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龙图腾网获悉索亿斯(厦门)科技有限公司申请的专利基于气候区自学习的智能屋面太阳能跟踪优化控制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：CN121523421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610042319.3，技术领域涉及：G05D3/12；该发明授权基于气候区自学习的智能屋面太阳能跟踪优化控制系统是由郑恢康;詹洪坚设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气候区自学习的智能屋面太阳能跟踪优化控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于气候区自学习的智能屋面太阳能跟踪优化控制系统，涉及光伏发电技术领域，具体包括以下模块：多源传感模块、预处理模块、边缘控制模块、区域气候自学习模块、场景情景分组模块、区域迁移学习模块；通过多源传感器组采集实时数据并进行预处理，按固定时间窗切分生成多模态时间序列窗口集合；基于所述实时数据估计每个屋面光伏面板的角度状态，输出相同数量的跟踪工作模式决策；将当前地理区域划分气候区，基于在线学习框架对当前地理区域的跟踪工作模式决策的权重进行在线更新；对所述实时数据基于气候区进行情景聚类，对不同情景匹配跟踪工作模式决策；在相似气候区之间迁移所述跟踪策略的参数并进行域自适应校准。

本发明授权基于气候区自学习的智能屋面太阳能跟踪优化控制系统在权利要求书中公布了：1.基于气候区自学习的智能屋面太阳能跟踪优化控制系统，其特征在于，具体包括以下模块：多源传感模块、预处理模块、边缘控制模块、区域气候自学习模块、场景情景分组模块、区域迁移学习模块； 多源传感模块：通过多源传感器组采集实时数据； 预处理模块：对所述实时数据进行预处理，并按固定时间窗切分生成多模态时间序列窗口集合； 边缘控制模块：基于所述实时数据估计每个屋面光伏面板的角度状态，输出相同数量的跟踪工作模式决策； 区域气候自学习模块：将当前地理区域划分为M个气候区，基于在线学习框架对当前地理区域的跟踪工作模式决策的权重进行在线更新； 根据实时数据将当前地理区域分割为M个离散气候区，构建气候区标签及对应的属性向量集合； 构建在线学习框架，通过增量式自适应权重更新策略对所述离散气候区对应的跟踪工作模式决策权重进行持续更新； 基于在线聚类和分类算法动态调整气候区边界与权重分布； 对每个离散气候区分配一个表示该气候区内不同跟踪模式决策的贡献度与信任度的权重向量，该权重随实时数据更新进行演化； 通过贝叶斯权重校准方法基于当前实时的性能指标更新区域级别的决策偏好； 通过迁移敏感性评估对区域划分变动及新区域的权重初始化进行平滑处理； 将所述离散气候区作为基本单元，建立跨区域的情景特征空间，包含气象变量、光伏响应特性、历史性能指标、环境干扰的聚合描述； 通过分层聚类策略在所述离散气候区内通过无监督聚类算法对实时数据进行情景分组，并构建情景簇； 对每个情景簇分配一个情景标签及其描述向量，包含典型环境条件、光伏状态分布、典型跟踪模式组合； 构建情景–跟踪模式映射模型，基于情景簇特征匹配相应的跟踪工作模式决策集合； 通过情景匹配度量基于实时数据与情景的标签计算情景簇与候选跟踪模式之间的匹配度分数作为决策优先级的权重依据； 通过多粒度情景颗粒度的聚类，允许在短时快速情景与长时稳定情景之间进行自适应切换； 通过在线更新机制对情景簇的特征向量、标签和映射关系进行增量更新，适应新出现的情景与气候区变化； 场景情景分组模块：对所述实时数据基于气候区进行情景聚类，对不同情景匹配跟踪工作模式决策； 区域迁移学习模块：在相似气候区之间迁移所述跟踪工作模式决策的参数并进行域自适应校准。

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