光伏发电场景下的无人智能巡检设备协同调度方法及系统

本发明提供一种光伏发电场景下的无人智能巡检设备协同调度方法及系统，涉及光伏电站智能巡检技术领域，包括：基于动态自适应神经网络和序列预测器进行任务优先级分类和时序关联分析，构建任务依赖关系图，并基于深度强化学习框架生成候选任务分配方案，以最小化完成时间、能源消耗和最大化覆盖率为目标，结合多目标遗传算法和图注意力机制构建的协同决策系统对候选方案进行优化，利用置信度传播网络更新任务分配约束，并通过贝叶斯推理算法判断异常情况，最终输出最优调度方案，能够有效提高光伏电站巡检效率，降低能源消耗，提升巡检覆盖率。