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龙图腾网获悉中电国际技术股份有限公司申请的专利基于人工智能的太阳能板光照跟踪优化方法及系统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：CN120973076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511091819.8，技术领域涉及：G05D3/12；该发明授权基于人工智能的太阳能板光照跟踪优化方法及系统是由张松杰;吉永利设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的太阳能板光照跟踪优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的太阳能板光照跟踪优化方法及系统，涉及太阳能利用技术领域，包括采集地理位置、时间信息及光照强度数据；通过经验模态分解提取特征生成分层光照预测序列；利用差分进化运算计算最优跟踪角度；实时监测表面温度，基于温度梯度场分析生成动态避障方案；并通过持续功率反馈优化跟踪策略。本发明提高了太阳能板在复杂光照条件下的发电效率，增强系统对环境变化的适应能力。

本发明授权基于人工智能的太阳能板光照跟踪优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的太阳能板光照跟踪优化方法，其特征在于，包括： 采集太阳能板安装位置的地理位置信息、时间信息，通过多个光照传感器获取光照强度数据和太阳能板当前的输出功率数据； 对光照强度数据执行经验模态分解得到固有分量，基于固有分量的频率特性提取特征，生成分层光照预测序列，包括： 对光照强度数据进行分段处理，计算每段数据的极大值点和极小值点，采用三次样条插值方法分别生成上包络线和下包络线； 计算所述上包络线和所述下包络线的均值，将所述光照强度数据减去均值得到初始残差信号； 重复对初始残差信号进行时频特征提取和分解质量评分计算，通过包络线提取和均值计算得到新的残差信号，直至获得固有分量，包括： 对初始残差信号按照滑动窗口进行分段，提取每个窗口内的时域统计量和频域功率谱，构建时频特征矩阵； 将所述时频特征矩阵输入预训练的深度神经网络，所述深度神经网络通过多层注意力机制识别初始残差信号中的非线性特征模式，输出特征相似度分布图； 根据所述特征相似度分布图计算残差信号的平稳性指数、频谱熵和分形维数，对平稳性指数、频谱熵和分形维数设定模糊隶属度函数，执行模糊规则推理运算，得到当前分解质量评分； 将当前分解质量评分和时频特征矩阵存入动态记忆池，采用强化学习方法建立评分与时频特征矩阵的映射关系，基于所述映射关系计算下一轮分解的质量提升值，生成当前终止概率值； 当所述当前终止概率值大于自适应阈值时，停止分解过程并输出已获得的全部固有分量； 当所述当前终止概率值小于或等于自适应阈值时，更新所述模糊规则权重，通过包络线提取和均值计算获得新的残差信号； 所述自适应阈值根据记忆池中存储的所有历史分解评分进行更新； 对所述固有分量进行频率排序，将频率最低的固有分量作为趋势分量计算信号变化率得到变化特征，将与遮挡物运动频率相适应的固有分量的突变点位置和深度作为遮挡特征，将剩余的高频固有分量的波动周期和幅度作为扰动特征； 根据所述变化特征计算变化预测值，根据所述遮挡特征计算周期性预测值，根据所述扰动特征计算波动预测值，将变化预测值、周期性预测值和波动预测值叠加生成分层光照预测序列； 利用历史输出功率数据和分层光照预测序列执行差分进化运算，结合变异因子自适应调节，计算得到最优跟踪角度组； 将最优跟踪角度组输入双轴驱动装置，执行太阳能板姿态调节，实时采集表面温度分布，当检测到温度异常时，利用温度梯度场分析计算遮挡物移动特征，结合分层光照预测序列生成动态避障方案； 根据动态避障方案调整太阳能板姿态，采集调整后的输出功率数据，作为下一轮差分进化运算的输入数据。

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