【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，且更具体地涉及一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法。
技术介绍
1、随着全球能源需求的不断增长和对可再生能源的迫切需求，光伏发电作为清洁能源的重要来源备受关注。然而，光伏板的污染问题严重影响了发电效率，传统的手工清洁方式效率低下且成本高昂。在这样的背景下，智能光伏清洁机器人应运而生。这一创新技术结合了人工智能、机器视觉和自动控制技术，旨在提高光伏板的清洁效率，降低运维成本，推动清洁能源的发展。
2、智能光伏清洁机器人的出现得益于前沿的技术进步。机器视觉技术的发展使得机器人能够准确识别光伏板的污垢情况，自动规划清洁路径。同时，自动控制技术的进步使得机器人能够实现自主导航、智能避障，从而提高了运维效率。此外，人工智能算法的应用使得机器人能够学习和适应不同环境条件，进一步提升了其清洁能力。
3、然而，尽管智能光伏清洁机器人在提高效率和降低成本方面具有潜力，但也面临着一些挑战。首先，现有的自动运维控制方法存在实时性差的问题。由于光伏板污染程度随时间和环境条件变化，机器人无法及时响应并调整清洁策略，导致清洁效果不佳。其次，机器人的适用性不足，不能完全适应各种型号和规格的光伏电站，限制了其在实际应用中的灵活性和通用性。最后，机器人在处理复杂情况时的能力相对较弱。例如，在恶劣天气条件下或是遇到障碍物时，机器人无法有效应对，导致清洁任务中断或失败。
4、因此，本专利技术公开了一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法。
技术实现思路
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2、本专利技术采用以下技术方案：
3、一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，包括以下步骤：
4、步骤一、实时监测光伏板表面污染情况和周围环境变化；构建数据采集平台，所述数据采集平台通过边缘计算系统对光伏板表面数据进行分析和处理；所述边缘计算系统通过多模态感知融合方法将不同感知模态的数据进行综合分析；
5、步骤二、智能预测与动态策略调整；基于实时监测数据，通过光伏板污染预测模型预测光伏板污染程度，并通过自适应策略优化模型根据预测结果动态调整清洁策略；
6、步骤三、多场景应对与智能避障应用；通过基于深度学习的路径规划算法提高机器人在复杂环境中的导航能力；
7、步骤四、远程协同与集群控制；搭建远程协同平台，所述远程协同平台通过分布式系统架构实现多台机器人之间的信息共享和任务协同；所述分布式系统架构通过远程监控调度系统实现对机器人的实时监控和远程控制，并通过实时异常监测系统对光伏电站运行状态进行持续监测；所述远程监控调度系统通过云计算实现对机器人的实时监控和远程控制；所述实时异常监测系统通过实时告警与反馈机制保障清洁机器人的正常运行；
8、步骤五、动态能量管理与充电优化；通过太阳能光伏板和储能电池为机器人提供持续稳定的能源支持；所述太阳能光伏板和储能电池通过动态能量管理系统根据机器人工作状态和环境条件优化能量利用效率；
9、步骤六、持续优化与迭代升级；通过数据挖掘和分析方法识别机器人性能、功能和用户体验方面的问题和改进点；并通过远程固件升级机制提升智能光伏清洁机器人性能和稳定性。
10、作为本专利技术进一步的技术方案，所述边缘计算系统的工作方法为：
11、s1、数据采集平台构建；
12、通过传感器网络实现对光伏板表面污染情况和周围环境变化的实时监测；
13、s2、实时数据采集与传输；
14、通过基于udp的数据传输协议将数据传输至边缘计算系统；
15、s3、边缘计算系统部署；
16、将边缘计算节点部署在光伏清洁场景中，以降低数据传输延迟和网络带宽消耗；
17、s4、数据分析与处理；
18、通过边缘计算节点的嵌入式处理器对光伏板表面数据进行实时图像处理和信号处理，以提取特征信息；所述嵌入式处理器通过滤波、噪声抑制和频谱分析方法对数据进行实时处理；
19、s5、多模态感知融合方法应用；
20、通过深度学习模型将视觉、红外和声音感知数据进行融合；所述深度学习模型通过多模态注意力机制将从不同感知数据中提取的特征进行融合；所述多模态注意力机制包括软注意力机制和硬注意力机制；所述软注意力机制通过学习感知数据权重的方式将所有数据进行加权融合；所述硬注意力机制通过选择性关注部分感知数据的方式实现对多模态数据的筛选和集成；
21、s6、环境状态识别与分类；
22、基于融合后的多模态数据，通过卷积神经网络实现环境状态的识别与分类。
23、作为本专利技术进一步的技术方案，所述光伏板污染预测模型通过支持向量机svm分类任务，并通过卷积神经网络cnn处理复杂图像数据，以实现对光伏板污染的预测；所述光伏板污染预测模型包括数据预处理模块、特征提取模块、模型构建模块和预测结果评估模块；所述数据预处理模块包括数据清洗单元和数据归一化单元；所述数据清洗单元通过滑动窗口法和中值滤波法实现对采集到的数据中的异常值和噪音的去除；所述数据归一化单元通过最大最小归一化方法将不同量纲的数据统一到相同尺度；所述最大最小归一化方法通过线性变换将原始数据映射到固定范围内；所述特征提取模块包括图像处理单元和特征工程单元；所述图像处理单元通过计算机视觉对光伏板表面图像进行处理和分析；所述特征工程单元通过卷积神经网络将原始数据转化为污染程度的特征表示；所述模型构建模块通过所述支持向量机svm和所述卷积神经网络cnn构建污染预测模型；所述预测结果评估模块包括性能评估单元和误差分析单元；所述性能评估单元通过准确率和召回率指标对模型预测结果进行评估和分析；所述误差分析单元通过混淆矩阵和学习曲线识别模型预测中的误本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述边缘计算系统的工作方法为：
3.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述光伏板污染预测模型通过支持向量机SVM分类任务，并通过卷积神经网络CNN处理复杂图像数据，以实现对光伏板污染的预测；所述光伏板污染预测模型包括数据预处理模块、特征提取模块、模型构建模块和预测结果评估模块；所述数据预处理模块包括数据清洗单元和数据归一化单元；所述数据清洗单元通过滑动窗口法和中值滤波法实现对采集到的数据中的异常值和噪音的去除；所述数据归一化单元通过最大最小归一化方法将不同量纲的数据统一到相同尺度；所述最大最小归一化方法通过线性变换将原始数据映射到固定范围内；所述特征提取模块包括图像处理单元和特征工程单元；所述图像处理单元通过计算机视觉对光伏板表面图像进行处理和分析；所述特征工程单元通过卷积神经网络将原始数据转化为污染程度的特征表示；所述模型构建模块通过所述支持向量机SVM和所述卷积神经网络
4.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述自适应策略优化模型包括输入层、卷积层、池化层、扁平化层、全连接层和输出层；所述自适应策略优化模型的工作包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述基于深度学习的路径规划算法通过传感器获取环境信息，并通过机器学习模型对环境特征进行建模和分析；所述机器学习模型通过路径特征提取公式提取路径特征，为后续路径规划模型提供输入；所述路径特征提取公式的表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述远程监控调度系统包括实时监控模块、数据处理模块、智能分析模块、远程控制模块和用户界面模块；所述实时监控模块通过无线通信网络实现实时数据的采集和传输；所述数据处理模块通过滤波和插值方法确保数据的准确性和完整性，并通过SQL数据库进行数据的存储和管理；所述智能分析模块通过统计分析方法进行数据建模和预测；所述统计分析方法通过回归分析和时间序列分析的方式对存储的历史数据进行分析和建模；所述远程控制模块包括任务调度与指令生成单元和指令传输与执行监控单元；根据智能分析模块的结果，所述任务调度与指令生成单元通过PID控制算法生成任务调度和控制指令；所述指令传输与执行监控单元通过全双工通信协议WebSocket实现指令的传输和执行监控；所述用户界面模块通过响应式和数据可视化方法提供信息展示和用户交互体验；所述实时监控模块的输出端与所述数据处理模块的输入端连接；所述数据处理模块的输出端与所述智能分析模块的输入端连接；所述智能分析模块的输出端与所述远程控制模块的输入端连接；所述远程控制模块的输出端与所述用户界面模块的输入端连接。
7.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述实时异常监测系统在智能光伏清洁机器人自动运维控制方法中的工作原理步骤为：
8.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述动态能量管理系统通过基于模型的控制方法MPC预测太阳能光伏板的能量产生和储能电池的能量存储情况；所述基于模型的控制方法MPC首先通过数据驱动建模方法建立动态模型，接着通过时间序列预测方法对系统的未来行为进行预测，最后通过线性规划算法在给定约束条件下寻找最优的控制输入序列，以制定控制策略；所述动态能量管理系统包括能量预测模块、优化调度模块和动态调整模块；所述能量预测模块通过支持向量回归SVR模型对历史太阳能光伏板的能量产生数据进行建模和预测；所述支持向量回归SVR模型通过数据挖掘和统计分析方法对历史能量数据进行处理和分析；所述优化调度模块包括能量调度策略生成单元和实时调整反馈单元；根据能量预测结果和清洁机器人的工作状态，所述能量调度策略生成单元通过约束优化方法生成最优策略；所述实时调整反馈单元通过传感器网络实时监控清洁机器人的实时工作状态和环境条件，并通过反馈控制方法根据实际情况动态调整能量管理策略；所述动态调整模块包括实时监测单元和调整策略生成单元；所述实时监测单元通过传感器和数据采集系统实时监测太阳能光伏板和储能电池的能量状态，包括当前的能量产生情况和能量存储情况；根据实...
【技术特征摘要】
1.一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述边缘计算系统的工作方法为：
3.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述光伏板污染预测模型通过支持向量机svm分类任务，并通过卷积神经网络cnn处理复杂图像数据，以实现对光伏板污染的预测；所述光伏板污染预测模型包括数据预处理模块、特征提取模块、模型构建模块和预测结果评估模块；所述数据预处理模块包括数据清洗单元和数据归一化单元；所述数据清洗单元通过滑动窗口法和中值滤波法实现对采集到的数据中的异常值和噪音的去除；所述数据归一化单元通过最大最小归一化方法将不同量纲的数据统一到相同尺度；所述最大最小归一化方法通过线性变换将原始数据映射到固定范围内；所述特征提取模块包括图像处理单元和特征工程单元；所述图像处理单元通过计算机视觉对光伏板表面图像进行处理和分析；所述特征工程单元通过卷积神经网络将原始数据转化为污染程度的特征表示；所述模型构建模块通过所述支持向量机svm和所述卷积神经网络cnn构建污染预测模型；所述预测结果评估模块包括性能评估单元和误差分析单元；所述性能评估单元通过准确率和召回率指标对模型预测结果进行评估和分析；所述误差分析单元通过混淆矩阵和学习曲线识别模型预测中的误差来源，并针对性地改进模型。
4.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述自适应策略优化模型包括输入层、卷积层、池化层、扁平化层、全连接层和输出层；所述自适应策略优化模型的工作包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述基于深度学习的路径规划算法通过传感器获取环境信息，并通过机器学习模型对环境特征进行建模和分析；所述机器学习模型通过路径特征提取公式提取路径特征，为后续路径规划模型提供输入；所述路径特征提取公式的表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种智能光伏清洁机器人自动运维控制方法，其特征在于：所述远程监控调度系统包括实时监控模块、数据处理模块、智能分析模块、远程控制模块和用户界面模块；所述实时监控模块通过无线通信网络实现实时数据的采集和传输；所述数据处理模块通过滤波和插值方法确保数据的准确性和完整性，并通过sql数据库进行数据的存储和管理；所述智能分析模块通过统计分析方法进行数据建模和预测；所述统计分析方法通过回归分析和时间序列分析的方式对存储的历史数据进行分析和建模；所述远程控制模块包括任务调度与指令生成单元和指令传输与执行监控单元；根据智能分析模块的结果，所述任务调度与指令生成单元通过pid控制算法生成任...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝自力，赵春熙，翟晓锋，许庆霞，陶艳华，
申请(专利权)人：河南华拓电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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