基于相异度的多机器人系统持续覆盖控制以提升太阳能热发电厂太阳辐照度预测精度

准确预测未来太阳辐照度对于太阳能热发电厂的有效控制至关重要。虽然已提出多种基于 Kriging 的方法来解决预测问题，但这些方法通常无法提供适当的采样策略来动态定位移动传感器以实时优化预测精度，这对于用最少数量的传感器实现准确预测至关重要。本文提出了一种源自 Kriging 模型的相异度图，并提出了一种持续覆盖控制算法，有效引导智能体前往需要额外观测以提高预测性能的区域。通过使用移动机器人的实验，所提出的方法在各种模拟辐照度场下均表现出比所考虑基线方法更准确的预测结果。