数字孪生驱动的植物工厂AGV节能调度优化研究

为解决植物工厂中自动导引车(AGV)因能耗预测不准和调度算法低效导致的资源浪费问题，研究人员提出基于数字孪生技术框架，结合PSO-XGBoost能耗预测模型和改进NSGA-II算法，实现AGV系统最大完工时间降低8.025%、能耗减少7.62%，为农业清洁生产提供智能决策支持。

　　

随着全球人口增长和城市化加速，传统农业生产模式面临严峻挑战。植物工厂作为现代农业的重要形态，通过精准环境控制实现高效作物栽培，但其内部物流依赖自动导引车(AGV)系统。当前AGV调度存在两大痛点：工业场景的静态调度模型难以适应农业环境的动态复杂性；频繁充电导致能耗激增，与可持续发展目标背道而驰。更棘手的是，农业场景特有的温湿度波动、光照变化及播种/收获期的高频作业，使得工业环境成熟的数字孪生技术难以直接移植。

中国某研究团队在《Journal of Cleaner Production》发表的研究，创新性地构建了数字孪生驱动的AGV调度框架。该研究通过部署传感器网络实时采集AGV运行数据，采用PSO(粒子群算法)优化的XGBoost模型预测动态能耗，结合改进NSGA-II(非支配排序遗传算法II)实现多目标优化。关键技术包括：基于概率采样的多AGV数据库更新机制、动态变异算子增强算法收敛性、正交实验设计参数组合等。

【数字孪生框架构建】
建立虚实映射系统，通过激光雷达和RFID实时采集AGV位置、电量等数据，虚拟端采用Anylogic仿真平台构建三维模型，实现运输任务的可视化推演。

【能耗模型验证】
针对江苏扬州某植物工厂的实测数据显示，PSO-XGBoost模型将单AGV能耗预测误差控制在3.2%以内，较传统LSTM模型提升42.7%。多AGV场景通过概率采样更新数据库，解决数据异构性问题。

【调度算法优化】
改进NSGA-II引入动态变异概率(0.01-0.2自适应调整)和启发式充电策略，实验表明算法收敛速度提升35%，最终方案使系统最大完工时间(C_max)降低至传统方法的91.975%，能耗减少7.62%。

【实际效益分析】
除直接节能效果外，研究测算每减少1kWh用电相当于减排0.85kg CO₂。案例工厂年节省电量可达12.7万度，折合减排108吨温室气体。

该研究突破性地将工业数字孪生技术适配农业场景，其动态权重策略有效应对环境扰动，启发式充电方案将AGV闲置率从22.3%降至9.8%。局限性在于未考虑极端天气对无线充电的影响，未来需融合气象预测数据。这项工作为农业4.0提供了可复用的技术范式，其方法论可延伸至畜禽养殖等更多农业细分领域。