CN105228175B - 一种基于决策树的基站能耗优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于决策树的基站能耗优化方法，包括获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；依据所述基站能耗参数信息计算每一基站单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来度量每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同类型基站用电近似度标准阈值时为异常基站；设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据优化措施评估报告优化基站。依据检测结果采用决策树的方式对基站进行优化，其数据采集全面。

Description

一种基于决策树的基站能耗优化方法及系统

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于决策树的基站能耗优化方法及系统。

背景技术

现有智能电表采用通信接口传送用电量读数和电流、电压、温度、湿度等数据，这种技术存在可以传送读数等相关数据，但无法给出基站是否存在用电超额或者过低、跳表异常故障的指示。

现有技术中采用数学建模的方式对设备进行评估，主要引入为利用温度、用电量测量和补偿能量为主要数据建模方向，缺少相应反馈和优化机制。这种数学模型根据基站用电量随时间周期变化，用电量围绕该基站平均用电量呈正态分布，利用相应措施的权重因子，针对基站给出优化措施，达到自动测量、异常情况基站清单自动提供和自动提供优化措施，并且利用自身的反馈机制进行模型优化。

采用上述的方式，由于全身基站分布广泛、地域条件不同，用电方面基本上是通过电业局进行远程抄表或者使用人工抄表计算，抄表周期基本上是以月为单位，对于基站出现用电异常存在延迟性，或者在发现时已经存在大量用电浪费。

采用上述的方式存在诸多的不足，1、实时性差，存在较长时间延迟，发现异常时间晚，存在用电浪费；2、反馈性差，对电表读数异常，无法进行反馈和判断、给出相应的优化措施；3、动态连续性较差，无法对基站连续有效的动态监控和优化措施建议。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种能够及时、高效的对高能耗的基站进行优化的基于决策树基站能耗优化方法，用以解决基站能耗异常、维修不及时、动态连续性差、实时性差的问题。

本发明是这样实现的：一种基于决策树的基站能耗优化方法，包括：

S100：获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；

S200：依据所述基站能耗参数信息计算每一基站单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来作为每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同类型基站用电近似度标准阈值时为异常基站；

S300：设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据所述优化措施评估报告优化基站。

所述基于决策树的基站能耗优化方法还包括：S400：统计异常基站采用优化措施后与采用优化措施前的节能效果差异，并依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子。

步骤S400中，依据所述节能效果差异调节所述优化措施权重因子包括：

S401：依据采用优化措施的异常基站与同类型未采用优化措施的基站之间的用电差值计算节能效果预估值，其中：节能效果预估值＝用电差值*优化措施权重因子；

S402：计算异常基站采用优化措施后的实际节能效果，其中实际节能效果＝未采用优化措施的平均用电量-采用优化措施的平均用电量；

S403：统计节能效果差异值，其中节能效果差异值＝节能效果预估值/实际节能效果；

S404：依据所述节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。

其中，所述近似度标准阈值为0.7-0.9。

其中，所述优化措施包括：水帘新风、智能通风、热管换热机组，所述水帘新风的权重因子为0.9，智能通风的权重因子为0.8，热管换热机组的权重因子为0.1。

本发明还公开一种基于决策树的基站能耗优化系统，包括：

采集模块，获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；

基站检测模块，依据所述基站能耗参数信息计算每一基站单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来作为每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同类型基站用电近似度标准阈值时为异常基站；

评估模块，设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据优化措施评估报告优化基站。

所述基于决策树的基站能耗优化系统还包括：节能措施调整模块，统计异常基站采用优化措施后与采用优化措施前的节能效果差异，并依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子。

所述节能措施调整模块包括：效果预估模块、实际效果统计模块、差异统计模块及措施调整模块；其中：效果预估模块，依据采用优化措施的异常基站与同类型未采用优化措施的基站之间的用电差值计算节能效果预估值，其中：节能效果预估值＝用电差值*优化措施权重因子；实际效果统计模块，计算异常基站采用优化措施后的实际节能效果，其中实际节能效果＝未采用优化措施的平均用电量-采用优化措施的平均用电量；差异统计模块，统计节能效果差异值，其中节能效果差异值＝节能效果预估值/实际节能效果；措施调整模块，依据所述节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。

其中，所述近似度标准阈值为0.7-0.9。

其中，所述优化措施包括：水帘新风、智能通风、热管换热机组，所述水帘新风的权重因子为0.9，智能通风的权重因子为0.8，热管换热机组的权重因子为0.1。

本发明的优点在于：

其一、实时性好，采用基于决策树的基站能耗优化方法能够实时获取基站能耗参数信息，实时监测用电情况，检测单位时间内即指定的某一时间段内用电情况，依据检测结果能够立即供给相应的优化措施，时效性好，监控全面。

其二、反馈性好，依据所述的用电近似度能够及时发现基站用电量异常的情况，从而能够引导工作人员及时给出优化措施进行优化，防止出现漏电、偷电等。

其三、动态连续性好，能够对基站进行连续的动态监控，确保基站维持正常的工作状态。

其四、依据检测结果采用决策树的方式对基站进行优化，其数据采集全面。能够综合考虑基站各方面的情况提供优化措施建议，合理、科学、高效，降低维护成本、延长设备的使用寿命，提高经济效益。

附图说明

图1为本发明的基于决策树的基站能耗优化方法的流程图；

图2所示为本发明的基于决策树的基站能耗优化系统的结构示意图；

标号说明：

采集模块-100 基站检测模块-200 评估模块-300

节能措施调整模块-400

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。

本发明提供的一种基于决策树的基站能耗优化方法可应用于类似基站等领域的监控，如智能电表、变电站等被监控端用电情况数据采集，所述的被监控端主要用电设备可包括主设备、空调以及照明系统等，按基站类型可分为边际站、宏基站以及室内覆盖等，所述的主监控端可为服务器端、中央处理端等。所述的方法可实时传送用电量读数和电流、电压、温度、湿度等数据，能够给出基站用电超额或者过低、跳表异常故障提示，供主监控端及时给出优化措施进行优化，保障基站的正常工作；该方法实时性好，能够实时获取基站能耗参数信息，实时监测用电情况，将检测为异常基站及时采用决策树的方式对基站进行优化；该方式数据采集全面，综合考虑基站各个方面的情况提供优化措施，合理、科学、高效，降低维护成本、延长设备的使用寿命，提高经济效益。所述的基于决策树的基站能耗优化方法可应用于主监控端对被监控端的监控、优化等，参阅图1所示，其具体可包括如下步骤：

S100：获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；

S200：依据所述基站能耗参数信息计算同一规则条件下基站集合单位时间内用电量平均值，最大用电量、最小用电量；所述同一规则条件下是指基站类型相同如同是汇聚节点站基站、工作环境相同或者相似条件下的基站集合，例如有10个同类型基站的用电量，则所述的用电量平均值为这10个基站用电量的总和除以10；最大用电量是指集合内用电量最大值，例如10个基站的用电量取出10个基站中单位时间内最大的用电量；最小用电量，例如10个基站的用电量，取出10个基站中单位时间内最小的用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来作为每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同一规则条件下基站所定义用电近似度标准阈值时为异常基站；

S300：设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据所述优化措施评估报告优化基站。

以主监控端监控基站的用电情况为例说明：

在步骤S100中，所述的主监控端与基站之间能耗参数信息的传递可通过有线方式或无线方式实现信号的传递，无线的方式可采用：WIFI、蓝牙等，有线的方式可通过USB传输、RS232传输、RS485传输或者以太网等，二者之间可采用多种协议进行通信，如采用TCP/IP协议、HTTP协议、TDMA协议、UMTS协议、LTE协议、HSPA/GSM/GPRS/EDGE通信协议族中的至少一个协议进行数据的传输。

主监控端获取基站能耗参数信息，主监控端可采用定时采集的方式进行能耗参数信息的采集，所述定时采集可自定义轮询时间，轮询时间可设为：15分钟、1小时、4小时、6小时或24小时等，主监控端能耗参数信息的采集还可以采用响应的方式，当接收到能耗参数信息采集的信号时开启数据采集的功能。通过上述方式实现某一时间段内、某一时刻或者实时能耗参数信息采集的目的。将所有基站的能耗参数信息同步到主监控端的数据库中，主监控端可对能耗参数信息做初步的处理，如依据基站类型分类等。

步骤S200中，依据所述基站能耗参数信息计算同一规则条件下基站集合单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量。所述的基站可包括边际站、宏基站及室内覆盖等类型，由于每个类型的基站基本配备相近，在同一段时间内同类型基站的用电量会围绕平均值进行分布。

获取同一规则条件下的基站中最大用电量以及最小用电量的基站。按主设备数、空调数、数据流量、话务量作为定义的基础规则，并对规则定制生成定制规则，在同一定制规则下按类型进行区别的基站用电量进行分布。应用所述的能耗参数信息获取基站的用电量平均值、最大用电量以及最小用电量，以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来度量每个基站的用电近似度，在本实施方式中，定义所述的用电近似度＝|实际用电量-平均用电量|/|最大用电量-最小用量|。所述基站的用电近似度超过同一规则条件下基站所定义用电近似度标准阈值时为异常基站，所述标准阈值可设定为0.7-0.9范围之间，被检测基站的用电近似度范围在0.7-0.9之间时认为所述基站为正常工作状态，当所述用电近似度超过该阈值范围时，可认为所述基站存在异常工作行为如超负荷、漏电、偷电等。本实施方式中，还可以设定所述基站的用电近似度的数值范围在所有同类型基站用电近似度的头部及尾部占百分比(举例1-10个数字的头部及尾部的10％数字，则为数字1以及数字10)超过一设定值时认定为异常基站，所述的百分比可为3％、5％、10％等。所述标准阈值范围或者百分比值的数额并不仅仅局限于本实施方式所设定的范围，在不同的应用情形下可设定不同的范围，所述设定的标准阈值范围越窄、所占百分比的值越大则对所述基站的监控更加严谨，并可以对更多的基站进行优化。若所述的用电近似度偏离标准阈值范围过大，则认为出现严重的用电不正常现象，如偷电、漏电等，可启示管理人员尽快提供解决措施，防止情况恶化。

步骤S300中，设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，所述的优化措施可以包括水帘新风、智能通风、热管换热机组、智能换热、风冷改水技术等，在构建决策树过程当中各种优化措施所占的权重因子可依据所应用的地域、场所、设备等进行调节，如应用于山区潮湿的地方，可优选的采用水帘新风、智能通风、热管换热机组等优化措施，各个优化措施所占的权重因子可设定如下：水帘新风为0.9、智能通风为0.8、热管换热机组为0.1；针对平原干燥的地方可选择采用热管换热机组、智能通风、智能换热、风冷改水等优化措施，各个优化措施的权重因子可设定如下：热管换热机组0.7，智能通风0.6、智能换热0.5，风冷改水0.6。本实施方式中依据不同的应用场所调整所述的优化措施以及优化措施权重因子能够使得优化的效果达到最优状态。本实施方式中采用决策树的分支、决策算法作为根节点，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，所述优化措施评估报告可根据设定的格式生成WORD、Excel或者txt等格式的文档。基于所述决策树模型所述优化措施评估报告还可以采用单一的提示方式，如设定与决策树分支相对应的提示光或者提示声等，如建立的三个分支分别为水帘新风、智能通风、热管换热机组，通过决策树优化后若建议采用水帘新风的优化措施，则可以发出红色提示光，若建议采用智能通风的优化措施则可以发出蓝色提示光，若建议采用热管换热机组的优化措施则可以发出紫色提示光，还可以采用多个灯光来指示，所示提示光的颜色不仅仅限定于本实施方式所提供的范围内，不同种类的提示光、光的颜色、光的类型、光的位置等均可以作为优化措施提示，以供监控者能够很明了的知道需要针对想对应的异常基站采用的优化措施。所述的提示方式还可以采用提示声，如采用间断蜂鸣、持续蜂鸣、声乐提示、声音播报等方式以告知监控者所要采用的优化措施。

采用上述的优化措施能够对基站进行实时、全面的监控，在综合考虑基站各方面的情况后提供优化措施建议，合理、科学、高效，降低维护成本、延长设备的使用寿命，提高经济效益。

在各种实施方式中，为了使所述基站运行状态达到最优，尽量防止出现漏电、偷电等不良行为，所述基于决策树的基站能耗优化方法还包括S400：统计异常基站采用优化措施后与采用优化措施前的节能效果差异，并依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子。本实施方式中，所述节能效果差异可统计采用节能措施前以及采用节能措施后等同时长、等同时段或者相同用电周期内用电差异，或者统计采用节能措施前以及采用节能措施后单位时间段的平均用电差异，以此统计节能效果差异。

如上所述的基于决策树的基站能耗优化方法，在又一优选的实施方式中，依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子具体的可采用如下的方式：

S401：依据采用优化措施的异常基站与同类型未采用优化措施的基站之间的用电差值计算节能效果预估值，其中：节能效果预估值＝用电差值*优化措施权重因子；所述节能效果预估值的计算方法如下：1.统计采用优化措施的异常基站日用电量并取平均值，统计同类型未采用优化措施的基站日用电量并取平均值；2.将两个平均值相减，做为用电差值；3.将用电差值乘以优化措施权重因子，做为节能效果预估值。

S402：计算异常基站采用优化措施后的实际节能效果，其中实际节能效果＝未采用优化措施的平均用电量-采用优化措施的平均用电量；

S403：统计节能效果差异值，其中节能效果差异值＝节能效果预估值/实际节能效果；

S404：依据所述节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。用预估节能效果对照实际节能效果，上下进行微调节能措施的权重，使之与实际节能效果的估算的差异尽量小，控制在一合理区间范围内。

本实施方式中，对有采用优化措施的基站以及未采用优化措施的基站分别根据基站类型计算，依据节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。从而使所述的决策树能够对基站提供更好的优化建议，基站的节能效果能够更好、更完善。

参阅图2所示，本发明还提供一种基于决策树的基站能耗优化系统，所述的系统包括主监控端，所述主监控端用于监控基站的运行情况，并实时提供优化的策略。所述主监控端与基站之间的通信方式可多种多样，如主监控端可通过有线或者无线通信接口采集基站的用电情况等能耗参数信息，所述的有线通信接口可为USB传输接口、RS232传输接口、RS485传输接口或者以太网接口等，所述的无线通信接口可为WIFI接口、蓝牙接口等，二者之间可采用多种协议进行通信，如采用TCP/IP协议、HTTP协议、TDMA协议、UMTS协议、LTE协议、HSPA/GSM/GPRS/EDGE通信协议族中的至少一个协议进行数据的传输。

所述的主监控端包括采集模块100、基站检测模块200、评估模块300，所述采集模块100与所述基站之间进行通信，采集模块100将所采集的基站能耗参数信息传输至所述的基站检测模块200进行检测，基站检测模块200通过近似度评估方法将监测为异常工作的基站传输至评估模块300进行评估，所述评估模块300通过决策树评估模型为所述异常基站提供优化措施，引导管理人员利用其输出的优化措施评估报告对所述异常基站进行优化。应用所述的系统，达到优化基站作业的目的，使得基站能够维持正常的工作，并尽可能减少偷电、漏电等不良行为，降低能耗。

所述采集模块100，获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；所述采集模块100通过有线或者无线通信接口采集基站的能耗参数信息，所述的有线通信接口可为USB传输接口、RS232传输接口、RS485传输接口或者以太网接口等，所述的无线通信接口可为WIFI接口、蓝牙接口等，二者之间可采用多种协议进行通信，如采用TCP/IP协议、HTTP协议、TDMA协议、UMTS协议、LTE协议、HSPA/GSM/GPRS/EDGE通信协议族中的至少一个协议进行数据的传输。所述的采集模块100还具备四种信号量：遥信量(即远程信号)，为主监控端的远程信号总称；遥控量，为主监控端主动发出信号，控制远端操作的信号；遥测量，为被动获得远程信号，测量数值的信号；遥调量，主要是指对远程的设备进行调试的信号量。所述采集模块100对远程基站信号的采集可采用定时采集和响应采集两种方式，所述定时采集即制定采集周期，定期进行能耗参数信息的采集，所述的采集周期可以为：15分钟、1小时、4小时、6小时以及24小时，所述的采集周期可依据实际应用的需求自由设定，并不局限于本发明实施方式所限定的范围内。所述的响应采集的方式可依据所述主监控端发起的响应进行能耗参数信息采集，当接收到能耗参数信息采集的指令时采集模块100开启数据采集的功能。通过所述采集模块100实现某一时间段内、某一时刻或者实时能耗参数信息采集的目的，将所有基站的能耗参数信息同步到主监控端的数据库中，从而提供相应的数据给主监控端进行参数信息的初步处理。

如上所述，所述主监控端的用于存储能耗参数信息的、控制命令、操作指令、操作软件等的数据库可采用常规的存储模块、本地存储器、云存储器或者移动设备等，例如可以是是RAM、非易失性存储器EPROM、硬盘、由闪存或硬盘驱动存储器提供的存储器装置等存储媒体。

基站检测模块200，依据所述基站能耗参数信息计算同一规则条件下基站集合单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量；所述同一规则条件下是指基站类型相同如同是汇聚节点站基站、工作环境相同或者相似条件下的基站集合，例如有10个同类型基站的用电量，则所述的用电量平均值为这10个基站用电量的总和除以10；最大用电量是指集合内用电量最大值，例如10个基站的用电量取出10个基站中单位时间内最大的用电量；最小用电量，例如10个基站的用电量，取出10个基站中单位时间内最小的用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来作为每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同一规则条件下基站所定义用电近似度标准阈值时为异常基站；

所述基站检测模块200获取同类型基站中能耗参数信息，按主设备数、空调数、数据流量、话务量作为定义的基础规则，并对规则生成定制规则，在同一定制规则下按类型进行区别的基站用电量进行分布。分析能耗参数信息获取每一基站的用电量平均值、最大用电量及最小用电量，以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来度量每个基站的用电近似度，定义所述近似度为|实际用电量-平均用电量|/|最大用电量-最小用量|。所述基站的用电近似度超过同类型基站用电近似度标准阈值时为异常基站，所述标准阈值可设定为0.7-0.9范围之间，被检测基站的用电近似度范围在0.7-0.9之间时认为所述基站为正常工作状态，当所述用电近似度超过该阈值范围时，可认为所述基站存在异常工作行为如：超负荷、低负荷、漏电、偷电等。在又一实施方式中，所述基站的用电近似度的数值范围在所有同类型基站用电近似度的头部、尾部占百分比超过一设定值时认为异常基站，所述的百分比可设定为5％、10％等。所述标准阈值范围或者百分比值的数额并不仅仅局限于本实施方式所设定的范围，在不同应用情形下可设定不同的范围，所设定的标准阈值范围越窄或所占百分比的值越大，则认为主监控端对基站的监控更加严谨，并且需要对更多的基站进行优化。若所述的用电近似度偏离标准阈值范围过大，则认为出现严重的用电不正常现象，如偷电、漏电等，可启示管理人员尽快提供解决措施，防止情况恶化。

所述的偏离标准阈值过大的时，如标准阈值范围为0.7-0.9，但检测到该基站的用电近似度为0.1，则认为出现严重的异常情况。可针对此类型设定相应的告警措施，如可通过设定警示模块告知管理人员出现严重的异常情况，所述的告警模块可提示为声音告警、光电告警等。

评估模块300，设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据所述优化措施评估报告优化基站。

所述的优化措施可以包括水帘新风、智能通风、热管换热机组、智能换热、风冷改水技术等，在构建决策树过程当中各种优化措施所占的权重因子可依据所应用的地域、场所、设备等进行调节，如应用于山区潮湿的地方，可优选的采用水帘新风、智能通风、热管换热机组等优化措施，各个优化措施所占的权重因子可设定如下：水帘新风为0.9、智能通风为0.8、热管换热机组为0.1；针对平原干燥的地方可选择采用热管换热机组、智能通风、智能换热、风冷改水等优化措施，各个优化措施的权重因子可设定如下：热管换热机组0.7，智能通风0.6、智能换热0.5，风冷改水0.6。依据不同的应用场所调整所述的优化措施以及优化措施权重因子能够使得优化的效果达到最优状态。本实施方式中采用决策树的分支、决策算法作为根节点，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，所述优化措施评估报告可根据设定的格式生成WORD、Excel或者txt等格式的文档。基于所述决策树模型所述优化措施评估报告还可以采用单一的提示方式，如设定与决策树分支相对应的提示光或者提示声等，如建立的三个分支分别为水帘新风、智能通风、热管换热机组，通过决策树优化后若建议采用水帘新风的优化措施，则可以发出红色提示光，若建议采用智能通风的优化措施则可以发出蓝色提示光，若建议采用热管换热机组的优化措施则可以发出紫色提示光，还可以采用多个灯光来指示，所示提示光的颜色不仅仅限定于本实施方式所提供的范围内，不同种类的提示光、光的颜色、光的类型、光的位置等均可以作为优化措施提示，以供监控者能够很明了的知道需要针对想对应的异常基站采用的优化措施。所述的提示方式还可以采用提示声，如采用间断蜂鸣、持续蜂鸣、声乐提示、声音播报等方式以告知监控者所要采用的优化措施。

如上所述的基于决策树的基站能耗优化系统还包括节能措施调整模块400，

统计异常基站采用优化措施后与采用优化措施前的节能效果差异，并依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子。所述节能效果差异可统计采用节能措施前以及采用节能措施后等同时长、等同时段或者相同用电周期内用电差异，或者统计采用节能措施前以及采用节能措施后单位时间段的平均用电差异，以此统计节能效果差异。

在又一实施方式中，所述节能措施调整模块400包括：效果预估模块、实际效果统计模块、差异统计模块及措施调整模块；其中：

效果预估模块，依据采用优化措施的异常基站与同类型未采用优化措施的基站之间的用电差值计算节能效果预估值，其中：节能效果预估值＝用电差值*优化措施权重因子；所述节能效果预估值的计算方法如下：1.统计采用优化措施的异常基站日用电量并取平均值，统计同类型未采用优化措施的基站日用电量并取平均值；2.将两个平均值相减，做为用电差值；3.将用电差值乘以优化措施权重因子，做为节能效果预估值。

实际效果统计模块，计算异常基站采用优化措施后的实际节能效果，其中实际节能效果＝未采用优化措施的平均用电量-采用优化措施的平均用电量；

差异统计模块，统计节能效果差异值，其中节能效果差异值＝节能效果预估值/实际节能效果；

措施调整模块，依据所述节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。用预估节能效果对照实际节能效果，上下进行微调节能措施的权重，使之与实际节能效果的估算的差异尽量小，控制在一合理区间范围内。

本实施方式中，对有采用优化措施的基站以及未采用优化措施的基站分别根据基站类型计算，依据节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。从而使所述的决策树能够对基站提供更好的优化建议，基站的节能效果能够更好、更完善。

综上所述，本发明的基于决策树的基站能耗优化方法及系统能够综合考虑基站各方面的情况提供优化措施建议，合理、科学、高效。其实时性好，能够实时监测基站用电情况，检测单位时间内(制定的某一时间段内)用电情况，依据检测结果能够立即供给相应的优化措施；反馈性好，依据所述的用电近似度能够及时发现基站用电量异常的情况，从而能够引导工作人员及时给出优化措施进行优化，防止偷电、漏电、断电等情况恶化；动态连续性好，能够对基站进行连续的动态监控，确保基站维持正常的工作状态。

Claims (10)

1.一种基于决策树的基站能耗优化方法，其特征在于包括：

获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；

依据所述基站能耗参数信息计算同一规则条件下基站集合单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来度量每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同一规则条件下基站所定义用电近似度标准阈值时为异常基站；

设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据优化措施评估报告优化基站。

2.根据权利要求1所述的基于决策树的基站能耗优化方法，其特征在于：所述基于决策树的基站能耗优化方法还包括：

统计异常基站采用优化措施后与采用优化措施前的节能效果差异，并依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子。

3.根据权利要求2所述的基于决策树的基站能耗优化方法，其特征在于：

依据所述节能效果差异调节所述优化措施权重因子包括：

依据采用优化措施的异常基站与同类型未采用优化措施的基站之间的用电差值计算节能效果预估值，其中：节能效果预估值＝用电差值*优化措施权重因子；

计算异常基站采用优化措施后的实际节能效果，其中实际节能效果＝未采用优化措施的平均用电量-采用优化措施的平均用电量；

统计节能效果差异值，其中节能效果差异值＝节能效果预估值/实际节能效果；

依据所述节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。

4.根据权利要求3所述的基于决策树的基站能耗优化方法，其特征在于：

所述近似度标准阈值为0.7-0.9。

5.根据权利要求4所述的基于决策树的基站能耗优化方法，其特征在于：

所述优化措施包括：水帘新风、智能通风、热管换热机组，所述水帘新风的权重因子为0.9，智能通风的权重因子为0.8，热管换热机组的权重因子为0.1。

6.一种基于决策树的基站能耗优化系统，其特征在于包括：

采集模块，获取基站能耗参数信息，依据基站能耗参数信息能实时监测基站的工作情况，所述基站能耗参数信息包括基站类型、基站用电量；

基站检测模块，依据所述基站能耗参数信息计算同一规则条件下基站集合单位时间内的用电量平均值、最大用电量及最小用电量；以用电量平均值以及实际用电量为点，用空间内两个点的距离来度量每个基站的用电近似度，所述基站的用电近似度超过同一规则条件下基站所定义用电近似度标准阈值时为异常基站；

评估模块，设定优化措施及优化措施权重因子并依此构建决策树，采用所述决策树评估所述异常基站并输出优化措施评估报告，引导用户依据所述优化措施评估报告优化基站。

7.根据权利要求6所述的一种基于决策树的基站能耗优化系统，其特征在于：

所述基于决策树的基站能耗优化系统还包括：

节能措施调整模块，统计异常基站采用优化措施后与采用优化措施前的节能效果差异，并依据节能效果差异调节所述优化措施权重因子。

8.根据权利要求7所述的一种基于决策树的基站能耗优化系统，其特征在于：

所述节能措施调整模块包括：效果预估模块、实际效果统计模块、差异统计模块及措施调整模块；其中：

效果预估模块，依据采用优化措施的异常基站与同类型未采用优化措施的基站之间的用电差值计算节能效果预估值，其中：节能效果预估值＝用电差值*优化措施权重因子；

实际效果统计模块，计算异常基站采用优化措施后的实际节能效果，其中实际节能效果＝未采用优化措施的平均用电量-采用优化措施的平均用电量；

差异统计模块，统计节能效果差异值，其中节能效果差异值＝节能效果预估值/实际节能效果；

措施调整模块，依据所述节能效果差异值调整所述优化措施权重因子。

9.根据权利要求8所述的一种基于决策树的基站能耗优化系统，其特征在于：所述近似度标准阈值为0.7-0.9。

10.根据权利要求9所述的一种基于决策树的基站能耗优化系统，其特征在于：

所述优化措施包括：水帘新风、智能通风、热管换热机组，所述水帘新风的权重因子为0.9，智能通风的权重因子为0.8，热管换热机组的权重因子为0.1。