基站的休眠预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:31982976 阅读:31 留言:0更新日期:2022-01-20 01:58
本发明专利技术提供一种基站的休眠预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质,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。本发明专利技术中,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,使得本发明专利技术提供的节能技术具备通用性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基站的休眠预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及基站休眠
,尤其涉及一种基站的休眠预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]5G网络的部署与普及给人们生活与工作带来的各种好处,比如更高的速率、更宽的带宽、更低的延时,以及更高的连接密度,而忽略了如此高性能需要付出的代价。
[0003]例如,5G大带宽、高速率、低时延的通信优势而衍生的大量创新业务需要进行更多的数据处理,从而引发5G基站的电耗增长,5G基站的单站满载功率近3700W;另外5G基站采用比4G基站更多的天线,预示着5G基站需要更多的电力消耗,5G单站功耗是4G基站的2.5

3.5倍。又例如,空闲的5G基站承载的流量非常低,甚至没有流量,但也消耗大量功率:5G AAU(Active Antenna Unit,AAU有源天线单元)/RRU(Remote Radio Unit,射频拉远单元)空载平均功耗达633W,BBU(Building Base band Unit,室内基带处理单元)空载平均功耗近300W。因此,5G基站的节能减排是必须解决的问题。
[0004]目前,基站节能方法就是通过简单粗暴的判断流量的平均值来设置门限值,5G基站的流量小于门限值自动关闭5G基站的小区,5G基站的流量大于门限值就开启小区,这种方式过于简单粗暴,用户无法及时享受5G网络服务。因而这些节能技术只能够在人烟稀少区域的5G基站或者客户感知要求低的区域使用。也即现有的基站节能方法不具备通用性。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基站的休眠预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质,用以解决现有的基站节能方法不具备通用性的问题。
[0006]一方面,本专利技术提供一种基站的休眠预测方法,包括:
[0007]获取待测基站的各个历史总功耗;
[0008]对每个所述历史总功耗进行染色体编码得到每个所述历史总功耗对应的第一染色体;
[0009]对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在预测时间段内最小总功耗;
[0010]根据所述最小总功耗确定所述待测基站在所述预测时间段内的负载功耗以及基站能耗;
[0011]在所述负载功耗满足第一预设条件且所述基站能耗满足第二预设条件时,确定所述待测基站可在所述预测时间段内进行休眠。
[0012]可选地,所述对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在预测时间段内最小总功耗的步骤包括:
[0013]确定每个所述第一染色体对应的第一适应度函数值;
[0014]根据各个所述第一适应度函数值确定各个所述第一染色体的选中概率,并将大于
预设阈值的所述选中概率对应的第一染气体确定为目标染色体;
[0015]根据各个所述第一适应度函数值确定所述目标染色体的自适应交叉概率以及第一自适应变异概率;
[0016]根据各个所述自适应交叉概率对各个所述目标染色体进行交叉,且根据各个所述第一自适应变异概率对各个所述目标染色体进行变异,得到各个第二染色体;
[0017]确定各个所述第二染色体对应的第二适应度函数值;
[0018]在各个所述第二适应度函数值不满足迭代条件时,根据各个所述第二适应度函数值确定各个所述第二染色体第二自适应变异概率;
[0019]在各个所述第二自适应变异概率中确定最小自适应变异概率,并根据所述最小自适应变异概率确定所述待测基站在预设时间段内最小总功耗。
[0020]可选地,所述确定各个所述第二染色体对应的第二适应度函数值的步骤之后,还包括:
[0021]在各个所述第二适应度函数值满足迭代条件时,将各个所述第二染色体更新为第一染色体;
[0022]返回执行所述根据各个所述第一适应度函数值确定各个所述第一染色体的选中概率的步骤。
[0023]可选地,所述对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在预测时间段内最小总功耗的步骤包括:
[0024]将各个所述第一染色体输入至预测模型,其中,所述预测模型用于对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作;
[0025]将所述预测模型输出的数值作为所述待测基站在预测时间段内最小总功耗。
[0026]可选地,所述确定所述待测基站可在所述预测时间段内进行休眠的步骤之后,还包括:
[0027]在当前时间点处于所述预测时间段时,查询所述待测基站对应的各个5G小区的动态参数;
[0028]在各个所述动态参数均为正常参数,控制所述待测基站进行休眠。
[0029]可选地,所述控制所述待测基站进行休眠的步骤之后,还包括:
[0030]在检测到5G终端注册入网时,确定所述5G终端所处的目标5G小区,其中,所述待测基站处于休眠状态时,各个所述5G小区停止提供网络服务;
[0031]对所述目标5G小区的网络服务进行激活,以使所述5G终端注册入网成功。
[0032]可选地,所述对所述目标5G小区的网络服务进行激活的步骤之后,还包括:
[0033]在所述网络服务未激活成功时,获取所述网络服务的激活次数,其中,在所述网络服务未激活成功时,重复向所述目标5G小区发送激活指令;
[0034]在所述激活次数达到预设次数,向预设终端发送所述目标5G小区的维护请求。
[0035]另一方面,本专利技术还提供一种基站的休眠预测装置,包括:
[0036]获取模块,用于获取待测基站历史的各个历史总功耗;
[0037]编码模块,用于对每个所述历史总功耗进行染色体编码得到每个所述历史总功耗对应的第一染色体;
[0038]操作模块,用于对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在
预测时间段内最小总功耗;
[0039]确定模块,用于根据所述最小总功耗确定所述待测基站在所述预测时间段内的负载功耗以及基站能耗;
[0040]所述确定模块,还用于在所述负载功耗满足第一预设条件且所述基站能耗满足第二预设条件时,确定所述待测基站可在所述预测时间段内进行休眠。
[0041]另一方面,本专利技术还提供一种基站的休眠预测装置,包括:存储器以及处理器;
[0042]所述存储器存储计算机执行指令;
[0043]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述处理器执行如上所述的基站的休眠预测方法。
[0044]另一方面,本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上所述的基站的休眠预测方法。
[0045]本专利技术提供的基站的休眠预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质,获取待测基站历史的各个历史总功耗,对各个历史总功耗进行染色体编码得到历史总功耗对应的第一染色体,并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,再根据最小总功耗确定待测基站在预测时间段本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基站的休眠预测方法,其特征在于,包括:获取待测基站的各个历史总功耗;对每个所述历史总功耗进行染色体编码得到每个所述历史总功耗对应的第一染色体;对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在预测时间段内最小总功耗;根据所述最小总功耗确定所述待测基站在所述预测时间段内的负载功耗以及基站能耗;在所述负载功耗满足第一预设条件且所述基站能耗满足第二预设条件时,确定所述待测基站可在所述预测时间段内进行休眠。2.根据权利要求1所述的基站的休眠预测方法,其特征在于,所述对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在预测时间段内最小总功耗的步骤包括:确定每个所述第一染色体对应的第一适应度函数值;根据各个所述第一适应度函数值确定各个所述第一染色体的选中概率,并将大于预设阈值的所述选中概率对应的第一染气体确定为目标染色体;根据各个所述第一适应度函数值确定所述目标染色体的自适应交叉概率以及第一自适应变异概率;根据各个所述自适应交叉概率对各个所述目标染色体进行交叉,且根据各个所述第一自适应变异概率对各个所述目标染色体进行变异,得到各个第二染色体;确定各个所述第二染色体对应的第二适应度函数值;在各个所述第二适应度函数值不满足迭代条件时,根据各个所述第二适应度函数值确定各个所述第二染色体第二自适应变异概率;在各个所述第二自适应变异概率中确定最小自适应变异概率,并根据所述最小自适应变异概率确定所述待测基站在预设时间段内最小总功耗。3.根据权利要求2所述的基站的休眠预测方法,其特征在于,所述确定各个所述第二染色体对应的第二适应度函数值的步骤之后,还包括:在各个所述第二适应度函数值满足迭代条件时,将各个所述第二染色体更新为第一染色体;返回执行所述根据各个所述第一适应度函数值确定各个所述第一染色体的选中概率的步骤。4.根据权利要求1所述的基站的休眠预测方法,其特征在于,所述对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作,得到所述待测基站在预测时间段内最小总功耗的步骤包括:将各个所述第一染色体输入至预测模型,其中,所述预测模型用于对各个所述第一染色体进行遗传迭代操作;将所述预测模型输出的数值作为所述待测...

【专利技术属性】
技术研发人员:霍明德及莹翁国栋周国语刘韧
申请(专利权)人:中国联合网络通信集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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