本發(fā)明涉及一種基于能耗的電力參數(shù)優(yōu)化方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法中包括：通過(guò)特征選擇算法對(duì)各設(shè)備電力特征參數(shù)進(jìn)行特征篩選；構(gòu)建基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測(cè)模型，通過(guò)特征篩選后的設(shè)備電力特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)值和整體能耗指標(biāo)對(duì)應(yīng)的參數(shù)值對(duì)能耗預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將訓(xùn)練后的能耗預(yù)測(cè)模型與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用能耗預(yù)測(cè)模型對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)智能體給出的優(yōu)化策略進(jìn)行評(píng)估，對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后得到能夠輸出各參數(shù)的最優(yōu)調(diào)整策略及其評(píng)估結(jié)果的智能體；通過(guò)訓(xùn)練后的智能體得到最優(yōu)的參數(shù)調(diào)整策略。本發(fā)明能夠?qū)δ芎倪M(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，且能夠進(jìn)一步提出能耗的優(yōu)化建議。