高教社杯全国大学生数学建模竞赛

1、2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，

2、在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 108B01 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期： 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛编 号 专 用 页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评

3、阅前进行编号）：太阳能小屋的设计摘要光伏发电系统是利用太阳能电池直接将太阳能转换成电能的发电系统，其特点是可靠性高、使用寿命长、不污染环境、能独立发电又能并网运行，具有很好的发展前景。在实际生活中，如何根据安装环境来铺设光伏电池以取得最佳的经济效益有非常重要的现实意义。本文针对赛题中的三个问题，通过分析得到了以下结果。对于问题一， 为了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，本文主要从三个方面考虑最佳的优化方案。首先，以逆变器的额定电压分类并结合相应额定电流找出每台逆变器与不同类型光伏电池的所有可行性组合方式；其次，对每种组合计算出购买逆变器及相应电池的单位功率费用

4、，找到两者之和较小的组合类；最后，在此基础上进一步考虑小屋每个面的几何图形，找出能最大限度铺满小屋各个面的组合方式，使每台逆变器能连接的所有电池都能有效利用。经过以上处理，发现小屋各面电池和逆变器型号的最佳组合方式为方位电池型号电池串联个数电池并联串数逆变器型号及台数顶面A335SN7（1台）56SN15（1台）东面B334SN7（1台）南面A318SN4（1台）西面B372SN13（1台）北面C8148SN12（1台）并通过计算得到该组合在35年的发电总量为 766014.9kwh，经济效益为75105元，投资成本的回收年限为27年，第28年开始赢利。对于问题二，由于仅需考虑架空方式安装电池

5、，通过查找文献发现光伏电池接受的太阳辐射量与电池的安装角度有直接的关系，因此，我们首先利用C+计算得到大同市的电池的安装最佳角度为37.4度。在此角度下，电池板需安装的房顶面积将由原来的55 m2增至81m2 ，因此我们进一步考虑了新的组合方式为 3串17并的A3型号的电池连接SN9型的逆变器一台。通过计算得到该组合在35年的发电总量为538487kwh，经济效益为82263.4元，投资的回收年限为23年，第24年开始赢利。 对于问题三，本文首先根据小屋建筑要求，利用问题一中的电池和逆变器组合方式，特别是电池的外形尺寸设计出小屋的合理外形并出画图形。考虑到光照因素，在房子的背面将不再铺设光伏电

6、池（由问题一知北面铺设实际上在寿命期内都是亏本经营）。通过计算得到该组合在35年的发电总量为868362元，经济效益为54671元，投资的回收年限为30年，第31年开始赢利。关键词 太阳能光伏电池 逆变器 最优化安装 成本回收年限一问题的重述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）

7、等。因此，在太阳能小屋的设计中，研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。附件1-7提供了相关信息。请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。在求解每个问题时，都要求配有图示，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，也要给出电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。在同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时，同一型号的电池板可串联，而不同

8、型号的电池板不可串联。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。应注意分组连接方式及逆变器的选配。问题1：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2：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3：根据附件7给出的小屋建筑要求，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。二模型假设1.假设单个面的光照强

9、度是相同的；2.假设每个墙面的电池规则摆放，只存在横竖，没有歪斜的；3.假设同一面上规则摆放的电池背后的线路可按任意走向；5.假设大同市的每年的日照强度的总量几乎相等；6.由于每个电池板的大小都不相同，为了房子的美观和电池的紧密排列，假设只有同种型号的电池串并联组成电池组件分组阵列；三符号说明总发电量（kwh）35年发电总量（kwh）总投资(元)35年总发电毛利(元)一年总发电毛利（元）逆变器的转换率电池转化率K电池的块数注：大量未说明符号在文中用到时注明。四问题分析对于问题一，为了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，本文主要从三个方面考虑最佳的优化方案。首先从

10、逆变器的类型考虑，以电压分类，然后选取一个电流代表，根据上述条件，选出可行的电池组合及相匹配的电器型号，同时求出了逆变器的折合价格，即发电量所需的价格；其次，对每种组合计算出购买逆变器及相应电池的单位功率费用，找到两者之和较小的组合类；最后，在此基础上进一步考虑小屋各个面的尺寸并结合电池尺寸，找出能最大限度铺满小屋各个面的组合方式，使每台逆变器能连接的所有电池都能有效利用，且墙面尽量铺满。对于问题二，由于仅需考虑架空方式安装电池，即只用考虑屋顶的安装，通过查找文献发现光伏电池接受的太阳辐射量与电池的安装角度有直接的关系，然后就可以利用软件求出最佳安装角度。求出角度后就可以根据角度求出顶面铺设的

11、面积变化，再运用问题一的解题步骤解决后面的问题。 对于问题三，首先需根据附件中的小屋建筑要求，利用问题一中的电池和逆变器组合方式，再根据电池的外形尺寸设计出小屋的合理外形并出画图形。考虑到光照因素，在房子的背面将不再铺设光伏电池（由问题一知北面铺设实际上在寿命期内都是亏本经营）。五模型的建立与求解5.1问题一模型的建立和求解 5.1.1 在现在的太阳能发电领域中，一个热点讨论话题就是太阳能电池的选择问题。本题中，既要求发电量大，也要求单位发电量的费用小，所以本文首先根据每块电池的规格求出了每块电池的性价比和单位平方的价格（见表一）。其中单位平方价格=单块价格/单块面积从表一的后两项数据可以发现

12、，三种电池的性价比依次升高。因此仅从性价比看， C类薄膜电池具有较好的价格优势。 表一：三类电池的各种性质PV电池类型产品型号单块面积s（m2）发电量(w)单块价格（元）性价比单位平方价格（元/m2）A单晶硅电池 A11.28274.4832040.072509A21.94629.9848430.072498A31.28255.3329800.072334A41.64442.240230.072456A51.64400.6136510.072233A61.93568.8543960.072279 B多晶硅电池B11.64433.3133130.082026B21.94620.2940000.0

13、82064B31.47308.7326250.081786B41.63390.4530000.081844B51.94543.335000.081804B61.94572.436880.081900B71.6741731250.081874C薄膜电池C11.431434800.21336C20.9454.482780.21296C31.58157.524800.21305C41.54138.64320.21281C51.541544800.21312C60.110.44190.21174C70.110.44190.21173C80.221.75380.21176C90.333.92580.21

14、176C100.293.48580.21198C111.1758.562400.212055.1.2 其次，逆变器的选择类型及使用个数也会直接影响投资成本。在实践中，只有当逆变器连接了在其电压和电流承受范围内的最多电池数，可有可能在最大程度上降低投资成本。本文先从逆变器的类型考虑，按电压分类，将逆变器分为5类，然后选取一个电流做代表，结合它们的额定电压和电流，计算出这一组合能最多承载的电池的型号和个数。对于同一电压不同电流的逆变器，其能最多承载的电池的型号相同、个数与电流呈正比关系。另一方面由于每个电池板的大小都不相同，为了房子的美观和电池的紧密排列，假设只有同种型号的电池串并联组成电池组件分

15、组阵列，而且尽量保证阵列呈矩形。根据题目中房子和电池的尺寸，以及组合后的组件的开路电压应在所选逆变器允许输入的电压范围内，短路电流应在逆变器的额定电流附近，即应满足 , 其中x,y分别是串联个数和并联串数，v,I分别是电池的开路电压和短路电流，分别是逆变器电压的上下限，分别是逆变器电压的上下限。根据上述要求，结合附件3及附件5给出的数据，本文选出了可行的电池组合及相匹配的逆变器型号，同时求出了逆变器的折合价格，即逆变器相对于单位功率所需的价格，计算公式为逆变器折合价格=逆变器单价/（配套电池总数*单个电池功率），具体计算数据见表二。 表二：可行的电池组合及相匹配的逆变器逆变器类型（以电压分类，

16、电流选对应的第一个数据为代表）价格（元/台）适用电池型号电池连接最大个数逆变器折合价格（元/w）SN12900C72*35=7010.36 C61*70=7010.36 SN34500C74*35=1407.88 C62*70=1407.88 C82*35=707.88 C9(2*25=507.50 A1， A31*5=54.29 A2，A4-A6, B1-B71*4=44.03 SN710200C710*43=4305.95 C65*86=4305.95 C85*43=2155.95 C95*30=1505.67 A1， A33*5=153.24 A2，A4-A6, B1-B72.5*4=1

17、03.05 C22*20=205.10 C3, C51.25*8=1210.88 C1, C41*6=618.89 SN11(220, 5)4500C720*7=1407.88 C610*14=1407.88 C810*7=707.88 C910*5=507.50 A1， A35*1=54.29 A2，A4-A6, B1-B75*1=54.03 C24*3=126.75 C3, C52.5*1=2.514.40 C1, C42*1=225.00 SN17(650*40)43750C760*57=34203.19 C630*114=34203.19 C830*57=17103.19 C930*4

18、0=12003.04 A1， A315*8=1201.74 A2，A4-A6, B1-B715*6=901.63 C212*26=3122.73 C3, C57.5*10=75.83 C1, C46*8=4810.13 对照表一可知，虽然c类电池在价格上有优势，但当其与逆变器连接后，整体组合的价格将上升较快。反过来，A、B类电池价格虽高些，但组合后的整体价格比较起来并不高。根据题目要求，我们发现要得到较多的发电量又使投资金可能地，应该考虑将功率较高的A电池装在光照最好的地方、及屋顶及南墙；其次因为B对光照要求不高，功率也较大，故应考虑安装在东西墙面；最后，由于北墙光照不加，应考虑用C类电池。5

19、.1.3 根据上述分析，将选择的电池种类对各个面进行填充，尽可能将应铺墙体的填满且美观，我们得出各个方位的最佳组合，并及算出每一组合的总投资Y=电池的总价+逆变器的价格，具体数据见表三。 表三：房子表面最佳铺装电池类型、个数和逆变器类型及相应投资总额方位电池产品型号串联个数并联串数输出功率(W)输出电压(V)逆变器的型号逆变器的价格（元）电池的总价（元）总投资Y（元）顶面A3353000138.3SN7102004470054900566000230.5SN152200089400111400东面B3342520100.8SN7102003150041700南面A318160046.1SN46

20、9002384030740西面B3722940235.2SN13103003675047050北面C8148896373.8SN1269004300.811201相应的铺设方式如图1至图5所示： （a）顶层电池铺设方式 （b）顶层第一类电池连接方式 （c）顶层第二类电池连接方式图1：顶层铺设图 （a）东面电池铺设方式 （b）东面电池连接方式 图2：东面铺设图 （a）西面电池铺设方式 （b）西面第一类电池连接方式 （c）西面第二类电池连接方式 图3：西面铺设图 （a）南面电池铺设方式 （b）南面电池连接方式 图4：南面铺设图 图5：北面铺设图5.1.4 接下来考虑最佳铺设组合的总发电量，为此需要

21、计算各面实际的单位面积辐射量。由文献1, 对于顶面辐射量的计算，计算公式为 （）其中，为水平面的总辐射量和散射量;为光电板倾角；为地物表面的反射率，一般取0.2。为倾斜面与水平面的直射量之比其中为当地维度，是倾斜面和水平面的日落时角，为太阳赤维角， ， n是一年中的第几天。 根据上述公式，即可计算出每一天的光板的辐射量。而房子的周围四面的发电量，辐射量可直接由题目所给附件4得出。由此，利用公式=*可计算出各面的总体发电量，其中为各面电池总面积，为电池转化率，为电池总块数，为逆变器转化效率。运用上述公式可得出详细的各个面的发电总量，具体见附件一。利用给出的电价标准，可算得35年发电的总毛利为=*

22、10+*15*0.9+*10*0.8，具体所求数据见表四。 表四：35年发电量和经济效益及回收年限总投入（元）35年发电总量（kwh）35年的毛效益(元)35年效益(元)回收年限2969917660153720967510527由上表可以看出，35年的总发电量是766015kwh，经济效益是75105元，回收年限是27年，还是非常合理的。5.2 问题二模型的建立和求解5.2.1 倾斜放置的接收面在一天中所截获的总太阳辐射量可近似由下式计算（见文献2），式中H水平面上一天的太阳总辐射量；光板倾角；为地面反射率;；,分别为倾斜面上的直接辐射量和天空散射辐射量为透明系数,为水平面上直接辐射量和总辐射

23、量的比值, 即直接辐射比例系数。如果按月来计算全年倾斜面上的总太阳辐射量, 有，其中下标表示各月的量。5.2.2 太阳能的最佳倾角满足条件 整理后可得 根据上述条件以及附件4中的数据利用C+计算可求得=37.4度。5.2.3 架空后只考虑顶面的电池铺设，由于电池架空，则可铺设面积S1将发生变化， ，其中 是水平顶面的面积，是原本的顶面倾角，是架空离顶斜面的角。求得新的应铺设的面积S1=81m2。根据该面积S1和表二以及电池的尺寸数据求得了电池及与之匹配的逆变器的组合方式，见表五。 表五: 电池及与之匹配的逆变器的组合电池产品型号串联个数并联串数逆变器的型号逆变器的价格（元）电池的总价（元）总投

24、资Y（元）A3317SN9350001519801869805.2.4 再根据问题一的相应公式=*，可计算出全年的总发电量。其中为各面电池总面积，为电池转化率，为电池总块数，为逆变器转化效率。再由=*10+*15*0.9+*10*0.8计算出35年发电的总毛利，具体结果见表六。表六：35年发电量和经济效益及回收年限Ht总和（W）一年的总发电量（kwh）10年顶面的毛利（元）10-25年的毛利（元）25-35年的毛利（元）总投资（元）回收期限（年）35年盈利(元)35年总发电量（kwh）1730501 17095 85474 115390 68379 1869802382263.4538487

25、根据上表可看出，35年的发电量是538487kwh，经济效益是82263.4元，回收年限是23年，效果明显优于直接在房顶的铺贴方式。相应的铺设方式如图6所示： 图6：房顶架空铺设图5.3 问题三模型的建立和求解5.3.1 针对该问题，根据附件7对房子的设计要求，并结合问题一中逆变器与电池的最佳组合方式，再考虑到铺设的设备的利用率和美观程度，本文设计出了该小屋的建筑结构模型，见图7。在铺设时，屋顶仍考虑用倾角为37.4度的最佳角架空方式，这样即可使效能最高，又能保证房屋的美观。东西墙用的是相同的铺设方法（各开一窗户），南面墙开一窗一门。由于在问题一的计算中发现北面墙在最佳组合的铺设下读不能盈利，

26、且年发电量又很少，因此我们在此不考虑在北面墙上铺设光伏电池。 图7：小屋建筑结构示意图 类似于问题一对东南西三墙、问题二屋顶的计算方法，可以得到相应的数据如表七至表八所示表七：设计房子表面所装电池阵列和逆变器及相应投资方位电池产品型号串联个数并联串数输出功率(W)输出电压(V)逆变器的型号逆变器的价格（元）电池的总价（元）总投资Y（元）顶面A3667200276.6SN1522000107280129280644800276.6SN14153007152086820东面B3331890100.8SN7102002362533825南面A3395400138.3SN815300804609576

27、0西面B3331890100.8SN8102002362533825 表八：安装设计房子的总投资额、投资回收时间、盈利及总发电量Ht总和（W）一年的总发电量（kwh）10年顶面的毛利（元）10-25年的毛利（元）25-35年的毛利（元）总投资（元）回收期限（年）35年盈利(元)35年总发电量（kwh）1730501 27567 137835 186078 110268 3795103054671868362 对比问题一、问题二的数据，我们发现安装设计的小屋的投资总额有所增加（比问题一多82519元），但35年的总发电量却增加了更多（比问题一多增加发电102347Kwh），因此采用该铺装方式，能

28、更多地地人们的生活和生产提供电力支持。因此，该设计方案具有很好的理论意义和实际意义。相应的铺设方式如图8 至图10所示： 图8：设计小屋顶层铺设图 图9：设计小屋南面铺设图图10：设计小屋东、西面铺设图六模型的评价与推广模型优点：第一， 提供了一种求解多变量、多约束、多目标的组合优化问题的思路，此方法新颖可靠易行，具有很好的参考价值。第二， 在本题中，首先从三方面对电池进行选择，相对比较准确，而且大大简化了计算规模，操作性增强。第三， 在计算回收年限时，中途会涉及到很多相关变量，该模型充分的考虑到了所有变量，而且计算结果极具说服力，是一个很好的模型。模型缺点：在考虑电池的组合时，较少考虑到不同

29、电池之间的并联，导致电池的组合个数减少，可能导致电池组合不是那么完美。模型推广： 从模型的最终结果来看，发电量、经济效益和回收年限与实际生活中的符合程度较好，在真正建造太阳能小屋的时候，或许可以通过本模型再加上些该模型未涉及到的因素来进行实际建造。参考文献1 陈俊. 光伏系统发电量计算的分析J. 研究与试验, 2006, 67(2): 27-28.2 刘祖明, 李迎军, 谢建, 章晨静. 固定式联网光伏方阵的最佳倾角J. 云南师范大学学报，2004, 20(6)：24-28.3 韩斐，潘玉良，苏忠贤. 固定式太阳能光伏板最佳倾角设计方法研究J. 程设计学报，2009, 16(5): 348-3

30、53.4 姜启源，谢金星，叶俊 ，数学模型，北京：高等教育出版社，20115 朱道元，数学建模案例精选，北京：科学出版社，2003 附件一：问题一中各个面的发电总量方向总的辐射强度一年的发电量（kwh）35年发电总量Q（kwh）东588472.69 1492.9552253.12 南1044766.45 1720.5260218.13 西875756.16 2707.2894754.81 北256300.56 215.297535.31 顶296991.00 15750.1551253.50 附件二：三个问题中的每时刻的太阳辐射量HT（选第一个月的数据）日期时刻小时问题一中的HT问题二中的HT

31、问题三中的HTW/m2W/m3W/m21月1日8 1 11.0310.17 11.031月1日9 1 96.2093.22 96.201月1日10 1 216.80228.98 216.801月1日11 1 287.22307.06 287.221月1日12 1 368.32394.33 368.321月1日13 1 428.99481.51 428.991月1日14 1 293.76320.26 293.761月1日15 1 188.58201.78 188.581月1日16 1 79.5482.87 79.541月1日17 1 6.337.38 6.331月2日8 2 8.277.63 8

32、.271月2日9 2 92.7988.83 92.791月2日10 2 266.70291.11 266.701月2日11 2 413.79464.86 413.791月2日12 2 481.13544.71 481.131月2日13 2 425.55477.07 425.551月2日14 2 477.02548.80 477.021月2日15 2 285.29317.30 285.291月2日16 2 97.88103.14 97.881月2日17 2 9.4911.05 9.491月3日8 3 8.277.63 8.271月3日9 3 126.02130.15 126.021月3日10 3

33、 279.95307.48 279.951月3日11 3 363.69402.17 363.691月3日12 3 317.67340.55 317.671月3日13 3 375.45414.37 375.451月3日14 3 253.42264.16 253.421月3日15 3 295.26329.69 295.261月3日16 3 144.49161.21 144.491月3日17 3 28.4833.16 28.481月4日8 4 13.8012.72 13.801月4日9 4 139.26146.51 139.261月4日10 4 303.17336.28 303.171月4日11 4

34、 430.24485.04 430.241月4日12 4 507.57577.35 507.571月4日13 4 502.00572.12 502.001月4日14 4 453.47519.06 453.471月4日15 4 341.63392.29 341.631月4日16 4 175.94202.73 175.941月4日17 4 28.4833.16 28.481月5日8 5 13.8012.72 13.801月5日9 5 125.80129.54 125.801月5日10 5 289.72319.31 289.721月5日11 5 390.12434.78 390.121月5日12 5

35、 327.43352.36 327.431月5日13 5 331.87359.61 331.871月5日14 5 259.99277.43 259.991月5日15 5 154.82158.99 154.821月5日16 5 95.82102.57 95.821月5日17 5 12.6614.74 12.661月6日8 6 11.2010.64 11.201月6日9 6 122.36125.06 122.361月6日10 6 279.59306.47 279.591月6日11 6 406.66455.21 406.661月6日12 6 503.98572.46 503.981月6日13 6 5

36、11.75583.87 511.751月6日14 6 476.54547.46 476.541月6日15 6 344.72395.77 344.721月6日16 6 179.04206.24 179.041月6日17 6 25.3229.48 25.321月7日8 7 11.0310.17 11.031月7日9 7 122.23124.70 122.231月7日10 7 242.78260.33 242.781月7日11 7 373.18413.21 373.181月7日12 7 460.50517.97 460.501月7日13 7 428.26479.46 428.261月7日14 7 3

37、53.06393.15 353.061月7日15 7 231.24253.95 231.241月7日16 7 98.91106.06 98.911月7日17 7 9.4911.05 9.491月8日8 8 11.0310.17 11.031月8日9 8 108.76107.68 108.761月8日10 8 232.64247.45 232.641月8日11 8 389.70433.59 389.701月8日12 8 370.34405.23 370.341月8日13 8 308.10329.27 308.101月8日14 8 256.24272.09 256.241月8日15 8 254.4

38、4282.68 254.441月8日16 8 158.79180.56 158.791月8日17 8 12.6614.74 12.661月9日8 9 11.0310.17 11.031月9日9 9 131.95136.39 131.951月9日10 9 295.82326.05 295.821月9日11 9 389.54433.14 389.541月9日12 9 450.19504.62 450.191月9日13 9 377.94416.18 377.941月9日14 9 332.76367.34 332.761月9日15 9 244.28269.77 244.281月9日16 9 101.9

39、6109.44 101.961月9日17 9 9.4911.05 9.491月10日8 10 11.0310.17 11.031月10日9 10 115.13115.16 115.131月10日10 10 262.33284.01 262.331月10日11 10 406.04453.48 406.041月10日12 10 350.00379.33 350.001月10日13 10 327.77353.32 327.771月10日14 10 312.59341.91 312.591月10日15 10 200.79215.25 200.791月10日16 10 101.82109.02 101.

40、821月10日17 10 12.6614.74 12.661月11日8 11 8.277.63 8.271月11日9 11 98.3093.92 98.301月11日10 11 222.15233.61 222.151月11日11 11 295.85315.70 295.851月11日12 11 326.49349.72 326.491月11日13 11 320.92344.49 320.921月11日14 11 252.41266.54 252.411月11日15 11 200.62214.79 200.621月11日16 11 98.34104.44 98.341月11日17 11 18.

41、9922.11 18.991月12日8 12 11.0310.17 11.031月12日9 12 111.47110.09 111.471月12日10 12 215.32224.80 215.321月12日11 12 319.00344.30 319.001月12日12 12 399.65440.72 399.651月12日13 12 467.42527.01 467.421月12日14 12 448.92511.48 448.921月12日15 12 343.81393.19 343.811月12日16 12 188.19216.31 188.191月12日17 12 28.4833.16

42、28.481月13日8 13 11.0310.17 11.031月13日9 13 127.97130.40 127.971月13日10 13 288.47315.81 288.471月13日11 13 392.16435.30 392.161月13日12 13 449.47502.58 449.471月13日13 13 490.57555.60 490.571月13日14 13 428.73485.99 428.731月13日15 13 383.63442.60 383.631月13日16 13 227.86265.32 227.861月13日17 13 41.1447.90 41.141月1

43、4日8 14 11.0310.17 11.031月14日9 14 121.13121.59 121.131月14日10 14 298.28327.75 298.281月14日11 14 408.62455.54 408.621月14日12 14 385.92422.97 385.921月14日13 14 360.36392.80 360.361月14日14 14 335.19368.97 335.191月14日15 14 263.43292.31 263.431月14日16 14 151.16169.57 151.161月14日17 14 22.1525.79 22.151月15日8 15 1

44、3.8012.72 13.801月15日9 15 140.93146.01 140.931月15日10 15 311.42343.83 311.421月15日11 15 418.43467.45 418.431月15日12 15 419.05463.99 419.051月15日13 15 340.15367.25 340.151月15日14 15 344.99380.87 344.991月15日15 15 259.90287.60 259.901月15日16 15 170.99194.02 170.991月15日17 15 25.3229.48 25.321月16日8 16 13.8012.72 13.801月16日9 16 110.73108.02 110.731月16日10 16 224.54235.09 224.541月16日11 16 338.20367.01 338.201月16日12 16 365.49396.81 365.491月16日13 16 403.27445.69 403.271月16日14 16 404.79455.16 404.791月16日15 16 333.0337