1.一种基于蒲公英优化算法的光伏阵列重构方法，其特征在于，包括：S1：建立n×n网状连接配置的初始光伏阵列；S2：利用蒲公英优化DO算法对遮蔽条件下的所述初始光伏阵列进行重构得到目标光伏阵列；具体如下：S21：初始化种群的位置，设置边界值、种群数量和迭代次数相关系统参数；S22：计算每个解的适应度值，选出最佳适应度值，将所述最佳适应度值作为初始精英，被认为是蒲公英种子最适合生长的位置；蒲公英通过将种子传给下一代，分三个阶段进行种群进化：S23：蒲公英上升阶段，蒲公英种子上方产生旋涡，在晴天和刮风天气的拖曳力作用下上升；在天气多雨种子上面就不会有漩涡，只能在本地执行搜索；根据上升阶段的迭代公式进行位置更新； 为迭代 t+ 1期间中蒲公英种子的位置， 为迭代 t 期间中蒲公英种子的位置； 是用于调整搜索步长的自适应参数； 和 为蒲公英由于分离的涡流作用而产生的升力分量系数； 为迭代 t 期间在搜索空间中随机选择的位置， 为服从于 =0和 =1的对数正态分布； 用于规范蒲公英的本地搜索域； 是符合标准正态分布的随机数；S24：蒲公英下降阶段，当蒲公英种子上升到一定高度后会稳步下降；利用下降阶段的迭代公式进行更新位置；所述下降阶段的迭代公式为为： ； 为布朗运动，是来自标准正态分布的随机数； 为在第 i 次迭代中总体的平均位置；S25：蒲公英着陆阶段，蒲公英种子最终在风和天气的影响下随机落在一个地方生长出新的蒲公英；利用着陆阶段的迭代公式进行位置更新；所述着陆阶段的迭代公式为： ； 为在 i 次迭代中蒲公英种子的最佳位置； 为Levy函数； 是[0，2]之间的线性递增函数；S26：当迭代次数达到阈值时输出最优结果，否则重复S22-S25直至迭代次数达到所述阈值，并输出对应的最优结果；将所述最优结果作为所述目标光伏阵列。
2.如权利要求1所述的基于蒲公英优化算法的光伏阵列重构方法，其特征在于，所述S1中初始光伏阵列表示为： ； ；其中， 是初始光伏阵列的输出电压； 是初始光伏阵列的输出电流； 是 a 行最大输出电压； 是 a 行 b 列的节点电流。
3.如权利要求1所述的基于蒲公英优化算法的光伏阵列重构方法，其特征在于，所述方法还包括：S3：采用失配损失、填充因子和标准偏差三个评价指标对所述目标光伏阵列的性能参数进行分析和评价。
4.如权利要求3所述的基于蒲公英优化算法的光伏阵列重构方法，其特征在于，所述失配损失表示为： ； 没有遮蔽的目标光伏阵列的最大输出功率， 是有遮蔽的目标光伏阵列的最大输出功率；所述填充因子表示为： ； 和 为在局部最大功率点的电压和电流； 和 是目标光伏阵列的开路电压和短路电流；所述标准偏差对应的最大化输出功率为： ， 和 分别表示第a行的输出电流和输出电压。
5.一种基于蒲公英优化算法的光伏阵列重构装置，其特征在于，用于执行权利要求1-4任一项所述的光伏阵列重构方法，包括：建立模块，用于建立n×n网状连接配置的初始光伏阵列；重构模块，用于利用蒲公英优化DO算法对遮蔽条件下的所述初始光伏阵列进行重构得到目标光伏阵列，具体用于：初始化种群的位置，设置边界值、种群数量和迭代次数相关系统参数；计算每个解的适应度值，选出最佳适应度值；蒲公英上升阶段，根据上升阶段的迭代公式进行位置更新；蒲公英下降阶段，利用下降阶段的迭代公式进行更新位置；蒲公英着陆阶段，利用着陆阶段的迭代公式进行位置更新；当迭代次数达到阈值时输出最优结果，否则重复S22-S25直至迭代次数达到所述阈值，并输出对应的最优结果；将所述最优结果作为所述目标光伏阵列。
6.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
