能耗评估方法、装置、设备及介质与流程

1.本公开涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种能耗评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质。


背景技术：

2.随着5g技术的发展，5g基站开始在全国广泛部署。目前，基站节能的主要方式有符号关断、通道关断、载波关断、深度休眠等，每种节能方式的时段和效果都不一样，因此，如何评估基站的节能效果成为了关注的焦点。
3.在一种技术方案中，对基站采用节能处理之后，监测基站在节能前后的能耗变化来估算基站的节能效果。然而，在这种技术方案中，由于基站能耗存在季节波动，无法获取到节能时段的未节能数据，导致无法准确地对基站的节能效果进行评估。
4.因此，如何准确地对基站的节能效果进行评估成为了亟待解决的技术难题。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开实施例的目的在于提供一种能耗评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质，进而至少在一定程度上实现准确地对基站的节能效果进行评估。
7.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
8.根据本公开实施例的第一方面，提供了一种能耗评估方法，包括：从预定时间段的基站的特征数据集中获取所述基站的能耗数据，所述特征数据集包括所述基站的能耗数据；对所述基站的能耗数据进行分类，得到所述基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据；基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
9.根据第一方面，在一些示例实施例中，所述变分自编码器包括编码器和解码器，所述基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据，包括：基于所述未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将所述未节能时间序列输入到所述编码器，通过所述编码器将所述未节能时间序列编码为隐向量；基于所述隐向量通过所述解码器重构所述基站的所述节能时段对应的未节能数据。
10.根据第一方面，在一些示例实施例中，所述未节能时间序列为不等长的时间序列，所述方法还包括：通过滑动时间窗口将所述不等长的时间序列变成等长的时间序列。
11.根据第一方面，在一些示例实施例中，所述特征数据集还包括：所述基站所对应的小区关键性能指标以及外部数据指标，所述对所述基站的能耗数据进行分类，包括：基于所
述能耗数据的维度通过独立森林模型对所述能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，所述异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。
12.根据第一方面，在一些示例实施例中，所述方法还包括：基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标对所述异常点数据进行相关性分析；通过线性回归模型对所述异常点数据进行线性拟合，得到修正的异常点数据。
13.根据第一方面，在一些示例实施例中，所述方法还包括：对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行主成分分析，以对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行降维。
14.根据第一方面，在一些示例实施例中，所述基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估，包括：将所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到所述基站的能耗参考基础值；基于所述能耗参考基础值对所述基站的能耗进行评估。
15.根据本公开实施例的第二方面，提供了一种能耗评估装置，包括：数据获取模块，用于从预定时间段的基站的特征数据集中获取所述基站的能耗数据，所述特征数据集包括所述基站的能耗数据；数据分类模块，用于对所述基站的能耗数据进行分类，得到所述基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；未节能数据生成模块，用于基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据；能耗评估模块，用于基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
16.根据第二方面，在一些示例实施例中，所述变分自编码器包括编码器和解码器，所述未节能数据生成模块还用于：基于所述未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将所述未节能时间序列输入到所述编码器，通过所述编码器将所述未节能时间序列编码为隐向量；基于所述隐向量通过所述解码器重构所述基站的所述节能时段对应的未节能数据。
17.根据第二方面，在一些示例实施例中，所述未节能时间序列为不等长的时间序列，所述装置还包括：滑动窗口模块，用于通过滑动时间窗口将所述不等长的时间序列变成等长的时间序列。
18.根据第二方面，在一些示例实施例中，所述特征数据集还包括：所述基站所对应的小区关键性能指标以及外部数据指标，所述数据分类模块还用于：基于所述能耗数据的维度通过独立森林模型对所述能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，所述异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。
19.根据第二方面，在一些示例实施例中，所述装置还包括：数据修正模块，用于基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标对所述异常点数据进行相关性分析；通过线性回归模型对所述异常点数据进行线性拟合，得到修正的异常点数据。
20.根据第二方面，在一些示例实施例中，所述装置还包括：降维处理模块，用于对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行主成分分析，以对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行降维。
21.根据第二方面，在一些示例实施例中，所述能耗评估模块还用于：将所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到所述基站的能耗参考基础值；基于所述能耗参考基础值对所述基站的能耗进行评估。
22.根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例第一方面中所述的能耗评估方法。
23.根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例第一方面所述的能耗评估方法。
24.本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
25.在本公开的一些实施例中，一方面，对基站的能耗数据进行分类，能够准确得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；另一方面，基于未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成基站的节能时段对应的未节能数据，能够准确地生成基站的节能时段对应的未节能数据，避免了无法获取节能时段的未节能数据的问题；再一方面，基于节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估，能够准确地对基站的节能效果进行评估。
26.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
27.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
28.图1示出了实施本公开的一些示例实施例的能耗评估方法的应用场景的示意图；
29.图2示出了根据本公开的一些示例实施例的能耗评估方法的流程示意图；
30.图3示出了实施本公开的另一些示例实施例的能耗评估方法的流程示意图；
31.图4示出了根据本公开的一些示例实施例的变分自编码器的示意图；
32.图5示出了根据本公开的一实施例的能耗评估装置的结构示意图；
33.图6示出本公开示例性实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
34.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
35.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
36.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
37.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
38.图1示出了实施本公开的一些示例实施例的能耗评估方法的网络架构的示意图。
39.参照图1所示，该应用场景100可以包括网络设备110、终端设备120以及核心网130。网络设备110可以是与终端设备120(或称为通信终端、用户终端)通信的设备。网络设备110可以为特定的地理区域提供通信覆盖，并且可以与位于该覆盖区域内的终端设备进行通信。可选地，该网络设备110可以是lte(long term evolution，长期演进)系统中的演进型基站(evolutional node b，enb或enodeb)，或者是5g网络中的网络设备例如基站等。
40.该应用场景100还包括位于网络设备110覆盖范围内的至少一个终端设备120。终端设备120为4g无线网络或5g无线网络中的用户终端。需要说明的是，终端设备120可以为工业设备、监控摄像头、巡检机器人、便携式计算机、智能手机、车载终端和平板电脑等。
41.下面，将结合附图对本公开的示例实施例中的技术方案进行详细的说明。
42.图2示出了根据本公开的一些示例实施例的能耗评估方法的流程示意图。本公开实施例提供的能耗评估方法的执行主体可以是具有计算能力的计算设备，例如核心网的网元。该能耗评估方法包括步骤s210至步骤s240，下面结合附图对示例实施例中的能耗评估方法进行详细的说明。
43.在步骤s210中，从预定时间段的基站的特征数据集中获取基站的能耗数据。
44.在示例实施例中，特征数据集包括基站的能耗数据，能耗数据可以为预定时间段基站上传的能耗数据，例如，近7天基站上传的每个小时的能耗数据。能耗数据包括的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据。
45.在步骤s220中，对基站的能耗数据进行分类，得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据。
46.在一些示例实施例中，采用数据分类模型对基站的能耗数据进行分类，得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据。例如，采用孤立森林模型对基站的能耗数据进行分类，得到未节能数据和已节能数据。
47.在另一些示例实施例中，特征数据集还包括：基站所对应的小区kpi(key performance indicator，关键性能指标)以及外部数据指标，能耗数据还包括异常点数据，基于能耗数据的维度通过独立森林模型对能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。
48.在步骤s230中，基于未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成基站的节能时段对应的未节能数据。
49.在示例实施例中，变分自编码器包括编码器和解码器，基于未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将未节能时间序列输入到编码器，通过编码器将未节能时间序列编码为隐向量；基于隐向量通过解码器重构基站的节能时段对应的未节能数据。
50.在步骤s240中，基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
51.在示例实施例中，将节能时段对应的未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到基站的能耗参考基础值；基于所述能耗参考基础值对基站的能耗进行评估。例如，确定对应时间的未节能数据与已节能数据的差值，根据该差值对基站的能耗进行评估。
52.在另一些示例实施例中，能耗数据还包括异常点数据，将节能时段对应的修正后的异常点数据、未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到基站的能耗参考基础值；基于能耗参考基础值对基站的能耗进行评估。
53.根据图2的示例实施例中技术方案，一方面，对基站的能耗数据进行分类，能够准确得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；另一方面，基于未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成基站的节能时段对应的未节能数据，能够准确地生成基站的节能时段对应的未节能数据，避免了无法获取节能时段的未节能数据的问题；再一方面，基于节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估，能够准确地对基站的节能效果进行评估。
54.图3示出了实施本公开的另一些示例实施例的能耗评估方法的的流程示意图。
55.参照图3所示，在步骤s310中，获取需要输入的特征数据集，特征数据集包含三种类型数据。
56.在示例实施例中，特征数据集包含以下三种类型数据：a)近7天基站上传的每个小时的能耗数据；b)近7天基站所对应的小区kpi趋势指标；c)基站的外部数据指标。其中，小区kpi趋势指标包括：近7天内每个小时的最低rrc(radio resource control，无线资源控制)用户数、最高rrc用户数，流量，上下行prb；基站的外部数据指标包括：基站所在地市的温度，基站类型、季节、是否周末等时间特征。
57.在步骤s320中，对特征数据集进行预处理。
58.在示例实施例中，对小区kpi趋势指标以及外部数据指标进行主成分分析，以对小区kpi趋势指标以及外部数据指标进行降维，统计出基站的能耗数据中的缺失能耗数据的时间点。
59.在步骤s330中，采用孤立森林模型对上传的基站能耗数据进行分类。
60.孤立森林是一种非常高效的无监督异常检测方法。具体过程如下:使用一个随机超平面来切割数据空间(data space),切一次可以生成两个子空间。之后再继续用一个随机超平面来切割每个子空间，循环下去，直到每子空间里面只有一个数据点为止。直观上来讲，可以发现那些密度很高的簇是可以被切很多次才会停止切割，但那些密度很低的点很快就从根到达叶子，这些点就是异常点。
61.在示例实施例中，这里我们指定第一维度是能耗数据，这样得到的正常数据的未节能的数据，异常数据是异常点和已节能数据，此时再将经过降维的b类和c类特征作为切割维度，可以将异常点和已节能数据分开，最终得到需要的三类数据。
62.在步骤s340中，对异常数据进行处理。
63.在示例实施例中，异常数据包括异常点数据和能耗缺失数据。对能耗缺失和异常的基站，会输出到告警模块，然后由相关支撑人员检查具体原因；同时利用该基站的b类和c类特征，做相关性分析，使用线性回归模型对异常数据进行线性拟合，得到修正后的数据。
64.在步骤s350中，利用滑动时间窗口生成等长的未节能时间序列。
65.在示例实施例中，由于节能时段不是固定的，导致我们训练模型所需要的输入向量长度不等；为了解决这个问题，这里利用滑动时间窗口将长度不等的未节能时间序列变成等长的子序列，将自身长度较短的序列剔除掉，剩余的序列也可以保证生成模型的准确性。
66.在步骤s360中，采用变分自编码器生成节能时段的能耗基础值。
67.变分自编码器(vae)是一类重要的生成模型，vae的图模型如图4所示：能观测到的数据是x，z代表隐向量，从自编码器的角度来看，当x由隐变量z产生，由z
→
x是生成模型p
θ
(x|z)，即解码器；而由x
→
z是识别模型即自编码器的编码器，n为正态分布。vaes用识别模型去逼近真实的后验概率p
θ
(x|z)，衡量两个分布的相似程度，一般采用kl散度，即下式(1)所示：
[0068][0069]
其中，z为隐变量，x为目标数据例如节能时段的未节能数据，θ为概率分布的参数，为编码器，p
θ
(x|z)为解码器，kl散度为用于衡量两个分布的相似程度。
[0070]
此外，在示例实施例中，对经过处理的特征数据集对变分自编码器进行训练，通过训练后的变分自编码器生成节能时段的能耗基础值。
[0071]
在步骤s370中，对基站的能耗进行评估。
[0072]
在示例实施例中，将节能时段对应的修正后的异常点数据、未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到基站的能耗参考基础值；基于能耗参考基础值对基站的能耗进行评估。
[0073]
根据图6的示例实施例中的技术方案，一方面，利用改进的孤立森林算法一次性实现了对未节能点数据、节能点数据和异常点数据的分类，同时会生成各类数据的标签，不需要人工标记；另一方面，能够及时发现异常点，避免出现更多数据问题；再一方面，对于节能点使用变分自编码器(vae)的方式生成理论的未节能数据，由于这一过程只使用能耗数据，训练要求低，可不断循环迭代，更具有鲁棒性，提高数据的准确性。
[0074]
根据本公开的一些实施例的技术方案，首先利用改进的孤立森林算法，对每个基站上传的能耗数据分类，分成未节能数据、节能数据、异常数据；先对异常数据使用kpi相关数据线性拟合填充，然后利用滑动时间窗口将长度不等的未节能时间序列变成等长的子序列作为变分自编码器(vae)的输入，通过变分自编码器的训练重构节能时段的能耗数据，得到基站较准确的未节能能耗值；该能耗评估方法可以区分出节能数据和未节能数据，并生成节能时段的能耗基准值，实现基站节能能耗评估的优化。
[0075]
根据本公开的另一些示例实施例中的技术方案，一方面，利用孤立森林的方法，通过指定判别维度，可以将基站的节能点、未节能点和异常点成功分类；另一方面，利用滑动时间窗口将长度不等的未节能时间序列变成等长的子序列，优化了变分自编码器的输入向量，从而训练生成基站完整的能耗标准值；再一方面，基于基站完整的能耗标准值实现基站节能能耗评估的优化。
[0076]
需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施方式的方法所包括的处理的
示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0077]
以下介绍本公开的装置实施例，可以用于执行本公开上述的能耗评估方法。
[0078]
图5示出了根据本公开的一实施例的能耗评估装置的结构示意图。
[0079]
参照图5所示，能耗评估装置500包括：数据获取模块510，用于从预定时间段的基站的特征数据集中获取所述基站的能耗数据，所述特征数据集包括所述基站的能耗数据；数据分类模块520，用于对所述基站的能耗数据进行分类，得到所述基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；未节能数据生成模块530，用于基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据；能耗评估模块540，用于基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
[0080]
在一些示例实施例中，所述变分自编码器包括编码器和解码器，所述未节能数据生成模块530还用于：基于所述未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将所述未节能时间序列输入到所述编码器，通过所述编码器将所述未节能时间序列编码为隐向量；基于所述隐向量通过所述解码器重构所述基站的所述节能时段对应的未节能数据。
[0081]
在一些示例实施例中，所述未节能时间序列为不等长的时间序列，所述装置500还包括：滑动窗口模块，用于通过滑动时间窗口将所述不等长的时间序列变成等长的时间序列。
[0082]
在一些示例实施例中，所述特征数据集还包括：所述基站所对应的小区关键性能指标以及外部数据指标，所述数据分类模块520还用于：基于所述能耗数据的维度通过独立森林模型对所述能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，所述异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。
[0083]
在一些示例实施例中，所述装置500还包括：数据修正模块，用于基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标对所述异常点数据进行相关性分析；通过线性回归模型对所述异常点数据进行线性拟合，得到修正的异常点数据。
[0084]
在一些示例实施例中，所述装置500还包括：降维处理模块，用于对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行主成分分析，以对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行降维。
[0085]
在一些示例实施例中，所述能耗评估模块540还用于：将所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到所述基站的能耗参考基础值；基于所述能耗参考基础值对所述基站的能耗进行评估。
[0086]
由于本公开的示例实施例的能耗评估装置的各个功能模块与上述能耗评估方法的示例实施例的步骤对应，因此对于本公开网络设备实施例中未披露的细节，请参照本公开上述的能耗评估方法的实施例。
[0087]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0088]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0089]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是核心网中的udm)执行根据本公开实施方式的方法。
[0090]
在本公开示例性实施方式中，还提供了一种能够实现上述方法的计算机存储介质。其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当上述程序产品在终端设备上运行时，上述程序代码用于使上述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
[0091]
上述程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0092]
上述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0093]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0094]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0095]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0096]
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
[0097]
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完
全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0098]
下面参照图6来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0099]
如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。
[0100]
其中，上述存储单元存储有程序代码，上述程序代码可以被上述处理单元610执行，使得上述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，上述处理单元610可以执行如图2中所示的：步骤s210，从预定时间段的基站的特征数据集中获取基站的能耗数据；步骤s220，对基站的能耗数据进行分类，得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；步骤s230，基于未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成基站的节能时段对应的未节能数据；步骤s240，基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
[0101]
示例性的，上述处理单元610还可以执行如上述方式实施例中的能耗评估方法。
[0102]
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。
[0103]
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0104]
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0105]
电子设备600也可以与一个或多个外部设备690(核心网其他网元)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0106]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
[0107]
此外，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说
明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0108]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。