一种物联网护栏的能量储存控制方法与流程

本发明涉及能源储存，尤其涉及一种物联网护栏的能量储存控制方法。

背景技术：

1、随着物联网的发展，人们对于实时监控和远程管理的需求增加。利用物联网技术来实现对护栏上的太阳能电池、风力发电机等能量采集设备的智能管理和控制，使得护栏能够自主地为自身的传感器、监控设备、报警设备等提供稳定的电源，同时也能将多余的电能输送到电网或储能装置中，实现能量的有效利用和节约。然而，传统物联网护栏的能量储存控制方法可能缺乏智能性，难以适应复杂的环境变化，导致系统对于周围环境的变化响应不足，难以对异常情况的快速判断和处理的能力受限。传统方法的能量分配没有考虑不同设备的能量需求和优先级，导致能量分配不合理，影响能量的动态平衡。

技术实现思路

1、基于此，本发明提供一种物联网护栏的能量储存控制方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种物联网护栏的能量储存控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：对护栏设备进行环境感知处理，生成环境感知数据；根据环境感知数据进行实时环境能量采集，从而得到微能量采集数据，其中微能量采集数据包括风能采集数据、光能采集数据及声能采集数据；

4、步骤s2：对微能量采集数据进行能量谱特征分析，生成微能量谱特征数据；根据微能量谱特征数据进行环境能源评估，得到环境潜在产能数据；

5、步骤s3：通过环境潜在产能数据对护栏设备进行储能节点处理，得到储能节点分布图；根据储能节点分布图进行节点能量状态监测，生成节点能量状态数据；

6、步骤s4：对护栏设备进行实时设备运行监测以及实时环境感知处理，分别生成设备运行状态数据以及实时环境数据；根据设备运行状态数据以及实时环境数据进行情境能量调整，生成动态能量调整数据；利用节点能量状态数据对动态能量调整数据进行节点协同控制处理，从而得到能量储能控制数据；

7、步骤s5：根据能量储能控制数据进行节点能量供给处理，得到能量转换效率数据；根据能量转换效率数据进行能耗设备评估以及能耗特性分析，生成能耗特性数据；利用能耗特性数据对护栏设备进行自适应能耗处理，得到自适应工作能耗策略。

8、本发明对护栏设备进行环境感知处理，可以根据环境的变化调整能量收集的策略，提高能量收集的效率和稳定性。然后，根据环境感知数据进行实时环境能量采集，可以利用环境中的可再生能源，如微能量可以为太阳能、风能等，为护栏设备提供无线、无污染、无维护的电源，延长设备的使用寿命，降低设备的运行成本。例如，护栏设备上设置有太阳能电板以收集太阳能/光能，例如护栏设备上设置有风力发电机以收集风能，护栏设备上设置多孔谐振腔声能收集器对声能进行收集。对微能量采集数据进行能量谱特征分析，可以对不同类型和强度的能量进行分类和识别，优化能量的转换和储存过程，减少能量的损耗和浪费。根据微能量谱特征数据进行环境能源评估，可以预测环境中的能量供需状况，制定合理的能量分配和调节方案，保证能量的动态平衡。根据不同设备的能量需求和优先级，确定储能节点的位置和数量，实现能量的分布式储存，提高能量的安全性和可靠性。根据储能节点分布图进行节点能量状态监测，可以实时监测每个节点的能量储存量和消耗量，及时发现和处理能量异常和故障，保证设备的正常运行。根据设备的功能和状态，以及环境的变化，动态调整能量的收集和储存策略，适应不同的工作情境，提高能量的利用效率和灵活性。根据不同的能量需求和供给，合理分配和调节能量的输出和输入，实现能量的最优化配置，提高能量的性能和质量。利用节点能量状态数据对动态能量调整数据进行节点协同控制处理，实现储能节点之间的协同和协调，形成一个能量储存控制网络，实现能量的智能管理和控制。根据不同设备的电压和电流要求，将储存的能量转换为合适的电能，实现能量的高效供给，满足设备的工作需要。分析和评估设备的能耗情况和能耗特点，找出能耗的主要来源和影响因素，优化设备的设计和参数，降低设备的能耗水平。根据设备的实际能耗情况，自动调节设备的工作模式和工作频率，实现能耗的自适应调节，节约能源，减少排放。因此，本发明的一种物联网护栏的能量储存控制方法考虑护栏设备的环境状态，根据不同的环境进行微能量采集，将采集的微能量进行能量谱特征分析，以预测环境中的能量供需关系，保证能量的动态平衡。同时考虑能量的分布式存储，实时监测每个节点的能量储存量和消耗量，并根据不同的能量需求和供给，合理分配和调节能量的输出和输入，以控制物联网护栏中能量智能储存。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：对护栏设备进行环境感知处理，生成环境感知数据；

11、步骤s12：根据环境感知数据进行能量目标分析，得到微能量目标数据；

12、步骤s13：根据微能量目标数据进行能量收集设备获取，生成目标能量收集设备；

13、步骤s14：基于预设的能量监测策略利用目标能量收集设备对护栏设备进行监测设备集成，并通过物联网通信协议进行安全数据通信处理，得到能量采集结构；

14、步骤s15：获取护栏设备结构数据；通过护栏设备结构数据对能量采集结构进行集成优化处理，生成优化能量采集结构；

15、步骤s16：通过优化能量采集结构对护栏设备进行实时环境能量采集，从而得到微能量采集数据。

16、本发明对护栏设备进行环境感知处理，生成环境感知数据，这样可以根据环境的变化调整能量收集的策略，提高能量收集的效率和稳定性。然后，根据环境感知数据进行能量目标分析，得到微能量目标数据，这样可以确定护栏设备的能量需求和供给，制定合理的能量收集和储存方案，保证能量的动态平衡。根据微能量目标数据进行能量收集设备获取，生成目标能量收集设备，这样可以选择适合环境条件和能量目标的能量收集设备，如太阳能电池、风力发电机等，为护栏设备提供无线、无污染、无维护的电源，延长设备的使用寿命，降低设备的运行成本。然后，基于预设的能量监测策略利用目标能量收集设备对护栏设备进行监测设备集成，并通过物联网通信协议进行安全数据通信处理，得到能量采集结构，这样可以实现对能量收集设备的智能管理和控制，监测能量的收集和转换过程，传输能量的数据和信号，提高能量的安全性和可靠性。获取护栏设备结构数据，通过护栏设备结构数据对能量采集结构进行集成优化处理，生成优化能量采集结构，这样可以根据护栏设备的结构和功能，优化能量采集结构的位置和数量，实现能量的分布式收集，提高能量的利用效率和灵活性。然后，通过优化能量采集结构对护栏设备进行实时环境能量采集，从而得到微能量采集数据，这样可以利用环境中的可再生能源，如太阳能、风能等，为护栏设备提供持续稳定的电源，满足设备的工作需要。

17、优选地，步骤s2包括以下步骤：

18、步骤s21：利用数字滤波器对微能量采集数据进行数字信号降噪处理，生成降噪微能量数据；

19、步骤s22：对降噪微能量数据进行频域转换处理，生成微能量频谱数据；

20、步骤s23：根据微能量频谱数据进行能量谱特征分析，生成微能量谱特征数据；

21、步骤s24：对微能量谱特征数据进行时间频率分析，生成时频能量特征数据；

22、步骤s25：根据时频能量特征数据进行环境能源评估，得到环境潜在产能数据。

23、本发明利用数字滤波器对微能量采集数据进行数字信号降噪处理，这样可以去除环境噪声和干扰信号的影响，提高能量信号的质量和准确性。然后，对降噪微能量数据进行频域转换处理，将能量信号从时域转换到频域，方便进行能量谱的分析和处理，提高能量信号的可视化和可操作性。根据微能量频谱数据进行能量谱特征分析，对不同类型和强度的能量进行分类和识别，优化能量的转换和储存过程，减少能量的损耗和浪费。根据微能量谱特征数据进行时间频率分析，分析能量信号的时变特性和频率特性，预测能量信号的变化趋势和规律，制定合理的能量调节和控制策略，提高能量信号的稳定性和灵活性。根据时频能量特征数据进行环境能源评估，可以评估环境中的能量供需状况，确定环境中的最佳能源类型和数量，制定合理的能量分配和利用方案，保证能量的动态平衡和最优化配置，提高能量的性能和质量。

24、优选地，步骤s23包括以下步骤：

25、步骤s231：对微能量频谱数据进行频谱平滑处理，生成平滑微能量谱数据；

26、步骤s232：根据平滑微能量谱数据进行能量谱密度分析，生成能量谱分布数据；

27、步骤s233：根据能量谱分布数据进行频谱频带划分，生成微能量频带数据；

28、步骤s234：对微能量频带数据进行能量归一化处理，得到频带能量特性数据；

29、步骤s235：基于预设的异常识别阈值数据利用异常能量检测算法对频带能量特性数据进行异常能量识别，生成异常能量频率数据；

30、步骤s236：对异常能量频率数据进行异常能量成分处理，生成异常能量成分数据；

31、步骤s237：对频带能量特性数据进行能量统计处理，从而生成微能量谱特征数据。

32、本发明对微能量采集数据进行频谱平滑处理，生成平滑微能量谱数据，这样可以消除能量信号中的噪声和干扰，提高能量信号的清晰度和可信度。然后，根据平滑微能量谱数据进行能量谱密度分析，生成能量谱分布数据，这样可以计算能量信号在不同频率上的能量大小，反映能量信号的分布特征，优化能量信号的分解和重构过程，提高能量信号的分辨率和压缩率。根据能量谱分布数据进行频谱频带划分，生成微能量频带数据，这样可以将能量信号划分为不同的频带，根据不同频带的能量特性，确定能量信号的类型和强度，制定合理的能量转换和储存方案，提高能量信号的利用效率和灵活性。根据微能量频带数据进行能量归一化处理，得到频带能量特性数据，这样可以将不同频带的能量信号归一化到同一范围，消除能量信号的差异和偏差，提高能量信号的均匀性和稳定性。对频带能量特性数据进行异常能量识别，这样可以检测能量信号中的异常能量成分，如能量波动、能量突变等，及时发现和处理能量异常和故障，保证能量信号的正常运行。对能量信号的整体特征进行统计和分析，如能量均值、能量方差、能量峰值等，反映能量信号的统计特性，优化能量信号的表示和描述方式，提高能量信号的可视化和可操作性。利用异常能量检测算法对频带能量特性数据进行异常判断，将频带能量特性数据和预设的异常识别阈值数据输入到异常能量检测算法中，进行异常检测运算，检测数据中的异常能量成分，如能量波动、能量突变等，及时发现和处理能量异常和故障。对异常能量频率数据进行详细分析，确定异常的能量成分，进一步划分或峰值检测，以获得异常能量的详细信息。得到的异常能量成分数据将提供异常能量的具体特征。对频带能量特性数据进行统计处理，计算各频带的统计量，如均值、方差、偏度、峰度等。这些统计特征将形成微能量谱特征数据。

33、优选地，步骤s235中异常能量检测算法公式如下所示：

34、

35、式中，表示为异常能量检测函数，表示为第个频带的能量值，表示为频带的序号，表示为第个频带的子频带的个数，表示为子频带的序号，表示为能量平滑系数，表示为第个频带的第个子频带的能量值，表示为异常识别阈值数据，表示为频带中最大频率，表示为第个频带中第个子频带的频率值，表示为第个频带的平均频率值，表示为第个频带的宽度。

36、本发明利用一种异常能量检测算法，该算法公式充分考虑了第个频带的能量值、频带的序号、第个频带的子频带的个数、子频带的序号、能量平滑系数、第个频带的第个子频带的能量值、异常识别阈值数据、频带中最大频率、第个频带中第个子频带的频率值、第个频带的平均频率值、第个频带的宽度以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：

37、即，，将时频域划分为多个频带，每个频带有一个能量值，一个平均频率值，一个宽度，和一个子频带的个数。对每个子频带的能量值进行平滑处理，使用作为平滑后的能量值，表示对能量值进行平滑处理，使得能量值在附近的变化更加平缓，而不是出现突变。这样可以避免因为噪声或者小波动而导致的误判。当接近时，这个式子项的值接近，表示该子频带的能量值与异常识别阈值数据相差不大，可能是正常的。当远离时，这个式子项的值接近0，表示该子频带的能量值与异常识别阈值数据相差很大，可能是异常的。当趋近于 0时，这个式子项的值越接近于一个阶跃函数，表示能量值在附近的变化越陡峭，越容易区分正常和异常。当有一个正的小值时，这个式子项的值会在附近有一个平滑的过渡，表示能量值在附近的变化越平缓，越容易忽略噪声或者小波动。式子项表示对频率值进行加权，使得频率值在附近的权重更大，而不是均匀分布。这样可以突出该频带的主要频率特征，而不是受到其他频率的干扰。最后对第个频带的所有子频带进行求和，这样可以考虑到该频带的整体能量分布，而不是只看单个子频带的能量值，从而实现频带异常能量的识别。

38、优选地，步骤s3包括以下步骤：

39、步骤s31：根据异常能量成分数据进行异常因素关联分析，生成异常能量因素数据；

40、步骤s32：通过异常能量因素数据以及优化能量采集结构对护栏设备进行储能节点处理，生成储能节点分布数据；

41、步骤s33：通过环境潜在产能数据以及储能节点分布数据进行节点数量规划，并进行储能单元设备集成，从而得到储能单元结构数据；

42、步骤s34：根据储能单元结构数据进行节点分布图生成，得到储能节点分布图；

43、步骤s35：通过储能节点分布图对储能单元结构数据进行协同调控处理，从而得到储能节点调控数据；

44、步骤s36：通过储能节点调控数据对微能量采集数据进行微能量存储处理，并进行节点能量状态监测，生成节点能量状态数据。

45、本发明根据异常能量成分数据进行异常因素关联分析，可以找出导致能量异常的原因和影响，如环境变化、设备故障、外部干扰等，为后续的能量调节和修复提供依据，提高能量的安全性和可靠性。然后，根据能量异常的位置和程度，确定储能节点的数量和位置，为能量的分布式储存提供方案，提高能量的利用效率和灵活性。根据环境中的能量供需状况，确定储能单元的类型和数量，如超级电容器、锂电池等，为能量的转换和储存提供设备，提高能量的性能和质量。然后，根据储能单元结构数据进行节点分布图生成，得到储能节点分布图，这样可以直观地显示储能节点的位置和状态，方便进行能量的监测和管理，提高能量的可视化和可操作性。根据能量的实时需求和供给，对储能节点进行智能的调节和控制，如能量的充放电、能量的分配和平衡等，保证能量的动态平衡和最优化配置，提高能量的稳定性和灵活性。对微能量采集数据进行微能量存储处理，可以利用储能节点对微能量采集数据进行有效的存储和利用，满足护栏设备的工作需要，同时对节点能量状态进行实时的监测和反馈，及时发现和处理能量异常和故障，保证能量的正常运行。

46、优选地，步骤s4包括以下步骤：

47、步骤s41：获取护栏设备的历史工作性能数据，其中历史工作性能数据包括历史工作模式数据、历史工作环境数据以及历史能量消耗数据；

48、步骤s42：对历史工作性能数据进行特征工程处理，生成历史工作特征数据；

49、步骤s43：利用预设的卷积神经网络模型对历史工作特征数据进行迁移学习，从而构建能量需求预测模型；

50、步骤s44：对护栏设备进行实时设备运行监测以及实时环境感知处理，分别生成设备运行状态数据以及实时环境数据；根据设备运行状态数据进行工作模式分析，生成实时工作模式数据；

51、步骤s45：通过能量需求预测模型对实时工作模式数据以及实时环境数据进行储能优先级调整，得到动态能量调整数据；

52、步骤s46：根据动态能量调整数据进行储能节点映射处理，生成节点储能需求数据；

53、步骤s47：利用节点能量状态数据对节点储能需求数据进行节点协同控制处理，从而得到能量储能控制数据。

54、本发明获取护栏设备的历史工作性能数据，历史工作环境数据反映了设备在不同环境条件下的运行情况，历史能量消耗数据则提供了设备能量利用的历史趋势。对历史工作性能数据进行特征工程处理，这有助于揭示隐藏在数据中的模式和趋势，为构建能量需求预测模型提供更有信息量的输入。通过迁移学习，系统能够更好地适应历史工作特征数据的模式，构建了一个强大的能量需求预测模型。这个模型的效果在于通过学习历史数据中的模式，能够更准确地预测未来的能量需求。实时监测与感知为系统提供了即时的设备运行状态数据和实时环境数据。工作模式分析生成的实时工作模式数据反映了设备当前的操作状态。这些实时数据为及时响应设备运行状态提供了关键信息。能量需求预测模型通过分析实时工作模式数据和实时环境数据，预测未来的能量需求。储能优先级调整的效果在于通过动态调整储能节点的优先级，确保系统在不同工作模式下有足够的能量储备，以便更好地应对未来的能量需求波动。动态能量调整数据用于优化储能节点的分配，确保每个节点能够根据优先级得到适当的能量储存。生成的节点储能需求数据包含了每个节点的储能需求信息。通过节点能量状态数据，系统实现了高效的节点协同控制，确保了能量的智能储存和分配。

55、优选地，步骤s45包括以下步骤：

56、步骤s451：将预设的时间周期进行交替时间段划分，生成交替时间段数据；

57、步骤s452：对实时环境数据进行场景识别处理，得到实时工作场景数据；

58、步骤s453：根据实时工作场景数据进行情境分类处理，生成实时工作情境数据；

59、步骤s454：利用能量需求预测模型对实时工作模式数据以及实时工作场景数据进行场景能量需求预测，生成场景能量需求数据；

60、步骤s455：通过实时工作模式数据对交替时间段数据以及实时工作情境数据进行能量功能模式处理，得到情境供能模式数据；

61、步骤s456：根据情境供能模式数据进行动态情境权重制定，生成情境分配权重数据；

62、步骤s457：利用能量储能控制算法对情境分配权重数据进行能量储能优化处理，生成目标储能优化数据；

63、步骤s458：根据目标储能优化数据进行峰谷平衡策略设计，并进行储能优先级调整，生成动态能量调整数据。

64、本发明通过合理地划分时间周期，使得每个交替时间段既不过长以致于失去实时性，也不过短导致频繁的切换。这有助于系统更好地适应不同的工作场景。交替时间段的划分使得系统能够更精准地捕捉不同场景下的能量需求变化，提高系统的响应速度和能量调整的准确性。场景识别使系统能够实时感知环境的变化，例如光照、温度等，可以更精准地了解当前工作环境的特征。由于场景识别是基于实时环境数据的，系统能够及时更新实时工作场景数据，确保它能够反映当前准确的场景信息。通过对工作场景进行分类，系统能够更细致地了解各种工作情境的特征和能量需求模式。利用模型，系统能够预测不同场景下的能量需求。将工作模式与实时工作情境数据融合，系统能够更好地理解不同模式下的能量需求特点。通过能量功能模式处理，系统生成了更加精细划分的情境供能模式数据，有助于更精准的能量分配。基于情境供能模式数据的分析，系统能够智能地调整情境权重，以更好地适应不同的工作情境。这有助于提高系统对不同能量需求模式的敏感性和准确性。通过动态权重制定，系统能够实时响应环境变化，确保在不同情境下实现最佳的能量分配。这增强了系统的鲁棒性和适应性。利用储能控制算法，系统对情境分配权重数据进行智能优化，确保在各个情境下能量储存的最佳化。这有助于系统更有效地利用可用的能源。基于目标储能优化数据，系统设计峰谷平衡策略，以平衡系统在高负荷和低负荷时段的能量需求。这有助于降低能量波动性，提高系统的稳定性。通过动态能量调整数据，系统能够实时地调整能量分配，适应不同工作情境和能量需求模式，提高了系统的适应性和灵活性。

65、优选地，步骤s457中的能量储能控制算法公式如下所示：

66、

67、式中，表示为目标储能优化数据，表示为储能系统的充放电功率，表示为储能系统的最大充放电功率，表示为储能周期值，表示为储能时间值，表示为第一优化储能调节值，表示为情境优化函数，表示为第二优化储能调节值，表示为储能系统的节点能量充电成本，表示为第三优化储能调节值，表示为储能系统调整的放电收益数据，表示为情境分配权重数据，表示为实时工作模式数据。

68、本发明利用一种能量储能控制算法，该算法充分考虑了储能系统的充放电功率、储能系统的最大充放电功率、储能周期值、储能时间值、第一优化储能调节值、情境优化函数、第二优化储能调节值、储能系统的节点能量充电成本、第三优化储能调节值、储能系统调整的放电收益数据、情境分配权重数据、实时工作模式数据以及函数之间的相互作用关系，以形成函数关系式：

69、即，；

70、其中为，考虑储能系统在一定时间周期内的最大收益或最小成本，通过调整储能系统的充放电功率来达到。表示为储能系统的充放电功率，即储能系统在任意时刻的输入或输出功率。表示为储能系统的最大充放电功率，即储能系统的充放电能力的上限。表示为储能周期值，即储能系统的运行周期，通常为一天或一周。表示为储能时间值，即储能系统的运行时刻，通常为一小时或一刻钟。这些参数都是储能系统的基本属性或运行条件，需要根据实际情况确定。其次，表示为第一优化储能调节值，即储能系统参与情境优化的权重系数。表示为情境优化函数，即储能系统在不同时刻的运行效益或成本。这个函数的具体形式取决于储能系统的应用场景，例如平抑新能源出力波动、补偿功率预测误差、降低弃电率等。表示为情境分配权重数据，即不同情境的优先级或重要性。表示为实时工作模式数据，即储能系统的运行状态或模式，例如充电、放电或待机。这些参数都是储能系统的运行策略或目标。β表示为第二优化储能调节值，即储能系统充电成本的权重系数。表示为储能系统的节点能量充电成本，即储能系统在不同时刻的充电电价或费用。这个参数取决于电力市场的价格机制或政策，通常与电网的负荷水平或新能源的出力水平有关。表示为第三优化储能调节值，即储能系统放电收益的权重系数。表示为储能系统调整的放电收益数据，即储能系统在不同时刻的放电电价或收入。这个参数也取决于电力市场的价格机制或政策，通常与电网的负荷水平或新能源的出力水平有关。这些参数都是储能系统的经济性指标，需要根据市场环境或政策规定确定。式子项表示在储能系统的充放电功率满足一定范围的条件下，储能系统在一个运行周期内的最大收益或最小成本。表示储能系统的情境优化函数的一种可能的形式。这个函数的意义是根据储能系统的运行状态或模式，以及不同情境的优先级或重要性，计算储能系统在不同时刻的运行效益或成本。这个函数的形状是一个周期性的波形，可以反映储能系统的运行特点或需求。

71、优选地，步骤s5包括以下步骤：

72、步骤s51：根据能量储能控制数据进行节点能量供给计算，生成能量供给数据；

73、步骤s52：根据能量供给数据进行能量转换效率处理，生成能量转换效率数据；

74、步骤s53：通过护栏设备结构数据对能量转换效率数据进行能耗设备评估，得到能耗设备数据，其中能耗设备数据包括关键能耗设备数据以及非关键能耗设备数据；

75、步骤s54：通过情境供能模式数据对能耗设备数据进行能耗特性分析，生成能耗特性数据；

76、步骤s55：利用能耗特性数据对护栏设备进行自适应能耗处理，从而得到自适应工作能耗策略。

77、本发明根据能量储能控制数据进行节点能量供给计算，可以根据能量储能控制数据的指令，对储能节点进行能量的供给和分配，为护栏设备提供所需的电能，提高能量的利用效率和灵活性。根据能量供给数据的变化，对能量的转换过程进行效率的优化和调节，如降低能量的损耗和耗散，提高能量的性能和质量。通过护栏设备结构数据对能量转换效率数据进行能耗设备评估，得到能耗设备数据，其中能耗设备数据包括关键能耗设备数据以及非关键能耗设备数据，这样可以根据护栏设备结构数据的特点，对能量转换效率数据进行能耗设备的评估和分类，如确定哪些设备是关键能耗设备，如摄像头、报警器等，哪些设备是非关键能耗设备，如显示屏、灯光等，提高能耗的针对性和差异性。然后，通过情境供能模式数据对能耗设备数据进行能耗特性分析，这样可以根据情境供能模式数据的要求，对能耗设备数据进行能耗特性的分析和划分，如确定不同情境下的能耗优先级和能耗限制，提高能耗的适应性和灵敏性。利用能耗特性数据对护栏设备进行自适应能耗处理，这样可以利用能耗特性数据的指导，对护栏设备进行自适应能耗的处理和控制，如根据能耗优先级和能耗限制，对关键能耗设备和非关键能耗设备进行能耗的调节和节省，为护栏设备提供自适应工作能耗策略，提高能耗的稳定性和优化性。