一种基站的供电方法、电子设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及通信领域，特别是涉及一种基站的供电方法、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前基站的供电方式通常采用电网与铅酸蓄电池联合供电的方式，但是由于5G基站的计算、传输能力的提升，基站内的射频单元设备等器件大量增加，同时对基站中的散热以及空调等系统的要求不断升高，导致当前基站的总体耗电量巨大，每个5G单站点的耗电量约为4G基站的2-3倍，同时5G时代的到来将需要部署大量末端基站，通讯网络的功耗会迅猛增长，仍主要采用市电配套来对基站进行供电会导致建设成本提高，造成电网资源的大量消耗，并且电网的供电耗时较长，因此通讯行业在节能降耗面临着前所未有的压力与挑战。

现有技术中，已经采用了符号关断、小基站关断、载波关断等技术来解决节能降耗的问题，但是这些技术仍处于在适宜场景进行部署的试用阶段，同时这些技术的主要原理都是通过让基站射频单元设备在低业务量时暂时深度休眠以降低空载功耗，控制能耗成本，在5G业务量增加时这种方式易造成短期内网络负荷波动，影响用户体验。因此，如何为基站供电才能达到降能耗和保证用户体验之间的平衡，以实现在减少电网资源消耗的前提下满足基站供电需求是非常具有必要性的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基站的供电方法、电子设备及可读存储介质，通过可再生能源供电系统为基站供电，同时通过预测基站的实时总能耗功率，实现可再生能源供电系统供电功率与基站实时供电需求的匹配，可以在满足用户体验的前提下，进一步降低能耗，降低基站运营成本，实现降能耗和保证用户体验之间的平衡，减少电网资源消耗，避免电网供电造成的建设成本的提高以及耗时长的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基站的供电方法，应用于可再生能源供电系统，所述可再生能源供电系统与基站连接；该方法包括：

获取所述基站的历史数据，所述历史数据包括基站的历史总功率数据及与其一一对应的基站中的射频单元的历史输出功率数据；

基于所述历史数据确定所述基站的总功率与所述基站中的射频单元的输出功率之间的线性回归方程；

获取所述射频单元的输出功率的当前监测值，并基于所述射频单元的输出功率的当前监测值和所述线性回归方程确定所述基站的当前总功率；

基于所述当前总功率控制所述可再生能源供电系统为所述基站供电。

可选地，所述可再生能源供电系统包括光伏系统、电化学储能系统和氢能系统，所述光伏系统、所述电化学储能系统和所述氢能系统分别与所述可再生能源供电系统为所述基站供电的直流母线连接。

可选地，所述基站的供电方法还包括：

确定所述光伏系统运行的第一约束条件，并基于所述第一约束条件确定所述光伏系统的输出功率；

确定所述电化学储能系统运行的第二约束条件，并基于所述第二约束条件确定所述电化学储能系统的放电功率；

确定所述氢能系统运行的第三约束条件，并基于所述第三约束条件确定所述氢能系统的输出功率；

对应地，所述基于所述当前总功率控制所述可再生能源供电系统为所述基站供电，包括：

当所述当前总功率小于所述光伏系统的输出功率，则控制所述光伏系统为所述基站供电；

当所述当前总功率大于所述光伏系统的输出功率，则判断所述电化学储能系统的放电功率和所述光伏系统的输出功率的和是否大于所述当前总功率；

若是，则控制所述光伏系统和所述电化学储能系统为所述基站供电；

若否，则控制所述光伏系统、所述电化学储能系统和所述氢能系统为所述基站供电。

可选地，当所述当前总功率小于所述光伏系统的输出功率，所述控制所述光伏系统为所述基站供电之后，还包括：

控制所述光伏系统为所述电化学储能系统充电；

和/或，

控制所述光伏系统为所述氢能系统供电，以使所述氢能系统进行制氢。

可选地，获取所述射频单元的输出功率的当前监测值，并基于所述射频单元的输出功率的当前监测值和所述线性回归方程确定所述基站的当前总功率，包括：

基于所述线性回归方程确定基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型，所述射频单元的输出功率占比为所述射频单元的当前输出功率与最大输出功率的比值；

获取所述射频单元的输出功率占比的当前值；

基于所述射频单元的输出功率占比的当前值和所述基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型确定所述基站的当前总功率。

可选地，所述基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型为：

其中，

可选地，还包括：

建立所述可再生能源供电系统的生命周期内的净现值的目标函数；

确定满足基站需求总功率为约束条件的所述目标函数的最低值；

基于所述目标函数的最低值确定所述可再生能源供电系统的容量配置。

可选地，所述基于所述目标函数的最低值确定所述可再生能源供电系统的容量配置之前，还包括：

基于所述目标函数的最低值计算所述可再生能源供电系统的盈亏平衡点；

基于所述目标函数的最低值计算所述可再生能源供电系统的年度容量短缺值；

基于所述目标函数的最低值计算所述基站的能效；

确定所述盈亏平衡点、所述年度容量短缺值和所述基站的能效是否满足需求。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于实现如前述所述的基站的供电方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所述的基站的供电方法的步骤。

本发明提供了一种基站的供电方法，应用于可再生能源供电系统，通过获取历史数据建立基站的总功率与基站中的射频单元的输出功率之间的线性回归方程，从而确定两者之间的线性关系，后续在获取到射频单元的输出功率的当前监测值时，可以基于该线性回归方程对基站的当前总能耗功率进行预测，并基于预测得到的基站当前总功率，调控可再生能源供电系统为基站供电，实现可再生能源供电系统供电功率与基站实时供电需求的匹配，可以在满足用户体验的前提下，进一步降低能耗，降低基站运营成本，实现降能耗和保证用户体验之间的平衡，减少电网资源消耗，避免电网供电造成的建设成本的提高以及耗时长的问题。

本发明还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质，具有与上述基站的供电方法相同的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种基站的供电方法的流程示意图；

图2为本发明提供的一种可再生能源供电系统以及基站的结构示意图；

图3为本发明提供的另一种基站的供电方法的流程示意图；

图4为本发明提供的一种电子设备的结构示意图；

图5为本发明提供的一种基站的供电系统的结构示意图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种基站的供电方法、电子设备及可读存储介质，通过可再生能源供电系统为基站供电，同时通过预测基站的实时总能耗功率，实现可再生能源供电系统供电功率与基站实时供电需求的匹配，可以在满足用户体验的前提下，进一步降低能耗，降低基站运营成本，实现降能耗和保证用户体验之间的平衡，减少电网资源消耗，避免电网供电造成的建设成本的提高以及耗时长的问题。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种基站的供电方法，主要应用于基站，基站即公用移动通信基站，是移动设备接入互联网的接口设备，也是无线电台站的一种形式，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。特别地，基站常采用宏基站，宏基站是指通信运营商的无线信号发射基站，宏基站的覆盖距离大，一般在35千米，适用于郊区话务量比较分散的地区，全向覆盖，功率较大。对于基站的主要类型和实现方式等本申请在此不做特别的限定。基站的主要功能就是提供无线覆盖，即实现有线通信网络与无线终端之间的无线信号传输。因此，运营商期望达到降能耗和保证用户体验之间的平衡，对通信设备与可再生能源系统、智能算法结合的需求更为迫切，因此本发明提供的基站的供电方法通过离网型清洁能源为基站供电，减少电网资源消耗，实现清洁能源与通讯基站的动态融合。

目前5G宏基站数量少，基站能耗计算值多采用已统计到的基站功耗的平均值进行核算，或根据业务量进行估算，偏差较大。为了通过可再生能源系统提高无线网络的能源效率，首先需要量化整个基站的总系统的功耗。整个基站的总功率由以下监测数据组成：

其中，

请参照图1，图1为本发明提供的一种基站的供电方法的流程示意图；请参照图2，图2为本发明提供的一种可再生能源供电系统以及基站的结构示意图；图2中的BBU(Building Baseband Uni t，基带处理单元)为基站的基带处理单元；用电设备指的是基站中的附属设备等基站应用所需的其他用电设备；为解决上述技术问题，本发明提供了一种基站的供电方法，应用于可再生能源供电系统，可再生能源供电系统与基站连接；该方法包括：

S11：获取基站的历史数据，历史数据包括基站的历史总功率数据及与其一一对应的基站中的射频单元的历史输出功率数据；

考虑到基站中的射频单元的输出功率比较容易监测以及获取，因此本申请通过确定基站的总功率与射频单元的输出功率之间的对应关系来对基站的总功率进行预测，将基站以往工作时的历史数据作为基础，先获取基站的历史总功率数据以及与该总功率数据一一对应的基站中的射频单元的历史输出功率数据，可以选取基站比较具有代表性或普适性的工作时间段作为监测期，获取监测期内的目标基站的总功率的逐时值作为数据集一，同时获取监测期内目标基站在相应时刻的射频单元的输出功率作为数据集二，对于历史数据的选取以及具体实现方式等本申请在此不做特别的限定，基站的历史总功率数据可以直接通过各个时刻的实时能耗值体现，也可以通过各个时刻的实时功率体现。

S12：基于历史数据确定基站的总功率与基站中的射频单元的输出功率之间的线性回归方程；

可以理解的是，在获取到历史数据后，可以利用历史数据中基站的总功率与基站中的射频单元的输出功率之间的一一对应的关系进行线性回归分析，从而建立两者之间的线性回归方程，也即对监测期内得到的数据集一与数据集二进行线性回归分析，从而建立出基站的功耗短期预测模型。在线性回归方程建立完成后，还可以进一步地进行线性关系拟合优度检验以及线性关系的检验，以进一步验证构建的线性回归方程的准确度。在构建线性回归方程的时候，可以直接采用公式计算的方式，也可以采用坐标曲线拟合的方式，对于线性回归方程的具体实现方式等本申请在此不做特别的限定。

S13：获取射频单元的输出功率的当前监测值，并基于射频单元的输出功率的当前监测值和线性回归方程确定基站的当前总功率；

不难理解的是，线性回归方程构建完成后，就可以通过实时的射频单元的输出功率的当前监测值以及线性回归方程来计算基站的当前总功率，射频单元的输出功率的当前监测值作为自变量，基站的当前总功率作为因变量，从而实现利用射频单元的输出功率对基站的总功率进行预测的过程。射频单元的输出功率的当前监测值可以直接通过功率检测器件来对射频单元的输出功率进行检测实现，也可以通过射频单元的输出功率占比间接表征，本申请在此不做特别的限定。

S14：基于当前总功率控制可再生能源供电系统为基站供电。

可以理解的是，在确定了基站的当前总功率后，可以根据当前总功率确定可再生能源供电系统需要为基站供电的具体的能量或功率的值，控制可再生能源供电系统按照预测的基站的当前总功率为基站供电，从而避免了资源的浪费。

需要说明的是，S11-S14的步骤的执行主体均为供电系统的总处理器，对于供电系统中总处理器的类型、设置位置以及具体实现方式等本申请在此不做特别的限定；不难理解的是，基站的总功率包括基站中PA的功耗、基带的功耗、基站中转换器的功耗、基站中空调的功耗以及基站中主控设备的功耗等，是整个基站在工作过程中的功耗，基站中的射频单元的输出功率表示基站中RF，也即无线射频单元的输出功率，本申请只需要获取射频单元的输出功率即可实现对基站的总功率的预测，大大减少了表计监测系统，降低了基站的建设和运维成本，提高计算效率。

本申请中在对基站进行供电时，采用的是可再生能源供电系统，可再生能源供电系统可以是光伏系统、风力系统等基于离网型清洁能源或可再生能源构建的供电系统，对于可再生能源供电系统的具体实现方式等本申请在此不做特别的限定，实际应用中可以只利用可再生能源供电系统为基站供电，从而减少电网能源消耗，在降低建设成本的同时提高供电效率，也可以将基站与电网连接，通过可再生能源供电系统和电网共同为基站供电，以可再生能源供电系统为主供，电网为备供，进一步提高整个供电系统的稳定性和可靠性。

具体地，获取预设监测期内的目标基站的总功率的逐时值作为数据集一，同时获取监测期内目标基站在相应时刻的射频单元的输出功率作为数据集二，可以根据基站的实际情况构建基站实时总功率-射频输出功率的线性回归方程：

其中，

其中，

线性回归方程的参数计算完成后，也就完成了线性回归方程的构建，此时可以进一步进行线性回归方程的拟合优度检验和线性关系的检验。

通过线性关系检验后，基站的实时总功率的线性多元回归计算模型为：

其中，x表示射频单元输出功率的实时监测值与最大输出功率的比率，也即由用户业务量决定的射频单元的输出功率占比，

获取预测期内射频单元的输出功率实时监测值作为数据集三，即可通过上述模型可计算得相应时刻的基站的总功率，也即可以通过射频单元的实时输出功率预测对应时刻基站的总功率，以便后续根据能耗情况控制可再生能源系统为基站供电。

本发明提供的基站的供电方法通过建立可再生能源系统框架为基站供电，同时建立以基站射频输出功率为计算基础的短期基站的总功率预测模型，还可以根据确立的光伏系统、逆变器、电化学储能系统、氢能以及联合运行等约束条件，确立整个供电系统的成本目标函数，通过求解器优化等方法求解输出可再生能源系统的最优配置，同时可以进一步对最优配置进行系统评估，输出评估结论。采用可再生能源系统为基站供能，实现系统投资经济性最优，保证供电可靠性和基站能效，达到降基站能耗和保证用户体验之间的平衡。

本发明提供了一种基站的供电方法，应用于可再生能源供电系统，通过获取历史数据建立基站的总功率与基站中的射频单元的输出功率之间的线性回归方程，从而确定两者之间的线性关系，后续在获取到射频单元的输出功率的当前监测值时，可以基于该线性回归方程对基站的当前总能耗功率进行预测，并基于预测得到的基站当前总功率，调控可再生能源供电系统为基站供电，实现可再生能源供电系统供电功率与基站实时供电需求的匹配，可以在满足用户体验的前提下，进一步降低能耗，降低基站运营成本，实现降能耗和保证用户体验之间的平衡，减少电网资源消耗，避免电网供电造成的建设成本的提高以及耗时长的问题。

在上述实施例的基础上：

作为一种可选地实施例，可再生能源供电系统包括光伏系统、电化学储能系统和氢能系统，光伏系统、电化学储能系统和氢能系统分别与可再生能源供电系统为基站供电的直流母线连接。

可以理解的是，可再生能源供电系统可以通过光伏系统、电化学储能系统和氢能系统实现，但是在设置可再生能源供电系统时需要保证其能够满足基站的供电需求，各个供电装置需要分别与可再生能源供电系统为基站供电的直流母线连接，以实现对基站的供电过程。对于光伏系统、电化学储能系统和氢能系统的具体类型和实现方式等本申请在此不做特别的限定。以图2为例，还可以包括与光伏系统连接的控制器1以及与电化学储能系统连接的控制器2，总处理器可以通过控制器1和控制器2调整对应的装置的输出功率，还可以通过控制器2确定电化学储能系统中的当前储能电量；氢能系统可以是通过电解槽、储氢系统和氢燃料电池构成的氢氢能系统。

具体地，可再生能源供电系统可以通过光伏系统、电化学储能系统和氢能系统中的一种以及多种组合实现，可再生能源供电系统的实现方式有很多种，灵活性高，可以根据基站的实际应用环境等因素对可再生能源供电系统进行不同的配置，扩展了整个供电方法的适用范围。

作为一种可选地实施例，基站的供电方法还包括：

确定光伏系统运行的第一约束条件，并基于第一约束条件确定光伏系统的输出功率；

确定电化学储能系统运行的第二约束条件，并基于第二约束条件确定电化学储能系统的放电功率；

确定氢能系统运行的第三约束条件，并基于第三约束条件确定氢能系统的输出功率；

对应地，基于当前总功率控制可再生能源供电系统为基站供电，包括：

当当前总功率小于光伏系统的输出功率，则控制光伏系统为基站供电；

当当前总功率大于光伏系统的输出功率，则判断电化学储能系统的放电功率和光伏系统的输出功率的和是否大于当前总功率；

若是，则控制光伏系统和电化学储能系统为基站供电；

若否，则控制光伏系统、电化学储能系统和氢能系统为基站供电。

不难理解的是，当可再生能源供电系统同时采用了光伏系统、电化学储能系统和氢能系统时，可以设置分级供电的方式，电化学储能系统和氢能系统中可以提前存储一定量的电量，也可以在基站的供电需求较小的时候，将光伏系统输出的多余的电量传输至电化学储能系统存储起来和/或将光伏系统输出的多余的电量传输至氢能系统的电解槽中以便氢能系统可以生成氢气，进行长期存储；光伏系统的输出功率主要取决于在设置光伏系统时所采用的光伏阵列的覆盖面积等因素，电化学储能系统的放电功率主要取决于提前存储初始存储量以及在基站供电需求较少时光伏系统输出至电化学储能系统中的多余的电量，氢能系统的发电量主要取决于燃料的存储量，以图2为例，氢能系统包括电解槽、储氢系统和氢燃料电池，其燃料为氢气，可以将光伏系统的多余发电量输出至电解槽，为电解槽供电使其工作产生氢气。对于光伏系统、电化学储能系统和氢能系统如何配合实现对基站的供电的具体实现方式等本申请在此不做特别的限定，可以从成本以及控制复杂度等多方面考虑，但是整个可再生能源供电系统的发电量需要始终满足基站的供电需求。

需要说明的是，在设置可再生能源供能系统以及利用可再生能源供能系统为基站供电的过程中时，需要考虑多方面的运行约束。

第一方面，需要考虑光伏系统运行过程中的第一约束条件，也即光伏系统的最大发电量具有一定的限制；光伏系统年发电量：

E

其中，E

其中，

第二方面，需要考虑电化学储能系统的运行过程中的第二约束条件，也即电化学储能系统的发电量以及正常发电受到自身内部设置电池的具体情况的限制，并且电化学储能系统具有寿命长短的限制。电化学储能系统的连续供电持续时间：

其中，N

影响到整个项目更换成本的电化学储能系统的寿命可以通过电化学储能系统的总充放电量来表征：

其中，L

并且电化学储能系统的储电量受初始、最大、最小储电量的约束，存在自身储能的约束条件：

其中，

并且电化学储能系统的充放电功率不应超过其充放电功率的额定值：

其中，

第三方面，需要考虑氢能系统的运行过程中的第三约束条件，以氢能为例，可再生能源供电系统需要满足氢能利用的约束条件；在制氢阶段，利用太阳能光伏系统的发电对水进行电解，使用电解槽生产氢气,氢气通过特定压力储存在钢制复合材料容器中，在利用阶段，将氢转移到燃料电池以产生电力。

氢燃料电池模式的运行约束：

E

E

并且整个工作过程取决于电解槽的电效率η

氢能往返效率为：

η

其中，上式表示发电功率为E

第四方面，需要考虑光伏系统、电化学储能系统和氢能系统共同供能时的联合运行约束条件，也即光伏系统、电化学储能系统和氢能系统的实时联合供能应能够满足基站的t时刻内供能需求，需要基于预测得到的当前总功率来控制可再生能源供电系统为基站供电，同时还需要进一步考虑器件损耗等方面造成的功率损耗：

其中，

光伏系统、电化学储能系统和氢能系统的联合年供能(包含电池损耗)应满足基站的年消耗及系统损失：

其中，

第五方面，以图2为例，由于基站内部的一些用电设备需要交流电作为电源，因此基站中需要设置逆变器，逆变器的输入端与为基站供电的直流母线连接，输出端分别与各用电设备连接，此时还需要考虑基站的逆变器的选型约束，逆变器的选型额定输出功率可通过以下公式计算：

其中，C

具体地，当可再生能源供电系统同时采用了光伏系统、电化学储能系统和氢能系统时，可以根据具体地各个系统的设置情况以及约束条件确定基站的供电方案，整个可再生能源供电系统的供电量只需实时满足基站的供电需求，也即需要满足基站的消耗量以及整个系统的损失等，考虑到供电的稳定性以及发电量，可以将光伏系统设置为第一级供电，电化学储能系统设置为第二级供电，氢能系统设置为第三级供电，在满足基站在不同情况下的不同的供电需求的前提下，尽可能的节约能源，降低能耗和建设成本，有利于整个可再生能源供电系统的应用。

作为一种可选地实施例，当当前总功率小于光伏系统的输出功率，控制光伏系统为基站供电之后，还包括：

控制光伏系统为电化学储能系统充电；

和/或，

控制光伏系统为氢能系统供电，以使氢能系统进行制氢。

不难理解的是，当基站的供电需求小于光伏系统的输出功率时，可以将光伏系统输出的多余的发电量传输至电化学储能系统和/或氢能系统中，对于光伏系统的输出功率和电量的具体控制方式和使用方式等本申请在此不做特别的限定，可以主要输出至电化学储能系统，若还存在多余的电量再供给氢能系统，也可以提前预设供给比例，将光伏系统的多余的发电量按预设比例分别供给电化学储能系统和氢能系统。

具体地，将光伏系统将多余的发电量输出至电化学储能系统和/或氢能系统，以进一步节约能源，实现光伏系统的输出功率的充分利用，降低能耗和建设成本，有利于整个可再生能源供电系统的应用。

作为一种可选地实施例，获取射频单元的输出功率的当前监测值，并基于射频单元的输出功率的当前监测值和线性回归方程确定基站的当前总功率，包括：

基于线性回归方程确定基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型，射频单元的输出功率占比为射频单元的当前输出功率与最大输出功率的比值；

获取射频单元的输出功率占比的当前值；

基于射频单元的输出功率占比的当前值和基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型确定基站的当前总功率。

考虑到实际应用中更便于检测和获取的是射频单元的输出功率占比，因此在利用射频单元的输出功率来确定基站的总功耗的时候，可以采用射频单元的输出功率占比来间接表征射频单元的输出功率，在构建线性回归方程时，也可以进一步直接构建基站总功率-射频单元的输出功率占比的线性回归计算模型，以便后续可以直接利用射频单元的输出功率占比的当前值和基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型来确定基站的当前总功率。对于如何获取射频单元的输出功率占比以及构建基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型的具体实施方式等本申请在此不做特别的限定。

具体地，考虑到实际应用中的便捷性，可以进一步通过构建基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型来通过射频单元的输出功率占比间接表征射频单元的输出功率，并以此来实现对基站的当前总功率的预测过程，进一步提高整个基站的供电方法的便捷性，降低获得射频单元的输出功率的要求，提高整个方法的灵活性，扩展了整个供电方法的适用范围。

作为一种可选地实施例，基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型为：

其中，

不难理解的是，射频单元的输出功率占比表示射频单元的当前输出功率与射频单元的最大输出功率之间的比率，因此

具体地，可以利用射频单元的输出功率占比的自身定义对线性回归方程进行进一步处理以得到基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型，构建过程方便简单，易于实现，无需复杂的计算过程，有利于整个预测过程的简便实现。

作为一种可选地实施例，还包括：

建立可再生能源供电系统的生命周期内的净现值的目标函数；

确定满足基站需求总功率为约束条件的目标函数的最低值；

基于目标函数的最低值确定可再生能源供电系统的容量配置。

在实际应用中，在配置可再生能源供电系统时，除了需要保证可再生能源供电系统的供电可以满足基站需求的总功率，还需要对整个供电系统的成本进行一定的控制和约束，因此可以通过建立净现值的目标函数，在考虑多种约束条件的情况下，确定可以使成本最低的目标函数的最低值，并基于最低值对应的容量配置来设置可再生能源供电系统，从而实现最大限度地利用可再生能源供电系统的能量，同时保证可再生能源系统的投资收益最优。以图2为例，可再生能源供电系统的容量配置包括光伏系统中光伏阵列的布置面积、电化学储能系统所采用的电池的容量和类型、氢能系统所采用的类型以及储氢系统的容量和容器类型等等，对于可再生能源供电系统的容量配置的具体内容等本申请在此不做特别的限定。在确定目标函数的最低值时，还可以进一步将上述实施例中对于光伏系统、电化学储能系统、氢能系统以及基站的逆变器的约束条件纳入考虑因素，对于目标函数的最低值在确定时需要考虑的约束条件本申请在此不做特别的限定，包括但不限于满足基站需求总能耗；确定目标函数的最低值时可以采用优化求解器等算法来实现，对于求解目标函数的具体方式等本申请在此不做特别的限定。

可以理解的是，可以构建整个可再生能源供电系统的成本目标函数，整个供电系统的目标函数项目生命周期内净现值(NPC)表示为：

其中，TAC表示总的年化系统成本：

TAC＝TAC

CRF为资本回收要素：

其中,C

具体地，通过建立整个供电系统的净现值的目标函数来表征整个供电系统在建设时需要的各个方面的成本需求，并且以满足基站需求的总功率为约束条件，在满足基站供电需求的前提下，选择目标函数的最低值，也即确定可再生能源供电系统的成本最低的容量配置方式，从而降低整个供电系统的建设成本。

作为一种可选地实施例，基于目标函数的最低值确定可再生能源供电系统的容量配置之前，还包括：

基于目标函数的最低值计算可再生能源供电系统的盈亏平衡点；

基于目标函数的最低值计算可再生能源供电系统的年度容量短缺值；

基于目标函数的最低值计算基站的能效；

确定盈亏平衡点、年度容量短缺值和基站的能效是否满足需求。

考虑到在通过目标函数确定成本的过程中，还需要考虑最终确定的成本在应用时的合理性，因此增加设置一系列的优化求解过程。可以采用微电网配置优化求解器HOMER，依据上述各方面的约束条件和目标函数进行求解，获得可再生能源系统的装机容量配置，该求解结果以生命周期内最低的净现值(NPC)满足用户指定的约束条件，同时依据求解结果进行下述系统参数的计算，以判断求解结果的合理性。也即通过三个方面的参数求解对当前可再生能源供电系统的容量配置进行评估。

第一方面，计算整个供电系统的盈亏平衡点，为了证明经济可行性，对可再生能源供电系统的BP(Break Even Point，盈亏平衡点)进行了估算，以保证网络的可持续性。盈亏平衡点是项目的资本成本预计通过出售产生的能量而收回的时期。盈亏平衡点也称为样本回收期(SPP),可以按如下公式计算：

其中，C

第二方面，对整个供电系统的可靠性进行评估；可以通过计算年度容量短缺值E

E

E

其中，E

考虑到在整个系统运行期间存在适当备用基站的扩容需求，可以在需求超过总发电量时，存储剩余能量，剩余存储能量较高意味着系统可靠性的提高，表示可再生能源供电系统可以独立地满足基站的用能需求，不需要外部能源的供应。保证系统可靠性的剩余存储能量计算为：

E

其中，E

第三方面，对整个基站能效进行评估，基站在t时刻达到的终端数据吞吐量R

其中，N表示基站的总数，μ表示用户终端的总数,BW为基站带宽，SINR

其中，

具体地，通过计算可再生能源供电系统的盈亏平衡点、可再生能源供电系统的年度容量短缺值以及基站的能效来确定当前可再生能源供电系统的容量配置是否满足整个基站系统在可靠性以及能效等方面是否满足需求，若满足需求，则可以采用当前可再生能源供电系统的容量配置来进行应用，若不满足需求，可以进一步增加约束条件，利用目标函数确定新的可再生能源供电系统的容量配置，以满足用户需求或应用场景需求等，进一步确保可再生能源供电系统的容量配置的有效性和可靠性。

请参照图3，图3为本发明提供的另一种基站的供电方法的流程示意图；图3所示为宏基站供电的整个设置流程图，在建立可再生能源供电系统以及进行基站的总功率的预测过程中，考虑多方面的约束条件，同时进行多方面的系统评估，通过建立可再生能源供电系统框架，建立以基站射频单元的输出功率为计算基础的短期基站总功率预测模型，确立光伏系统、逆变器、电化学储能系统、氢能、联合运行等约束条件，确立成本目标函数，求解器优化求解输出可再生能源供电系统最优配置，对最优配置进行系统评估，输出评估结论。采用可再生能源供电系统为基站供能，实现系统投资经济性最优，保证供电可靠性和基站能效，达到降基站能耗和保证用户体验之间的平衡。

请参照图4，图4为本发明提供的一种电子设备的结构示意图；为解决上述技术问题，本发明还提供了一种电子设备，包括：

存储器1，用于存储计算机程序；

处理器2，用于实现如前述的基站的供电方法的步骤。

其中，处理器2可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器2可以采用DSP(Digi tal Signal Processor，数字信号处理器)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器2也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器2可以集成GPU(graphics processing unit，图形处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器2还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器1可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器1至少用于存储以下计算机程序，其中，该计算机程序被处理器2加载并执行之后，能够实现前述任意一个实施例公开的基站的供电方法的相关步骤。另外，存储器1所存储的资源还可以包括操作系统和数据等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统可以包括Windows、Unix、Linux等。数据可以包括但不限于基站的供电方法的数据等。

在一些实施例中，电子设备还可包括有显示屏、输入输出接口、通信接口、电源以及通信总线。

本领域技术人员可以理解的是，图4中示出的结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。

对于本发明提供的一种电子设备的介绍请参照上述基站的供电方法的实施例，本发明在此不再赘述。

请参照图5，图5为本发明提供的一种基站的供电系统的结构示意图。为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述的基站的供电方法的步骤。

可以理解的是，如果上述实施例中的方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。具体地，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘及移动硬盘等，或适合于存储指令、数据的任何类型的媒介或设备等等，本申请在此不做特别的限定。

对于本发明提供的一种计算机可读存储介质的介绍请参照上述基站的供电方法的实施例，本发明在此不再赘述。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种基站的供电系统，应用于可再生能源供电系统，可再生能源供电系统与基站连接；该系统包括：

历史数据获取单元11，用于获取基站的历史数据，历史数据包括基站的历史总功率数据及与其一一对应的基站中的射频单元的历史输出功率数据；

方程构建单元12，用于基于历史数据确定基站的总功率与基站中的射频单元的输出功率之间的线性回归方程；

预测单元13，用于获取射频单元的输出功率的当前监测值，并基于射频单元的输出功率的当前监测值和线性回归方程确定基站的当前总功率；

供电控制单元14，用于基于当前总功率控制可再生能源供电系统为基站供电。

作为一种可选地实施例，还包括：

第一约束单元，用于确定光伏系统运行的第一约束条件，并基于第一约束条件确定光伏系统的输出功率；

第二约束单元，用于确定电化学储能系统运行的第二约束条件，并基于第二约束条件确定电化学储能系统的放电功率；

第三约束单元，用于确定氢能系统运行的第三约束条件，并基于第三约束条件确定氢能系统的输出功率；

对应地，供电控制单元14包括：

第一供电子单元，用于当当前总功率小于光伏系统的输出功率，则控制光伏系统为基站供电；

判断单元，用于当当前总功率大于光伏系统的输出功率，则判断电化学储能系统的放电功率和光伏系统的输出功率的和是否大于当前总功率；若是，则触发第二供电子单元；若否，则触发第三供电子单元；

第二供电子单元，用于控制光伏系统和电化学储能系统为基站供电；

第三供电子单元，用于控制光伏系统、电化学储能系统和氢能系统为基站供电。

作为一种可选地实施例，还包括：

第一余量输出单元，用于控制光伏系统为电化学储能系统充电；

和/或，

第二余量输出单元，用于控制光伏系统为氢能系统供电，以使氢能系统进行制氢。

作为一种可选地实施例，预测单元13包括：

计算模型确定单元，用于基于线性回归方程确定基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型，射频单元的输出功率占比为射频单元的当前输出功率与最大输出功率的比值；

占比获取单元，用于获取射频单元的输出功率占比的当前值；

预测子单元，用于基于射频单元的输出功率占比的当前值和基站总功率-射频单元的输出功率占比线性回归计算模型确定基站的当前总功率。

作为一种可选地实施例，还包括：

目标函数建立单元，用于建立可再生能源供电系统的生命周期内的净现值的目标函数；

最低成本确定单元，用于确定满足基站需求总功率为约束条件的目标函数的最低值；

配置供电系统单元，用于基于目标函数的最低值确定可再生能源供电系统的容量配置。

作为一种可选地实施例，还包括：

第一计算单元，用于基于目标函数的最低值计算可再生能源供电系统的盈亏平衡点；

第二计算单元，用于基于目标函数的最低值计算可再生能源供电系统的年度容量短缺值；

第三计算单元，用于基于目标函数的最低值计算基站的能效；

评估单元，用于确定盈亏平衡点、年度容量短缺值和基站的能效是否满足需求。

对于本发明提供的一种基站的供电系统的介绍请参照上述基站的供电方法的实施例，本发明在此不再赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。