结合电价预测方法研究的蜂窝网络基站能量调度与优化

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无线通信的快速发展、业务需求量的激增使得蜂窝网络中消耗的能量迅速增长,高能耗带给企业的高昂运行成本问题日益突出,另外高能耗导致二氧化碳气体的大量排放给环境带来了沉重的负担。因此,实现绿色通信不仅有利于降低运行成本、减少能耗,还有助于缓解温室效应加剧程度,具有深远的现实意义。近来,能量获取技术使得绿色可再生能源在蜂窝网络中被广泛应用,为更好地探索蜂窝网络基站中能量的调度、管理带来了机会,利用绿色可再生能源为基站供能有助于应对高能耗、高昂运行花费以及环境压力等问题,是实现绿色通信的重要途径之一。本文为满足蜂窝无线网络发展新需求,利用能量获取技术引入风能为基站供能,从能量调度管理出发,分析研究在满足一定的电池状态、服务质量条件下,从电网中购入合理的电量以及充分利用基站中到来的能量,对最小化能量花费这一非线性规划问题,利用李雅普诺夫优化方法进行求解。另外针对蜂窝网络从电网中购入电量受电价影响问题,探索寻找利用人工智能技术对时间序列电价数据进行高效准确预测的方法。本研究提出卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的混合神经网络模型,对非线性时间序列模型电价数据进行预测。
  本文主要工作与创新点如下所示:
  (1)本文是多基站服务多用户结构模型。首先利用能量获取技术引入风能与电网能量共同为基站供能,对于系统存在的两种能量,基站内部的两个电池作为异构存储设备分别存储不同的能量;为了减少不必要的能耗,基站具有休眠特性,能够在流量非高峰期切换至休眠状态;系统使用双时间量程,用于管理不同能量的到来情况以及控制基站状态切换次数。
  (2)在满足服务质量、电池状态的条件下,基于合适的能量调度机制提出最小化能量花费的目标方程。为解决原目标方程受限于时间耦合性的难点,提出使用李雅普诺夫优化方法,将非线性规划问题转化为求解动态系统的队列稳定问题。经过仿真分析,李雅普诺夫优化方法求解构建的系统模型能够有效减少能量花费,更具经济效益。
  (3)在电价预测部分,本文提出CNN结合RNN的混合神经网络模型结构来对时间序列数据进行建模、预测,相较于单独使用RNN模型结构,CNN层的引入能够将高维度输入数据转化为包含数据变化特点的低维度数据传入RNN层,实现长时间序列的特征捕获、记忆并做数据预测输出。分析和仿真表明,混合神经网络模型预测结果较于基准模型或是单一RNN模型,预测结果误差减少至少24%,从拟合程度、预测精度上都更具有优势。
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