Les surfaces solaires en tant que forme innovante de photovoltaïque intégré à l'architecture ont suscité beaucoup d'attention ces dernières années. Cependant, les études sur l'analyse de fiabilité et la conception optimisée basée sur la fiabilité sont encore rares. Cette étude explore pour la première fois la question de la conception reconstructive optimale des dalles solaires dans un environnement de risque concurrentiel, proposant un cadre d'optimisation hybride combinant l'algorithme génétique et l'ajustement d'affectation Munkres (GAMA). Ce cadre atteint l'objectif grâce à une stratégie en deux étapes : d'abord, l'algorithme génétique détermine un ensemble de solutions optimales de Pareto pour la conception reconstructive, équilibrant la fiabilité du système et les coûts de migration; ensuite, l'algorithme de Munkres est introduit pour un ajustement fin de l'affectation des lignes et colonnes, réduisant davantage les coûts d'exploitation tout en maintenant la fiabilité. L'efficacité de la méthode a été validée par un cas système de dalles solaires avec une topologie de connexion entièrement croisée (TCT), fournissant une solution innovante pour l’exploitation à long terme des surfaces photovoltaïques dans des environnements complexes.

système de dalles solaires; conception optimisée de la fiabilité; risque concurrentiel; algorithme génétique; affectation de Munkres; surface photovoltaïque