[發明專利]一種鐵路專網基站小區節能調度方法和系統有效
| 申請號: | 201911394630.0 | 申請日: | 2019-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN113132945B | 公開(公告)日: | 2023-07-18 |
| 發明(設計)人: | 蘇強;王天琦;胡丁丁;李旭光;李明;徐雨晴;孔慶軍;孫志喜;劉極祥 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團遼寧有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號: | H04W4/42 | 分類號: | H04W4/42;H04W24/06;H04W24/08;H04W52/02 |
| 代理公司: | 北京市浩天知識產權代理事務所(普通合伙) 11276 | 代理人: | 梁倩 |
| 地址: | 110000 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 鐵路 基站 小區 節能 調度 方法 系統 | ||
1.一種鐵路專網基站小區節能調度方法,其特征在于,包括以下步驟:
每隔單位時間間隔獲取數據采集系統從鐵路專網基站中采集到的多個小區的小區指標數據;
針對每個小區,根據該小區的小區指標數據,對該小區在下一個單位時間間隔內的業務負荷值進行預測,得到該小區的預測業務負荷值;
根據多個小區的預測業務負荷值以及多個小區的位置信息,將多個小區劃分至多個小區分組中;
依據每個小區分組中的各個小區的預測業務負荷值,對該小區分組中的各個小區的運行狀態進行統一調度;
其中,所述根據多個小區的預測業務負荷值以及多個小區的位置信息,將多個小區劃分至多個小區分組中進一步包括:根據多個小區的位置信息,確定每個小區的相鄰小區;針對每個小區,依據該小區的預測業務負荷值和該小區的相鄰小區的預測業務負荷值,計算該小區與所述相鄰小區之間的關聯度;將所述關聯度大于預設關聯度閾值且位置連續的多個小區劃分至同一小區分組中。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述針對每個小區,根據該小區的小區指標數據,對該小區在下一個單位時間間隔內的業務負荷值進行預測,得到該小區的預測業務負荷值進一步包括:
對該小區的小區指標數據進行分解和重構處理,得到該小區的多個重構分量數據;
采用回聲狀態網絡模型和自回歸滑動平均模型,對該小區的多個重構分量數據進行預測,得到多個重構分量數據對應的預測業務負荷值;
根據多個重構分量數據對應的預測業務負荷值,計算該小區的預測業務負荷值。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對該小區的小區指標數據進行分解和重構處理,得到該小區的多個重構分量數據進一步包括:
采用小波變換算法,對該小區的小區指標數據進行分解處理,得到多個分量數據;
針對每個分量數據,對該分量數據對應的序列進行重構處理,得到該分量數據對應的重構分量數據。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述多個分量數據包括:低頻分量數據和高頻分量數據;所述采用回聲狀態網絡模型和自回歸滑動平均模型,對該小區的多個重構分量數據進行預測,得到多個重構分量數據對應的預測業務負荷值進一步包括:
針對低頻分量數據,將該小區的低頻分量數據對應的重構分量數據輸入至回聲狀態網絡模型中的輸出狀態方程中,將所述輸出狀態方程的輸出結果作為對應的預測業務負荷值;其中,所述輸出狀態方程中的連接權值是基于由歷史小區指標數據處理得到的低頻分量數據對應的重構分量數據以及所述回聲狀態網絡模型中的狀態更新方程訓練獲得的;
針對每個高頻分量數據,將該高頻分量數據對應的重構分量數據輸入至自回歸滑動平均模型中,將所述自回歸滑動平均模型的輸出結果作為對應的預測業務負荷值。
5.根據權利要求1-4任一所述的方法,其特征在于,所述依據每個小區分組中的各個小區的預測業務負荷值,對該小區分組中的各個小區的運行狀態進行統一調度進一步包括:
針對每個小區分組,若該小區分組中的各個小區的預測業務負荷值小于預設負荷閾值且各個小區的當前運行狀態為工作狀態,則將該小區分組中的各個小區在下一個單位時間間隔內的運行狀態調度為休眠狀態;
若該小區分組中的各個小區的預測業務負荷值大于或等于預設負荷閾值且各個小區的當前運行狀態為休眠狀態,則對該小區分組中的各個小區進行激活處理,并將各個小區的運行狀態調度為工作狀態。
6.根據權利要求1-4任一所述的方法,其特征在于,所述小區指標數據包括:小區全球識別碼、小區名稱、小區經緯度、小區業務量、小區用戶數、數據采集時間周期、小區天線方位角、小區天線仰角、天氣數據和列車運行數據。
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