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汤卫 朱远忠 高明贵 B答卷

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,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):

所属学校(请填写完整的全名):凯里学院

参赛队员(打印并签名) :1. 汤卫

2. 朱远忠

3. 高明贵

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):

编号专用页

赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

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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(由全国组委会评阅前进行编号):

太阳能小屋的设计

摘要:本文分别根据三个问题进行分析:对于第1个问题主要利用统计推断和层次分析法对数据进行处理,建立多目标决策模型,从而得出一系列与建模有关的数据和图形;首先根据大同的典型气象年给出的小屋各方向辐射强度数据进行统计分析,得出每月和全年房屋各面的太阳辐射强度值,并因此数据得出最优的贴附面为法向面;然后由光伏电池组连接分组阵列与逆变器的选择要求和相关数据,分析得出光伏电池B1和逆变器SN12及SN15是最优的选择,最后利用层次分析法的思想,进一步算得各贴附面的光伏电池类型为B1,电池组数量为5组,逆变器类型:法向大面需2个SN15,容量为2.688kw,法向小面需1个SN12,容量为1.344kw,并可确定35年的经济效益为328828.5元,最佳投资回收年限为4.9年。对于第2问题主要结合第1问中的多目标决策分析法和层次分析法对统计分析后的数据进行综合评价和再度优化,并算出光伏电池

组的倾角为34度,太阳辐射量的最佳值为4.633kw g h/(2

m g d),最佳朝向为南偏东。对于第3问题首先设计出一个高效、合理、经济的太阳能小屋模型,根据在第1问和第2问中得到的数据和结论,对光伏电池组和逆变器的安装方式与具体数量、容量及价格等相关数据作综合分析,得出安装第Ⅱ组组件B1型的光伏电池和SN15的逆变器最优,在倾斜面一共安装7块,方阵倾斜角34度,一天总功率为1225w;在南面一共安装12块电池组,一天总功率为2100w;在顶面采用活动式安装方式共需5块电池组,计算出最佳回收年限为5年。最后对模型进行评价和改进,并提出更优化的方案与建议。

关键词:统计推断;优化分析方法;多目标决策分析模型;层次分析法;Hay模型

1、问题重述

1.1背景与材料

在能源日渐枯竭的今天,太阳能光伏发电已成为一种最安全、最环保的可再生新能源。我国正大量建设安装有光伏电池的太阳能小屋,而安装光伏发电器件和设计太阳能小屋成为当下最重要的任务。对于光伏发电器件的安装受到诸多因素的影响,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。在安装过程中还需要考虑小屋外表面光伏电池的铺设方案,在单位发电量的费用尽可能小的情况下使小屋全年发电总量尽可能大,并计算出小屋光伏电池组在35年寿命期内的发电总量、经济效益及投资的回收年限。

1.2需要解决的问题

(1)对问题1:根据气象数据,在贴附安装的情况下选定光伏电池,对小屋的部分外表面进行铺设,并根据电池组件组的数量和容量,选配相应的逆变器的容量和数量。

(2)对问题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。

(3)对问题3:根据附件7的建筑要求,为大同重新设计太阳能小屋,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。

2、基本假设

(1)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;

(2)光伏电池在35年寿命期内,中途有必要的维修和护理;

(3)除附件包含的条件之外的条件对光伏电池的影响不考虑;

(4)在理想的条件下总经济效益除去入维修和护理费;

(5)理想化条件下辐射到电池板上的太阳光完全被吸收;

(6)在理想化情况下光伏电池和逆变器都能正常工作;

(7)单轴跟踪系统会控制光伏电池板随着太阳的转动而转动;

3、符号说明

x表示方位:水平,法向,东向,南向,西向,北向。y :表示月份,取值1-12。

Rxy:表示某月某方位的太阳能辐射强度。

Sxi:表示面积,xi表示在x方位上第i部分。

AVxy:表示全年之中x方位上y月太阳能辐射强度平均值。

SUMxy: 表示之中x方位上y月太阳能辐射强度总值。

Vj1、Vj2:表示容量,j1、j2指光伏电池组和逆变器之一。

m取:A、B、C。n取1-11,g表示第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组。

Umng:表示第mng种光伏电池组的开路电压。

Imng: 表示第mng种光伏电池组的开路电流。

Nmng: 表示第mng种光伏电池组的转换效率。

Pmng: 表示第mng种光伏电池组的功率。

Mmng:表示第mng种光伏电池组的总价格。

T:表示时刻。

t:表示温度值。

SNn :表示逆变器的类型。

P1:表示电池板容量,P2:表示逆变器容量。 E:表示经济效益。

Sp :表示生产太阳能小屋的总造价。 We :表示总发电量。 L:表示回收年限。

4、问题的求解

4.1 问题1的求解 4.1.1 问题1的分析

对于问题1,第一步根据大同的气象数据算出小屋每月各个面上的太阳辐射总值和全年辐射总值,在此基础上求出全年平均值。并利用MATLAB 绘制出每月各面上辐射强度图像,并进行分析比较。第二步仅考虑贴附安装方式,选定光伏电池组件,对小屋的部分外表面进行铺设,可以算出小屋各部分、光伏发电器和逆变器的面积 ,计算相应的光伏电池个数、总成本等值。作出相应的表格和统计图,加以考虑可行的阈值范围,以此分析和算出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。 4.1.2 模型的建立和求解

1)利用附件4提供的山西省大同市的气象数据算出小屋每月各个面上的太阳辐射总值和年辐射总值。根据下列公式计算出下表数据。

每月的总值SUMxy= Rxy (1.1) 全年SUM =121

y Rxy =∑ (1.2) 平均值AVxy=12

1

/12y Rxy =∑

(1.3)

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根据上表数据,为了便于分析利用MATLAB 绘制出全年各方位的辐射强度图。见下图

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246810121416

184

x 月份

辐射强度(W /m 2) y 1,y 2,y 3,y 4,y 5,y 6,y 7

辐射强度图像

射强度

辐射强度

由表格和走势图得出法向面全年辐射值最大且最稳定,其中峰值居于2月到10月之间。而综合来看法向面、水平面和南立面处于最优位置,所以我们主要考虑选择法里面、水平面和南立面为主要贴附面,这样可以获得更多的太阳辐射。

现在选取附件4中6月19日一天中的气象数据做一个辐射统计图如下,

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在上图6月19日的辐射强度折线图中可以看出一天里7-20时法向面平均辐射强度值最大。 2)下面计算小屋各个面的面积,如下表所示。

计算公式为:每个面面积4

0S = Sxi i =∑ (4)

下面根据上图作出统计折线图如下:

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由图分析得出直立面(法向面)面积最大,然后是南立面可用面积最多。

3)现在分析光伏电池组怎样匹配于逆变器的电压范围,电池组面积、体积,各组串并联后的总面积,

以及直立面所需的电池组个数,见下表。

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从上表知,要匹配逆变器和光伏电池板就需要逆变器电压范围值在99-300v 之间。

而电池组数的计算公式如下:=

各面可用面积

(个数)NUM 单个组件面积

(5) 以此得出以下几个图表

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从上表中可以看出直立大小面的最大分配个数。画出如下统计图

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从上图中可以看出直立面中A、B两种型号的光伏电池组所需要的数目相差不大,C种需求变化较大。加以联合上面的造价和墙面方位等因素进行考虑,选择B型的电池板为最合适的光伏电池组。然后根据附件3中各电池规格进行计算各组件面积、体积。Vj2的数值在约定范围内。

4)逆变器和电池板的容量计算

逆变器和电池板是相匹配使用的,根据附件1知电池表面太阳光辐照阈值取最大值时

电池板的容量Vj1=阈值max?S (1.6)

阈值=法向平均辐射强度(1.7)

P=5?60.87 w=36.52 kw (1.8)

而Smax=60.872

m则有1max

P=14.03?599.97 w=8.42 kw (1.9)

Smin=14.032

1

m则有min

就有逆变器的功率P2max=P1max?Nmng=5.84 kw (1.10)

P2min=P1min?Nmng=1.42 kw. (1.11)

通过与附件中的数据对比,那么可以选出SN12和SN15作为最佳的备选逆变器。由于

总造价=光伏阵列造价+逆变器造价(1.12)

We=每年的发电总量?使用年数(1.13)

E=We?0.5=逆变器功率?转化率?0.5 (1.14)

逆变器的输出功率=光伏电池的功率Nmng?逆变器的转化率Pmng?电池个数

=组件功率?转化功率?电池个数=nNP (1.15)

得出所需的电池组数目后,根据价格利用公式

总造价=串并连电池个数?电池单价+逆变器个数?逆变器单价(1.16)

根据上面的计算公式列出下列表格,可得出最高造价和最低造价以及中间造价。在根据逆变器所需的个数算出相应的总造价如以下表格所示

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选择SN15型号的逆变器造价加上光伏电池组造价算出总价如下表所示:

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为了分析我们画出折线图如下

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看折线图可知直立面选用Ⅱ组串并联造价最少,所以选择第二方案。

根据附件三中光伏电池的数据,利用以下公式求出相关数据 转化后的电压=开路电压?n n=3、6. (1.17) 转化前的功率=组件功率?n n 取3、9、12. (1.18) 转化后的功率=转化前的功率?转化率 (1.19) 每种类型电池总价格=电池组件个数?单价 (1.20)

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下面是根据附件3中的数据求出每种电池板的功率,如下表所示

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从上面两个表格看出A1、A3和B1的转化效率最大。所用个数B1

在逆变器数据中看到温度对逆变器的影响较小,根据串并联的三种的光伏电池组可以算出其组装后的电压值,然后结合逆变器的使用规格选择匹配于电池组的逆变器,并由此确定逆变器个数。我们确定逆变器的个数主要是根据三种方案中光伏电池组的串并联形式和安装的位置。在额定电压下还需要考虑转化效率和成本等因素。通过对于上面的数据,利用统计推断和优化分析找到具体所需的光伏电池组和逆变器数目,从整体来看这是一个多目标决策模型问题,并结合层次分析法进行分析。下面就上面信息做层次分析,通过对上面数据的分析,在墙面方位的选择上法向面和南立面最优。对电池板的选择方面有A1、A3、B1、B3几种选择,然后对逆变器有两种选配方案SN12、SN15,在经济效益方面B1比较适中;A1、A3造价较高,根据不同面上墙面的面积大小可确定在法向面大面用两个SN15,小面上用一个SN12比较合理。因此选择B1来计算相应的小屋光伏电池35年的发电总量、经济效益及投资的回收年限,下面是具体的计算过程: E1=We1?0.5 (1代表一年) , We1= We2?365 (We2代表平均每天发电总量); We2=45?1.65?0.99?8?0.1621?600=57.1947kw E1=We1?0.5=57.1947?365?0.5=10439(元)

E35=57.2?365?10+57.2?365?90%?15+57.2?365?80%?10=657657kw 35年的经济效益E=E35?0.5=657657?0.5=328828.5(元)

最佳投资回收年限L=总造价/E1=(44000+6900+562.5)/10439=4.9(年)

直立大面的逆变器容量=1.65?0.99?18?600?0.1621?0.94=2.688kw (R1) 直立小面的逆变器容量=1.65?0.99?9?600?0.1621?0.94=1.344kw (R2)

通过(R1)与(R2)计算出的逆变器容量符合通过用阈值计算出来的容量。达到了预期的效果。 下面给出直立大面电池组件和逆变器的安装方阵图:

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直立小面电池组件和逆变器安装方阵如下:

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4.1.3 模型的改进与评价

对于问题1而言,主要的优点是运用了统计推断、优化分析方法、多目标决策分析和层次分析的方法确定出最优方案。在建立模型时最主要运用了统计推断和层次分析法,这种方法能使我们在众多的数据中快速获取数据信息,对这些数据作出合理的推断和决策,也使其更加具有可操作性。我们通过对附件给出的数据进行相关的分析,能使我们更加全面地对各项因素进行考虑,但是模型的不足之处在于我们还有一些因素并没有加以全面的考虑,所以模型的精确度会受到影响。要使得精确度更加高,就需要考虑对模型的因素全面优化分析。不仅仅只是作层次分析,对于层次分析法也有其不足之处,比如层次分析法会忽略掉一些必要的因素。这就需要在分析时更加注重细节和各个环节的统筹兼顾。

4.2 问题2的求解

4.2.1 问题2的分析

问题2是在问题1的基础上选择架空方式安装光伏电池,并考虑电池板的朝向与倾角对光伏电池的工作效率的影响。在问题1中已经利用多目标决策和层次分析法求出了一系列相关的数据和结果,对于考虑电池板的朝向与倾角问题时可以运用附件6中给出的数据计算出影响电池板功效的各项数据,从而确定出电池板的架空倾斜角,安装方位等。

4.2.2 问题2的建模和求解

架空安装方式主要是指在小屋的屋顶通过架起安装支架铺设光伏电池板。利用问题1中的相关数据,结合问题要综合考虑电池板的朝向与倾角对光伏电池发电效率的影响和太阳能最优化的利用问题,我们可以建立太阳能电池组件的朝向和倾斜角模型。

从大同市一年的气象数据中可以得知小屋各个面每个月和全年的辐射总量。其中法向面、水平面和南立面的辐射总量最多。对于水平面的辐射总量H,包括直接辐射量Hb及散射辐射量Hd,且H满足下列等式:对于倾斜面上的辐射总量及太阳辐射的直接分离原理可得:

H= Hb+Hd (2.0)

倾斜面上的太阳能辐射总量Ht是由直接太阳辐射量Hbt天空散射量Hdt和地面反射辐射量Hrt几部分组

成。

Ht=Hbt+Hdt+Hrt (2.1)

(1) 关于Hbt 的计算:对于太阳能小屋,结合全年每个月水平面上平均太阳辐射的总量辐射量

H 、直接辐射量Hb 及散射辐射量Hd ,就可以算出不同倾斜角下太阳辐射量,以下是它的计算公式: Hbt=R ?Hb (2.2) 其中R 为倾斜面上的直射辐射分量与水平面上辐射分量的比值。

180180cos()cos sin()sin()sin cos cos sin sin sin st R s s π

π

φβδωφβδ

φδωωφδ

-±+-=+ (2.3) 对于朝向赤道的倾斜面来说:

式中:φ为光伏发电系统当地纬度;β为光伏方阵倾角;δ为太阳赤纬;s ω为水平面上日落时角;

st ω为倾斜面上日落时角。其中()

(),1215度-=s t ω

太阳光线与地球赤道面的交角就是太阳的赤纬角。用δ表示,在一年之中太阳赤纬每天都在发生变化,但不

超过正负23度27分的范围。夏天最大变化到夏至日的正23度27分;冬天最小变化到冬至日的负23度27分。太阳赤纬对季节变化,按照库伯方程,可知太阳赤纬的计算公式近似为

()(),365284

2s i n 45.23度?

?? ?

?+=n πδ (2.4)

其中n 为日期序号,例如3月22日为81=n ,δ=0。

自春分日起第d 天太阳的赤纬为: 223.45s i n 365d πδ??

= ???

对空散射采用Hay 模型,Hay 模型认为倾斜面上天空散射辐射量是由太阳的辐射量和其余天空穹顶均匀分布的散射量两部分组成,可表示为:

2c o s H r t ρβ=H (1-) ()()b b 1

0202=HbRb+11cos cos H H H H Ht Hd Rb ρββ??+-++??H (1-)

(2.5) 式子中:H0为大气层外水平面上辐射量。其计算公式为:

()()360236536024010.033cos cos cos cos sin sin n H Isc πωδ

φδωδφδπ????=+??+????(2.6) 式中Isc 为太阳常数,取1367W/2m 。 若天空散射各向同性时,上式可以简化为:

d

2

c o s H H

d t β=(1+) (2.7) 通常可将地面的反射辐射看成是各向同性的,其大小为:

2cos Hrt ρβ=H (1-)

(2.8) 其中ρ为地面反射率。一般计算时可取ρ=0.2,综上所述,斜面上太阳辐射量为:

()()b b 1

0202=HbRb+11cos cos H H H H Ht Hd Rb ρββ??+-++??H (1-)

(2.9)

对于太阳高度的计算可在太阳视盘面的几何中心和理想地平线所夹的角度的情况下通过以下式子求得

,cos cos cos sin sin sin ωδφδφα??+?= (2.10)

下面计算太阳方位角()A 。该方位角由以下公式给出

.cos cos sin sin α

δ

ω?-=

A (2.11)

另外下面两个公式也可以计算太阳高度角

,c o s

s i n c o s c o s c o s s i n c o s αφ

δωφδ??-?=A (2.12)

,c o s

c o s s i n s i n s i n c o s φαφ

αδ??-=

A (2.13)

其中A 为太阳的方位角,α为太阳高度角。

我们根据上面的公式结合大同的地理位置通过分析计算可知,在地理纬度为40.06度的大同光伏电池板的最佳倾斜角为34度时,电池板上太阳辐射量的最佳值为4.633kw g h/(2m g d ),结合问题1中的数据和结果分析得知小屋的最佳朝向为南偏东。 4.2.3 问题2模型的改进和评价

对于问题2,我们主要是通过对光伏电池板的朝向与倾角的分析处理,优化影响光伏电池工作效率的各种因素。在建立模型时主要是通过相关的计算公式,计算出大同市架空方式安装光伏电池板相应的倾斜角和朝向,该问题的解决主要优点在于巧妙运用了问题1中的一些相关数据及结论并结合附件7的文献资料,得出架空方式安装光伏电池板的倾斜角和电池板朝向。但是在利用问题1进行分析时具有局限性,所以我们应该改进模型中多目标决策技术,应该采用其他如:概率,统计回归分析或其他建模方法加以完善。 4.3 问题3的求解 4.3.1 问题3的分析

通过借助问题1和问题2的经验,对问题3可着重考虑以下因素:小屋的朝向、铺设电池组的方式、小屋的建筑要求、全年中的气象条件(太阳辐射情况)、铺设电池板的选择和安装方式等。由于从问题1可以得知道大同的气象数据、电池板铺设方案、电池板种类、匹配的逆变器类型等信息。用问题1中的数据可帮助分析设计小屋的方法,并且选用最优的电池板和逆变器安装小屋。同样在问题2中,对电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率的问题,主要是采用先作图后分析的方式,利用问题2的分析方法和公式可以帮助分析小屋的朝向和计算出电池板的倾斜角。最终用所需的电池板个数等信息算出经济效益。 4.3.2 问题3的建模与求解

建模第一步,画出小屋的设计如下。整体图示中顶面电池板会随着太阳的转动而转动。

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北方图示 西面图示

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南面图示东面图示

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小屋整体图示

建模第二步,对小屋的数据分析。根据附件7的建筑要求可建立以下公式:

=开窗面积

窗地比

房间地板面积

(3.1)

=开窗面积

窗墙比

所在朝向墙面面积

(3.2)由这两个公式

设小屋的长为x1,宽度为x2(x1>x2), 最低净空高度距地面高度为x3, 建筑屋顶最高点距地面高度为x4,最短边x5,由小屋的建筑要求有x1g x2≤74m2 ,x1≤15m ,x3≥2.8m ,x4≤5.4m,x5≥3m,得x2≥4.8,结合以上对小屋建造的约束条件,根据问题1的建造小屋的长宽高尺寸比例并结合一般合理的建造规格。可求出所要建造的小屋的一系列优化值:长x1=10050mm,宽x2=3200mm,最低净空高度距地面高度为x3=2800mm,最高点距地面高度为x4=4800mm,最短边x5=1410mm,由上面的假设分析可以得出设计的小屋各面面积。如下表所示:

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可以根据计算出的小屋各面的面积设计小屋和选用要安装的电池板。此部分可决策出采用了在太阳光辐射量最大的南面和顶面安装电池板。而且兼用贴附安装和架空安装,对于斜面采用贴附安装,对顶面平台采用架空安装,而且架空后的电池板能够随着太阳的变化来确定电池板朝向,即光伏电池组安装在可以随着

太阳的光照方位变化而产生相应变化的转动轴上。具体见图示附件中的图示。

根据问题1和问题2的相关数据和方法,可以得出以下的结论:在南斜面为16.05平方米。采用锯齿形方阵,安装第Ⅱ组组件B1型的光伏电池和SN15的逆变器,分组安装后再并联,一共安装7快。方阵倾斜角34度。一天总功率为1225w。在南面有28.2平方米,一共安装12块电池组。一天总功率为2100w。顶层露台采用活动式安装方式,将更加有效的利用太阳能,由面积算出一共可以安装5块电池组。故总和要安装24块。计算出最佳回收年为5年。

4.3.3模型的改进与评价

问题3的分析和建模的一个亮点是通过综合运用问题1和问题2的建模方法和数据处理技术,而且在设计小屋时我们采用的设计方法具有动态性和创新性,即顶面电池板可以随着太阳的转动而做相应的朝向调整,其他各面的安装也应符合目标优化的设计。但是这个部分的处理很依赖于问题1和问题2,这样使得问题3的解决产生许多误差和不足之处,针对这个不足应该选择独立化的数据信息重新建模,即使方法一样也要作具体分析和对比,尽量让模型精确化和最优化。设计房屋时要注意顶面的转动电池既要能跟踪太阳又要有可靠地抗风能力,还要能防沙,程序控制跟踪要注意消除计算误差,整个控制传动部分要尽可能减少功耗,在停电断电时要能自动跟踪系统的保护盒来电后的准确迅速定位,机械传动既要可靠、准确,又要尽可能降低成本。

参考文献:

[1] 方荣生. 太阳能应用技术. 北京:中国农业机械出版社,1985。

[2] http://www.wendangku.net/doc/178de115650e52ea551898dd.html/zh-cn/(维基百科)

[3] Stine , W. B. and Geyer , M. Power From The Sun.

网址: http://www.wendangku.net/doc/178de115650e52ea551898dd.html/book.html

[4] 中华人民共和国国家标准(GB12936.1-91),太阳能热利用术语第一部分

[5] 姜启源,谢金星,叶俊. 数学模型(第三版). 北京:高等教育出版社,2003,8

[6] 胡运权,郭耀煌.运筹学(第三版).北京:清华大学出版社,2007,4

附件:MATLAB在求各个方位各月的辐射强度的运行程如下

x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]

y1=[71313.87 86272.20 131683.35 145922.19 169263.90 175861.26 173558.35 154360.99 125983.35 106847.26 68036.09 57175.20 ]

y2=[21299.63 30387.60 41504.08 54955.71 60763.31 57076.18 71669.29 59108.11 48106.73 32544.16 23510.29 22032.18]

y3=[140554.70 143508.48 171595.02 142412.86 158937.19 170938.42 155051.99 154730.06 139821.63 156706.75 116922.29 100749.21] y4=[27284.57 29110.11 49255.86 56800.12 61224.70 66874.47 67944.44 64142.29 54720.47 58090.09 31979.51 26786.91]

y5=[116696.77 103718.81 101276.97 74603.66 65830.82 59283.54 67378.12 74081.51 84006.70 113065.15 98391.04 91832.57]

y6=[57583.85 83169.67 90896.68 78205.03 89859.90 88411.51 96452.55 86577.47 73997.75 54956.98 44850.68 36276.23]

y7=[10649.74 15193.79 20752.11 27477.86 30381.70 28538.12 35834.73 29554.01 24053.38 16272.09 11755.20 11016.09]

plot(x,y1,'b',x,y2,'k',x,y3,'r',x,y4,'m',x,y5,'y',x,y6,'c',x,y7,'--')

grid

xlabel('x月份')

ylabel('辐射强度(W/m^2) y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7')

title('辐射强度图像')

gtext('水平面总辐射强度'),gtext('水平面散射辐射强度'),gtext('法向直射辐射强度'),gtext('东向总辐射强度'),gtext('南向总辐射强度'),gtext('西向总辐射强度'),gtext('北向总辐射强度')

grid

subplot(3,3,1),plot(x,y1,'b'),title('水平面总辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y1')

subplot(3,3,2),plot(x,y2,'k'),title('水平面散射辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y2')

subplot(3,3,3),plot(x,y3,'r'),title('法向直射辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y3')

subplot(3,3,4),plot(x,y4,'m'),title('东向总辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y4')

subplot(3,3,5),plot(x,y5,'y'),title('南向总辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y5')

subplot(3,3,6),plot(x,y6,'c'),title('西向总辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y6')

subplot(3,3,7),plot(x,y7,'--'),title('北向总辐射强度'),grid,xlabel('x月份'),ylabel('辐射强度(W/m^2) y7')

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