一种基于智能预测的通信电源自适应优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智能预测的通信电源自适应优化方法及系统，涉及电网调度技术领域，包括收集通信系统的动态数据和静态数据，构建负载预测模型；基于负载预测模型，结合静态数据，预测未来负载，结合动态数据计算系统可用能量，制定多路电源调度策略；基于预测结果，处理预测误差，对预测结果进行修正，调整电源中断情况下的供电策略。本发明专利技术准确的负载预测使得备用电源和UPS系统的配置更加合理，减少了过度配置或配置不足的风险。提高了整体能源利用效率，减少了不必要的能源浪费。实现了供电系统的高效、可靠和智能化运行，为用户提供了更稳定、更经济的供电服务，同时也为电力系统的智能化管理提供了新的解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网调度，特别是一种基于智能预测的通信电源自适应优化方法及系统。

技术介绍

1、在通信供电系统中，负载预测与电源调度策略的优化是实现能源高效利用和系统可靠运行的核心技术。传统方法多依赖历史负载数据的统计分析或基于简单机器学习模型的预测，存在以下显著缺陷：

2、现有技术通常采用单一时间序列分析(如arima)或浅层神经网络模型(如bp神经网络)，难以有效融合动态数据(如实时负载、环境参数、设备状态)与静态数据(如基站配置、地理信息)。这种数据割裂导致模型无法捕捉负载变化的时空关联性，尤其对突发性事件(如节假日流量激增、极端天气)和复杂环境因素(如温度、海拔对设备功耗的影响)的响应滞后，预测误差显著增大。

技术实现思路

1、鉴于现有的基于智能预测的通信电源自适应优化方法中存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何调控集控通信电源及蓄电池的发电情况，重新设计通信电源。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：

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【技术保护点】

1.一种基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：所述动态数据包括系统负载、温度、湿度、市电状态、能耗数据、蓄电池组状态、时间、日期类型、特殊事件标记，以及通信系统运行状态；

3.如权利要求2所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：所述负载预测模型的架构包括CNN层、LSTM层、Attention层以及全连接层；

4.如权利要求3所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：基于负载预测模型预测未来负载，将静态和动态数据组合成一个输入向量，...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：所述动态数据包括系统负载、温度、湿度、市电状态、能耗数据、蓄电池组状态、时间、日期类型、特殊事件标记，以及通信系统运行状态；

3.如权利要求2所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：所述负载预测模型的架构包括cnn层、lstm层、attention层以及全连接层；

4.如权利要求3所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：基于负载预测模型预测未来负载，将静态和动态数据组合成一个输入向量，将输入向量输入负载预测模型，并进行最终输出，整理输出的结果，获得未来t个时间点的负载预测值。

5.如权利要求4所述的基于智能预测的通信电源自适应优化方法，其特征在于：基于动态数据评估当前系统的可用能量，包括主电源、所有备用...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐小波，曾体健，杜泽新，谢志奇，李林，罗钰，
申请(专利权)人：贵州乌江水电开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：