CN106817754B - 一种代价优先的能源代价最小化基站休眠方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于通信系统节能技术领域，尤其涉及一种代价优先的能源代价最小化基站休眠方法,包括：步骤1、建立包括电网、可再生能源和储能装置在内的可选能量源提供电能的多基站协作系统；步骤2、以多基站协作系统能源消耗代价最小为目标函数建立基站休眠机制，并建立相应的基站功率损耗模型；步骤3、优先选用低价能源为其进行能源供给，选取对应能源代价最小的基站组作为激活基站，使冗余基站进入休眠状态，在降低系统能耗的同时减少能源代价。本发明采用分时电价策略，结合可再生能源和不可再生能源为基站系统混合供能，考虑电网回收剩余可再生能源机制，减少环境污染，设置储能装置，提升通信系统可靠性、平抑能源代价，并考虑其自放电现象。

Description

一种代价优先的能源代价最小化基站休眠方法

技术领域

本发明属于通信系统节能技术领域，尤其涉及一种代价优先的能源代价最小化基站休眠方法。

背景技术

当前，移动通信已融入至社会生活的每个角落，越来越多的用户加入宽带系统，渴望在移动状态下更快的因特网接入，联网连接无线设备的数量将达到世界人口的1000倍。为满足用户日益膨胀的通信需求，运营商部署基站数量急剧增加，而其增长将带来一系列环境和经济问题，通信系统节能已经变成了迫在眉睫的问题。通信系统节能问题可从通信侧和基站侧两个方面进行考虑。统览移动通信网络，无线接入网(Radio Access Network,RAN)的花销约为整个系统的60％。由于内部器件的功能和能效问题，基站系统耗能在总能耗中占有巨大比重，其中60％—70％的能量用于驱动功率放大器(Power Amplifier,PA)。功率消耗主要集中于基站端，因而基站系统节能问题便显得异常重要。

基于移动网络动态性的应用特点，用户移动性与作息规律使得网络业务负载具有空时变化特性。通过休眠机制选择性的关闭基站可达到基站系统节能的目的。但现有技术未考虑能源价格，没有体现能源代价与通信系统间的关系；同时通信系统的搭建也具有局限性，虽研究了用户连接数的变化，但是没有考虑用户移动性的影响；并且建立的基站系统模型不具备储能装置，忽略了用户的移动特性，同时未考虑现行的分时电价政策。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种代价优先的能源代价最小化基站休眠方法，包括：

步骤1、建立包括电网、可再生能源和储能装置在内的可选能量源提供电能的多基站协作系统；

步骤2、以多基站协作系统能源消耗代价最小为目标函数建立基站休眠机制，并建立相应的基站功率损耗模型；

步骤3、优先选用低价能源为其进行能源供给，选取对应能源代价最小的基站组作为激活基站，使冗余基站进入休眠状态，在降低系统能耗的同时减少能源代价。

所述基站功率损耗模型为：

其中，P_BS,t为第t个时隙基站的能量损耗，P_active,t为第t个时隙激活状态基站耗能，P_sleep,t代表第t个时隙基站休眠功耗，P_fix为激活状态基站的固有损耗，P_tx,t为第t个时隙基站的发射功率，η为一固定常数，代表增加单位发射功率时基站能耗的增量。

所述步骤2中的目标函数为：

Price2为基站系统能耗消耗代价，Γ＝{1,…,T}，Γ为将一天的时间划分为T个时隙的集合，N为基站集合，q_n,t为电网分时用电的价格，q_b为储能装置的用电价格，q_back为固定的电网回购剩余可再生能源价格，P_n,t、P_b,t、P_e,t分别为第t个时隙传统能源供给电量、储能装置供给电量和可再生能源剩余电量，pb_loss_t为第t个时隙储能装置自放电损耗代价。

所述步骤3具体包括：

步骤301，初始化：根据用户移动性特点，在每个时隙内均随机产生一次用户分布，并依据天气状况概率确定可再生能源产能速率；

步骤302，采用ZF预编码，消除多用户间干扰；

步骤303，遍历所有可能选取的基站组，逐一计算基站系统功率损耗p(b1,b2)；

步骤304，根据低价能源优先原则，首先由可再生能源供能，若第t个时隙可再生能源供给电量P_r,t≥p(b1,b2)，即可再生能源可满足基站功率需求，则基站系统单纯由可再生能源进行能量供给，电网回购剩余可再生能源P_e,t，此时能源代价为

price2'_t(b1,b2)＝pb_loss_t(b1,b2)-q_backP_e,t

pb_loss_t(b1，b2)为b1,b2为激活基站时对应的自放电损耗代价，q_back为固定的电网回购剩余可再生能源价格，

否则执行步骤305；

步骤305，比较传统能源与储能装置供能电价，选取低价能源优先供能

q_l＝min(q_n,t,q_b)

q_l为选取低价能源的价格，q_n,t为电网分时用电的价格，q_b为储能装置的用电价格，

若q_n,t＝q_l，即传统能源电价较低，则由传统能源为基站系统提供能量，并按照下式为储能装置充电；

C_t+1＝C_t+R_b×ω_t,ifC_t<C_max,q_n,t<q_b

否则，优先由储能装置进行能量供给，

price2'_t(b1,b2)＝q_l|p(b1,b2)-P_r,t|+pb_loss_t(b1,b2)，

pb1，b2为b1,b2为激活基站时对应的基站系统能耗；

步骤306、考虑储能装置自放电效应，利用下式计算储能装置剩余电量

C_t+1＝(1-L)C_t-P_b,t,0≤P_b,t≤C_t,if C_t≥0，

C_t为第t个时隙储能装置中的电量，L为放电速率；

步骤307、按照目标函数，选取最低能源代价为该时隙能源代价price2_t，

price2_t＝min(price2'_t(b1,b2)+pb_loss_t(b1,b2))

步骤308、选择对应最低能源代价的基站组作为该时隙激活基站BS₁，BS₂。

(BS₁,BS₂)＝find(price2'_t(b1,b2)＝＝price2_t)

步骤309、计算一天能源代价，对各时隙能源代价进行求和，

本发明的有益效果在于：本发明从能量域的角度出发，立足于基站休眠机制，合理建立功率消耗模型及通信系统模型，联系能源消耗与能源代价，实现基站系统能源代价最小化。采用分时电价策略，结合可再生能源和不可再生能源为基站系统混合供能，考虑电网回收剩余可再生能源机制，减少环境污染，促进环境友好型通信系统的形成。此外，配置基站储能装置可进一步提升通信系统可靠性、平抑能源代价，并考虑其自放电现象

附图说明

图1为多基站协作系统模型；

图2为基站无储能装置时每时隙平均价格；

图3为基站无储能装置时不同情形下的能源代价；

图4为基站具有储能装置时隙平均价格；

图5为基站具有储能装置时不同情形下的能源代价；

图6为基站切换次数比较；

图7为考虑自放电效应时隙平均价格；

图8为考虑自放电效应不同情形下能源代价曲线。

具体实施方式

下面结合附图，对实施例作详细说明。

考虑一个采用联合处理(Joint Process,JP)方式的多基站协作系统。该系统由固定的N个基站组成，每个基站具有M根发射天线，天线发射功率为P_t，具有各自独立的新能源供给装置。基站的新能源供给装置的差异，导致各基站新能源供给速率有所区别。在基站覆盖范围内随机产生K个单天线用户，接收功率记为P_r。系统模型如图1所示。

根据基站休眠机制，使冗余基站进入休眠状态可大大降低基站系统能耗。假设该系统需要N'＝2个基站处于激活状态即可满足用户需求，分别记为BS₁,BS₂，其余

个基站进入休眠状态。那么用户k的接收信号可以表示为

其中，h_k∈C^1×2M为用户k的信道向量，σ²为高斯白噪声，x_k∈C^2M×¹为用户k的预编码信号。在考虑大尺度衰落的情况下，其信道向量可表示为

其中，

分别为用户k接收来自BS₁和BS₂信号的接收功率。

假设发送端已知h_k,

利用迫零(Zero-Forcing,ZF)预编码消除用户间干扰，即

x_k＝v_ks_k

其中，v_k是用户k的预编码矢量，s_k为用户的发送信号。那么用户k的SINR_k可以表示为

由于激活状态基站数N'>1，需要利用联合信道h_k进行预编码，而计算预编码矢量v_k首先需要对信道h_k进行归一化处理，即

g_k＝h_k/||h_k||

v_k＝g_k'*inv(g_k*g_k')

其中，||h_k||是求矢量hk的欧几里得范数。

基站可由电网(默认为传统能源)、可再生能源(包括风能和太阳能)以及储能装置为其提供电能。随着对储能装置研究的日益深入，目前储能装置的使用寿命可达36年之久，并且在深度放电试验中，历经四年并未显示老化的任何明显迹象，因此本发明对老化现象不予考虑，仅对自放电现象作进一步研究。设置储能装置可进一步平抑基站系统能源代价，同时提高基站系统可靠性。由于新能源的产能周期约为15分钟，故将一天的时间划分为96个时隙，记为Γ＝{1,…,T}，每个时隙宽度ω_t＝15min。其中，电网采用分时电价策略，其用电价格与用电时间有关，记为q_n,t；电网回购剩余可再生能源价格固定为q_back，且q_back<q_n,t，q_back<q_b；基站储能装置的最大容量为C_max，电价固定为q_b，充电速率为R_b，放电速率L＝0.1％，电池自放电代价为c_b，那么储能装置自放电损耗代价可表示为

pb_loss_t＝C_tLc_b

在一天的时间内，太阳能产能速率近似服从正态分布，可表示为

风能的产能速率固定为

energy_wind(t)＝λ_w,λ_w∈{0.6 0.3}

利用统计数据表明天气状况的概率，选取不同的参数λ_s，λ_w。利用统计数据表明一年内晴天、阴天概率{P_sun P_cloud}＝{0.60.4}，强风和微风的概率{P_gale P_breeze}＝{0.20.8}。

在构建通信系统模型的同时，建立相应的基站功率损耗模型，

其中，P_BS,t为第t个时隙基站的能量损耗，P_active,t为对应时隙激活基站耗能，P_sleep,t代表对应时隙基站休眠功耗。P_fix为激活状态基站的固有损耗，P_tx,t为第t个时隙基站的发射功率，η为一固定常数，代表增加单位发射功率时基站能耗的增量。

基于基站休眠机制的节能算法

针对所提出的模型，本发明主要研究在保证用户服务质量(Quality of Servers,QoS)的前提下，优化能量域资源分配，最小化基站系统能源代价，并提出了基于基站休眠机制的代价优先(Energy Cost First,ECF)算法。为了突出本发明算法的优越性，引入传统供能方式加以比较。下面针对两种方式分别进行分析，若基站系统不具有相应储能装置，则忽略相关部分即可。其中，P_r,t，P_n,t，P_b,t和P_e,t分别代表第t个时隙可再生能源供给电量、传统能源供给电量、储能装置供给电量和可再生能源剩余电量；energy_re，R_b分别为可再生能源产能速率和储能装置充电速率，C_t为第t个时隙储能装置中的电量，SINR_l为用户的最低信干噪比要求。

传统供能方式

传统供能方式采用分时电价策略，单纯利用传统能源(默认为不可再生能源)为基站系统进行能量供给，忽略了能量多样性对降低基站系统能源代价的作用；随着智能电网技术日益成熟，在基站上配置太阳能电池板、风车等设施，充分利用可再生能源等低价能源，结合传统能源为基站系统进行混合供能已成为主流趋势，电网回购剩余可再生能源可进一步降低基站系统能源代价，同时在可再生能源不充足的情况下供给电量以保证系统的正常运行，提高通信可靠性。

在该情况下，基站系统能源代价最小等价于基站系统能源消耗最小，其目标函数为

其中，

P_tx,t≤P_tx-max

SINR_k≥SINR_l

C_t+1＝C_t+R_b×ω_t,if C_t<C_max,q_n,t<q_b

C_t+1＝(1-L)C_t-P_b,t,0≤P_b,t≤C_t,if C_t≥0

令q_low,t＝min(q_n,t,q_b)，可计算得其相应能源代价为

代价优先算法

基站系统由可再生能源、传统能源和储能装置提供能量，建立基站系统能量消耗与能源代价间的联系，以最小化系统能源代价为目标，选择休眠基站，其目标函数为

可将一天内能源代价问题分解为各个时隙的能源代价问题，即

其中，

P_r,t≤energy_re×t

P_tx,t≤P_tx-max

SINR_k≥SINR_l

C_t+1＝C_t+R_b×ω_t,if C_t<C_max,q_n,t<q_b

C_t+1＝(1-L)C_t-P_b,t,0≤P_b,t≤C_t,if C_t≥0

针对上述问题，本发明提出ECF算法。该算法直接以最小化基站系统代价为目标，选择服务基站，使冗余基站进入休眠状态，同时优先选用低价能源为其进行能源供给，在降低系统能耗的同时减少能源代价，其具体过程如下：

(1)初始化：根据用户移动性特点，在每个时隙内均随机产生一次用户分布，并依据天气状况概率确定可再生能源产能速率。

(2)采用ZF预编码，消除多用户间干扰。

(3)遍历所有可能选取的基站组，逐一计算基站系统功率损耗p(b1,b2)。

(4)根据低价能源优先原则，首先由可再生能源供能，若P_r,t≥p(b1,b2)，即可再生能源可满足基站功率需求，则基站系统单纯由可再生能源进行能量供给，电网回购剩余可再生能源P_e,t，此时能源代价为

price2'_t(b1,b2)＝pb_loss_t(b1,b2)-q_backP_e,t

否则执行步骤(5)。

(5)比较传统能源与储能装置供能电价，选取低价能源优先供能

q_l＝min(q_n,t,q_b)

若q_n,t＝q_l，即传统能源电价较低，则由传统能源为基站系统提供能量，并按照下式为储能装置充电；

C_t+1＝C_t+R_b×ω_t,ifC_t<C_max,q_n,t<q_b

否则，优先由储能装置进行能量供给。

price2'_t(b1,b2)＝q_l|p(b1,b2)-P_r,t|+pb_loss_t(b1,b2)

(6)考虑储能装置自放电效应，利用下式计算储能装置剩余电量

C_t+1＝(1-L)C_t-P_b,t,0≤P_b,t≤C_t,if C_t≥0。

(7)按照目标函数，选取最低能源代价为该时隙能源代价price2_t。

price2_t＝min(price2'_t(b1,b2)+pb_loss_t(b1,b2))

(8)选择对应最低能源代价的基站组作为该时隙激活基站BS₁，BS₂。

(BS₁,BS₂)＝find(price2'_t(b1,b2)＝＝price2_t)

(9)计算一天能源代价，对各时隙能源代价进行求和。

仿真结果

网络拓扑由N＝5个基站组成，记为n＝1,2,…,5，其中，基站1、5具有风能转换装置，基站2、4配置太阳能转换装置，而基站3既配置风能转换装置也具有太阳能转换装置，每个基站具有M＝4根发射天线，单天线最大发射功率为P_t,max＝25W。基站间采用联合调度的方式，可选的供给能量源包括传统能源、可再生能源及储能装置，根据不同假设选取部分或全部能量源。基站采用不同的新能源供给方式，便对应不同的可再生能源供给速率。新能源的产生周期约为15min，以此划分时隙，则每个时隙长为ω_t＝15min，每天有96个时隙。为符合用户移动性的特点，在每个时隙内随机产生K＝8个单天线用户，那么每时隙仅需要N'＝2个基站处于激活状态，其余基站进入休眠状态以降低基站系统能耗及系统能源代价。具体仿真参数如表1所示。

表1仿真参数

传统能源采用峰谷分时电价，将每天24小时划分为高峰(9:00—12:00,17:00—22:00，共8小时)、平段(8:00—9:00,12:00—17:00,22:00—23:00，共7小时)、低谷(23:00—次日8:00，共9小时)等多个时段，设置电价系数为α，则对应电价分别为1.33α/kWh、0.87α/kWh和0.51α/kWh。储能装置供能电价固定为0.6α/kWh。

首先考虑最简单的情况，基站不配备储能装置，仅由传统能源与可再生能源相结合为基站系统供给能源。图2以时隙平均价格为研究对象，将ECF算法与传统供能方式进行对比。由对比结果可知，利用ECF算法可使系统能源代价大大降低。这是由于ECF算法直接以最小化基站系统能源代价为目标，充分利用可再生能源等低价能源，在每个时隙内搜索最低能源代价，并以此确定激活基站组，因而可以从最大程度上降低基站系统能源代价，优化能源域资源分配。

为显示出本发明所提节能算法的优越性，将每时隙能源代价相加，得到基站系统一天的能源代价，并进行对比，如图3。从该图可知本发明所提的ECF算法每天可减少能源代价约为62％。

图4在上述分析的基础上，研究储能装置对于基站系统能源代价的影响。在每一个基站上配置一最大容量为2kW的储能装置，固定储能装置供能电价q_b，其电价应大于传统能源的最低电价，以补偿设置储能装置及保存能源付出的代价。在储能装置电价低于当前时刻传统能源电价时，储能装置才能作为此时刻备选能量源；当传统能源为最低电价时，储能装置进行充电而不参与基站系统能源供给。由于在对应时隙各方式选择的激活基站组不同，储能装置放电过程会存在差异，但是从总体上而言，ECF算法可大幅降低系统能源代价，优越性显著。

图5呈现了配置储能装置后一天能源代价的对比。储能装置的设置可进一步平抑电价，提高系统可靠性。从该图可知，两种方式的能源代价均有所降低，曲线趋于平滑，利用ECF算法可每天减少约68％的能源代价，具有显著的优越性。

图6表示了ECF算法和传统供能方式配置储能装置前后，基站切换次数的对比图。对比两种方式，ECF算法所需切换次数较多，以牺牲基站切换次数为代价换取了能源代价的减少；对比每种方式配置储能装置前后的切换次数，储能装置的存在使得ECF算法的基站切换频率进一步提高，而传统供能方式的基站切换频率保持不变。

图7在研究储能装置的作用时进一步考虑储能装置的自放电效应，从而使研究结果更加切合实际。由该图可知两种方式每时隙能源代价的变化情况。由于储能装置放电速率固定，其单位时间内损失电量多少仅仅与储能装置内剩余电量有关，加之各方式在对应时隙选择的激活基站组并非完全一致，导致储能装置放电过程不一致，曲线斜率也相应发生改变，但从总体上而言，利用ECF算法保证了每个时隙内能源代价最小，从而在最大程度上降低了能源代价，改善了基站系统的性能。

图8比较了两种方式的一天能源代价。考虑储能装置自放电效应后，能源代价均有所提升，曲线间差距减少，ECF算法减少系统能源代价的效果有所降低，每天可节约能源代价降至58％左右。

结论

从能量域的角度出发考虑基站系统能源代价问题对于缓解环境及经济压力至关重要。为此，本发明立足于基站休眠机制，结合能源多样性，利用传统能源与可再生能源进行混合供能，权衡能量损耗和能量代价问题，提出了ECF算法。ECF算法直接以最小化能源代价为目标，充分利用了可再生能源及储能装置存储电量等低价能源，大幅降低了基站系统能源代价，取得了最佳的效果。在此基础上，本发明研究了储能装置及其自放电效应对于算法性能的影响。基站配置储能装置可进一步平抑能源代价，提高系统的可靠性。ECF算法以增加基站切换频率为代价，换取了降低能源代价的优越特性。考虑其自放电效应从而更加切合实际分析算法性能，在该情况下，ECF算法减少能源代价的效果有所降低，但依旧可减少基站系统能源代价55％以上。

此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种代价优先的能源代价最小化基站休眠方法，其特征在于，包括：

步骤1、建立包括电网、可再生能源和储能装置在内的可选能量源提供电能的多基站协作系统；

步骤2、以多基站协作系统能源消耗代价最小为目标函数建立基站休眠机制，并建立相应的基站功率损耗模型；

步骤3、优先选用低价能源为其进行能源供给，选取对应能源代价最小的基站组作为激活基站，使冗余基站进入休眠状态，在降低系统能耗的同时减少能源代价；

所述基站功率损耗模型为：

其中，P_BS,t为第t个时隙基站的能量损耗，P_active,t为第t个时隙激活状态基站能耗，P_sleep,t代表第t个时隙基站休眠功耗，P_fix为激活状态基站的固有损耗，P_tx,t为第t个时隙基站的发射功率，η为一固定常数，代表增加单位发射功率时基站能耗的增量；

所述步骤2中的目标函数为：

Price2为基站系统能耗消耗代价，Γ＝{1,...,T}，Γ为将一天的时间划分为T个时隙的集合，N为基站集合，q_n,t为电网分时用电的价格，q_b为储能装置的用电价格，q_back为固定的电网回购剩余可再生能源价格，P_n,t、P_b,t、P_e,t分别为第t个时隙传统能源供给电量、储能装置供给电量和可再生能源剩余电量，pb_loss_t为第t个时隙储能装置自放电损耗代价。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤301，初始化：根据用户移动性特点，在每个时隙内均随机产生一次用户分布，并依据天气状况概率确定可再生能源产能速率；

步骤302，采用ZF预编码，消除多用户间干扰；

步骤303，遍历所有可能选取的基站组，逐一计算基站系统功率损耗p(b1,b2)；

步骤304，根据低价能源优先原则，首先由可再生能源供能，若第t个时隙可再生能源供给电量P_r,t≥p(b1,b2)，即可再生能源可满足基站功率需求，则基站系统单纯由可再生能源进行能量供给，电网回购剩余可再生能源P_e,t，此时能源代价为

price2'_t(b1,b2)＝pb_loss_t(b1,b2)-q_backP_e,t

pb_loss_t(b1，b2)为b1,b2为激活基站时对应的自放电损耗代价，q_back为固定的电网回购剩余可再生能源价格，

否则执行步骤305；

步骤305，比较传统能源与储能装置供能电价，选取低价能源优先供能

q_l＝min(q_n,t,q_b)

q_l为选取低价能源的价格，q_n,t为电网分时用电的价格，q_b为储能装置的用电价格，

若q_n,t＝q_l，即传统能源电价较低，则由传统能源为基站系统提供能量，并按照下式为储能装置充电，ω_t为时隙宽度，R_b为充电速率；

C_t+1＝C_t+R_b×ω_t,ifC_t＜C_max,q_n,t＜q_b

否则，优先由储能装置进行能量供给，

price2'_t(b1,b2)＝q_l|p(b1,b2)-P_r,t|+pb_loss_t(b1,b2)，

p(b1，b2)为b1,b2为激活基站时对应基站系统能耗；

步骤306、考虑储能装置自放电效应，利用下式计算储能装置剩余电量

C_t+1＝(1-L)C_t-P_b,t,0≤P_b,t≤C_t,if C_t≥0，

C_t为第t个时隙储能装置中的电量，L为放电速率；

步骤307、按照目标函数，选取最低能源代价为该时隙能源代价price2_t，

price2_t＝min(price2'_t(b1,b2)+pb_loss_t(b1,b2))

步骤308、选择对应最低能源代价的基站组作为该时隙激活基站BS₁，BS₂；

(BS₁,BS₂)＝find(price2'_t(b1,b2)＝＝price2_t)

步骤309、计算一天能源代价，对各时隙能源代价进行求和，

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