滩涂光伏电站参光互补运维管理方法、装置、设备及介质与流程

本发明属于水上光伏电站运维，具体涉及一种滩涂光伏电站参光互补运维管理方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着全球对可再生能源需求的持续增长，太阳能光伏电站作为清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛应用。然而，传统光伏电站的建设往往占用大量土地资源，对生态环境造成一定压力。为了实现光伏发电与环境保护的双赢，光伏电站的选址和建设方式逐渐向生态友好型转变，其中，滩涂光伏电站作为一种创新的建设模式逐渐受到关注。

2、滩涂区域，作为海洋与陆地之间的过渡地带，具有丰富的自然资源和独特的生态环境。然而，这些区域往往也是生物多样性的重要保护区，如海参等海洋生物在此繁衍生息。因此，在滩涂区域建设光伏电站时，必须充分考虑电站建设对生态环境的影响，尤其是对海参等生物群落的影响。

3、传统的滩涂光伏电站运维管理方法往往侧重于电站本身的运行效率和经济效益，而忽视了对生态环境，特别是海洋生物群落生长的保护和经济效益考虑，导致整体的运维经济效益较差。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种滩涂光伏电站参光互补运维管理方法、装置、设备及介质。以解决现有技术中传统的滩涂光伏电站运维管理方法运维经济效益较差的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明第一方面，提供了一种滩涂光伏电站参光互补运维管理方法，包括如下步骤：

4、获取滩涂目标海域的环境参数；

5、获取海参聚落在滩涂目标海域的地理位置、海参聚落的大小，以及海参聚落当前的生长阶段；

6、获取滩涂目标海域中光伏电站的系统状态，包括光伏板的倾斜角度、发电量、是否故障；

7、获取光伏电站的巡检消缺需求工单；

8、将所述滩涂目标海域的环境参数、所述海参聚落在滩涂目标海域的地理位置、所述海参聚落当前的生长阶段、所述滩涂目标海域中光伏电站的系统状态、所述巡检消缺需求工单，共同输入到预先训练好的dqn模型中，所述dqn模型输出各个不同动作的q值；

9、选取q值最高的所述动作作为当前状态下的最优管理策略；其中，所述最优管理策略包括光伏组件的角度，以及船舶巡检路线。

10、进一步的，获取滩涂目标海域的环境参数，包括：

11、在滩涂目标海域的预设位置设置光照强度传感器、温度传感器、盐度传感器和风速风向传感器，通过各传感器采集环境参数；其中，所述环境参数包括光照强度、水温、盐度和风速数据。

12、进一步的，获取海参聚落在滩涂目标海域的地理位置、海参聚落的大小，以及海参聚落当前的生长阶段，包括：

13、获取滩涂目标海域的照片；其中，所述滩涂目标海域中养殖有海参，所述海参以海参聚落的形式进行养殖；将滩涂目标海域的照片输入预先训练好的海参聚落识别模型中，所述海参聚落识别模型识别出所述海参聚落在滩涂目标海域的地理位置，以及海参聚落的大小；

14、确定海参聚落的生长时间，依据海参聚落的生长时间，确定海参聚落当前的生长阶段。

15、进一步的，获取滩涂目标海域中光伏电站的系统状态，包括：

16、获取光伏电站的系统状态，包括光伏板的倾斜角度、发电量、是否故障；其中，所述光伏电站的光伏组件角度会影响滩涂目标海域的光照，进而影响海参聚落生长。

17、进一步的，获取光伏电站的巡检消缺需求工单；其中，所述巡检消缺需求工单包括巡检周期、巡检目标区域和巡检内容；在巡检时，通过船舶巡检的方式完成所述巡检消缺需求工单，船舶巡检会影响海参聚落生长。

18、进一步的，所述dqn模型的训练方式如下：

19、(1)开始训练之前：

20、从滩涂光伏电站的监测系统和海洋监测设备中收集光伏组件状态、环境参数以及海参聚落的生长状态数据；

21、定义状态空间：定义包含光伏组件状态、环境参数以及海参聚落的生长状态数据的输入状态空间；

22、定义动作空间：定义智能体的动作集合，包括调整光伏组件倾斜角度、规划巡检路线；

23、确定dqn模型结构；

24、建立经验回放池，用于存储智能体与环境交互过程中产生的经验；

25、建立目标网络，用于计算下一状态的q值；

26、设计奖励函数，用于反映光伏电站发电效率、海参聚落生长状况以及运维成本之间的平衡；其中，奖励函数的设计考虑不确定性因素；

27、(2)开始训练时，首先随机初始化dqn模型的权重和偏置，之后从经验回放池中随机抽取一批样本，使用在线网络计算这批样本中每个动作的q值，使用目标网络计算每个样本的下一状态的q值，并选择最大的q值对应的动作作为最优动作；计算损失函数，损失函数用于衡量在线网络预测的q值与目标q值之间的差异；使用反向传播算法更新在线网络的权重和偏置。

28、进一步的，所述海参聚落识别模型采用cnn模型训练得到。

29、本发明第二方面，提供了一种滩涂光伏电站参光互补运维管理装置，包括：

30、第一获取模块，用于获取滩涂目标海域的环境参数；

31、第二获取模块，用于获取海参聚落在滩涂目标海域的地理位置、海参聚落的大小，以及海参聚落当前的生长阶段；

32、第三获取模块，用于获取滩涂目标海域中光伏电站的系统状态，包括光伏板的倾斜角度、发电量、是否故障；

33、第四获取模块，用于获取光伏电站的巡检消缺需求工单；

34、动作生成模块，用于将所述滩涂目标海域的环境参数、所述海参聚落在滩涂目标海域的地理位置、所述海参聚落当前的生长阶段、所述滩涂目标海域中光伏电站的系统状态、所述巡检消缺需求工单，共同输入到预先训练好的dqn模型中，所述dqn模型输出各个不同动作的q值；

35、策略生成模块，用于模块，用于选取q值最高的所述动作作为当前状态下的最优管理策略；其中，所述最优管理策略包括光伏组件的角度，以及船舶巡检路线。

36、本发明第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如上述的滩涂光伏电站参光互补运维管理方法。

37、本发明第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如上述的滩涂光伏电站参光互补运维管理方法。

38、与现有技术相比较，本发明的有益效果如下：

39、本发明提供了一种能够兼顾光伏电站发电效率与生态环境保护的光伏电站运维管理方法，本方案综合考虑滩涂目标海域的环境参数、海参聚落的生长状况、光伏电站的系统状态以及巡检消缺需求，通过引入深度q网络(dqn)模型，对滩涂光伏电站的运维管理进行智能化决策，优化光伏组件的角度和巡检路线，实现光伏电站的高效运行与生态环境的有效保护，以及光伏发电与生态保护的和谐共生。不仅提高了光伏电站的发电效率，还减少了对滩涂生态环境，特别是海参聚落的负面影响，为滩涂光伏电站的可持续发展提供了有力支持，兼顾了海参养殖效益、光伏发电功率以及船舶巡检效率综合最优。本发明提供的一种滩涂光伏电站参光互补运维管理装置、电子设备和计算机可读存储介质同样解决了背景技术部分提出的问题。