一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法

一种考虑温湿度因素的5g基站业务能耗预测方法
技术领域
1.本发明涉及5g基站能耗计算技术领域，尤其涉及一种考虑温湿度因素的5g基站业务能耗预测方法。


背景技术：

2.第五代移动通信技术(5th generation mobile communication technology，简称5g)是具有高速率、低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术，是实现人机物互联的网络基础设施。在5g网络运行众，整个5g通信网络中基站设备机房是整网的主要耗电部分，约占整个网络耗能的60％，其中5g基站设备耗电占据50％左右，而射频设备能耗又占据整个基站能耗的90％以上；5g基站节能技术研究显得尤为重要。5g基站业务能耗预测研究是5g基站节能技术研究的基础，但另一方面，环境动态因素(如温度和湿度等)也会使得5g基站业务能耗呈现动态波动的特征，也进一步增加了5g基站业务能耗预测的计算复杂性。
3.有资料显示，现有考虑动态因素的通信基站业务能耗预测技术路线多采用多元回归方法，多元回归方法对考虑温湿度因素的5g基站业务能耗预测可以获取较为合适预测结果，除了会引起高计算复杂性问题外，多元回归方法将温度和湿度作为独立因素考虑，未考虑温度和湿度对5g基站通信业务量的共同作用，影响了预测精度。
4.中国专利文献cn112566226a公开了一种“5g基站智能化节能方法”。包括：s1，区分无线基站的具体特征，确定初始节能配置；s2，通过二阶平滑预测算法，预测节能参数门限；s3，基于实时kpi监测的节能参数调整机制。本发明优点在于有效克服了传统节能手段应用模式僵化、灵活性差、反应时间慢、节能效果差、无法与用户感知及kpi有效结合的问题，采用c++语言编制系统界面处理现网海量小区级历史性能数据，按节能效果进行筛选分类，挑选出适用于节能策略的小区，通过二阶平滑预测算法对适用小区的业务量发展趋势进行预测，得出分小区的节能时间窗口，然后通过基于kpi实时监测的节能参数调整机制，根据小区负荷变化动态调整节能参数，实现小区节能效果与用户感知达到最佳平衡点。上述技术方案存在未考虑温度因素和湿度因素对基站能耗预测共同作用的技术局限性。


技术实现要素：

5.本发明主要解决原有的技术方案未考虑温度因素和湿度因素对基站能耗预测共同作用的技术局限性的技术问题，提供一种考虑温湿度因素的5g基站业务能耗预测方法，在获取5g基站运行状态下温湿度业务能耗信息基础上，通过映射5g基站温度湿度业务能耗三维空间点和拟合5g基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线，按照累计平均预测误差最小准则构建5g基站业务能耗预测值平面，实现给定温度湿度预测5g基站的业务能耗值，降低了5g基站的业务能耗预测方法的计算复杂性和提高了预测精度，实现了5g基站业务能耗预测的轻量级化计算效果。
6.本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明包括以下步骤：
7.s1获取5g基站运行状态下温湿度业务能耗信息；
8.s2映射5g基站温度湿度业务能耗三维空间点；
9.s3拟合5g基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线；
10.s4按照累计平均预测误差最小准则构建5g基站业务能耗预测值平面；
11.s5给定温度湿度预测5g基站的业务能耗值。
12.作为优选，所述的步骤s1对给定待预测业务能耗的5g基站，设统计时段为d，所述d取值60天～360天，采集周期为t，所述t取值1分钟～5分钟，按照公式n＝d*24*60/t计算统计时段内采集数据总数目为n；对no.i(i∈n)个采集周期，获取当前采集周期内的温度平均值x、湿度平均值y和业务能耗平均值p，构成5g基站业务能耗参数三元组，表示为(xi,yi,pi)。温度平均值x的单位为度、湿度平均值y的单位为％和业务功耗平均值p的单位为w。
13.作为优选，所述的步骤s2以温度、湿度和5g基站业务能耗分别为x轴、y轴和z轴构成业务能耗三维空间，将每个no.i个三元组(xi,yi,pi)映射成为业务能耗三维空间内的空间点。后续将业务能耗三维空间内的空间点应用于投影以实现拟合5g基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线。
14.作为优选，所述的步骤s3具体包括：
15.s3.1将每个no.i个三元组(xi,yi,pi)对应的三维空间点向x轴和z轴相交的xoz二维平面进行垂直投影，将每个no.i个三元组(xi,yi,pi)映射成为xoz二维平面内的点，标记为温度业务能耗二元组(xi,pi)；
16.s3.2若多个温度业务能耗二元组(xi,pi)中同一个x存在多个p值，则对以上二元组(xi,pi)进行唯一化操作，用一个温度业务能耗二元组替代以上多个温度业务能耗二元组(xi,pi)，其中为以上多个温度能耗二元组中pi的数学期望，使得xoz二维平面内每个相同的xi值只对应一个能耗值pi，标记唯一化操作后温度业务能耗二元组为
17.s3.3以温度业务能耗二元组对应xoz二维平面内点为数据源，采用最小二乘方法计算获取5g基站温度业务能耗预测基准特征直线p＝k
x x+b
x
，其中k
x
和b
x
分别是以上直线方程的斜率和截距；
18.s3.4重复步骤s3.3，计算获取5g基站湿度业务能耗预测基准特征直线p＝k
y y+by，其中ky和by分别是以上直线方程的斜率和截距。
19.作为优选，所述的步骤s4具体包括：
20.s4.1将两条特征直线p＝k
x x+b
x
和p＝k
y y+by在xoz二维平面和yoz二维平面延z轴分别上下平行移动δz
x
和δzy实现相交，以相交的两条直线作为平行四边形的两条边，通过在三维空间内构建平行四边形平面组成5g基站业务能耗预测值平面s；其中δz
x
和δzy取值按照s4.2确定。
21.s4.2标记每个no.i个三元组(xi,yi,pi)对应的三维空间点到能耗预测值平面s的垂直距离为di，按照公式计算累计平均预测误差w；以累计平均预测误差w最小为优化目标，采用粒子群寻优方法，获取参数δz
x
和δzy的最佳值。
22.作为优选，所述的步骤s5在给定待预测业务能耗5g基站的温度和湿度后，计算温度和湿度对应5g基站业务能耗预测值平面s的业务能耗值，即三维平面对应的z轴值，作为5g基站的业务能耗预测值。
23.本发明的有益效果是：通过映射5g基站温度湿度业务能耗三维空间点和拟合5g基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线，按照累计平均预测误差最小准则构建5g基站业务能耗预测值平面，实现给定温度湿度预测5g基站的业务能耗值，降低了5g基站的业务能耗预测方法的计算复杂性和提高了预测精度，实现了5g基站业务能耗预测的轻量级化计算效果。
附图说明
24.图1是本发明的一种流程图。
具体实施方式
25.下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
26.实施例：本实施例的一种考虑温湿度因素的5g基站业务能耗预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
27.s1获取5g基站运行状态下温湿度业务能耗信息。
28.对给定待预测业务能耗5g基站，设统计时段为d(d取值60天～360天)，采集周期为t(取值1分钟～5分钟)，按照公式n＝d*24*60/t计算统计时段内采集数据总数目为n；对no.i(i∈n)个采集周期，获取当前采集周期内的温度平均值x(单位为度)、湿度平均值y(单位为％)和业务能耗平均值p(单位为w)，构成5g基站业务能耗参数三元组(以下简称三元组)表示为(xi,yi,pi)。
29.s2映射5g基站温度湿度业务能耗三维空间点。
30.以温度、湿度和5g基站业务能耗分别为x轴、y轴和z轴构成业务能耗三维空间，将每个no.i个三元组(xi,yi,pi)映射成为业务能耗三维空间内的空间点。后续将业务能耗三维空间内的空间点应用于投影以实现拟合5g基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线。
31.s3拟合5g基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线，具体包括：
32.s3.1将每个no.i个三元组(xi,yi,pi)对应的三维空间点向x轴和z轴相交的xoz二维平面进行垂直投影，将每个no.i个三元组(xi,yi,pi)映射成为xoz二维平面内的点，标记为温度业务能耗二元组(xi,pi)；
33.s3.2若多个温度业务能耗二元组(xi,pi)中同一个x存在多个p值，则对以上二元组(xi,pi)进行唯一化操作，用一个温度业务能耗二元组替代以上多个温度业务能耗二元组(xi,pi)，其中为以上多个温度能耗二元组中pi的数学期望，使得xoz二维平面内每个相同的xi值只对应一个能耗值pi，标记唯一化操作后温度业务能耗二元组为
34.s3.3以温度业务能耗二元组对应xoz二维平面内点为数据源，采用最小
二乘方法计算获取5g基站温度业务能耗预测基准特征直线p＝k
x x+b
x
，其中k
x
和b
x
分别是以上直线方程的斜率和截距；
35.s3.4重复步骤s3.3，计算获取5g基站湿度业务能耗预测基准特征直线p＝k
y y+by，其中ky和by分别是以上直线方程的斜率和截距。
36.s4按照累计平均预测误差最小准则构建5g基站业务能耗预测值平面，具体包括：
37.s4.1将两条特征直线p＝k
x x+b
x
和p＝k
y y+by在xoz二维平面和yoz二维平面延z轴分别上下平行移动δz
x
和δzy实现相交，以相交的两条直线作为平行四边形的两条边，通过在三维空间内构建平行四边形平面组成5g基站业务能耗预测值平面s；
38.s4.2标记每个no.i个三元组(xi,yi,pi)对应的三维空间点到能耗预测值平面s的垂直距离为di，按照公式计算累计平均预测误差w；以累计平均预测误差w最小为优化目标，采用粒子群寻优方法，获取参数δz
x
和δzy的最佳值。
39.s5给定温度湿度预测5g基站的业务能耗值。在给定待预测业务能耗5g基站的温度和湿度后，计算温度和湿度对应5g基站业务能耗预测值平面s的业务能耗值，即三维平面对应的z轴值，作为5g基站的业务能耗预测值。
40.本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
41.尽管本文较多地使用了温湿度业务能耗、基准直线等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。