本发明涉及电气设备功率运行优化，具体是一种基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法和装置。
背景技术：
1、植物在生长的过程中要进行光合作用产生能量维持自身生长所需，目前农作物的育苗、生长、开花、结果的过程中都会使用植物补光灯进行照明补光，对于蔬菜水果有增产增量、延长产期、提前上市、增强品质与口感的作用，对于花卉有鲜艳花色、防止徒长的效果，但当光合有效辐射达到一定值时叶类蔬菜的生长会变得十分缓慢，此时如果增大光照的补给会造成能源的浪费。同时，大量使用补光灯等能辅助农作物生长的电能设备会大大增加农业用电负荷。因此，需要调研农业补光灯的可削减负荷量，分析补光设备的用能弹性，制定一种植物补光灯功率调节优化策略，降低农业生产中的电能消耗。
2、但现有技术中较多专注于农业综合能源系统的多能协同调度方法研究，实现源-荷协同优化运行，或者专注于其他领域补光led灯缺少单独针对植物补光灯设备进行精细化功率调节策略研究。在补光灯功率调节研究方面，专利号cn113056068b提供了一种补光灯的功率调节方法，该补光灯用于在雨天图像信息的拍摄过程中进行补光，其基于评价指标和影响比例系数，按照设置的功率变化值，调节所述补光灯的功率；专利号cn115734424a提供了一种能够在延长电源的使用寿命的同时，在特殊场景下，仍然保持足够的照明的led电源功率调节方法，其基于三个功率判断模块对现有的照明灯状态进行判断，再通过控制模块对其功率进行调节，实现将led电源是否在应急状态和非应急状态区分开来，采取不同的功率调节措施；在调节策略上，多数研究只关注单目标调节，如专利号cn113056068b主要针对拍摄质量这一单一目标进行功率调节，且调节策略依赖于评价指标和影响比例系数，这些参数可能需要人工设定和调整；另外一些研究并没有结合动态实时情况进行精细化补光灯运行状态设定，如专利号cn115734424a主要针对提前设定的不同照明灯环境状态进行判断，并采取不同调节措施，这些人工设定的环境阈值并不能完全覆盖照明灯的运行状态。因此，研究者有必要单独针对植物补光灯设备进行精细化功率调节策略研究。
技术实现思路
1、针对现有技术中的至少一项不足，本发明提供一种基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法和装置，在考虑单位产量用电成本最优和植物生长最优目标下，基于混合非支配排序遗传算法和多目标粒子群(nsga-ii-mopso)算法，研究植物补光灯功率调节策略，能有效提高农业补光系统的能源利用率。
2、为实现上述目的，本发明所采用的技术方案包括以下内容：
3、第一方面，本发明提供了一种基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，包括如下步骤：
4、确定温室内叶类蔬菜的补光灯补给的光合有效辐射值与旺盛生长期的干物质积累增长量关系；
5、确定补光灯的运行功率与补光灯的光照强度的线性关系；
6、根据所述温室内叶类蔬菜的补光灯补给的光合有效辐射值与旺盛生长期的干物质积累增长量关系和所述补光灯的运行功率与补光灯的光照强度的线性关系，构建温室内叶类蔬菜补光灯微网系统运行的优化目标函数和约束条件；
7、采用混合非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法优化求解所述优化目标函数；
8、根据所述优化目标函数的优化求解结果对补光灯的功率进行控制。
9、第二方面，本发明提供了一种基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化装置，包括：
10、数据获取单元，其用于获取构建温室内叶类蔬菜补光灯微网系统运行的优化目标函数和约束条件所需要的参数；
11、数据处理单元，其用于执行以下步骤：
12、-确定温室内叶类蔬菜的补光灯补给的光合有效辐射值与旺盛生长期的干物质积累增长量关系；
13、-确定补光灯的运行功率与补光灯的光照强度的线性关系；
14、-根据所述温室内叶类蔬菜的补光灯补给的光合有效辐射值与旺盛生长期的干物质积累增长量关系和所述补光灯的运行功率与补光灯的光照强度的线性关系，构建温室内叶类蔬菜补光灯微网系统运行的优化目标函数和约束条件；
15、-采用混合非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法优化求解所述优化目标函数；
16、控制执行单元，其用于根据所述优化目标函数的优化求解结果对补光灯的功率进行控制。
17、第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
18、所述存储器用于存储程序；
19、所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
20、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
21、第五方面，本发明还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
22、本发明与现有技术相比，其有益效果在于：(1)本发明单独针对植物补光灯设备进行精细化功率调节策略研究，能有效提高农业补光系统的能源利用率；(2)本发明针对所建多目标模型非线性、不可微和多约束的特点，提出一种混合非支配排序遗传算法和多目标粒子群(nsga-ii-mopso)算法，该方法通过计算拥挤距离并根据精英策略进行排序，经过更新粒子的速度和位置，从而获得最优帕累托前沿，在保证植物生长最优的基础上，有效降低系统运行成本。
1.一种基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，其特征在于，所述确定温室内叶类蔬菜的补光灯补给的光合有效辐射值与旺盛生长期的干物质积累增长量关系，具体是：
3.根据权利要求2所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，其特征在于，所述确定补光灯的运行功率与补光灯的光照强度的线性关系，具体是：
4.根据权利要求3所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，其特征在于，所述优化目标函数，具体是：
5.根据权利要求4所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，其特征在于，所述约束条件包括：功率平衡约束，植物干物质累积量约束，电气设备功率约束，其中，
6.根据权利要求5所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法，其特征在于，所述采用混合非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法优化求解所述优化目标函数，具体是：
7.一种基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有一条指令、至少一段程序，所述至少一条指令、所述至少一段程序由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1至6任一所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序，所述至少一条指令、所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的植物补光灯功率调节优化方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一所述的基于多目标寻优算法的植物补光灯功率调节优化方法。
