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龙图腾网获悉南京欧陆电气股份有限公司申请的专利基于动态强化学习与聚类的光伏阵列多目标调优方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120598144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511115455.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于动态强化学习与聚类的光伏阵列多目标调优方法是由姜顺虎;聂启彪;江华;李恩康设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态强化学习与聚类的光伏阵列多目标调优方法在说明书摘要公布了：基于动态强化学习与聚类的光伏阵列多目标调优方法，包括：采集实时数据，包括光伏阵列各节点的功率、温度、单位时间阴影面积数据；采用局部峰值优先级适配机制，并基于实时数据，将光伏阵列划分为多个子集群；为每个子集群配置独立智能体，搭建基于异步优势动作评价A3C的分布式强化学习模型；设计局部最大功率点跟踪MPPT参数优化任务，每个智能体通过策略网络输出每个光伏子集群的工作点调整指令；引入跨集群博弈奖励机制，通过全局功率冲突检测模块生成协同奖励信号，激励每个智能体在优化光伏局部效率的同时减少集群间功率振荡。本发明创造性的使用聚类，以及时反映光伏阵列在不同遮挡模式下节点输出特性的分布变化。

本发明授权基于动态强化学习与聚类的光伏阵列多目标调优方法在权利要求书中公布了：1.基于动态强化学习与聚类的光伏阵列多目标调优方法，其特征在于，包括：采集实时数据，包括：光伏阵列各节点的功率、温度、单位时间阴影面积数据；采用局部峰值优先级适配机制，并基于实时数据，将光伏阵列划分为多个子集群；为每个子集群配置独立智能体，搭建基于异步优势动作评价A3C的分布式强化学习模型；设计局部最大功率点跟踪MPPT参数优化任务，每个智能体通过策略网络输出每个光伏子集群的工作点调整指令；引入跨集群博弈奖励机制，通过全局功率冲突检测模块生成协同奖励信号，激励每个智能体在优化光伏局部效率的同时减少集群间功率振荡； 所述采用局部峰值优先级适配机制，并基于实时数据，将光伏阵列划分为多个子集群具体包括： 基于实时数据，计算出任意两个节点之间的欧几里得距离，并确定截断距离； 计算局部功率密度与功率密度距离； 基于功率密度距离，确定聚类中心，并以此划分光伏阵列子集群； 局部功率密度的计算方式包括：若节点的局部功率密度大于其所有邻接节点的局部功率密度，标记该节点；邻接节点指的是其与该节点的欧几里得距离小于截断距离的节点；对于每一个节点i，依次计算其与每一个标记节点的距离，选取其最小值即为功率密度距离。

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