本發(fā)明涉及智能電力管理和控制，尤其涉及一種基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的智能供電服務(wù)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的快速發(fā)展和智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，現(xiàn)代電力管理系統(tǒng)在提高能源利用效率和用戶(hù)便利性方面取得了顯著進(jìn)展。然而，傳統(tǒng)的供電服務(wù)系統(tǒng)仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，特別是在智能化和自動(dòng)化方面存在顯著的改進(jìn)空間。現(xiàn)有技術(shù)中的供電系統(tǒng)通常依賴(lài)于預(yù)設(shè)的控制策略和人工操作，這些系統(tǒng)在響應(yīng)用戶(hù)需求和環(huán)境變化方面存在局限性，影響了供電系統(tǒng)的整體效能和用戶(hù)體驗(yàn)。

2、傳統(tǒng)供電系統(tǒng)通常采用固定的供電控制策略，這種策略在面對(duì)不同用戶(hù)需求和環(huán)境條件時(shí)往往顯得不夠靈活。例如，傳統(tǒng)系統(tǒng)可能無(wú)法根據(jù)用戶(hù)的實(shí)時(shí)指令調(diào)整電力分配，導(dǎo)致電力資源的浪費(fèi)或供電不足。這種固定的控制方式無(wú)法充分適應(yīng)用戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)變化，也難以處理復(fù)雜的環(huán)境條件對(duì)供電系統(tǒng)的影響?，F(xiàn)有的供電系統(tǒng)在語(yǔ)音識(shí)別和用戶(hù)交互方面的智能化水平較低。雖然語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但在供電系統(tǒng)中的應(yīng)用仍然局限于簡(jiǎn)單的命令輸入。現(xiàn)有技術(shù)通常缺乏對(duì)語(yǔ)音指令的深層次理解和智能分析，無(wú)法有效地將用戶(hù)的語(yǔ)音指令轉(zhuǎn)化為具體的供電控制命令。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在對(duì)環(huán)境噪聲和用戶(hù)語(yǔ)音特征的處理上存在不足，導(dǎo)致語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性受到限制。

3、傳統(tǒng)供電系統(tǒng)在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障自愈方面也存在不足。盡管一些先進(jìn)的系統(tǒng)具備基本的監(jiān)測(cè)功能，但對(duì)供電設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障自愈的能力仍然有限?，F(xiàn)有技術(shù)往往缺乏高效的自愈材料和智能傳感器網(wǎng)絡(luò)，無(wú)法在設(shè)備出現(xiàn)微裂紋或其他損傷時(shí)及時(shí)進(jìn)行修復(fù)。這種缺乏自愈能力的系統(tǒng)在面對(duì)設(shè)備老化和使用過(guò)程中的潛在問(wèn)題時(shí)，往往會(huì)導(dǎo)致較長(zhǎng)的停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。

4、現(xiàn)有的供電管理系統(tǒng)在自適應(yīng)負(fù)載調(diào)整和用戶(hù)行為學(xué)習(xí)方面也存在不足。雖然一些系統(tǒng)具備基本的負(fù)載調(diào)整能力，但它們通常無(wú)法根據(jù)用戶(hù)的行為習(xí)慣和實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行智能優(yōu)化?，F(xiàn)有技術(shù)往往缺乏對(duì)用戶(hù)行為模式和環(huán)境狀態(tài)的深入分析，導(dǎo)致供電負(fù)載分配的效率和穩(wěn)定性無(wú)法得到有效提升。

5、因此，如何提供一種基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的智能供電服務(wù)系統(tǒng)及方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的智能供電服務(wù)系統(tǒng)及方法，本發(fā)明利用光聲效應(yīng)技術(shù)捕捉語(yǔ)音指令，并結(jié)合量子計(jì)算與自然語(yǔ)言處理技術(shù)生成精準(zhǔn)的供電控制命令。系統(tǒng)還集成了自愈材料和實(shí)時(shí)負(fù)載調(diào)節(jié)技術(shù)，以提升供電設(shè)備的可靠性和適應(yīng)能力，詳細(xì)描述了提高了語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)了智能化的供電管理，增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和自我修復(fù)能力。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的智能供電服務(wù)系統(tǒng)及方法，包括如下步驟：

3、s1、用戶(hù)通過(guò)智能設(shè)備發(fā)出語(yǔ)音指令，系統(tǒng)利用光聲效應(yīng)語(yǔ)音捕捉技術(shù)，通過(guò)激光束檢測(cè)聲波在空氣中的壓力變化，進(jìn)行遠(yuǎn)距離及復(fù)雜環(huán)境下的語(yǔ)音采集；

4、s2、將采集到的語(yǔ)音信號(hào)輸入多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模塊，結(jié)合語(yǔ)音特征、背景噪聲分析以及用戶(hù)語(yǔ)音模型進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別并生成相應(yīng)的文本指令；

5、s3、生成的文本指令通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)義解析，并結(jié)合環(huán)境與意圖同步技術(shù)，分析當(dāng)前環(huán)境變量和用戶(hù)生理信號(hào)，生成與用戶(hù)需求相匹配的供電控制命令；

6、s4、將生成的供電控制命令傳輸至量子超導(dǎo)供電模塊，利用超導(dǎo)體的零電阻特性執(zhí)行電力傳輸，并在微秒級(jí)時(shí)間內(nèi)調(diào)節(jié)電力流動(dòng)，適應(yīng)實(shí)時(shí)供電負(fù)載變化；

7、s5、供電操作完成后，系統(tǒng)通過(guò)語(yǔ)音反饋和可視化界面向用戶(hù)反饋操作結(jié)果，并結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，提供進(jìn)一步的供電操作建議和調(diào)整選項(xiàng)；

8、s6、系統(tǒng)通過(guò)嵌入的自愈納米傳感器網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)控供電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，該傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠在微觀層面檢測(cè)設(shè)備材料的疲勞和微裂紋，并通過(guò)激活自愈材料機(jī)制，修復(fù)出現(xiàn)的損傷預(yù)防故障；

9、s7、當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到潛在的供電故障和異常情況時(shí)，嵌入的自愈納米傳感器網(wǎng)絡(luò)觸發(fā)局部修復(fù)功能，在微裂紋擴(kuò)展之前完成修復(fù)；

10、s8、系統(tǒng)通過(guò)自學(xué)習(xí)模塊，結(jié)合用戶(hù)的操作習(xí)慣和實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，利用自組織臨界性?xún)?yōu)化算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整電力負(fù)載分布，使系統(tǒng)保持在臨界狀態(tài)，保證供電系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。

11、可選的，所述s1具體包括：

12、s11、用戶(hù)通過(guò)智能設(shè)備發(fā)出語(yǔ)音指令，該語(yǔ)音指令被傳遞至系統(tǒng)的語(yǔ)音輸入接口，語(yǔ)音輸入接口包括麥克風(fēng)陣列和光聲效應(yīng)捕捉裝置；

13、s12、系統(tǒng)利用光聲效應(yīng)語(yǔ)音捕捉技術(shù)，通過(guò)激光束照射空氣中的特定區(qū)域，激光束在空氣中的傳播路徑由函數(shù)p(x,y,z,t)描述，其中x、y、z為空間坐標(biāo)，t為時(shí)間變量，p(x,y,z,t)用于描述激光束在不同空間和時(shí)間上的能量分布；

14、s13、當(dāng)聲波在空氣中傳播時(shí)，聲波與激光束相互作用引起壓力變化，壓力變化通過(guò)公式δp＝ρ·c·δv進(jìn)行描述，其中δp為壓力變化，ρ為空氣密度，c為聲速，δv為聲波引起的空氣體積變化；

15、s14、捕捉到的光信號(hào)s(t)經(jīng)過(guò)光電轉(zhuǎn)換裝置轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，電信號(hào)的波形表示為se(t)＝k·s(t)，其中se(t)為電信號(hào)強(qiáng)度，k為光電轉(zhuǎn)換系數(shù)；

16、s15、轉(zhuǎn)化后的電信號(hào)被輸入至信號(hào)處理模塊，在信號(hào)處理模塊中對(duì)se(t)進(jìn)行噪聲過(guò)濾和信號(hào)增強(qiáng)，得到的濾波信號(hào)表示為e′(t)。

17、可選的，所述s2具體包括：

18、s21、將通過(guò)光聲效應(yīng)語(yǔ)音捕捉技術(shù)獲得的濾波信號(hào)e′(t)輸入至多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模塊，該模塊包括語(yǔ)音特征提取單元、背景噪聲分析單元以及用戶(hù)語(yǔ)音模型庫(kù)；

19、s22、在語(yǔ)音特征提取單元中，對(duì)濾波信號(hào)e′(t)進(jìn)行特征提取，生成特征向量f(t)，特征向量f(t)描述語(yǔ)音信號(hào)的頻率特性，其維度由信號(hào)的頻率分布和時(shí)間窗決定；

20、s23、采用量子態(tài)相干特征提取技術(shù)對(duì)濾波信號(hào)e′(t)進(jìn)行增強(qiáng)處理，在量子計(jì)算框架下，通過(guò)量子態(tài)相干性將語(yǔ)音信號(hào)的多個(gè)維度特征同時(shí)編碼，并生成增強(qiáng)后的特征向量fq(t)：

21、

22、其中，α和β為量子疊加系數(shù)，qi(t)為通過(guò)量子態(tài)編碼獲取的信號(hào)特征，γi為與量子態(tài)相干性相關(guān)的權(quán)重系數(shù)，n為量子態(tài)的維度數(shù)量；

23、s24、將增強(qiáng)后的特征向量fq(t)傳輸至背景噪聲分析單元，通過(guò)比較fq(t)與噪聲模型n(t)進(jìn)行噪聲過(guò)濾，生成噪聲過(guò)濾后的特征向量f′(t)；

24、s25、將噪聲過(guò)濾后的特征向量f′(t)輸入至用戶(hù)語(yǔ)音模型庫(kù)，利用相似度函數(shù)計(jì)算特征向量f′(t)與各用戶(hù)語(yǔ)音模型mi的相似度，并生成相應(yīng)的文本指令t(t)。

25、可選的，所述s3具體包括：

26、s31、將通過(guò)多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模塊生成的文本指令t(t)輸入至自然語(yǔ)言處理模塊，自然語(yǔ)言處理模塊包括語(yǔ)義解析單元和上下文管理單元，語(yǔ)義解析單元通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)文本指令t(t)進(jìn)行語(yǔ)義解析，提取指令中的核心意圖i(t)和相關(guān)操作參數(shù)，生成語(yǔ)義向量v(t)；

27、s32、生成的語(yǔ)義向量v(t)被輸入至上下文管理單元，結(jié)合歷史用戶(hù)指令h(t)和當(dāng)前文本指令t(t)的語(yǔ)義解析結(jié)果，分析用戶(hù)的行為模式，生成擴(kuò)展的上下文向量vc(t)；

28、s33、將上下文向量vc(t)輸入至環(huán)境與意圖同步模塊，該模塊結(jié)合當(dāng)前環(huán)境變量e(t)和用戶(hù)生理信號(hào)b(t)，生成環(huán)境感知向量ve(t)：

29、

30、其中，σ為激活函數(shù)，w1,w2,w3為權(quán)重矩陣，λk為動(dòng)態(tài)調(diào)整的權(quán)重系數(shù)，φk(vc(t),e(t),b(t))為從語(yǔ)義向量、環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶(hù)生理信號(hào)中提取的特征；

31、s34、在環(huán)境與意圖同步技術(shù)的框架下，生成與用戶(hù)需求相匹配的供電控制命令c(t)，供電控制命令通過(guò)多維非線性組合函數(shù)生成：

32、

33、其中，ψ為非線性激活函數(shù)，αi為與用戶(hù)需求和環(huán)境變量相關(guān)的動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，gi(ve(t))為控制規(guī)則的非線性組合；

34、s35、將生成的供電控制命令c(t)傳輸至供電控制模塊，供電控制模塊根據(jù)命令調(diào)整供電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，以響應(yīng)用戶(hù)需求和環(huán)境條件的變化。

35、可選的，所述s4具體包括：

36、s41、將生成的供電控制命令c(t)傳輸至量子超導(dǎo)供電模塊，量子超導(dǎo)供電模塊包括超導(dǎo)體電力傳輸單元和實(shí)時(shí)負(fù)載調(diào)節(jié)單元，供電控制命令c(t)用于控制超導(dǎo)體的電力傳輸過(guò)程；

37、s42、在量子超導(dǎo)供電模塊中，利用超導(dǎo)體的零電阻特性執(zhí)行電力傳輸：

38、

39、其中，v(t)為電壓，rsc(t)為超導(dǎo)體的電阻，在零電阻狀態(tài)下rsc(t)≈0，使得電流i(t)主要受電壓v(t)控制，表示電壓的瞬時(shí)變化率，β為非線性調(diào)節(jié)指數(shù)，用于控制電壓瞬變的影響強(qiáng)度，κ為與超導(dǎo)體材料特性相關(guān)的比例系數(shù)；

40、s43、在電力傳輸過(guò)程中，量子超導(dǎo)供電模塊根據(jù)供電控制命令c(t)在微秒級(jí)時(shí)間內(nèi)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)電力流動(dòng)，適應(yīng)實(shí)時(shí)供電負(fù)載的變化，電力流動(dòng)的調(diào)節(jié)過(guò)程通過(guò)電壓和電流的非線性組合實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)不同負(fù)載條件下的需求；

41、s44、實(shí)時(shí)負(fù)載調(diào)節(jié)單元持續(xù)監(jiān)控電力流動(dòng)，并根據(jù)負(fù)載變化的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整電力傳輸，保證系統(tǒng)在負(fù)載波動(dòng)下的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。

42、可選的，所述s6具體包括：

43、s61、系統(tǒng)通過(guò)嵌入的自愈納米傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)供電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，自愈納米傳感器網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)分布式納米傳感器組成，多個(gè)分布式納米傳感器在微觀層面檢測(cè)設(shè)備材料的疲勞、微裂紋及其他潛在結(jié)構(gòu)損傷；

44、s62、傳感器單元通過(guò)檢測(cè)材料內(nèi)部的應(yīng)變能密度變化率來(lái)識(shí)別疲勞和微裂紋的形成：

45、

46、其中，e為材料的彈性模量，∈(t)為材料的應(yīng)變，描述了材料彈性模量和應(yīng)變隨時(shí)間變化對(duì)應(yīng)變能密度的直接影響，通過(guò)積分描述應(yīng)變加速度對(duì)能量密度的累積效應(yīng)，α和β分別為調(diào)節(jié)系數(shù)和時(shí)間衰減因子；

47、˙

48、s63、當(dāng)傳感器檢測(cè)到應(yīng)變能密度變化率w(t)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，傳感器網(wǎng)絡(luò)通過(guò)無(wú)線通信模塊將損傷信息d(t)傳輸至自愈材料激活單元，損傷信息包括裂紋位置、大小和發(fā)展趨勢(shì)，傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)更新這些數(shù)據(jù)；

49、s64、自愈材料激活單元根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膿p傷信息d(t)激活自愈材料機(jī)制，通過(guò)局部加熱和化學(xué)反應(yīng)引發(fā)自愈材料的聚合反應(yīng)：

50、mn+c→mn+1+q；

51、其中，mn表示自愈材料中的聚合物鏈，c為催化劑，mn+1為反應(yīng)生成的更長(zhǎng)聚合物鏈，q為反應(yīng)中釋放的副產(chǎn)物；

52、s65、修復(fù)完成后，自愈納米傳感器網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)監(jiān)控修復(fù)區(qū)域的應(yīng)變能密度變

53、˙

54、化率w(t)，并將監(jiān)測(cè)到的修復(fù)數(shù)據(jù)與原始損傷信息d(t)進(jìn)行比較，通過(guò)進(jìn)一步的材料應(yīng)力調(diào)整機(jī)制，調(diào)整材料內(nèi)部應(yīng)力分布，防止新的損傷形成和原有損傷的復(fù)發(fā)。

55、可選的，所述s8具體包括：

56、s81、通過(guò)自學(xué)習(xí)模塊，系統(tǒng)收集并分析用戶(hù)的操作習(xí)慣與實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括用戶(hù)的用電模式、設(shè)備使用頻率、環(huán)境溫度、濕度和電力需求波動(dòng)；

57、s82、系統(tǒng)根據(jù)收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶(hù)行為特征向量u(t)和環(huán)境狀態(tài)向量e(t)，其中：

58、u(t)＝[u1(t),u2(t),…,un(t)]；

59、e(t)＝[e1(t),e2(t),…,em(t)]；

60、s83、將用戶(hù)行為特征向量u(t)和環(huán)境狀態(tài)向量e(t)輸入至自組織臨界性?xún)?yōu)化算法模塊：

61、

62、其中，ζ(t)為系統(tǒng)的臨界狀態(tài)，λ為調(diào)節(jié)系數(shù)，γi和δj為用戶(hù)行為和環(huán)境狀態(tài)的權(quán)重系數(shù)，θ和φ為非線性調(diào)節(jié)指數(shù)；

63、s84、根據(jù)計(jì)算出的臨界狀態(tài)ζ(t)，系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整電力負(fù)載分布，使系統(tǒng)保持在接近臨界狀態(tài)的運(yùn)行模式，調(diào)整后的電力負(fù)載分布p(t)依據(jù)臨界狀態(tài)ζ(t)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使系統(tǒng)在不同負(fù)載條件下運(yùn)行穩(wěn)定；

64、s85、自學(xué)習(xí)模塊監(jiān)控電力負(fù)載的調(diào)整效果，并基于實(shí)時(shí)反饋更新用戶(hù)行為特征向量u(t)和環(huán)境狀態(tài)向量e(t)，不斷優(yōu)化自組織臨界性?xún)?yōu)化算法的權(quán)重系數(shù)γi和δj。

65、可選的，包括如下模塊：

66、語(yǔ)音輸入接口：包括麥克風(fēng)陣列和光聲效應(yīng)捕捉裝置，負(fù)責(zé)接收用戶(hù)的語(yǔ)音指令并進(jìn)行遠(yuǎn)距離和復(fù)雜環(huán)境下的語(yǔ)音采集；

67、多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模塊：包括語(yǔ)音特征提取單元、背景噪聲分析單元以及用戶(hù)語(yǔ)音模型庫(kù)，負(fù)責(zé)處理語(yǔ)音信號(hào)并生成文本指令；

68、自然語(yǔ)言處理模塊：包括語(yǔ)義解析單元和上下文管理單元，負(fù)責(zé)解析文本指令并生成供電控制命令；

69、環(huán)境與意圖同步模塊：結(jié)合當(dāng)前環(huán)境變量和用戶(hù)生理信號(hào)，生成與用戶(hù)需求相匹配的供電控制命令；

70、量子超導(dǎo)供電模塊：包括超導(dǎo)體電力傳輸單元和實(shí)時(shí)負(fù)載調(diào)節(jié)單元，負(fù)責(zé)電力傳輸并動(dòng)態(tài)調(diào)整電力流動(dòng)；

71、自愈納米傳感器網(wǎng)絡(luò)：監(jiān)控供電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，檢測(cè)材料的疲勞、微裂紋等潛在損傷，并激活自愈材料機(jī)制進(jìn)行修復(fù)；

72、自學(xué)習(xí)模塊：結(jié)合用戶(hù)操作習(xí)慣和實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，利用自組織臨界性?xún)?yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整電力負(fù)載分布，保持系統(tǒng)在臨界狀態(tài)下運(yùn)行；

73、信號(hào)處理模塊：處理從語(yǔ)音輸入接口獲得的電信號(hào)，進(jìn)行噪聲過(guò)濾和信號(hào)增強(qiáng)，生成濾波信號(hào)。

74、本發(fā)明的有益效果是：

75、本發(fā)明通過(guò)引入光聲效應(yīng)技術(shù)和量子態(tài)相干特征提取方法，系統(tǒng)能夠以更高的準(zhǔn)確度捕捉和解析用戶(hù)的語(yǔ)音指令。這種技術(shù)組合使得語(yǔ)音識(shí)別不再受限于傳統(tǒng)的噪聲干擾和信號(hào)模糊問(wèn)題，提升了識(shí)別的精度和魯棒性，從而減少了誤操作的可能性，增強(qiáng)了用戶(hù)與系統(tǒng)的交互體驗(yàn)。

76、本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別模塊和自然語(yǔ)言處理模塊，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜語(yǔ)音指令的智能解析。這一創(chuàng)新使得系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解用戶(hù)的需求，并生成精確的供電控制命令。通過(guò)對(duì)用戶(hù)歷史指令和實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整供電策略，適應(yīng)不斷變化的需求和環(huán)境條件，從而提高了供電服務(wù)的靈活性和適應(yīng)性。

77、本發(fā)明利用自愈材料和納米傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)供電設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)修復(fù)。這種技術(shù)有效地延長(zhǎng)了設(shè)備的使用壽命，降低了維護(hù)成本，并在設(shè)備出現(xiàn)損傷時(shí)能夠迅速進(jìn)行修復(fù)，保持設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。這一創(chuàng)新減少了傳統(tǒng)設(shè)備維護(hù)中可能出現(xiàn)的停機(jī)時(shí)間和維修難度，提高了系統(tǒng)的可靠性和持久性。自學(xué)習(xí)模塊和自組織臨界性?xún)?yōu)化算法的引入使得系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶(hù)行為特征和環(huán)境狀態(tài)動(dòng)態(tài)優(yōu)化電力負(fù)載分布。這種方法不僅提高了電力資源的使用效率，還保持了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性。在負(fù)載波動(dòng)和環(huán)境變化的情況下，系統(tǒng)能夠迅速調(diào)整，確保電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。