【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信基站应急发电，具体为一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法及系统。
技术介绍
1、在现代通信网络中，基站作为关键节点，负责承载大量数据传输和用户连接。然而，当自然灾害、设备故障或其他不可抗力事件导致电力供应中断时，通信基站的正常运行会受到严重影响。这种情况下，如何有效地进行应急发电调度，以确保通信服务的持续性和可靠性，成为一个重要的研究课题。
2、传统的通信基站应急电力管理方式通常依赖于预设的操作手册和人工决策，其响应速度和适应性较低，难以满足动态变化的环境需求。这种方式不仅难以实时调整电力资源的分配，导致资源浪费，还可能因人工失误导致关键时刻的供电中断。此外，基于经验的调度方法无法充分利用通信基站的实时数据和环境信息进行精细化管理，缺乏对于复杂环境下最优调度策略的有效指导。
3、在应急情况下，基站的信号传输可能由于环境因素、设备状况等变化而波动不定，因此需要实时的功率需求分析和合理的电力资源调度以维持基站的有效运行。综合利用基站的传输流量数据、地形特征、设备健康状态和环境温度等多维信息，基于强化学习的方法能够动态调整发电设备的启停和电力分配策略，提高应急电力管理的效率和可靠性。
4、现有技术中的，公开号为cn118839991a公开了一种基于机器学习的通信基站能源管理系统，包括维护优化单元、数据处理单元、模型训练与预测单元、能源调配单元、能源执行单元和用户界面单元，所述维护优化单元、数据处理单元、模型训练与预测单元、能源调配单元、能源执行单元和用户界面单元依次连接，
5、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它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。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，具体步骤包括：
4、采集在应急情况下，待监测通信基站的传输流量数据，结合通信基站的传输流量数据与地形特征数据，计算通信基站的信号接收功率和发射功率，结合信号接收功率、发射功率与通信基站内冷却系统的功率，计算得到通信基站的实时电力需求；
5、采集待监测通信基站内设备数据，基于通信基站的实时电力需求、通信基站内设备数据以及通信基站所处环境的平均温度生成通信基站的状态空间，其中所述设备数据包括备用电源的电能储备剩余量和通信基站内发电设备的健康状态；
6、定义通信基站的动作空间，所述通信基站的动作空间包括启动和关闭特定的发电设备、切换到备用电源、进行设备维护或检修和调整发电设备的输入功率，同时基于发电设备发电成本、电力供应均衡指数和设备损耗设计奖励函数；
7、基于通信基站的状态空间、通信基站的动作空间和奖励函数建立强化学习模型，通过有限元分析采用q-learning算法对强化学习模型进行训练，得到通信基站应急发电作业调度模型；
8、基于得到的通信基站应急发电作业调度模型，输入待监测通信基站实时的状态空间数据，模型输出当前状态空间下动作空间中最优的动作进行执行，其中所述动作空间中最优的动作为当前状态空间下动作空间中预期回报最大的特定动作。
9、进一步地，采集在应急情况下，待监测通信基站的传输流量数据，结合通信基站的传输流量数据与地形特征数据，计算通信基站的信号接收功率和发射功率，其中计算接收功率所依据的具体公式为：
10、prec(t)＝p0+ku*ddow(t)+δpter
11、式中，prec(t)为t时刻通信基站的接收功率，p0为基准功率，即表示通信基站没有进行数据传输时，通信基站的自身功率，ku为单位流量所需的功率系数，ddow(t)为t时刻的下行数据流量，δpter表示地形修正值；
12、计算发射功率计算所依据的公式为：
13、ptra(t)＝p0+ku*dup(t)+δpter
14、式中，ptra(t)为t时刻通信基站的发射功率，dup(t)为t时刻的上行数据流量；
15、其中地形修正值δpter基于地形特征数据进行计算，所述地形特征数据包括通信基站周围地形的平均高度、周围障碍物的平均高度和信号传输路径的距离，地形修正值δpter计算具体所依据的公式为：
16、
17、式中，hobs为障碍物平均高度，dpath为信号传输路径的距离，havg表示通信基站周围地形的平均高度，k1和k2分别为障碍物阻碍和地形高度阻碍的权重系数，其中k1＞k2且k1和k2均大于0。
18、进一步地，结合信号接收功率、发射功率与通信基站内冷却系统的功率，计算得到通信基站的实时电力需求，，其中通信基站的实时电力需求所依据的公式为：
19、ptotal(t)＝prec(t)+ptra(t)+pcoll(t)+paux(t)
20、式中，ptotal(t)为t时刻通信基站的实时电力需求，pcoll(t)为t时刻通信基站内冷却系统的功率，paux(t)为t时刻通信基站内辅助设备功率需求，具体包括路由器、交换机和监控设备的所需功率；
21、其中t时刻通信基站内冷却系统的功率pcoll(t)计算所依据的公式为：
22、pcoll(t)＝pbase(t)*{1+w1*(ts-tref)}
23、式中，pbase(t)为t时刻在基准温度下的冷却功率需求，ts为实时环境温度，tref为基准温度，w1为温度敏感度常数。
24、进一步地，采集待监测通信基站内设备数据，基于通信基站的实时电力需求、通信基站内设备数据以及通信基站所处环境的平均温度生成通信基站的状态空间，所述状态空间包括通信基站的实时电力需求、备用电源的电能储备剩余量、通信基站内发电设备的健康状态和通信基站所处环境的平均温度四个参数，具体表示为：
25、st＝[ptotal(t)，et，git，tt]
26、gt＝[g1t，g2t，…，git，…，gnt]
27、式中，st表示t时刻的状态向量，ptotal(t)为t时刻通信基站的实时电力需求，et为t时刻备用电源的电能储备剩余量，git和tt分别为t时刻通信基站内第i台发电设备的健康状态和t时刻的通信本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：采集在应急情况下，待监测通信基站的传输流量数据，结合通信基站的传输流量数据与地形特征数据，计算通信基站的信号接收功率和发射功率，其中计算接收功率所依据的具体公式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：结合信号接收功率、发射功率与通信基站内冷却系统的功率，计算得到通信基站的实时电力需求，其中通信基站的实时电力需求所依据的公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：采集待监测通信基站内设备数据，基于通信基站的实时电力需求、通信基站内设备数据以及通信基站所处环境的平均温度生成通信基站的状态空间，所述状态空间包括通信基站的实时电力需求、备用电源的电能储备剩余量、通信基站内发电设备的健康状态和通信基站所处环境的平均温度四个参数，具体表示为：
5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的
6.根据权利要求5所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：基于发电设备发电成本、电力供应均衡指数和设备损耗设计奖励函数，其中奖励函数计算所依据的公式为：
7.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：通过有限元分析采用Q-learning算法对强化学习模型进行训练，具体所依据的公式为：
8.一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度系统，其特征在于：所述基于强化学习的通信基站应急发电作业调度系统用于执行权利要求1-7任一项所述的基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：采集在应急情况下，待监测通信基站的传输流量数据，结合通信基站的传输流量数据与地形特征数据，计算通信基站的信号接收功率和发射功率，其中计算接收功率所依据的具体公式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：结合信号接收功率、发射功率与通信基站内冷却系统的功率，计算得到通信基站的实时电力需求，其中通信基站的实时电力需求所依据的公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的通信基站应急发电作业调度方法，其特征在于：采集待监测通信基站内设备数据，基于通信基站的实时电力需求、通信基站内设备数据以及通信基站所处环境的平均温度生成通信基站的状态空间，所述状态空间包括通信基站的实时电力需求、备用电源的电能储备剩余量、通信基站...
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