一种智能节电的方法、装置及设备与流程

所属的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术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”。在一些可能的实施方式中，根据本技术的智能节电的设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的智能节电的方法中的步骤。例如，处理器可以执行如上述基站侧智能节电的方法中的步骤或执行云平台服务器侧的智能节电的方法的步骤。下面参照图9来描述根据本技术的这种实施方式的智能节电的设备130。图7显示的智能节电的设备130仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图7所示，智能节电的设备130以通用智能节电的设备的形式表现。智能节电的设备130的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。总线133表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)1321和/或高速缓存存储器1322，还可以进一步包括只读存储器(rom)1323。存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325，这样的程序模块1324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。智能节电的设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与智能节电的设备130交互的设备通信，和/或与使得该智能节电的设备130能与一个或多个其它智能节电的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135进行。并且，智能节电的设备130还可以通过网络适配器136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136通过总线133与用于智能节电的设备130的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合智能节电的设备130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、冗余处理器、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。在一些可能的实施方式中，本技术提供的一种智能节电的方法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，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的一种智能节电中的步骤。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是——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。本技术的实施方式的用于智能节电的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，并可以在智能节电的设备上运行。然而，本技术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。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。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。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技术操作的程序代码，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智能节电的设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户智能节电的设备上部分在远程智能节电的设备上执行、或者完全在远程智能节电的设备或服务端上执行。在涉及远程智能节电的设备的情形中，远程智能节电的设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户智能节电的设备，或者，可以连接到外部智能节电的设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术方法的操作，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操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和方框图中的流程和方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。

背景技术：

1、5g产品功耗大，约为4g的3-4倍，已影响5g产品大规模部署。运营商迫切需要解决节电问题。当前智能节电方案，主要基于大数据分析和ai相结合的方法。

2、相关技术提供一种基站的休眠预测方案，包括：获取待测基站的每个历史总功耗进行染色体编码得到每个历史总功耗对应的第一染色体；对各个第一染色体进行遗传迭代操作得到待测基站在预测时间段内最小总功耗；根据最小总功耗确定待测基站在预测时间段内的负载功耗以及基站能耗；在负载功耗满足第一预设条件且基站能耗满足第二预设条件时，确定待测基站可在预测时间段内进行休眠。上述技术方案中，负载功耗表征5g基站为用户终端所消耗的能耗，基站能耗表征5g基站自身所消耗的能耗，结合5g基站自身能耗以及接入5g基站终端所消耗的能耗来确定5g基站是否可以进行休眠，使得该方案提供的节能技术具备通用性。

3、但是上述方案主要是针对基站基于历史基站的总功耗数据，直接设置未来某个时刻的功耗，存在较大风险。特别是对某些时延敏感的业务，比如某个人在临界时间启动游戏，这时候对应基站如果进入节电，对客户体验影响很大。

技术实现思路

1、本技术的目的是提供一种智能节电的方法、装置及设备，用于解决现有基于历史基站的总功耗数据，直接设置未来某个时刻的功耗，存在较大风险的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种智能节电的方法，所述方法包括：

3、获取基站解析各应用的报文得到的应用特征列表及对应基站功耗，所述应用特征列表中的应用特征参数包括流量；

4、利用同一应用的应用特征列表，建立利用除流量外的应用特征参数预测未来不同时间该应用对应的流量的应用流量预测模型；

5、对同一时间接收的所有应用特征列表中的流量求和得到该时间对应的总流量，利用不同时间对应的总流量及基站功耗，建立利用未来同一时间的总流量预测基站功耗的流量功耗预测模型；

6、将所述应用流量预测模型及流量功耗预测模型下发给所述基站。

7、在一个或多个可能的实施例中，利用同一应用特征列表，建立利用除流量外的应用特征参数预测未来不同时间该应用对应的流量的应用流量预测模型，包括：

8、确定所述应用特征参数还包括应用标识、时间戳、应用状态、应用报文特征时，将除流量和时间戳外其他应用特征参数一致的应用特征列表聚类；

9、利用同一聚类的应用特征列表中的应用特征参数，拟合在该类中的应用标识、应用状态、应用报文特征固定时，流量随时间戳变化的关系曲线。

10、对同一时间接收的所有应用特征列表中的流量求和得到该时间对应的总流量，利用不同时间对应的总流量及基站功耗，建立利用未来同一时间的总流量预测基站功耗的流量功耗预测模型，包括：

11、确定所述应用特征参数还包括应用标识、时间戳、应用状态、应用报文特征时，将具有相同时间戳的所有应用特征列表中的流量求和，得到不同时间戳的总流量；

12、确定不同时间戳对应的基站功耗，将同一时间戳对应的总流量及基站功耗作为离散点，拟合在时间戳相同时，基站功耗随总流量变化的关系曲线。

13、在一个或多个可能的实施例中，获取基站解析各应用的报文得到的应用特征列表及对应基站功耗，包括：

14、获取不同基站上报的解析各应用的报文得到的应用特征列表及对应基站功耗；

15、将同一型号的基站上报的应用特征列表及对应基站功耗作为一个数据集；

16、其中，一个数据集对应一个应用流量预测模型及一个流量功耗预测模型。

17、第二方面，本技术实施例提供了一种智能节电的方法，该方法包括：

18、对收发的各应用的报文进行解析，得到各报文对应的历史应用特征列表，将所述各历史应用特征列表及对应的基站功耗上报给云平台服务器；

19、接收所述云平台服务器下发的应用流量预测模型及流量功耗预测模型；

20、利用所述应用流量预测模型预测未来不同时间同一应用对应的流量，将未来同一时间不同应用的流量求和，得到未来不同时间对应的总流量；

21、利用流量功耗预测模型根据未来不同时间对应的总流量，预测未来不同时间对应的总功耗；

22、根据未来不同时间对应的总功耗，设置未来不同时间对应的输出功率。

23、在一个或多个可能的实施例中，利用所述应用流量预测模型预测未来不同时间同一应用对应的流量，包括：

24、响应于输出功率设置指令，解析当前收到的各应用的报文，得到实时应用特征列表；

25、将不同实时应用特征列表中，同一应用的除流量和时间戳外的其他应用特征参数一致的实时应用特征列表聚类；

26、对同一聚类的实时应用特征列表，利用对应的应用流量预测模型根据该聚类的实时应用特征列表中除流量外的应用特征参数，预测未来不同时间该应用对应的流量。

27、在一个或多个可能的实施例中，对同一聚类的实时应用特征列表，采用如下方式确定对应的应用流量预测模型：

28、根据不同应用流量预测模型对应的除流量和时间戳外的其他应用特征参数，确定同一聚类中的所述其他应用特征参数对应的应用流量预测模型。

29、在一个或多个可能的实施例中，同一应用的除流量和时间戳外的其他应用特征参数，包括应用标识、应用状态、应用报文特征。

30、在一个或多个可能的实施例中，所述应用流量预测模型为拟合的流量随时间戳变化的关系曲线，所述流量功耗预测模型为基站功耗随总流量变化的关系曲线。

31、第三方面，本技术另一实施例还提供了一种智能节电的装置，所述装置包括：

32、应用特征列表获取模块，用于获取基站解析各应用的报文得到的应用特征列表及对应基站功耗，所述应用特征列表中的应用特征参数包括流量；

33、第一模型建立模块，用于利用同一应用的应用特征列表，建立利用除流量外的应用特征参数预测未来不同时间该应用对应的流量的应用流量预测模型；

34、第二模型建立模块，用于对同一时间接收的所有应用特征列表中的流量求和得到该时间对应的总流量，利用不同时间对应的总流量及基站功耗，建立利用未来同一时间的总流量预测基站功耗的流量功耗预测模型；

35、模型下发模块，用于将所述应用流量预测模型及流量功耗预测模型下发给所述基站。

36、在一个或多个可能的实施例中，所述第一模型建立模块利用同一应用特征列表，建立利用除流量外的应用特征参数预测未来不同时间该应用对应的流量的应用流量预测模型，包括：

37、确定所述应用特征参数还包括应用标识、时间戳、应用状态、应用报文特征时，将除流量和时间戳外其他应用特征参数一致的应用特征列表聚类；

38、利用同一聚类的应用特征列表中的应用特征参数，拟合在该类中的应用标识、应用状态、应用报文特征固定时，流量随时间戳变化的关系曲线。

39、在一个或多个可能的实施例中，所述第二模型建立模块对同一时间接收的所有应用特征列表中的流量求和得到该时间对应的总流量，利用不同时间对应的总流量及基站功耗，建立利用未来同一时间的总流量预测基站功耗的流量功耗预测模型，包括：

40、确定所述应用特征参数还包括应用标识、时间戳、应用状态、应用报文特征时，将具有相同时间戳的所有应用特征列表中的流量求和，得到不同时间戳的总流量；

41、确定不同时间戳对应的基站功耗，将同一时间戳对应的总流量及基站功耗作为离散点，拟合在时间戳相同时，基站功耗随总流量变化的关系曲线。

42、第四方面，本技术另一实施例还提供了一种智能节电的装置，所述装置包括：

43、应用特征列表上报模块，用于对收发的各应用的报文进行解析，得到各报文对应的历史应用特征列表，将所述各历史应用特征列表及对应的基站功耗上报给云平台服务器；

44、模型接收模块，用于接收所述云平台服务器下发的应用流量预测模型及流量功耗预测模型；

45、流量预测模块，用于利用所述应用流量预测模型预测未来不同时间同一应用对应的流量，将未来同一时间不同应用的流量求和，得到未来不同时间对应的总流量；

46、功耗预测模型，用于利用流量功耗预测模型根据未来不同时间对应的总流量，预测未来不同时间对应的总功耗；

47、功率设置模块，用于根据未来不同时间对应的总功耗，设置未来不同时间对应的输出功率。

48、在一个或多个可能的实施例中，流量预测模块利用所述应用流量预测模型预测未来不同时间同一应用对应的流量，包括：

49、响应于输出功率设置指令，解析当前收到的各应用的报文，得到实时应用特征列表；

50、将不同实时应用特征列表中，同一应用的除流量和时间戳外的其他应用特征参数一致的实时应用特征列表聚类；

51、对同一聚类的实时应用特征列表，利用对应的应用流量预测模型根据该聚类的实时应用特征列表中除流量外的应用特征参数，预测未来不同时间该应用对应的流量。

52、在一个或多个可能的实施例中，所述应用流量模型为拟合的流量随时间戳变化的关系曲线，所述流量功耗预测模型为基站功耗随总流量变化的关系曲线。

53、第五方面，本技术另一实施例还提供了一种智能节电的设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本技术实施例提供的上述第一方面提供的智能节电的方法或者执行上述第二方面提供的智能节电的方法。

54、第六方面，本技术另一实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行本技术实施例提供的上述第一方面提供的智能节电的方法或者执行上述第二方面提供的智能节电的方法。

55、本技术实施例提供的智能节电的方法、装置及设备，通过应用识别进行节电，统计设备应用以预测设备流量，根据设备流量调整设备的输出功率，在保障数据时延的条件下，做到了智能节电，一方面是绿色环保的要求，另一方面是保障了用户体验。

56、本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。