一种预测移动站址能耗的方法和装置

技术领域

本发明涉及通信领域中的数据挖掘，尤其是涉及一种能够准确预测移动站址能耗的方法和装置。

背景技术

自通信运营商将移动站址资产移交铁塔公司以来，电信铁塔双方电量核算值偏离度较大。偏差原因繁多，大体可分为13种类型。主要的原因包括分摊比例不合理、空调用电计算偏差大(主要原因是双方对空调用电分摊存在分歧以及空调资源不准和空调工作时间预估困难)、铁塔提供用电量与实际用电量有较大偏差(电表用电周期与实际不相符合、偷漏电等)等。双方提供的电费计算结果大面积偏差严重影响费用结算，对双方投资、成本计划制订及实时等经营活动产生较大影响。

发明内容

当前，针对移动站址用电量核算结果与客观值偏差问题，一般采取以下三种处理方式：

人工测量：以福建省电信设备为例，福建电信移交铁塔公司愈4万个移动站址，涉及网元15万以上，受限于工作量巨大，人工测量误差，仅能实现部分抽测并且误差较大。

比照历史数据判断：为了减少电量结算偏差，目前普遍采取当前数据与历史数据对比作为用电量异常的依据。实际上移动站址因扩容、优化或主管部门政策等原因，设备量持续大面积变化，导致用电量客观上有较大波动，同时历史数据自身可能存在较大偏差，从而带来历史数据参考价值不大。

暂缓电费结算：对双方争议较大的移动站址电费结算暂缓，影响了双方公司财务安全和正常经营。

总而言之，虽然以上三种技术通过各种不同方式在解决双方电费计算值偏差有一定效果，但是都存在不同程度的缺陷和不足。

因此，针对目前运营商与铁塔公司在移动站址周期性用电量采集及计算方式上存在的各种不足，需要一种改进的预测移动站址能耗的方法和装置。

本发明通过对中兴厂家设备的话务量指标与功耗进行数据特征预处理，采用机器学习技术对样本能耗数据指标进行回归建模，结合基站设备的时序特征进行训练学习，从而对其他厂家的基站设备能耗指标进行拟合预测，并将空调、传输、以及其他外接用电设备整合至移动站址总电量中，进而同时展示现网中每个移动站址周期性用电量。目的是由系统通过统一模型核算现网移动站址用电情况，减少人为测量误差以及避免投入巨量人力物力现场测试取数情况。

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的一些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图用来确定本发明的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本发明的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。

本发明的一个方面涉及一种预测移动站址能耗的方法，包括：采集移动站的各用电设备的用电量相关数据；通过将移动站的第一类型用电设备的话务量数据映射至第一类型用电设备的实时功率数据，建立所述第一类型用电设备的话务量数据-功率数据映射表，其中所述第一类型用电设备能够提供实时话务量数据和实时功率数据；基于设备型号、工作频段、额定功率、共模方式对所述第一类型用电设备和移动站的第二类型用电设备进行整合，从而建立第一类型用电设备-第二类型用电设备映射表，其中所述第二类型用电设备能够提供实时话务量数据，但不能够提供实时功率数据；基于所述话务量数据-功率数据映射表以及所述第一类型用电设备-第二类型用电设备映射表，利用多元回归算法构建所述第二类型用电设备的用电量预测模型；以及基于所述用电量预测模型预测所述第二类型用电设备的用电量。

本发明的一个方面涉及一种预测移动站址能耗的装置，包括：存储器；以及处理器，所述处理器耦合到所述存储器，并且被配置为执行上述预测移动站址能耗的方法。

本发明的一个方面涉及一种其上存储有可执行指令的计算机可读存储介质，当所述可执行指令由计算机执行时，使所述计算机执行上述预测移动站址能耗的方法。

本发明实施方式通过对现网中接近100种类型的移动通信设备按工作频点和额定功率分类，并利用在网测试，实现不同厂家间的设备型号映射。同时针对中兴厂家不同型号设备通过话务量与能耗进行回归建模，利用厂家间设备型号的映射关系，以适配取得其他厂家设备型号的电费预测模型，实现电费预测的厂家全覆盖。本发明实施方式提供了移动站址用电设备清单及各设备用电量参考值，供维护人员核查电费分摊比例、设备类型以及数量的准确性，同时为查找涉及移动站址的非法偷漏电提供参考依据。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其他特征及其优点将会变得更为清楚。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本发明的示例性实施例，并且连同说明书一起用于解释本发明的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：

图1是示出根据本发明的示例性实施例的预测移动站址能耗的方法的流程图；

图2是示出根据本发明的另一示例性实施例的预测移动站址能耗的方法的流程图；以及

图3是示出根据本发明的示例性实施例的预测移动站址能耗的装置的示意图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图详细地描述本发明内容的优选示例性实施例。注意，在本说明书和附图中，有时在不同的附图之间共同使用同一附图标记来表示相同部分或具有相同功能的部分，因而省略其重复说明。在本说明书中，使用相似的标号和字母表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

为了便于理解，在附图等中所示的各结构的位置、尺寸及范围等有时不表示实际的位置、尺寸及范围等。因此，所公开的发明并不限于附图等所公开的位置、尺寸及范围等。

下面将参照附图来详细描述本发明的示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些示例性实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。也就是说，本文中的通信设备和通信方法是以示例性的方式示出，来说明本发明中的结构和方法的示例性实施例。然而，本领域技术人员将会理解，它们仅仅说明可以用来实施的本发明的示例性方式，而不是穷尽的方式。此外，附图不必按比例绘制，一些特征可能被放大以示出具体组件的细节。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。

本发明的整体构思涉及配置基础层、数据层、支撑层、应用层、展示层。其中基础层通过服务器及相应的云计算；数据层负责基础数据配置、电费账单数据整合、话务数据收集转换、动环系统数据处理；支撑层负责电费算法模型、流程服务等；应用层包括移动站址用电资源整合、电费单价、异运营商共享分摊等电费模块，各种类型设备电量计算的电费计算模块；展示层提供用户分析报表等用户直接应用的各类分析和监测结果。

图1是示出根据本发明的示例性实施例的预测移动站址能耗的方法的流程图。

具体而言，根据本发明的示例性实施例的基于图像识别检测排水口流量的方法100主要包括步骤S102至S110。

在步骤S102处，采集移动站的各用电设备的用电量相关数据。

例如，所述用电量相关数据包括各用电设备的设备型号、网管告警数据、话务量数据、共模设备、功率数据等。具体而言，通过配置资源文件来对主用电设备以及其他用电设备进行采集如下信息：移动站址库信息，诸如移动站址与电表对应关系；主用电设备的型号、数量、静态电流值、同步专业网管等；其他用电设备(诸如监控设备、传输设备、非无线设备)的型号、数量、静态电流值以及同步资源系统；电表库信息，诸如电表编号、供电方式、共享模式、电费单价、分摊比例等；以及空调库信息，诸如类型、额定功率、分摊比例、数量等。

在步骤S104处，通过将移动站的第一类型用电设备的话务量数据映射至第一类型用电设备的实时功率数据，建立第一类型用电设备的话务量数据-功率数据映射表，其中所述第一类型用电设备能够提供实时话务量数据和实时功率数据。

作为第一类型用电设备，例如，包括各种型号的中兴基站设备，其能够提供实时话务量数据和实时功率数据。但要注意的是，中兴基站设备仅仅是本发明所涉及的第一类型用电设备的示例，其并不构成对本发明的限制。也就是说，任何能够同时提供实时话务量数据和实时功率数据的基站设备都被囊括为本发明中的第一类型用电设备。

此外，第一类型用电设备可以为4G基站设备或5G基站设备。

具体而言，收集第一类型用电设备的长期话务量变化数据，及第一类型用电设备对应的长期数据功率数据，并利用大数据技术对第一用电设备的话务量和功率进行关联融合以及特征预处理来建立话务量数据-功率数据映射表。

此外，建立话务量数据-功率数据映射表包括配置各种类型设备在不同使用频点，不同加载功率情况下，其话务量与设备实时用电量的映射关系。包括各类型设备基础用电量，一个设备开多频点情况下话务量与实时功率对应关系。

在步骤S106处，基于设备型号、工作频段、额定功率、共模方式对所述第一类型用电设备和移动站的第二类型用电设备进行整合，从而建立第一类型用电设备-第二类型用电设备映射表，其中所述第二类型用电设备能够提供实时话务量数据，但不能够提供实时功率数据。

例如，作为第二类型用电设备，包括华为、诺基亚等能够提供实时话务量数据，但不能够提供实时功率数据的基站设备。但要注意的是，华为设备和诺基亚基站设备仅仅是本发明所涉及的第二类型用电设备的示例，其并不构成对本发明的限制。也就是说，任何能够提供实时话务量数据但不能够提供实时功率数据的基站设备都被囊括为本发明中的第二类型用电设备。

此外，第二类型用电设备可以为4G基站设备或5G基站设备。

在步骤S108处，基于第一类型用电设备的话务量数据-功率数据映射表以及第一类型用电设备-第二类型用电设备映射表，利用多元回归算法构建第二类型用电设备的用电量预测模型。

例如，构建第二类型用电设备的用电量预测模型包括通过多元回归算法建立第一类型用电设备和第二类型用电设备的基于设备型号、工作频段、额定功率、共模方式的话务量-功率转换关系，进而基于第二类型用电设备的话务量数据来预测其用电量。

在步骤S110处，基于所述用电量预测模型预测所述第二类型用电设备的用电量。

此外，虽然未示出，但可以基于所获取的第一类型用电设备的用电量以及所预测的第二类型用电设备的用电量，通过电量-电费换算对所有的第一类型用电设备和第二类型用电设备的电费进行预测。

图2是示出根据本发明的另一示例性实施例的预测移动站址能耗的方法的流程图。

与图1所示的方法100相比，图2所示的方法200除了包括步骤S102-S110所示的处理外，还包括步骤S202-S210的处理。

不言而喻，图1所示的方法100的各个步骤同样适用于图2所示的方法200，因此在此将省略对其的详细描述。也就是说，仅描述对移动站的第三类型用电设备的预测。

在步骤S202处，通过对移动站的第三类型用电设备进行大量现场测试，并采集用电量典型值作为标准值，来建立所述第三类型用电设备的用电量标准模型对应表，从而计算所述第三类型用电设备的用电量，其中所述第三类型用电设备不能提供实时话务量数据和实时功率数据。

作为电量典型值，例如，可以选取大量现场测试采集的第三类型用电设备的用电量的均值。要注意的是，均值仅是示例，电量典型值并不限于均值，也可是中位数等。

作为第三类型用电设备，例如，包括3G设备、直放站、传输设备、空调设备等。类似地，3G设备、直放站、传输设备、空调设备仅仅是本发明所涉及的第三类型用电设备的示例，其并不构成对本发明的限制。也就是说，任何不能提供实时话务量数据和实时功率数据的基站设备都被囊括为本发明中的第三类型用电设备。

此外，当计算移动站的空调设备的用电量时，通过收集气象台提供的各地区全年温度变化曲线并设置空调设备的制冷启动温度，来估算空调设备的工作时长；并将估算的空调设备的工作时长与空调设备的额定功率、不同类型机房的空调设备的实际功率相结合，来估算空调设备的用电量。

具体而言，通过收集整理现网所有移动站址的空调类型、通风系统等效能比、正常使用实时功率，结合机房类型、一体化机柜配置空调等情况进行分类整理，进而根据不同温度确定其实时工作功率。此外，收集全省各地区温度变化趋势，对各类型机房移动站址的不同类型空调设备制订空调用电的对应表。当计算移动站址空调设备用电量时，调用对应表即可估算出不同类型机房在不同季节用电量。

在步骤S204处，根据市电与实际用电类型对移动站址内的第一类型用电设备、第二类型用电设备和第三类型用电设备取不同的转换损耗，从而得出各类型用电设备的转换估算用电量。

不同类型的用电设备均配有电源转换模块，但因各厂家设计、工艺上的差别，电源转换系数有所差别，所以将各类型的用电设备的实际转换系数作为计算因子来调节所述转换估算用电量，以准确计算实际用电量。此外，市电即我们所说的工频交流电(AC)，用交流电的常用三个量来表征：电压、电流、频率。表1示例性地示出了移动站址用电设备类型、对应功耗参数及功耗转换值。

表1：移动站址用电设备类型、对应功耗参数及功耗转换值

在步骤S206处，将第一类型用电设备、第二类型用电设备以及第三类型用电设备的转换估算用电量进行求和，以得到移动站址的总估算用电量，并将该总估算用电量展示给维护人员。

在步骤S208处，将所述总估算用电量与实际的总用电量进行比较。

在步骤S210处，当差异值大于或等于一定阈值时，处理返回步骤S102，对所获取的用电量相关数据进行修正，并在步骤S108处对所述多元回归算法进行优化。例如，可以预先对阈值进行设定。

图3是示出根据本发明的示例性实施例的预测移动站址能耗的装置的示意图。

此外，根据本发明的实施例的预测移动站址能耗的装置300可以包括处理器301、存储器302、显示器303、通信单元304、外部接口(I/F)305以及总线306。

处理器301可以为例如中央处理单元(CPU)或数字信号处理器(DSP)，并且控制装置300的功能。

存储器302包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)，并且存储数据和由处理器301执行的程序。存储器302用作处理器301的工作区域。当执行诸如应用的程序时，执行所需的各种数据被加载到存储器302中。

此外，代替ROM或除了ROM之外，还可以设置HDD(硬盘驱动器)、闪存或诸如固态存储器的另一非易失性存储器。然后，在这些存储设备中，可以存储上述各种数据或程序。

显示器303是使用液晶、电致发光(EL)等的显示设备。显示器303用于显示经处理器301处理的数据以及从存储器302加载的数据等。

通信单元304用于将根据本发明的实施例的装置连接到各移动站。例如，作为通信单元304，设置诸如WIFI的无线LAN模块或诸如蓝牙(注册商标)的短距离无线模块。

外部接口(I/F)305是用于基于诸如USB和HDMI(注册商标)(高清晰度多媒体接口)的标准来连接到外部装置的接口。此外，可以配置用于连接到诸如存储棒的各种存储卡的接口。

总线306将处理器301、存储器302、显示器303、通信单元304和外部接口(I/F)305彼此连接。总线306可以包括各自具有不同速度的两个或更多个总线(诸如高速总线和低速总线)。

由具有上述硬件配置的根据本发明的实施例的装置执行的信息处理通过存储在ROM等中的软件和装置的硬件资源的协作来实现。例如，通过处理器(CPU)将存储在ROM等中的根据本技术的程序(应用)加载到RAM中以执行它，实现了根据本技术的排水口流量检测方法。为了实现这些块，可以适当地使用专用硬件。

诸如应用的程序从例如全球网络安装在根据本发明的实施例的装置中。或者，程序可以经由记录介质安装在根据本发明的实施例的装置中。

注意，图3所示的装置300同样适用于执行上述参考图1和图2所述的方法。但为了避免对本发明的不必要的模糊，在此省略对其的详细描述。

基于如上参考图1、图2和图3所述的根据本发明的示例性实施例的预测移动站址能耗的方法或装置，本领域技术人员可以清初的知晓本发明通过系统地提取现网实时参数对应设备用电量，建立话务数据与用电量的映射关系，进而通过话务量与用电量的映射关系获取用电量，从而避免了人工判断用电量合理性误差，并提高了用电量核算的统一性和准确性。

本领域技术人员应当知道，本公开被实施为一方法、系统、装置或作为计算机程序产品的计算机可读媒体(例如非瞬态存储介质)。因此，本公开可以实施为各种形式，例如完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、常驻软件、微程序代码等)，或者也可实施为软件与硬件的实施形式，在以下会被称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，本公开也可以任何有形的媒体形式实施为计算机程序产品，其具有计算机可使用程序代码存储于其上。

本公开的相关叙述参照根据本公开具体实施例的方法、系统、装置及计算机程序产品的流程图和/或框图来进行说明。可以理解每一个流程图和/或框图中的每一个块，以及流程图和/或框图中的块的任何组合，可以使用计算机程序指令来实施。这些计算机程序指令可供通用型计算机或特殊计算机的处理器或其他可编程数据处理装置所组成的机器来执行，而指令经由计算机或其他可编程数据处理装置处理以便实施流程图和/或框图中所说明的功能或操作。

在附图中显示根据本公开各种实施例的方法、系统、装置及计算机程序产品可实施的架构、功能及操作的流程图及框图。因此，流程图或框图中的每个块可表示一模块、区段、或部分的程序代码，其包括一个或多个可执行指令，以实施指定的逻辑功能。另外应当注意，在某些其他的实施例中，块所述的功能可以不按图中所示的顺序进行。举例来说，两个图示相连接的块事实上也可以同时执行，或根据所涉及的功能在某些情况下也可以按图标相反的顺序执行。此外还需注意，每个框图和/或流程图的块，以及框图和/或流程图中块的组合，可藉由基于专用硬件的系统来实施，或者藉由专用硬件与计算机指令的组合，来执行特定的功能或操作。

如在此所使用的，词语“示例性的”意指“用作示例、实例或说明”，而不是作为将被精确复制的“模型”。在此示例性描述的任意实现方式并不一定要被解释为比其他实现方式优选的或有利的。而且，本发明不受在上述技术领域、背景技术、发明内容或具体实施方式中所给出的任何所表述的或所暗示的理论所限定。

如在此所使用的，词语“基本”意指包含由设计或制造的缺陷、器件或元件的容差、环境影响和/或其他因素所致的任意微小的变化。词语“基本”还允许由寄生效应、噪音以及可能存在于实际的实现方式中的其他实际考虑因素所致的与完美的或理想的情形之间的差异。

另外，仅仅为了参考的目的，还可以在本文中使用“第一”、“第二”等类似术语，并且因而并非意图限定。例如，除非上下文明确指出，否则涉及结构或元件的词语“第一”、“第二”和其他此类数字词语并没有暗示顺序或次序。

还应理解，“包括/包含”一词在本文中使用时，说明存在所指出的特征、整体、步骤、操作、单元和/或组件，但是并不排除存在或增加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、单元和/或组件以及/或者它们的组合。

在本发明中，术语“提供”从广义上用于涵盖获得对象的所有方式，因此“提供某对象”包括但不限于“购买”、“制备/制造”、“布置/设置”、“安装/装配”、和/或“订购”对象等。

本领域技术人员应当意识到，在上述操作之间的边界仅仅是说明性的。多个操作可以结合成单个操作，单个操作可以分布于附加的操作中，并且操作可以在时间上至少部分重叠地执行。而且，另选的示例性实施例可以包括特定操作的多个实例，并且在其他各种示例性实施例中可以改变操作顺序。但是，其他的修改、变化和替换同样是可能的。因此，本说明书和附图应当被看作是说明性的，而非限制性的。

另外，本发明的实施方式还可以包括以下示例：

(1)一种预测移动站址能耗的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集移动站的各用电设备的用电量相关数据；

通过将移动站的第一类型用电设备的话务量数据映射至第一类型用电设备的实时功率数据，建立所述第一类型用电设备的话务量数据-功率数据映射表，其中所述第一类型用电设备能够提供实时话务量数据和实时功率数据；

基于设备型号、工作频段、额定功率、共模方式对所述第一类型用电设备和移动站的第二类型用电设备进行整合，从而建立第一类型用电设备-第二类型用电设备映射表，其中所述第二类型用电设备能够提供实时话务量数据，但不能够提供实时功率数据；

基于所述话务量数据-功率数据映射表以及所述第一类型用电设备-第二类型用电设备映射表，利用多元回归算法构建所述第二类型用电设备的用电量预测模型；以及

基于所述用电量预测模型预测所述第二类型用电设备的用电量。

(2)根据(1)所述的方法，其特征在于，还包括

通过对移动站的第三类型用电设备进行大量现场测试，并采集用电量典型值作为标准值，来建立所述第三类型用电设备的用电量标准模型对应表，从而计算所述第三类型用电设备的用电量，其中所述第三类型用电设备不能提供实时话务量数据和实时功率数据。

(3)根据(2)所述的方法，其特征在于，

所述第三类型用电设备包括3G设备、直放站、传输设备、空调设备等。

(4)根据(3)所述的方法，其特征在于，所述方法还包括

当所述第三类型用电设备为空调设备时，

通过收集气象台提供的各地区全年温度变化曲线并设置空调设备的制冷启动温度，来估算空调设备的工作时长；以及

将估算的空调设备的工作时长与空调设备的额定功率、不同类型机房的空调设备的实际功率相结合，来估算空调设备的用电量。

(5)根据(2)所述的方法，其特征在于，还包括

根据市电与实际用电类型对移动站址内的第一类型用电设备、第二类型用电设备和第三类型用电设备取不同的转换损耗，从而得出各类型用电设备的转换估算用电量。

(6)根据(5)所述的方法，其特征在于，

将各类型的用电设备的实际转换系数作为计算因子来调节所述转换估算用电量。

(7)根据(5)所述的方法，其特征在于，

将第一类型用电设备、第二类型用电设备以及第三类型用电设备的转换估算用电量进行求和，以得到移动站址的总估算用电量，并将该总估算用电量展示给维护人员。

(8)根据(7)所述的方法，其特征在于，还包括

将所述总估算用电量与实际的总用电量进行比较，并且

当差异值大于或等于一定阈值时，对所采集的用电量相关数据进行修正，并优化所述多元回归算法。

(9)根据(1)所述的方法，其特征在于，

所述用电量相关数据包括各用电设备的设备型号、网管告警数据、话务量数据、共模设备、功率数据等。

(10)根据(1)所述的方法，其特征在于，

所述建立话务量数据-功率数据映射表包括利用大数据技术对所述第一用电设备的话务量和功率进行关联融合以及特征预处理。

(11)一种预测移动站址能耗的装置，包括：

存储器；以及

处理器，所述处理器耦合到所述存储器，并且被配置为执行根据(1)至(10)中的任一项所述的方法。

(12)一种其上存储有可执行指令的计算机可读存储介质，当所述可执行指令由计算机执行时，使所述计算机执行根据(1)至(10)中的任一项所述的方法。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定示例性实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。在此公开的各示例性实施例可以任意组合，而不脱离本发明的精神和范围。本领域的技术人员还应理解，可以对示例性实施例进行多种修改而不脱离本发明的范围和精神。本发明的范围由所附权利要求来限定。