“罗曼尼康帝的红酒也不错，可是这和建模有什么关系？”

“出题真的是越来越怪了，今年到底是哪一位大佬出的这个怪题。”

“专科组的考题感觉都比我们的考题更有挑战性！”

一时间，机房里面传来了不少人吐槽的声音。

虽然每一年的建模考题都不一样，也没有什么规律，可是看到这些题的时候，还是不少人郁闷地吐槽起来。

有人看到了这样的题目在吐槽，自然也有人在认真分析，选择考题。

“我们选择哪一道题？”

叶飞好奇地看着王东来，出声问道。

廖庆丰现在也在思考，分析两道题的考点，想要找出一个适合三人的考题。

“我们选太阳能小屋！”

此时，王东来直接对两人说道。

注意到两人带着疑问的眼神，王东来稍稍解释了两句：“葡萄酒的评价那道题看似简单，其实只要好好思考一下，不少人还是能够做出来，到时候选这道题的人绝对不会少。”

“我们选题，人相对而言可能会少点，而且这道题也没有什么难度。”

“针对第一个问题，直接利用xcel表格，直接将题中所给的气候以及辐射强度进行排序，再建立非线性规划模型，利用visual ++编程计算可得在每个面上使用某种型号获益最大，然后再建立太阳能光伏阵列数学模型，根据伏安曲线得出房屋各面的光伏阵列，结合太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处地理维度、地区气候与气象条件等相关数据建立非线性方程模型。”

“这样一来，就能得出小屋光伏电池的铺设方案以及得到了小屋35年的发电总量为1999760kh，经济效益为273.83%，投资回收年限为12年零10个月……”

“针对第二个问题，首先根据太阳对地面的连续性、均匀性、极大性等相关性能，建立在独立光伏系统下的最佳倾角模型，得到最佳倾角是35.1°，再结合问题一的结果，小屋光伏电池的铺设方案及小屋35年的发电总量是2225216kh，经济效益是304.70%，投资回收年限是11年零6个月。”

“至于问题三，就更加简单了，先建立非线性规划模型，由visual ++编程得到小屋长、宽、高等相关数据，结合问题一，得到小屋的光伏阵列结构，最后计算出小屋35年的发电总量是1374539kh，经济效益为34.14%，投资回
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