基于动态环境感知的可穿戴微电网能源优化分配方法

本发明涉及可穿戴设备技术领域，尤其涉及基于动态环境感知的可穿戴微电网能源优化分配方法，该方法通过设置在人体关节处的柔性压电纤维和衣物外表面的柔性光伏单元，分别采集用户运动数据和环境光照数据，利用双通道神经网络预测用户下一时刻运动模式和光照强度变化，并基于人体热特性建立人体热力学约束模型，通过深度强化学习算法确定供热模式和供热电量，再经由梯度博弈优先级调度机制对可穿戴微电网、超级电容器和柔性纤维电池进行能源分配控制，实现毫秒级温度调节，此方法结合环境感知和深度强化学习算法，能动态优化能源分配策略，在相同能源输入条件下，将设备使用时长延长30‑50%，显著提高能源利用效率。