部署多种类型的小基站(Small Base Stations,SBSs)和中继(Relay Stations,RSs)与宏基站(Macro Base Stations,MBSs)共存的异构蜂窝网络是解决爆炸式增长的数据流量传输需求的主要手段之一。但SBS和RS的密集部署也带了网络能耗的急剧增加。未来,使用能量收集(Energy Harvesting,EH)技术被认为是降低蜂窝网络能量消耗的一种有效手段。EH技术是通过将太阳能、风能等可再生能源转换成电能来给通信设备供电。但由于这些可再生能源的不稳定性,EH技术获取的能量在时间和大小上都是随机的。为了保证网络的稳定性,采用EH技术的同时需要新的有效的网络部署方案和网络管理策略。因此,为了提高EH供电的蜂窝网络性能,本文提出SBS或RS由EH供电,MBS由传统电网供电的异构蜂窝网络模型,这样SBS或RS能量不足时,仍可以由MBS保证网络的通信质量,然后基于随机几何理论来建模分析网络性能,在此基础上根据不同的目标,提出高效的基站控制策略来优化网络性能。我们针对两个典型的EH异构蜂窝网络场景来分析优化网络性能,即：RS由EH供电,MBS由电网供电的中继异构网络场景;SBS由EH供电,MBS由电网供电的宏微异构网络场景。对RS由EH供电,MBS由电网供电的中继异构网络,为使RS利用有限能量提供更多速率,我们提出带动态偏置因子的最大接收功率用户接入策略,通过优化任意能量到达率下的偏置因子来最大化用户平均速率。我们考虑两种RS协作场景。对于基站和协作用户之间无直达链路的场景,我们首先利用马尔科夫和随机几何理论推导了RS活动概率以及用户平均速率的解析表达式,然后通过建立并求解优化问题得到了任意能量到达率下最优偏置因子的解析表达式。对于基站和协作用户之间有直达链路的场景,我们通过系统仿真分析了不同能量到达率下的最优偏置因子来最大化用户平均速率。仿真结果表明,当RS能量到达率不足够大时,两种RS协作场景具有相同的最优偏置因子,并且最优偏置因子下的用户平均速率要远大于无偏置因子下的用户平均速率。对SBS由EH供电,MBS由电网供电的宏微异构网络,考虑到SBS能量到达率和网络中业务量都是随时间变化的,我们提出通过联合优化MBS活动(休眠)概率(Macro Base Station Active Probability,MAP)和SBS发送功率(Small Base Station Transmit Power,STP),在满足用户服务质量(Quality of Service,QoS)的前提下最小化网络的电网能耗。我们定义用户的平均服务中断概率来作为用户QoS的评估,然后基于随机几何理论推导了服务中断概率的解析表达式,在此基础上建立了以最小化电网能耗为目标的优化问题解析模型。通过分析服务中断概率与MAP和STP的隐式关系,我们将优化问题简化,推导出任意能量到达率和网络业务量下的最优MAP和STP的解析表达式。仿真结果表明,本文联合优化MAP和STP下的网络电网能耗始终小于固定STP仅对MBS休眠时的电网能耗,并且SBS静态功耗越低,我们优化策略的优势越明显。