随着新能源技术与现代农业深度融合，农业新能源系统逐渐成为推动农业绿色低碳转型和提升土地综合利用效率的重要发展方向。农光互补系统作为农业新能源应用的重要模式，在促进农业可持续发展方面展现出广阔应用前景。然而，光伏组件的遮阴效应会改变农田内部光环境分布，影响作物生长条件和能源输出效率；同时，传统依赖经验调整的系统设计方法难以系统揭示光伏阵列结构参数与农业生产环境、能源产出之间的耦合关系。因此，构建智能化多目标优化方法，实现农业新能源系统的精准调控与耦合增效，对于推动农光互补模式高效应用具有重要意义。

近日，装备所新能源设施农业创新团队在农业人工智能领域国际期刊《Artificial Intelligence in Agriculture》（中科院一区，IF= 16.1）发表了题为“Multi-objective optimization of photovoltaic array layouts on farmland via a hybrid algorithm framework for enhanced agricultural production and energy generation”的研究论文。该研究聚焦农业新能源系统智能优化需求，针对农光互补系统中光伏阵列布局与农业生产、能源输出之间的协同调控问题，提出基于智能算法驱动的多目标优化框架，为农业新能源系统精准设计提供了新思路。 

该研究以固定支架式农光互补系统为研究对象，通过建立光环境模拟模型，结合智能优化算法，系统解析了光伏阵列结构参数对农田光环境特征的影响规律，揭示了关键结构因素对系统性能的调控作用。在此基础上，融合农业生产需求与光伏发电效益，建立多目标智能决策模型，形成了面向农业生产的光伏阵列智能优化配置方案，实现了农光互补系统布局设计由经验调整向智能化、精准化转变。

装备所新能源设施农业创新团队与南京农业大学联合培养的博士研究生张龙为论文第一作者，团队负责人鲍恩财副研究员、团队科研骨干吴翠南副研究员和南京农业大学肖茂华教授为论文共同通讯作者，长江三峡集团江苏能源投资有限公司的有关产业技术专家参与了研究工作。该研究得到江苏省前沿技术研发计划、江苏省自然科学基金、中国三峡新能源（集团）股份有限公司科研项目等资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.aiia.2026.09.002