近年来,我国5G基站的建设速度不断加快,基站数量急剧增加,使得5G基站运行功耗高、难以调控的问题日趋突出。一方面,随着我国“碳达峰-碳中和”目标的提出,国内的电力系统与能源结构正逐步转型,但5G基站密集组网集群接入电网的不确定性,给电网的安全运行造成了很大压力。另一方面,由于5G通信具有潮汐性,通信负载低谷期间,低负载基站仍正常工作导致通信资源过剩,基站的功耗无法有效降低。此外,市电供电稳定时,若基站储能一直长期处于闲置状态,其储能资源也难以被有效利用。针对这些问题,本文着眼于优化基站与电网的协同运行,展开相关研究工作。首先,本文分析了密集城区中5G基站分布的随机性和网络的不规则性,基于随机几何理论,搭建了5G基站密集组网单层同构网络,并采集了5G基站能耗与通信数据,利用数据驱动的分时建模法建立了5G基站分时能耗模型。基于此,结合基站休眠技术,搭建基于随机几何建模的5G基站休眠控制模型。仿真结果表明,该模型能合理休眠低负载基站,有效地减小系统内基站的运行功耗。其次,针对如何有效利用基站储能的问题,本文分析了5G基站储能的可调度容量,并根据基站动态功耗与基站储能备电容量的关联性,建立面向通信负载波动的基站储能动态调度模型。根据基站通信负载,动态调整基站储能的可调度容量,并利用分时电价,合理调度基站储能进行充放电。通过仿真验证分析,该模型可有效利用基站储能资源,进而提高基站的运行效益,为5G基站参与电网优化运行奠定了基础。然后,为获得准确的负荷预测曲线以制定基站参与电网优化运行的计划,本文利用量子粒子群算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）对长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的超参数进行寻优,并在此基础上,为了充分利用待预测日的负荷数据,引入了扩展短期负荷预测方法进一步优化QPSO-LSTM模型,预测结果表明,该模型有效提高了负荷预测的准确性。最后,基于上述工作,提出基于负荷预测的5G基站参与电网调峰运行策略,根据负荷预测曲线及各基站的接入用户数,调整基站休眠计划,并合理调度基站储能充放电以帮助电网调峰。仿真结果表明,所提策略不仅使基站有效地参与电网削峰填谷,优化5G基站与电网的协同运行,缓解电网的运行压力,而且提高了基站的运行效益,为5G基站参与电网优化运行的研究提供了有力的理论依据和实施依据。