：如图2图 2表5 分组阵列

19、容量及逆变器规格电压容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许输入电压范围（V）阵列122424.994200SN16DC22048.4180300阵列2138.327.53000SN14DC22025.3180300阵列350.224.2776SN3DC48244264（3）西墙：如图3图 3表6 分组阵列容量及逆变器规格电压容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许输入电压范围（V）阵列125.224.5280SN1DC24252132（4）东墙：如图4图4表7 分组阵列容量及逆变器规格电压

20、容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许输入电压范围（V）阵列125.224.5280SN1DC24252132 计算得出最终结果如下表：表8墙面35年总发电量（Kwh）35年总收益（元）成本（元）东立面4244.2122.4244南立面51657.9413225828.9706634772.8西立面6477.3238.4244屋顶.9008.4504.8总和.5461.773.6 分析计算结果可以得到：在25年内收回成本。因为东西面得光辐射强度持续时间较短，所以在东西面因尽量避免使用A、B板，否则会在寿命期内无法收回成本。5.2问题二用架空

21、方式铺设光伏电池时，为了使电池的效率尽可能大，我们需要调整电池的铺设角度，使各表面的电池板的在光强达到最大时，受到的辐射强度最大，即保证此时电池版面垂直于光线照射方向。为了能够将方位角调整到在一天中负荷的峰值时刻与发电峰值时刻相一致，我们分别计算了各墙面光辐射在达到峰值时的方位角。而倾斜角对光辐射也有很大的影响，通过计算的得到大同当地在光辐射达到峰值时的倾斜角为41.4.保证电池板在每一天可以达到最大负荷，在安装时需要保证光辐射达到峰值时能够尽可能垂直照射到电池板上。5.2.1模型：架空优化模型通过分析上表，我们可以得出以下结论，东向辐射强度的峰值在11时左右来临，南向辐射强度的峰值在14时左

22、右来临，西向辐射强度的峰值在17时左右来临。各向辐射强度峰值来临时刻，对应的方位角A、时角、高度角、影子伸长率T（影子伸长率时各方向电池板在工作期间内的投影长度与其自身长度的最大比值）如下表：表 9方向峰值时间（时）方位角A时角高度角影子伸长率T东向11-17.7-1547.62.9南向1427.37541.41.5西向1772.33022.51.7光伏电池板的倾斜角度不仅会影响自身受到的辐射强度，而且会通过电池板的阴影影响其他电池板受到的辐射强度。为了使获得的效益尽可能大，我们应该在辐射强度达到最大时，使电池板面垂直光的照射方向，而且确保电池板的阴影不会影响其他电池对辐射的吸收。以小屋一个墙

23、角建立如图所示的三维坐标系如图5，记电池板与XZ平面的夹角为，与YZ平面的夹角为，与XY平面的夹角为，电池板在XZ、YZ、XY平面的投影分别为S1、S2、S3。图 5根据可用于铺设电池的面积的不同，我们可以采用两种不同的安装方式。（1）当外部空间不受到限制时，我们可以使所有的电池板都在同一平面内，并使这个平面与所安装表面的夹角为A（其中A为辐射强度达到最大时的方位角），从而保证所有电池板均能获得最大辐射总量。各表面的数据如下：东面墙的电池板：=A=17.1 S1=Scos S2=Ssin西面墙的电池板：=A=72.3 S1=Scos S2=Ssin南面墙的电池板：=A=27.3 =41.4 S

24、1=Scos S 2=Scossin S3=Scoscos屋顶上的电池板：考虑到屋顶本身与XY平面有一个倾角10.6，故电池板相对屋顶的倾角为30.8。具体的排布方式即东立面的电池板以=A=17.1 顺时针偏转，南立面的电池板以=A=27.3向顺时针偏转，同时以=41.4向墙面内偏转。而顶层的电池板则相对屋顶偏转30.8，同时以=A=27.3 向顺时针偏转。 房屋顶层与南面墙相似，在计算各电池板的光照面积时均需投影到xy、xz、yz平面。各外表面电池组件铺设及组件连接方式与第一问相同：（2）当可用于铺设电池的面积有限，不能任意拓展时，考虑在各向的阴影伸长率，对第一问中的排布方式进行调整，避免某

25、些电池的阴影会影响到其它电池的光辐射强度，减少成本上的浪费。所有的电池均在墙面上以某一角度倾斜分布，而且任意两块电池之间相互间隔一定距离。 对于南立面和屋顶的电池板，在光辐射强度达到最大时，其方位角A=27.3，高度角=47.6。南立面的阴影伸长率为1.5，而顶层的阴影伸长率为1.06，对其影响不大所以顶层的电池排布方式不变。每个面的具体排布方式同方案一。各外表面电池组件铺设及组件连接方式如下：其中东西面和顶层的排布方式均不变，只有南面的发生了改变。南墙：如图6图 6表10 分组阵列容量及逆变器规格电压容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许

26、输入电压范围（V）阵列1230.55.51000SN13DC22015.2180300阵列226.722.1256SN1DC24252132最终的求解结果如下表：表 11方案总收益总成本总盈余总收益比回收年限方案一.8.687525.21.18.1方案二.9.676086.31.18.4比较两个方案的结果发现：两种方案的差别不大，而且在考虑到方位角和倾斜角后的结果要优于贴附铺设，发电量和收益均有所提升，成本的回收年限也有所减少。5.3问题三5.3.1太阳能小屋的优化设计要求重新设计一所小屋，并重新考虑发电总量和效益问题。根据上两问的结果，可以很明显的看出在考虑到方位角和倾斜角后，电池板的发电量

27、会有很大提升。所以再设计房子时，我们优先考虑使房子在每一天可以接受到最大量的光照辐射。我们通过使房子偏转正南方向一定角度和改变屋顶倾角，可以直接达到类似于架空安装的效果。这样即使使用贴附安装方式也可以是电池板效率达到最大。在每天的光辐射强度达到最大时的方位角为A=27.3、高度角=47.6。根据第二问的计算结果，我们分析了不同墙面在接受到最大光辐射强度时的收益与成本。定义收益比是收益与投入成本的比值。那么屋顶的收益比时最好的，而东西墙的收益比接近于所以可以不考虑在东西墙安装电池的方案。所以在设计房屋时，我们坚持以下几个原则：1. 房屋的朝向偏离正南方向27.3，保证可以接受到最大的光照量；2.

28、 使房顶的倾角尽可能的接近倾斜角，这样可以避免架空安装的成本，但是可以达到架空安装的效果；3. 因为房顶的收益比最好，所以要尽可能保证屋顶的面积足够大；4. 南立墙和屋顶的面积尽可能多的用来安装电池，避免在其上面开窗；小屋的约束模型如下:小屋的最终设计效果如下：轴测图：如图7图 7侧视图：如图8图 8（1）屋顶：如图9图9表12 分组阵列容量及逆变器规格电压容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许输入电压范围（V）阵列146.138.51400SN4DC48484264阵列225.214.7168SN1DC24252132阵列3276.644

29、9600SN16DC22048.4180300（2）南面：如图10 图10表13 分组阵列容量及逆变器规格电压容量（V）短路电流容量（A）功率容量（W）逆变器型号额定输入电压（V）额定输入电流（A）允许输入电压范围（V）阵列1276.616.53600SN14DC22025.3180300阵列225.224.5280SN1DC24252132结果如下表表 14总电量（kWh）总收益（元）总成本（元）回收年限（年）12.5六、模型的检验对于问题一中模型的检验，我们分别从逆变器的选择和东西两墙的发电量与收益两方面考虑。逆变器的选择，第一要与电池组件阵列电压容量，电流容量和功率容量相协调，第二还要使

30、成本最低并且收益最大。问题一中所建立的模型在逆变器的选择上有较好的效果，但未达到最优，原因是没有取得低成本高收益，所以模型还有进一步改进的地方。关于东西两墙的发电量与收益，我们进行了单独计算，发现若装A类或B类电池，成本会大大增加，在35年之内无法收回，若装C类电池，在35年内东西两墙分别亏本2121.6元和1010.0元，但总体成本可在35年内收回。若东西两墙不装光伏电池，对发电总量会有一定影响，但对收益反而有利。对于问题二中模型的检验，我们采取相同的方法。通过检验发现问题二中对鱼逆变器的选择要优于问题一，原因是成本有所降低，且搭配始终使逆变器的利用率达到最大。另外在问题二中，东西两墙以架空

31、的方式安装电池，发电量要优于问题一中的结果，而且不会存在亏本现象发生。对于问题三房屋的设计，我们验证了其合理性与优越性。与问题一中的房屋相比，我们所设计的房屋可以很好的利用东西两面来采光而不进行低效发电，这样可以给南墙节省出更多地方进行高效发电，同时，房屋朝向的偏西特点使其更能利用轻度较大的阳光保证高效发电。屋顶倾角的最优化和屋顶面积的最大化充分发挥了屋顶高发电率的特点，使整体的收益更高。七、模型的评价在本文中，我们采用了约束法，通过局部寻优寻找最佳的电池光伏阵列排布方式，并通过优化求解和实际分析逐步找到最优答案，具有以下优点： 1) 定义了发电指数和性价比的概念，在铺设前对电池进行挑选，避免

32、了在组和时的盲目性； 2) 通过对电池的规格做近似规划，极大地减小了因电池规格种类多带来的组和复杂度； 3) 通过在每一个局部都尽可能的保证达到最优解，从而在整体都达到最优，具有一定的可取性； 4) 在设计房屋时，利用已有的结论在提高光辐射强度的同时，可以尽可能的降低成本投入，有一定的实际意义。论文的缺点：1)在考虑电池的分组阵列排布方式时，没有很好地考虑到替代效应，只是更多的采用同一种电池，考虑不够全面；2)模型在求解的过程中，没有更多的给出模型和算法上的检验，偏于理论；3)在局部搜索的过程中，没有确保在所有的选择中达到最优，如在逆变器的选取中优化不够彻底，导致成本偏高。参考文献1 杨金焕，

33、固定式光伏方阵最佳倾角的分析，太阳能学报，13（1）:86-92,1992。2 王艳，于同，浅谈太阳能热水器与建筑一体化设计，山西建筑，33（10）:259-260，2007。3 孙韵琳, 杜晓荣, 王小杨, 罗力, 固定式并网光伏阵列的辐射量计算与倾角优化, 太阳能学报,30(12):15897-1601，2009。附录1. model: max=53.*x1+80.*x2+59.*x3+67.*x4+61.*x5+73.*x6+66.*y1+79.*y2+58.*y3+60.*y4+77.*y5+73.*y6+62.*y7+25.*z1+14.*z2+25.*z3+22.*z4+25.*z

34、5+z6+1.*z7+2.*z8+2.*z9+3.*z10+12.*z11; *x1+*x2+*x3+*x4+*x5+*x6+*y1+*y2+*y3+*y4+*y5+*y6+*y7+*z1+*z2+*z3+*z4+*z5+*z6+*z7+*z8+*z9+*z10+*z11=; gin(x1);gin(x2);gin(x3);gin(x4);gin(x5);gin(x6); gin(y1);gin(y2);gin(y3);gin(y4);gin(y5);gin(y6);gin(y7); gin(z1);gin(z2);gin(z3);gin(z4);gin(z5);gin(z6);gin(z7)

35、;gin(z8);gin(z9);gin(z10);gin(z11); x1=7;x2=1;x3=7;x4=1;x5=1;x6=1; y1=1;y2=1;y3=1;y4=1;y5=1;y6=1;y7=1; z1=1;z2=9;z3=1;z4=1;z5=1;z6=149;z7=143;z8=56;z9=30;z10=54;z11=6; x2+x4+x5+x6+y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+z1+z3+z4+z5=2; x1+x2+x3+x4+x5+x6=8;y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7=1; z1+z2+z3+z4+z5+z6+z7+z8+z9+z10+z11=6; x1

36、+x3+z2+z11=8; x2+x4+x5+x6+y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+z1+z3+z4+z5+x1+x3+z2+z11=8;endGlobal optimal solution found. Objective value: 536.8461 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 0. -53.81630 X2 1. -80.74194 X3 6. -59.76038 X4 0. -67.64661 X5 0. -61.31585 X6 0.

37、-73.31795 Y1 0. -66.35046 Y2 1. -79.52887 Y3 0. -58.80848 Y4 0. -60.27269 Y5 0. -77.61767 Y6 0. -73.82908 Y7 0. -62.58943 Z1 0. -25.02168 Z2 0. -14.50644 Z3 0. -25.03869 Z4 0. -22.51318 Z5 0. -25.01893 Z6 0. -1. Z7 0. -1. Z8 0. -2. Z9 0. -2. Z10 6. -3. Z11 0. -12.51922 在南立墙优先考虑发电量。Global optimal sol

38、ution found. Objective value: 181.2527 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 0. -13.45408 X2 0. -20.18548 X3 11.00000 -14.94010 X4 1. -16.91165 X5 0. -15.32896 X6 0. -18.32949 Y1 0. -16.58762 Y2 0. -19.88222 Y3 0. -14.70212 Y4 0. -15.06817 Y5 0. -19.40442 Y6 0. -18.45727 Y7 0. -15.64736 Z1 0. -15.63855 Z2 0. -9. Z3 0. -15.64918 Z4 0. -14