在全球变暖和化石燃料资源枯竭的驱动下,可再生能源(如太阳能光伏发电和风力发电)受到电力系统的广泛关注。将可再生能源在移动蜂窝网络中的整合有望显著降低使用传统燃料发电机的能源生成成本和碳排放量。然而,由于可再生能源的不可预测性和波动性,利用可再生能源发电很难适应用户电能需求的变化。与此同时,由于数据流量的能源需求具有随机性,在通信中可再生能源的有效使用也会随之变得困难。值得一提的是,与负荷需求相比,未经管制的可再生能源发电在短期内可能供应过剩或供应不足,由此可能产生由于电池过度充电导致的能量浪费,或由于电池供电暂时的不足而使用更昂贵的常规电网电能。本文将对绿色蜂窝网络数据传输时对可再生能源发电与电网发电的调度方法进行优化,目的是以最小的电力开销实现有保障的数据通信性能。本文提出利用能源和数据存储来解决蜂窝通信网络中可再生能源的供应和需求的瞬时失配问题。根据用户数据处理需求的差异,我们将用户在通信网络中产生的用户数据分为紧急数据和非紧急数据,其中紧急数据需要立即传输,而非紧急数据允许延迟一段时间之后再被传输。从原理上,我们在数据流量高峰期利用已存储的可再生能源优先传输紧急数据,而延后发送非紧急数据,这样在可再生能源不足的情况下可以减少对传统电力的消耗,进而降低电力成本。通过考虑数据流量和可再生能源的统计特性,本文首先提出了一种基于阈值的能量与数据存储管理方法,以实现蜂窝系统运营商的长期能源开销最小化。此外,在数据流量与可再生能源的统计特性未知或时变的情况下,本文提出利用强化学习来决策数据传输调度问题,在实用场景下进一步减少绿色蜂窝网络的能源消耗。