一种融合移动边缘计算的风电场巡检方法及系统

本发明涉及移动边缘计算技术领域，尤其涉及一种融合移动边缘计算的风电场巡检方法及系统。根据巡检机器人的工作方式、风力涡轮机、气象监测设备、传感器和微基站的分布情况，构建风能智控巡检网络；基于风能智控巡检网络，构建双层多机器人辅助边缘计算模型，采用Lyapunov优化技术解决随机优化问题的长期能耗稳态约束问题，转化为确定性优化问题；应用DDPG强化学习算法，获取巡检机器人的卸载决策和计算任务分配方案。本发明的方法不仅节约了巡检机器人的计算资源，还显著提高了数据处理的效率。通过优化巡检路径和任务分配，实现了移动能耗和任务处理时延最小化，进而提高了巡检工作的整体效益，确保风电场的安全和稳定运行。