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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了一种西北地区智能光伏迷迭香种植系统，包括数据多数据采集模块、数据处理模块、供能模块、控制模块、策略设计优化模块、调控设备。多参数传感器模块包括土壤养分速测仪、土壤温度传感器，土壤湿度传感器光照强度传感器按需区域多点安装，检测迷迭香种植环境的各项数据；数据预处理模块包括获取迷迭香的种植环境各项数据，通过控制模块最优数据；策略设计模块基于目标函数利用改进鸽群优化算法输出最优光照灌溉施肥，控制模块基于策略设计模块输出的数据做出针对性操作指令。与现有技术相比，本发明可对迷迭香生长情况进行针对性的处理，并根据迷迭香的生长情况提供最优的光照灌溉施肥方案，保障了迷迭香保质保量的生长。

主权项：1.一种西北地区智能光伏迷迭香种植系统，其特征在于，包括多参数采集模块、数据处理模块、供能模块、控制模块、调控设备模块、云平台模块、算法优化模块；所述多参数采集模块通过各种传感器采集土壤养分数据、土壤温度数据、土壤湿度数据、太阳辐射数据以及植物生成阶段数据；所述数据处理模块对多参数采集模块采集的数据进行处理，对遗漏的数据进行填充；所述供能模块包括光伏发电模块、配电网以及蓄电池组，对调控设备模块进行供电；光伏发电模块利用太阳光发电并存入蓄电池组用于调控设备的能源供给，当蓄电池电量低于设定阈值时，配电网对调控设备供电并对蓄电池充电；所述控制模块对调控设备进行控制，包括MCU微型处理器、报警模块和WiFi模块，MCU微型处理器中进行策略设计并通过WiFi模块对相应设备下达控制信息；所述调控设备模块包括滴灌模块、光伏板调节模块、肥料供给模块、栽种模块以及WiFi模块；所述算法优化模块通过改进鸽群算法对MCU微型处理器中策略进行寻优求解；所述云平台实时监测迷迭香的营养状况与成长状态，并且收集各种土质不同阶段的迷迭香种植标准数据；所述MCU微型处理器集成基于以植物成长阶段最优光照与经济性最优的目标函数：maxF1＝0.28·θ·Aval·Mbat·μ1·μ2minF2＝|Apla-Astat|其中，θ为光伏板倾斜角度；Aval光伏板光照强度；Mbat为区域光伏板总面积；μ1为组件转化效率；μ2为系统转化效率；Apla植物收到的光照强度；Astat为当前生长状态植物最佳光照辐射强度；所述算法优化模块利用改进鸽群优化算法优化控制策略，实现过程如下：S1：初始化数据，并生成鸽群X＝[X1,X2....,Xn]，其中，每个鸽子对应F1、F2，设置算法最大迭代次数；S2：评价生成解，设置地图与指南针算子，地图与指南针算子模仿了鸽群的远距离搜索方式,第i个解的移动步长Vi的计算方式为： 其中,R∈0,1是地图与指南针因子；Nc是当前迭代次数；rand是0,1间的随机数；表示在第Nc次迭代时第i个解的移动步长；Xg是当前解集合中的全局最优解,即fXg是当前的最佳函数优化值；S3：生成新解位置Xi的计算方式为： 其中,表示在第Nc次迭代时第i个解的位置,即决策变量的取值；S4：判断是否满足当前解为局部最优值，是,转入S5；否则，转入S2；S5：评价生成解，地标算子模拟了鸽群的近距离搜索方式，在迭代过程中,选取部分较好的解,将这些解的中心作为地标,所有解朝着地标方向进行搜索；地标算子计算方式为式： 其中,是一个评估函数值,用来衡量在第Nc次迭代时,当前解集合中解Xi产生的函数值的优劣程度；优化解的函数值fx越好,Fx值越大,即Fxi与最大化问题的函数值成正比,与最小化问题的函数值成反比；kk为缩减因子，缩减因子k的设置决定了地标算子中解集合的缩减速率；为为第Nc次迭代时的种群规模；S6：判断当前解是否为最优值，是，转入S7；否，则转入S5；S7：判断是否满足终止条件，如果满足则输出最优解，否则重复S2到S6；S8：将所得的光伏电池板最优倾斜角度θ运行标准传输给控制模块下达调节指令。

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