本發明涉及配(pei)電(dian)終(zhong)端(duan)管(guan)理，尤其涉及配(pei)電(dian)終(zhong)端(duan)的環境適應(ying)性自(zi)動調節(jie)方(fang)法。

背景技術：

1、在電(dian)力(li)系統(tong)中，配電(dian)終端的穩定和(he)(he)高效(xiao)(xiao)運行(xing)(xing)對整個(ge)電(dian)網(wang)的可靠性至關重要(yao)，傳統(tong)的配電(dian)終端操作(zuo)主要(yao)依賴于預設(she)(she)的固定參數，這(zhe)些參數在設(she)(she)備初(chu)期配置(zhi)后很(hen)少(shao)根據(ju)環境變(bian)化(hua)進行(xing)(xing)調(diao)整，然而，環境條件如(ru)溫(wen)度、濕(shi)(shi)度、氣(qi)壓和(he)(he)電(dian)磁干擾等(deng)可以顯著影響(xiang)配電(dian)設(she)(she)備的效(xiao)(xiao)能和(he)(he)壽(shou)命，例如(ru)，高溫(wen)可能增加電(dian)力(li)損耗，濕(shi)(shi)度變(bian)化(hua)可能影響(xiang)設(she)(she)備的絕緣性能，而這(zhe)些因素在傳統(tong)系統(tong)中往往沒有(you)得到有(you)效(xiao)(xiao)的實時監(jian)測和(he)(he)響(xiang)應(ying)。

2、現有的(de)技術在(zai)動態環境適應性(xing)方(fang)面存在(zai)顯(xian)著限(xian)制(zhi)，盡管一些系(xi)統嘗試(shi)通過簡單的(de)傳感(gan)器反(fan)饋調(diao)整操作(zuo)參數(shu)(shu)，但這些調(diao)整通常不夠(gou)靈活，無法實時反(fan)映復雜環境條件(jian)下的(de)實際需求，此外，缺乏高(gao)度集成(cheng)的(de)數(shu)(shu)據分(fen)析和(he)預測模型，使得現有系(xi)統無法預測環境變化對(dui)配(pei)電終端操作(zuo)的(de)潛在(zai)影響，從而難以提前(qian)調(diao)整參數(shu)(shu)以防止(zhi)效能下降或(huo)設備故障。

3、因此，存在(zai)一種迫切需要，即(ji)開發(fa)一種能夠實時監測環(huan)境變化并自動(dong)優化操作參數(shu)以(yi)適應這些變化的配(pei)電終端(duan)管理(li)系統，以(yi)提高電力系統的整(zheng)體效率和可靠性。

技術實現思路

1、基于上述目的(de)，本(ben)發明提供了配電(dian)終端的(de)環境適應性自動調節方法。

2、配(pei)電終端的環境適(shi)應性(xing)自動調節方法，包括以(yi)下步(bu)驟(zou)：

3、s1：初始化調(diao)節流(liu)程，設定配電終端(duan)操作參數的基準值(zhi)，該操作參數包括電壓、電流(liu)和頻率；

4、s2：通過預設的(de)傳感網絡(luo)，實時(shi)監(jian)測并采集配電終端外部環境數(shu)據，包括溫(wen)度、濕度、氣壓和電磁場(chang)強(qiang)度；

5、s3：將s2步驟中采集的實(shi)時環境(jing)數(shu)據(ju)(ju)與歷(li)史數(shu)據(ju)(ju)進行融(rong)合，并使用(yong)數(shu)據(ju)(ju)分(fen)析技術進行比較(jiao)分(fen)析，以識別出環境(jing)異常變化；

6、s4：基于s3中的(de)(de)數據分析結果，使(shi)用(yong)預設的(de)(de)環境影響(xiang)預測(ce)模型(xing)，預測(ce)環境變化對配電終端操作的(de)(de)影響(xiang)；

7、s5：根(gen)據(ju)s4的(de)預測結(jie)果，使用預設的(de)參(can)數(shu)優化(hua)算法(fa)計算出(chu)新(xin)的(de)操作參(can)數(shu)，并自動調(diao)整操作參(can)數(shu)；

8、s6：記錄s5調(diao)(diao)整后(hou)的操(cao)作參數(shu)及其效果(guo)，分(fen)析數(shu)據(ju)以驗證(zheng)調(diao)(diao)整的有效性；當調(diao)(diao)整結果(guo)符合預(yu)期效果(guo)時，則(ze)更新(xin)參數(shu)基準值；若效果(guo)不符預(yu)期，則(ze)對預(yu)測(ce)模型和(he)參數(shu)優化算法進行(xing)調(diao)(diao)整。

9、進一步的，所述s1具(ju)體包括：

10、s11：收(shou)集(ji)配電(dian)終端的歷(li)史運行數據，所述歷(li)史運行數據包括(kuo)電(dian)壓(ya)(ya)、電(dian)流、頻率、環境溫度、濕度和氣壓(ya)(ya)的參數的長時間記錄；

11、s12：分(fen)析(xi)歷史運行(xing)數據，通過(guo)數據挖掘(jue)技術(shu)識別出影響配(pei)電終端性能的環境因素(su)，具(ju)體使用回歸分(fen)析(xi)技術(shu)，統計該因素(su)在不同條(tiao)件(jian)下的變(bian)化范圍和頻(pin)率，將(jiang)分(fen)析(xi)結果作為(wei)輸出；

12、s13：基(ji)于s12的(de)(de)統(tong)計結果，建立多變量回(hui)歸(gui)(gui)模型，以(yi)確定(ding)在不(bu)同環境條(tiao)件下的(de)(de)最佳操(cao)(cao)作參數，設定(ding)回(hui)歸(gui)(gui)方程公式為(wei)(wei)：，其中，為(wei)(wei)操(cao)(cao)作參數，為(wei)(wei)常數項(xiang)，為(wei)(wei)環境溫度，為(wei)(wei)濕度，為(wei)(wei)氣壓，為(wei)(wei)電(dian)磁場強(qiang)度，為(wei)(wei)回(hui)歸(gui)(gui)系數，該多變量回(hui)歸(gui)(gui)模型以(yi)歷史數據作為(wei)(wei)輸入，通(tong)過回(hui)歸(gui)(gui)分(fen)析提供電(dian)壓、電(dian)流和頻率(lv)的(de)(de)參數的(de)(de)預(yu)設基(ji)準(zhun)值，生成模型參數作為(wei)(wei)輸出；

13、s14：使用s13中(zhong)建(jian)立的多變量回歸模型，對配電(dian)終端的操作參數(shu)進行仿真測試(shi)，以驗證模型的準確性和穩定性；

14、s15：根據s14的(de)仿(fang)真(zhen)結(jie)果(guo)，對(dui)多變量回歸模型(xing)進(jin)行微調和優(you)化(hua)，設定最終的(de)操作參數基準值(zhi)。

15、進(jin)一步(bu)的，所述(shu)s2具體(ti)包括(kuo)：

16、s21：部署傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)網(wang)絡，所述傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)網(wang)絡包(bao)(bao)括多個高精度(du)(du)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)，傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)安裝(zhuang)在(zai)配(pei)電(dian)終端周圍(wei)，以形成對(dui)環境(jing)參數(shu)的全面覆蓋(gai)，傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)類(lei)型包(bao)(bao)括溫度(du)(du)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)、濕度(du)(du)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)、氣壓傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)和電(dian)磁場傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)；

17、s22：通過溫(wen)度傳感(gan)器(qi)實時監測環(huan)境(jing)溫(wen)度，溫(wen)度傳感(gan)器(qi)采用熱電(dian)(dian)偶或(huo)熱敏電(dian)(dian)阻(zu)技(ji)術，能夠測量環(huan)境(jing)溫(wen)度變化，并(bing)將(jiang)溫(wen)度數據作為輸入信(xin)號(hao)傳送至(zhi)數據采集單元；

18、s23：通過濕(shi)度(du)傳感器實時監測環(huan)境(jing)濕(shi)度(du)，濕(shi)度(du)傳感器采用(yong)電(dian)容式濕(shi)度(du)傳感技術，能夠捕捉空氣中的濕(shi)度(du)變(bian)化，并(bing)將(jiang)濕(shi)度(du)數(shu)(shu)據作(zuo)為輸入(ru)信號傳送至(zhi)數(shu)(shu)據采集單(dan)元；

19、s24：通過氣壓傳(chuan)感(gan)器(qi)實時監測環(huan)境氣壓，并將氣壓數據(ju)作為輸入信號傳(chuan)送(song)至(zhi)數據(ju)采集單元；

20、s25：通過電磁場(chang)傳(chuan)感(gan)器實(shi)時(shi)監測環境電磁場(chang)強(qiang)度(du)，電磁場(chang)傳(chuan)感(gan)器采(cai)用霍爾(er)效(xiao)應傳(chuan)感(gan)技術，能檢測環境中的電磁場(chang)變化，并將電磁場(chang)強(qiang)度(du)數(shu)據(ju)作為輸入信(xin)號(hao)傳(chuan)送至(zhi)數(shu)據(ju)采(cai)集單元(yuan)；

21、s26：將溫(wen)度(du)(du)、濕度(du)(du)、氣壓和(he)(he)電磁場強度(du)(du)的(de)(de)數據匯集(ji)至數據采(cai)(cai)集(ji)單元(yuan)，數據采(cai)(cai)集(ji)單元(yuan)采(cai)(cai)用多通道數據采(cai)(cai)集(ji)卡(ka)，確保各類數據的(de)(de)同步采(cai)(cai)集(ji)和(he)(he)傳(chuan)輸(shu)；并對采(cai)(cai)集(ji)的(de)(de)數據進(jin)行初步處理，包括去噪、濾波和(he)(he)校準。

22、進一步(bu)的，所述s3具體包括：

23、s31：建立(li)數(shu)(shu)據(ju)(ju)存儲(chu)庫(ku)，用于保存配(pei)電終端的(de)歷史(shi)環境數(shu)(shu)據(ju)(ju)和(he)實(shi)時采集的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)；

24、s32：將s2中采集的實時環(huan)境(jing)(jing)數(shu)(shu)據(ju)(ju)傳輸至數(shu)(shu)據(ju)(ju)存儲庫，保證(zheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的實時更新，同時保留(liu)歷史環(huan)境(jing)(jing)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，以便(bian)進行長(chang)期趨勢(shi)分(fen)析和即時異常比(bi)對(dui)；

25、s33：數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)融合處(chu)理，將(jiang)實(shi)時數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)與(yu)歷史(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)在數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)存(cun)儲庫中進行融合，具體使用時間(jian)戳對(dui)齊的(de)方法(fa)確(que)保數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)一致性，即對(dui)每個(ge)實(shi)時數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)點，找到與(yu)其時間(jian)最接近(jin)的(de)歷史(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)點，并(bing)進行合并(bing)；

26、s34：運用數據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)(xi)技術(shu)進行比較分(fen)析(xi)(xi)(xi)，具體技術(shu)包括異(yi)常(chang)檢測(ce)算(suan)法(fa)和(he)趨(qu)勢分(fen)析(xi)(xi)(xi)，異(yi)常(chang)檢測(ce)算(suan)法(fa)基(ji)于(yu)機器學習(xi)模(mo)型，具體預設(she)為(wei)基(ji)于(yu)孤立森(sen)林的算(suan)法(fa)，用于(yu)識別與歷史數據(ju)(ju)模(mo)式顯著不同(tong)的數據(ju)(ju)點；趨(qu)勢分(fen)析(xi)(xi)(xi)則(ze)利用滑動窗(chuang)口平均(jun)和(he)線性(xing)回歸(gui)模(mo)型分(fen)析(xi)(xi)(xi)數據(ju)(ju)的變化(hua)趨(qu)勢；

27、s35：識(shi)別(bie)異(yi)常(chang)變化(hua)和(he)趨勢(shi)偏，當實時數據的某(mou)個參數的值(zhi)或者(zhe)其變化(hua)趨勢(shi)與歷史數據相比發生異(yi)常(chang)或趨勢(shi)偏差時，將自動標記異(yi)常(chang)或趨勢(shi)偏差數據，并生成異(yi)常(chang)報(bao)告(gao)。

28、進一步(bu)的，所述(shu)s34具體(ti)包括(kuo)：

29、s341：應用孤立森(sen)(sen)林算法識別(bie)異(yi)常數(shu)(shu)據(ju)點(dian)，孤立森(sen)(sen)林是(shi)一種無監(jian)督學習算法，通過(guo)(guo)隨(sui)機選擇一個特征及(ji)其(qi)隨(sui)機值來(lai)隔(ge)離(li)單(dan)個觀(guan)察(cha)點(dian)，重復此過(guo)(guo)程構建(jian)多(duo)個決策(ce)樹，形成森(sen)(sen)林，數(shu)(shu)據(ju)點(dian)的(de)(de)異(yi)常程度由其(qi)在樹中被隔(ge)離(li)的(de)(de)路(lu)(lu)徑(jing)長(chang)度來(lai)確定，路(lu)(lu)徑(jing)越短的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)點(dian)則越代表是(shi)異(yi)常；具(ju)體(ti)計(ji)算公式為：，其(qi)中，是(shi)數(shu)(shu)據(ju)點(dian)在所(suo)有樹中的(de)(de)平均路(lu)(lu)徑(jing)長(chang)度，是(shi)歸一化因子，依賴于樣本(ben)數(shu)(shu)量；

30、s342：使用滑動窗(chuang)口(kou)平(ping)均分析數(shu)據的變(bian)化趨勢，具(ju)體對每個環境參數(shu)選擇一個窗(chuang)口(kou)大(da)小，然后計算窗(chuang)口(kou)內數(shu)據的平(ping)均值，以平(ping)滑短期(qi)波動并揭示長(chang)期(qi)趨勢，計算公式為：，其中，是(shi)時(shi)間點的數(shu)據值，是(shi)當前時(shi)間點，是(shi)窗(chuang)口(kou)大(da)小；

31、s343：應用(yong)線性回(hui)歸(gui)模(mo)型(xing)確定趨(qu)(qu)勢的(de)具體方(fang)向和強度，線性回(hui)歸(gui)通過(guo)最(zui)小(xiao)化誤(wu)差(cha)平(ping)方(fang)和來擬(ni)合數據(ju)模(mo)型(xing)，計算公式(shi)為：，其(qi)中，是(shi)依賴變量(liang)，是(shi)自變量(liang)，和是(shi)回(hui)歸(gui)系(xi)數，是(shi)誤(wu)差(cha)項；系(xi)數表示(shi)趨(qu)(qu)勢的(de)斜率，用(yong)來量(liang)化變化的(de)速度和方(fang)向；

32、s344：將(jiang)s341和s343的結果合并，標記出異(yi)常數據點和趨勢變化。

33、進(jin)一步的(de)，所述s4具(ju)體包括：

34、s41：接(jie)收從(cong)s3傳來的(de)分析(xi)結果，包括標識(shi)的(de)異常數(shu)據點和(he)趨勢變(bian)化報告(gao)，接(jie)收的(de)數(shu)據和(he)報告(gao)作為(wei)環境影響預測模型的(de)輸入；

35、s42：部署環(huan)境影(ying)響(xiang)預測模型(xing)，該模型(xing)采(cai)用基(ji)于機器學習的回歸(gui)分析(xi)方法，具體使(shi)用的是支持向量機回歸(gui)模型(xing)，能夠根據歷史數據建(jian)立環(huan)境變化與配(pei)電終端(duan)操作參(can)數之(zhi)間的關系；

36、s43：輸入s41中(zhong)接收的(de)數(shu)(shu)據(ju)到(dao)支持向量(liang)機回歸模型中(zhong)，將計算環境變化對(dui)配電終端操作(zuo)參(can)數(shu)(shu)的(de)潛在(zai)影響，具體公式為：，其中(zhong)，是(shi)預(yu)測(ce)的(de)操作(zuo)參(can)數(shu)(shu)影響值；是(shi)模型的(de)學(xue)習得到(dao)的(de)系(xi)數(shu)(shu)；是(shi)核函(han)數(shu)(shu)，用于計算訓練數(shu)(shu)據(ju)點和新數(shu)(shu)據(ju)點之間(jian)的(de)關(guan)系(xi)；是(shi)偏置項(xiang)；是(shi)支持向量(liang)的(de)數(shu)(shu)量(liang)；

37、s44：分析(xi)模(mo)型輸出的(de)(de)預測結果，確定具體的(de)(de)影(ying)響程度及其(qi)對配(pei)電終端操作的(de)(de)潛在影(ying)響。

38、進一步的，所述(shu)s44具體包括：

39、s441：接收(shou)步驟s43中由(you)支(zhi)持向量機回歸模(mo)型生成的預(yu)測結果(guo)，包(bao)括對配(pei)電終端操作參數電流(liu)、電壓和(he)頻率的預(yu)測影(ying)響值；

40、s442：計算預測誤(wu)差，以評(ping)估模型輸出的準確性，誤(wu)差計算公式為：

41、，其(qi)中，實(shi)際值是(shi)從實(shi)際運行數據中得到的操作參數值，預測(ce)值是(shi)模型給出的相應參數的預測(ce)值；

42、s443：根據誤差大小(xiao)(xiao)判斷(duan)預(yu)測(ce)的(de)準確性，具體設(she)定(ding)一個閾值，當(dang)誤差小(xiao)(xiao)于閾值時，則認為預(yu)測(ce)結果是可靠的(de)；當(dang)誤差大于閾值時，則需要(yao)分析誤差原(yuan)因；

43、s444：對于誤差大于閾值的(de)預(yu)測(ce)(ce)結果，進行(xing)因(yin)素(su)分(fen)(fen)析，識別導致預(yu)測(ce)(ce)不準確的(de)變(bian)量，包括模(mo)型中(zhong)未充分(fen)(fen)考慮的(de)環境因(yin)素(su)、數據收集錯誤或(huo)模(mo)型過度擬合的(de)問(wen)題(ti)；

44、s445：基(ji)于因素分(fen)析(xi)結果，調整(zheng)支持向量機回(hui)歸(gui)模型的參(can)數或(huo)重(zhong)新(xin)訓練(lian)模型以優化(hua)預測準確性(xing)，包括調整(zheng)模型的核函數參(can)數、引入(ru)或(huo)剔除特征變(bian)量；

45、s446：對調整后的(de)(de)模型(xing)進(jin)行(xing)新一輪(lun)的(de)(de)測試，以(yi)驗(yan)證改進(jin)措施的(de)(de)有效性，通過重(zhong)復s442至s445直到(dao)預(yu)測誤(wu)差滿足預(yu)設(she)的(de)(de)閾值(zhi)。

46、進一步的，所述s5具體包括：

47、s51：接收s4中(zhong)的預(yu)測結果，包括對配電(dian)終端(duan)操作參(can)數電(dian)流、電(dian)壓和頻率的預(yu)測影響值；

48、s52：部署(shu)參數優(you)化算法(fa)，具(ju)體使用(yong)的優(you)化算法(fa)為(wei)粒子(zi)群(qun)優(you)化，用(yong)于解(jie)決連(lian)續(xu)非線性優(you)化問題(ti)，通過模擬鳥群(qun)的社會行為(wei)來尋找最優(you)解(jie)；

49、s53：將預測的目(mu)(mu)標操作參數(shu)值作為粒(li)子(zi)群優(you)(you)(you)化(hua)算法的目(mu)(mu)標函數(shu)，形(xing)成優(you)(you)(you)化(hua)問題，在粒(li)子(zi)群優(you)(you)(you)化(hua)算法中，每個(ge)(ge)粒(li)子(zi)代表一(yi)個(ge)(ge)潛在的解決方案，即一(yi)組操作參數(shu)的設定值，粒(li)子(zi)通過(guo)追隨當前最優(you)(you)(you)粒(li)子(zi)來更新其位置，位置更新公式為：

50、；

51、；其中，是(shi)(shi)(shi)粒子(zi)在第次迭代的(de)速度；是(shi)(shi)(shi)粒子(zi)在第次迭代的(de)位置，代表一組操作參數(shu)；是(shi)(shi)(shi)粒子(zi)經歷過(guo)的(de)最(zui)優位置；是(shi)(shi)(shi)全局(ju)最(zui)優位置；是(shi)(shi)(shi)慣性權(quan)重，用(yong)于控制前(qian)一速度對當前(qian)速度的(de)影(ying)響；是(shi)(shi)(shi)學習因子(zi)；是(shi)(shi)(shi)隨(sui)機數(shu)，用(yong)于增加(jia)搜(sou)索的(de)隨(sui)機性；

52、s54：執行粒子群(qun)優化算法，計(ji)算新的(de)操作參數設(she)置(zhi)，經過多(duo)次迭代，直到找到使目標(biao)函數最優的(de)參數設(she)置(zhi)；

53、s55：將計算得到的最優操作參數，包括電(dian)流、電(dian)壓(ya)和頻率，應用(yong)于(yu)配電(dian)終端，調整其運行狀態以適應預測的環境變(bian)化(hua)。

54、進一(yi)步的，所述s6具體包(bao)括：

55、s61：記錄s5中調整后的操作(zuo)參數(shu)及其實際運行效果，包括(kuo)收(shou)集(ji)調整后的性能數(shu)據(ju)，包括(kuo)能效比、系統穩(wen)定性和故障率；

56、s62：分(fen)析調(diao)整(zheng)后的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)，比較調(diao)整(zheng)前(qian)(qian)后的(de)(de)(de)(de)運行(xing)效(xiao)果(guo)，以驗(yan)證操作(zuo)參數(shu)調(diao)整(zheng)的(de)(de)(de)(de)有效(xiao)性(xing)，具(ju)體(ti)采用(yong)t-測(ce)試的(de)(de)(de)(de)統計分(fen)析方法，來確(que)定調(diao)整(zheng)前(qian)(qian)后的(de)(de)(de)(de)性(xing)能差(cha)異是否顯著(zhu)，具(ju)體(ti)公式為：，其中代表(biao)(biao)測(ce)試的(de)(de)(de)(de)統計量(liang)；代表(biao)(biao)調(diao)整(zheng)前(qian)(qian)的(de)(de)(de)(de)操作(zuo)參數(shu)相(xiang)關的(de)(de)(de)(de)性(xing)能指標的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)均(jun)值；代表(biao)(biao)調(diao)整(zheng)后的(de)(de)(de)(de)操作(zuo)參數(shu)相(xiang)關的(de)(de)(de)(de)性(xing)能指標的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)均(jun)值；代表(biao)(biao)調(diao)整(zheng)前(qian)(qian)后性(xing)能指標的(de)(de)(de)(de)樣(yang)本(ben)差(cha)異的(de)(de)(de)(de)標準(zhun)偏差(cha)；代表(biao)(biao)樣(yang)本(ben)量(liang)，即進(jin)行(xing)性(xing)能評(ping)估的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)點數(shu)量(liang)；

57、s63：確定t-測試的(de)自由度(du)為(wei)，使用統計(ji)量(liang)和(he)自由度(du)通過查表或統計(ji)軟件計(ji)算(suan)出值，用于表示在零假設為(wei)真的(de)條件下，觀測到的(de)數(shu)據或極端(duan)數(shu)據出現的(de)概率；

58、s64：根(gen)據值判斷調整(zheng)(zheng)效果的(de)(de)顯(xian)著(zhu)性，當值小于預先設定的(de)(de)顯(xian)著(zhu)性水平時，則認為調整(zheng)(zheng)結果顯(xian)著(zhu)，將更新(xin)(xin)操作參數的(de)(de)基準(zhun)值為新(xin)(xin)的(de)(de)最優值；

59、s65：若值不(bu)顯著或未達到(dao)改(gai)善目標(biao)時，則進行預(yu)測模型和參數優化算法的調整(zheng)；

60、s66：實施新(xin)的預測模型和參(can)數優化算(suan)法，并(bing)重復s5和s6步(bu)驟，以測試調整措(cuo)施的有效性(xing)，確保配(pei)電(dian)終端能(neng)夠在新(xin)環(huan)境(jing)條件下(xia)達到最佳性(xing)能(neng)。

61、進一步的(de)，所述s65具體(ti)包括：

62、s651：分(fen)析(xi)預測(ce)誤差的潛在因素，先對模型預測(ce)的誤差進(jin)行統(tong)計(ji)分(fen)析(xi)，包(bao)括(kuo)計(ji)算誤差的均(jun)值(zhi)和方差，具體公(gong)式為(wei)：

63、誤差均值；

64、誤差方差；其中，是樣本數量，和分別是第個樣本的預測值和實際值，接著(zhu)對(dui)模型的輸入(ru)特征進行敏(min)感性分析，確定哪(na)些輸入(ru)變量對(dui)預測誤差的貢獻最大，從而識別出需(xu)要(yao)重新調整(zheng)或優化的模型參數；

65、s652：基于s651的(de)分析結(jie)果調整預測模型(xing)，當發現某些特征(zheng)變(bian)量對模型(xing)的(de)影響很(hen)大且超過預設閾值時，則需(xu)要更新(xin)變(bian)量的(de)處理(li)方式，包括引入(ru)新(xin)的(de)數據特征(zheng)或修改現有特征(zheng)的(de)權(quan)重；

66、s563：對粒子(zi)群優(you)化算法(fa)進行調整，調整包(bao)括改變慣性權重，學(xue)習(xi)因子(zi)和(he)，以及粒子(zi)的初始化和(he)速(su)度更新策(ce)略(lve)，以提高算法(fa)的搜索效率和(he)適應性。

67、本發(fa)明的有益效果：

68、本發明，通(tong)過實時監(jian)(jian)測環境(jing)(jing)條件(jian)并(bing)自動調整(zheng)操作參(can)數，能顯著提(ti)高配(pei)電(dian)終端(duan)(duan)的(de)運(yun)行效(xiao)率(lv)和系統可(ke)靠(kao)性(xing)，實時監(jian)(jian)測包括(kuo)對溫度、濕度、氣壓(ya)和電(dian)磁場(chang)強度等關鍵環境(jing)(jing)參(can)數的(de)連續跟蹤，確保任何潛在(zai)影響(xiang)配(pei)電(dian)終端(duan)(duan)性(xing)能的(de)環境(jing)(jing)變化都(dou)能被及(ji)時識別和響(xiang)應，通(tong)過這種方法，可(ke)以(yi)在(zai)環境(jing)(jing)條件(jian)發生(sheng)變化之(zhi)前預測其對系統操作的(de)具體(ti)影響(xiang)，從而提(ti)前調整(zheng)操作參(can)數以(yi)防止性(xing)能下降(jiang)或設備故(gu)障。

69、本發明，利用孤立(li)森林異常檢(jian)測(ce)和粒(li)子群優化(hua)(hua)算法，來優化(hua)(hua)操作參(can)數的調整，這不僅(jin)增強了(le)系統的自(zi)動化(hua)(hua)程度，而且通(tong)過(guo)精確和動態的參(can)數管理，最(zui)大限度地(di)減少了(le)能(neng)源浪費和維護成本。