摘要：随着全球能源结构的转型和“双碳”战略目标的推进，光伏发电作为清洁、可再生的新能源形式，其重要性日益凸显。然而，光伏组件表面的积灰问题严重影响了光电转换效率，成为制约光伏发电效率提升的关键因素之一。为解决这一问题，基于人工智能的光伏清洗机器人应运而生，通过智能决策技术实现光伏组件的高效、精准清洁。本文深入探讨了光伏清洗机器人的智能决策技术，包括环境感知、路径规划、清洁策略优化等方面，旨在为光伏清洗机器人的智能化发展提供理论支持和技术参考。

关键词：人工智能；光伏清洗；机器人智能决策技术

引言

随着国际经济的高速发展，人类对能源的需求不断增加，而传统化石能源的有限性和环境污染问题日益严重，促使全球范围内对新型清洁能源的探索和利用加速推进，光伏发电作为最具潜力的清洁能源之一，凭借其资源丰富、清洁无污染、可再生等优势，在全球范围内得到了广泛应用。然而，光伏组件在户外环境下长期运行，不可避免地会受到灰尘、鸟粪、树叶等异物的污染，导致光电转换效率大幅下降，甚至引发局部热斑效应，损坏光伏组件。因此，定期对光伏组件进行清洁维护，是保障光伏发电效率、延长光伏组件使用寿命的重要措施。

1.环境感知技术

1.1灰尘检测传感器

灰尘检测传感器是光伏清洗机器人环境感知系统中的重要组成部分，它采用先进的光学原理，通过测量透射光强度的变化来精准判断光伏组件表面的灰尘浓度，这种传感器的工作原理基于光线在通过介质（如灰尘颗粒）时发生的散射和吸收现象，当光线照射到光伏组件表面时，如果表面存在灰尘，部分光线会被灰尘颗粒散射或吸收，导致透射光强度减弱。传感器通过捕捉这一细微变化，并将其转化为电信号进行处理，从而实现对灰尘浓度的量化评估。

灰尘检测传感器的优势在于其高灵敏度和实时性。它能够快速响应光伏组件表面的灰尘变化，为机器人提供即时的清洁需求信息。此外，该传感器还具有抗干扰能力强、稳定性好等特点，能够在各种复杂环境下保持准确的检测效果，通过集成灰尘检测传感器，光伏清洗机器人能够实现对光伏组件表面灰尘情况的实时监测和精准识别，为后续清洁任务的执行提供有力支持。

1.2图像识别传感器

图像识别传感器是环境感知技术的另一大亮点，它利用先进的图像处理技术和深度学习算法，为光伏清洗机器人提供了强大的视觉感知能力，这种传感器通过拍摄光伏组件表面的高清图像，并利用图像处理算法对图像进行预处理、特征提取和分类识别等操作，从而实现对光伏组件表面污染物的种类、分布和严重程度的全面感知。图像识别传感器的优势在于其直观性和准确性，它能够直观地展示光伏组件的污染状况，为清洁决策提供直观依据。同时，结合深度学习算法，图像识别传感器能够不断提高识别精度和鲁棒性，适应各种复杂多变的污染情况。通过集成图像识别传感器，光伏清洗机器人能够实现对光伏组件表面污染物的精准识别和定位，为后续的清洁路径规划和清洁策略优化提供重要参考。

1.3环境参数传感器

环境参数传感器是光伏清洗机器人环境感知系统中不可或缺的一部分，它负责监测光伏组件周围环境的温度、湿度、风速等参数，这些参数对光伏组件的清洁效果和清洁策略的制定具有重要影响。例如，在高温环境下，光伏组件表面的灰尘更容易结块，需要采用更强的清洁力度；在强风环境下，则需要考虑机器人的稳定性和安全性。环境参数传感器通过实时采集环境数据，并将其转化为电信号进行处理和分析，从而为光伏清洗机器人提供全面的环境信息，这些信息不仅有助于机器人了解当前环境的状况，还能够为后续的路径规划和清洁策略优化提供重要参考。例如，在路径规划过程中，机器人可以根据风速和风向的变化调整移动方向和速度；在清洁策略优化过程中，机器人可以根据温度和湿度的变化调整清洁力度和清洁方式等。通过集成环境参数传感器，光伏清洗机器人能够实现对周围环境的全方位监测和动态适应，确保在复杂多变的环境中保持高效、稳定的运行状态。

2.路径规划技术

2.1地图构建

地图构建是路径规划的基础，它通过将物理世界的光伏阵列转化为数字模型，为机器人提供精确的导航依据，这一过程通常包括数据采集、处理与融合等多个步骤。首先，利用高精度传感器（如激光雷达、GPS、惯性导航系统等）对光伏阵列进行全方位扫描，收集光伏组件的位置、尺寸、间距以及周围环境等关键信息。随后，通过数据处理算法对收集到的原始数据进行清洗、去噪、校正等处理，以提高数据的准确性和可靠性。最后，利用融合算法将不同来源的数据整合成一个完整的数字地图，该地图不仅包含了光伏组件的几何信息，还可能包含环境参数（如光照强度、风速等）的分布信息，为后续的路径规划提供全面的数据支持。在地图构建过程中，还需考虑地图的实时更新问题。由于光伏阵列可能受到环境变化（如阴影移动、新障碍物出现等）的影响，因此机器人需要具备一定的自主感知和学习能力，能够实时采集新数据并更新地图，以确保导航的准确性和有效性。

2.2路径规划算法

路径规划算法是路径规划技术的核心，它负责根据地图信息和机器人当前状态（如电量、速度、方向等），计算出一条从起点到终点（或遍历所有光伏组件）的最优路径，这一算法需要综合考虑多种因素，如路径长度、能耗、时间、安全性等，以实现清洁效率与成本的最优平衡。目前，常用的路径规划算法包括启发式搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法等）和智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）。启发式搜索算法通过设定合理的启发式函数来评估路径的优劣，从而快速找到一条接近最优的路径，而智能优化算法则通过模拟自然界中的某些优化过程（如遗传变异、粒子运动等），在更大的解空间内搜索更优的路径。这些算法各有优缺点，实际应用中需根据具体场景和需求选择合适的算法或算法组合。在路径规划过程中，还需考虑机器人的动力学约束和避障问题，动力学约束包括机器人的最大速度、加速度、转向角等限制条件，这些条件将直接影响路径的可行性和机器人的运行稳定性，避障问题则要求机器人在移动过程中能够实时感知周围环境中的障碍物（如其他设备、人员、动物等），并采取相应的避障策略以确保安全。

2.3路径优化

路径优化是在路径规划的基础上进行的进一步调整和优化，由于光伏阵列的清洁需求可能随时间、环境等因素发生变化（如灰尘积累速度不同、局部区域污染严重等），因此机器人需要具备一定的动态调整能力，以应对这些变化并实现高效清洁。路径优化可以从多个方面入手：首先，可以根据实时采集的环境参数（如光照强度、风速等）和机器人状态（如电量、清洁效果等）对路径进行局部调整。例如，在光照强度较高的时段优先清洁光照条件好的区域以提高光电转换效率；在电量不足时优先返回充电站以避免中途停机。其次，可以利用机器学习算法对历史清洁数据进行挖掘和分析，发现清洁效果与路径之间的关联规律，并据此对路径进行全局优化。例如，通过训练一个预测模型来预测不同路径下的清洁效果和时间成本，并据此选择最优路径。最后，还可以考虑引入多机器人协同作业机制，通过合理分配任务和协调行动来进一步提高清洁效率。

3.清洁策略优化技术

3.1定制化清洗方案

光伏板的清洁需求因地理位置、气候条件、安装角度等多种因素而异，定制化清洗方案通过深入分析这些因素，为不同光伏电站量身定制清洁计划。这包括确定最佳的清洗周期、选择适宜的清洗时间和方法，以及针对特定污染类型（如鸟粪、灰尘、积雪等）采取特定的清洗策略。定制化方案不仅能有效延长光伏板的清洁周期，减少清洗次数，还能显著提升清洗效果，确保光伏板始终保持在最佳工作状态。此外，定制化方案还考虑到了经济性和环保性，通过优化清洗剂的种类和用量，减少对环境的影响，降低运营成本。

3.2智能化调度系统

智能化调度系统是清洁策略优化的核心，该系统集成了数据分析、预测模型、决策算法等多个功能模块，能够实时监测光伏电站的运行状态和清洁需求，并自动调整清洗计划。通过收集并分析光伏板的发电效率、温度、湿度等关键参数，系统能够预测未来的污染趋势和清洗需求，提前安排清洗任务。同时，系统还能根据机器人的工作状态和位置信息，智能调度机器人的清洗路径和任务分配，确保清洗工作的高效有序进行。此外，智能化调度系统还具备自我学习和优化能力，能够不断积累清洗经验，提升决策准确性和效率。

3.3协同作业与远程监控

在大型光伏电站中，单个清洗机器人的工作效率往往难以满足大规模清洗的需求，因此，协同作业成为提升清洗效率的重要手段，通过引入多机器人协同作业机制，实现机器人之间的信息共享和任务协作，可以显著提高清洗速度和覆盖范围。同时，远程监控技术的应用使得管理人员能够实时掌握清洗进度和机器人状态，及时发现并解决问题。远程监控平台不仅提供了直观的监控界面和数据分析工具，还支持远程控制功能，使得管理人员能够在任何地点对清洗任务进行调度和管理。这种协同作业与远程监控的结合，不仅提高了清洗效率和质量，还降低了人力成本和安全风险。

结语

随着人工智能技术的飞速发展，光伏清洗机器人正迈向智能化、自主化的新阶段，智能决策技术作为其中的核心驱动力，不仅极大地提升了清洗效率与精准度，更为光伏产业的可持续发展注入了强劲动力。通过深度学习与机器视觉的融合，机器人能够自主识别光伏板上的污垢类型与分布，制定最优清洗策略，实现资源的高效配置。这一技术的广泛应用，不仅减轻了人工操作的负担，更推动了光伏清洗行业的整体智能化升级。展望未来，随着技术的不断迭代与创新，智能决策技术将在光伏清洗领域展现出更加广阔的发展前景，引领我们步入一个更加清洁、高效、智能的能源新时代。

参考文献

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[2]张越华，夏永添，张岩.屋顶光伏电站的自动清洗机器人设计[J].集成电路应用，2023，40（02）：166-167.