1.一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块、最大功率点电压控制模块、充放电控制模块和异常控制模块；

所述数据采集模块，通过传感器获取光照强度数据、环境温度数据和电池温度数据；利用识别模型获取环境流量数据和光伏板特征数据；

所述最大功率点电压控制模块，将所述光照强度数据和所述环境温度数据输入至最大功率点电压预测模型，得到初步预测最大功率点电压；接着，将所述初步预测最大功率点电压作为中点电压，利用二分法对所述中点电压进行调整，得到最优电压；

所述充放电控制模块，将光伏板的输出电压稳定在所述最优电压上，并对光伏电池进行充放电；对充电容量、充电损耗和环境温度进行评估，利用计算得到的充电控制值对充电行为进行控制；对剩余容量、环境温度、放电损耗和所述环境流量数据进行评估，利用计算得到的放电控制值对放电行为进行控制；

所述充放电控制模块对所述充电容量、所述充电损耗和所述环境温度进行评估，利用计算得到的所述充电控制值对充电行为进行控制的具体实现过程包括：获取充电容量数据、充电损耗数据和所述环境温度数据；

将所述充电容量数据、所述充电损耗数据和所述环境温度数据分别与充电最大容量、充电损耗阈值和环境温度阈值进行比较，得到充电容量评估值、充电损耗评估值和环境温度评估值；

利用充电容量控制系数、充电损耗控制系数和环境温度控制系数分别对所述充电容量评估值、所述充电损耗评估值和所述环境温度评估值进行加权操作，计算得到所述充电控制值；

将所述充电控制值与充电控制阈值进行比较，若超过所述充电控制阈值，则停止所述充放电控制模块的充电行为；

所述充放电控制模块对所述剩余容量、所述环境温度、所述放电损耗和所述环境流量数据进行评估，利用计算得到的所述放电控制值对放电行为进行控制的具体实现过程包括：获取剩余容量数据、所述环境温度数据、放电损耗数据和所述环境流量数据；

将所述剩余容量数据、所述环境温度数据、所述放电损耗数据和所述环境流量数据分别与安全剩余容量、所述环境温度阈值、放电损耗阈值和环境流量阈值进行比较，得到剩余容量评估值、所述环境温度评估值、放电损耗评估值和环境流量评估值；

利用剩余容量控制系数、环境温度控制系数、放电损耗控制系数和环境流量控制系数分别对所述剩余容量评估值、所述环境温度评估值、所述放电损耗评估值和所述环境流量评估值进行加权操作，计算得到所述放电控制值；

将所述放电控制值与放电控制阈值进行比较，若超过所述放电控制阈值，则停止所述充放电控制模块的放电行为；

所述异常控制模块，获取所述电池温度数据和所述光伏板特征数据，对电池温度、光伏板的能量转化率和老化缺陷进行评估，将计算得到的异常控制值与异常控制阈值进行比较，若高于阈值，则向相关人员发送反馈信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述数据采集模块利用识别模型获取环境流量数据和光伏板特征数据的具体实现过程包括：获取摄像头采集的图像数据；

其中，所述图像数据包括：环境图像数据和光伏板图像数据；

将所述图像数据输入至识别模型的输入层进行特征提取，得到图像特征；

利用所述识别模型的标记层获取所述图像特征的锚记框；

将所述锚记框中的特征输入至所述识别模型的识别层，得到目标识别结果；

将所述目标识别结果输入至所述识别模型的输出层，得到目标数据；其中，所述目标数据包括：环境流量数据和光伏板特征数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述环境流量数据包括：环境人员流量数据和环境车辆流量数据；所述光伏板特征数据包括：光伏板面积、光伏板遮挡物面积、光伏板泛黄区域、光伏板裂痕和光伏板热斑。

4.根据权利要求1所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述最大功率点电压控制模块利用最大功率点电压预测模型和二分法获取最大功率点处的最优电压的具体实现过程包括：获取光照强度数据和环境温度数据；

将所述光照强度数据和所述环境温度数据输入至最大功率点电压预测模型，得到初步预测最大功率点电压；

其中，所述最大功率点电压预测模型是预训练好的网络模型；

利用二分法对所述初步预测最大功率点电压进行进一步优化与调整，直到获取最大功率点处的最优电压。

5.根据权利要求4所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述最大功率点电压预测模型是一种门控循环神经网络模型，该模型的具体训练过程包括：获取历史数据；其中，所述历史数据包括：历史光照强度数据、历史环境温度数据和历史最大功率点电压；

对所述历史数据进行清洗和归一化处理，得到预处理历史数据；

将所述预处理历史数据按照8:2比例划分为训练集和验证集；

将所述训练集输入至最大功率点电压预测模型中进行训练，得到初始最大功率点电压预测模型；

输入所述验证集至所述初始最大功率点电压预测模型中，优化模型参数，得到最终最大功率点电压预测模型。

6.根据权利要求1所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述最大功率点电压控制模块利用二分法对所述中点电压进行调整，得到最优电压的具体过程包括：获取初步预测最大功率点电压；

根据所述初步预测最大功率点电压计算参考功率；

将所述初步预测最大功率点电压设置为中点电压；

基于所述中点电压和区间范围阈值设置最优电压估计区间；其中，所述最优电压估计区间的最大值不超过安全电压，最小值不低于0；

将所述最优电压估计区间范围内的功率与所述参考功率进行比较，更新所述最优电压估计区间和所述中点电压，直至区间范围小于区间阈值，得到最终最优电压估计区间；

将所述最终最优电压估计区间的所述中点电压设定为最优电压。

7.根据权利要求1所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述充电损耗数据用于反映电池充电过程中的损耗程度；所述充电损耗数据是由充电时长、充电频率和充电功率损耗率计算获得的；所述放电损耗数据用于反映电池放电过程中的损耗程度；所述放电损耗数据是由放电时长、放电频率和放电功率损耗率计算获得的。

8.根据权利要求1所述的一种基于最大功率点的太阳能路灯控制系统，其特征在于，所述异常控制模块对电池温度、光伏板的能量转化率和老化缺陷进行评估，计算得到的异常控制值的具体实现过程包括：获取电池温度数据、辐照度数据、光伏板输出功率数据和光伏板特征数据；

根据所述辐照度数据、所述光伏板输出功率数据以及所述光伏板特征数据中的光伏板面积和遮挡物面积计算得到光伏板的能量转化率；

对所述电池温度数据、所述能量转化率以及所述光伏板特征数据中的缺陷特征进行评估，得到多个评估分数；其中，所述缺陷特征包括：泛黄特征、裂痕特征和热斑特征；

根据多个所述评估分数进行综合评估，得到所述异常控制值。