Para cumplir con las demandas de autonomía y optimización del control en los sistemas de control de invernaderos solares, este documento desarrolló un sistema inteligente de control de temperatura y humedad para invernaderos basado en el algoritmo de Neurona Única Proporcional Integral Derivativo (SNPID). El sistema se centra en la Unidad de Microcontrolador (MCU) Huada HC32F460 y el sistema operativo RT-Thread, integrado con el algoritmo de control SNPID. A través de una exhaustiva simulación, construcción de modelos y experimentos comparativos, este sistema fue evaluado minuciosamente en comparación con sistemas de control PID tradicionales (cPID) que dependen de software y hardware extranjeros. Los resultados de la simulación muestran que nuestro nuevo sistema supera significativamente a los sistemas PID tradicionales en términos de estabilidad y precisión en el control de la temperatura. Los datos experimentales confirman, además, que, al garantizar la rentabilidad, el nuevo sistema logra una notable mejora del 50.2% en la precisión del control de temperatura y humedad en comparación con los sistemas tradicionales. El Error Cuadrático Medio de la temperatura (RMSE) en el invernadero experimental es de 0.734 en comparación con 1.594 en el invernadero de comparación, lo que indica una mejor capacidad de control de temperatura estable. Los respiraderos en el invernadero experimental tienen una apertura máxima de 67 cm y una mínima de 5 cm, lo que muestra una propiedad de respuesta rápida a altas temperaturas. En contraste, el invernadero de control tiene una apertura máxima de ventilación de 55 cm, que permanece invariable durante el período de prueba, lo que refleja una respuesta más lenta a las fluctuaciones de temperatura. Estos resultados demuestran las ventajas significativas del sistema de control de temperatura y humedad de invernadero solar diseñado en términos de autonomía y optimización del control, proporcionando una solución eficiente y económica para la gestión ambiental de invernaderos solares. Este sistema muestra una perspectiva significativa de aplicación práctica en la promoción de la agricultura inteligente y la producción agrícola sostenible, destacando su amplio impacto y significado potencial.