CN112631346A - 基于区块链的智能化基站功耗控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于区块链的智能化基站功耗控制系统，包括：分别检测基站水冷系统的水温监测器和水压监测器；与水温监测器、水压监测器和水冷系统连接的微控制器；与微控制器无线连接的服务器；在水压达到一定值时，微控制器开启温度控制：获取水温和目标温度的误差e和误差变化率ec，并对误差e和误差变化率ec进行模糊化处理得出相应的隶属度；利用所得的隶属度及隶属度值相乘求和得出输出值U，然后将输出值U带入公式求出△Kp、△Ki、△Kd；再由Kp＝Kp+ΔKp、Ki＝Ki+ΔKi和Kd＝Kd+ΔKd得出参数Kp、Ki、Kd值，经PID控制器中运算，根据输出结果Output调节水冷系统的水泵转速以智能控制基站功耗。本发明的算法可以降低系统水泵功耗，实现温度精细化智能化调节。

Description

基于区块链的智能化基站功耗控制系统

技术领域

本发明大数据通信应用技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于区块链技术、北斗定位技术和大数据技术提出的，可以应用于人口密集的区域和环境恶劣的户外的基于区块链的智能化基站功耗控制系统。

背景技术

移动通信技术由原来的2G技术发展到现在的5G技术，基站的天线愈发增多，随之而来的是基站功耗的增加。基站的运算单元在工作中会产生一定的热能，功耗越大，产生的热能越多。据科学研究表明，持续的高温会大幅增加设备的功耗，严重降低设备的使用寿命甚至损坏设备。目前，大部分基站的机房是通过空调进行温度调节，据调查，单个5G基站的满载功率为3700W，而1.5匹的空调功率约为1100W，空调的耗电量占整个基站耗电量的23％。若使用其他的节能技术也能达到同样的散热目的，则可以大幅降低基站的用电量。在所有降温系统中，较为突出的是水冷系统。2018年诺基亚公司开发了全球第一款水冷基站，由于该水冷设备体积庞大，且不具有普适性，仅适用于诺基亚公司开发的基站，而国内尚未出现水冷式基站设备。对此，我们必须尽快找到应对方法。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

本发明的另一个目的是提供一种基于区块链技术、北斗定位技术和大数据技术的，可以应用于人口密集的区域和环境恶劣的户外或其他发热量大的设备的基于区块链的智能化基站功耗控制系统。

为了实现本发明的这些目的和其它优点，本发明提供一种基于区块链的智能化基站功耗控制系统，包括：

分别检测基站水冷系统水温数据和水压数据的水温监测器和水压监测器；

与水温监测器、水压监测器和水冷系统连接的微控制器；

与微控制器无线连接的服务器；

在水压达到一定值时，所述微控制器开启温度控制，所述温度控制包括：

获取水温和目标温度的误差e和误差变化率ec，并对误差e和误差变化率ec进行模糊化处理得到对应的隶属度；

根据去模糊规则找到隶属度对应的隶属度值；

计算隶属度与相应的隶属度值的乘积，并将乘积求和得到输出值U；

通过以下公式计算得到△Kp、△Ki、△Kd；

△Kp＝U*3；

△Ki＝U*0.1；

△Kd＝U*0.5；

再由Kp＝Kp+△Kp、Ki＝Ki+△Ki和Kd＝Kd+△Kd得出参数Kp、Ki、Kd值，并带入PID控制器中运算得到输出结果Output；Output＝Kp*e+Ki*∑e+Kd*ec；

根据输出结果Output调节所述水冷系统的水泵转速以智能控制基站功耗。

具体来说，模糊化过程如下：

我们将温度误差e和温度误差变化率ec的区间(-80到80)分成8个部分，分别为-80～-60，-60～-40，-40～-20，-20～0，0～20，20～40，40～60，60～80；把-60，-40，-20，0，20，40，60设定为隶属度值，分别用NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB来表示，其中N为negative，P为positive，B为big，M为middle，S为small，ZO为zero。

隶属度是指所测数据隶属于某一个设定值的程度，即所测数据在所给范围内靠近该范围内最大值和最小值的程度或概率。具体地，找到e或ec所在的隶属度值区间，则e或ec属于最小隶属度值的隶属度＝(所测值-最小隶属度值)/(最大隶属度值-最小隶属度值)；e或ec属于最大隶属度值的隶属度＝(最大隶属度值-所测值)/(最大隶属度值-最小隶属度值)。例如，当温度误差e为55时，由上可知e属于PM和PB之间，所以e隶属于PM的隶属度为(55-40)/(60-40)＝3/4，e隶属于PB的隶属度为(60-55)/(60-40)＝1/4。对温度误差变化率ec的隶属度计算与温度误差e相同。

对于e和ec，推算出他们所占的隶属度后，然后我们可以根据e和ec的隶属度去模糊规则找对应的隶属度值，具体去模糊规则表如图2所示，最后用隶属度乘以相应隶属度值，再将所有的结果求和即可算出输出值U。输出值U是指e和ec经过模糊化处理后得到的输出值。

例如，根据上述例子，我们假设e的两个隶属度值为PM和PB，e属于PM的隶属度为a(a<1)，则属于PB的隶属度为(1-a)。再假设ec的两个隶属度值为NB、NM，ec属于NM的隶属度为b(b<1)，则属于NB的隶属度为(1-b)。如图2所示，根据模糊规则表，输出值U为ZO的隶属度和为a*b+a*(1-b)+(1-a)*(1-b)，输出值U为NS的隶属度和为(1-a)*b。由于隶属度是指隶属于某一个设定值的程度，即在所给范围内靠近该范围内最大值和最小值的概率。我们可以使用隶属度乘以相应的隶属度值算出输出值U。所以在此例中，输出值U＝(a*b+a*(1-b)+(1-a)*(1-b))*ZO+(1-a)*b*NS。

利用所求得的输出值U带入公式求出△Kp、△Ki、△Kd；

△Kp＝U*3；

△Ki＝U*0.1；

△Kd＝U*0.5；

再由Kp＝Kp+△Kp、Ki＝Ki+△Ki和Kd＝Kd+△Kd得出参数Kp、Ki、Kd值，并带入PID控制器中运算；

Output＝Kp*e+Ki*∑e+Kd*ec；

最后，根据输出结果Output调节所述水冷系统的水泵转速以智能控制基站功耗。温度误差越高，调节水泵的转速越快，反之温度误差低时，实现水泵转速的微弱调节，甚至不调节。这样可以较大程度地实现水冷系统的温度智能化控制。

相对于传统的PID算法而言，该算法减少了超调现象，可以更加精细的控制电机转速。对于本案而言，该算法可以降低系统水泵功耗，实现精细化调节。

优选的是，所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统中，所述水冷系统中导热储水容器、水冷系统散热单元和水泵通过水管连接构成回路，导热储水容器设置所述水温监测器和水压监测器；

针对室外基站，所述室外基站的上方设置有接收太阳能的光伏太阳能板，所述光伏太阳能板与基站的蓄电池连接；水冷系统使用冰点为-60℃的冷冻液；所述导热储水容器与室外基站的发热处通过导热硅胶粘合；且当所述室外基站为区域主基站时，在区域主基站附近的市政供水水管表面安装所述水冷系统散热单元，所述水冷系统散热单元与市政供水水管贴合，以利用市政供水水管进行降温；当所述室外基站为小区基站时，在小区的供水水管表面安装所述水冷系统散热单元，以利用小区的供水水管进行散热；

针对室内基站，水冷系统使用冰点为-10℃的冷冻液。

上述技术方案中，用于区域主基站和小区基站的水冷系统巧妙利用了市政供水或居民供水进行散热，较风冷系统而言，有比较高的散热效率，并且系统可以保持低功耗运行。

同时安装光伏太阳能板作为光伏设备，在电力方面形成一定程度的自给自足。

优选的是，所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统中，还包括5G通信模块和兼具定位和通信功能的北斗通信模块；

所述微控制器分别与5G通信模块和北斗通信模块连接，所述微控制器使用5G通信模块作为主通信网络进行通信，在主通信网络故障时，自动选择北斗通信模块作为备用网络通信。

上述技术方案中，北斗可以在基站无法工作的情况下进行通信，对国家安全方面具有特殊意义。

优选的是，所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统中，所述服务器接收水温监测器和水压监测器以对基站进行实时监控；

当温度超过设定时间一定时间时，服务器发出相应警报信号以通知相关人员检修；

当水压超过设定压力一定时间时，服务器发出相应警报信号以通知相关人员检修。

传统技术中，为了监控基站的异常用电情况，运营商通过后台大数据分析，可以测算出一座5G基站的大致耗电量，发现不合理的电力流失，例如设备故障、空调故障带来的电力流失。设备故障导致的耗电量增大，必将使基站温度急剧升高。

测量基站耗电量对于检测设备故障有一定的滞后性，相比之下，本案对基站温度的实时监控，可以及时地监测到基站故障，从而提高问题解决效率。本案的系统带有温度监测器，可以实时监测基站温度。通过大数据后台分析，水冷系统在正常工作的情况下，基站温度持续超过设定温度一定时间，后台自动判定为基站故障，通知相关人员进行现场维修。在基站发生故障的一定时间内，本案可以将基站的温度保持在一定范围内，降低了基站大面积烧毁的概率。

优选的是，所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统中，所述服务器对数据进行以下处理：

A.数据分类获取；将基站的大数据组按照北斗卫星的定位数据、精确时间数据、水温数据和水压数据分类存储形成对应的数据集；

B.从所选的基站大数据组中计算数据集的经验熵，大数据组是指本技术所采集到的所有数据，数据集是指大数据经过分类过后的数据，如液体温度数据集等，经验熵是指造成结果的相关程度，比如当水温超过一定值时，系统报故障，那么水温与结果的相关程度大，经验熵就小。所以，我们需要计算各个数据与故障是否要立即处理(结果)的相关程度。

选择信息增益最大的特征作为当前分裂特征；D为经验熵的目标结果，由于本技术是为了判断系统的故障程度，所以本技术的目标为故障，判断故障时通过的节点数越多，故障的经验熵越大，其中各个数据集经验熵H(D)的计算公式为：

其中，k为当前节点到达目标所要经过的节点数(包括当前节点)，p_i＝S/L，S为当前节点可以通向目标的分支数(仅限于当前节点的分支)，L为当前节点的总分支数。在进行计算时，在所有的特征中，假设A，计算特征A对数据集D的经验条件熵H(D|A)，其中计算特征A的信息增益公式为：

g(D，A)＝H(D)-H(D|A)；

C.确定根节点：根据上述计算公式计算出的经验熵选择决策树的根节点；如上述公式，在选择目前数据集的分割特征属性时，使用信息增益度来计算；如果在多个计算出的信息增益度值很大，则表示在这个属性特征上回损失的纯度也就越大，那么结算出的较大的信息增益度值的属性就处于决策树的上层，选择其作为根节点；

D.确定叶节点：根据计算出的经验熵选择决策树的叶节点；将信息增益度值较小的属性选作为叶节点；

E.建立数据模型：根据确定的根节点和叶节点，建立数据模型；

F.构建决策树：根据数据模型，构建决策树；构建出的决策树是呈树形的结构；

G.根据构建的决策树运行智能化基站大数据，输出故障的严重程度。

上述技术方案中，由于液体温度的信息增益度值最大，本案将液体温度数据作为根节点，将温度变化率、液体压强作为叶节点，决策树如图3所示，具体来说，液体温度在40℃以下为正常状态，在40～60℃时发出预警，在60℃以上时，考察液体温度变化率，如果在0.3℃/s以上则发出警报，如果不大于0.3℃/s则开始检查液压(水压)，如果液压不大于0.5个大气压则发出警报，如果大于0.5个大气压或甚至达到1个大气压则持续监测3分钟，如果液体温度恢复40℃以下则属于正常，如果液体温度达到40℃及以上则为温度异常，此时再确认基站信道使用情况，如果信道使用量较多(达到一半及以上或超出一段时间的均值)则为正常，如果信道使用量少(使用量一半以下或低于一段时间的均值)则发出警报。

优选的是，所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统中，所述室外基站设置有微电网接口以接入微电网网络，每个基站形成所述微电网网络的一个节点，节点之间有线连接以进行电力传输，每个节点之间利用北斗通信系统互相通信；基站设置有智能电表采集电量数据；

所有节点定时(例如十分钟)播放自己的电量，所有节点共同计算，生成区块，首先生成区块的节点，将区块进行广播，其余节点随后采用该区块加入自己的区块链中；

每次记录完区块后，启动智能合约，进行电量调配交易，对电量富余或信道使用率低的节点强制进行电量转移，将电量传输至信道使用率高或电量较低的节点；

若仍有富余电量，智能合约会将电量回馈给另外的电网；

在基站信道使用率低并且光伏太阳能板电量足够或者基站断电时，智能切换至光伏太阳能板或蓄电池供电。

或者说，每个节点定时播放自己的电量，当某个节点接收到微电网网络中所有节点的电量数据后，将接收到的所有电量数据进行打包运算，打包后形成新的区块，随后在微电网网络中进行广播新的区块信息；

其他节点收到新的区块信息后，停止对该时段所有节点的电量数据的打包操作，并且验证接收到的新的区块信息的真伪性；

待节点验证真伪性完毕后，将新的区块与原有的区块以链状的形式连接起来，形成新的区块链；

在形成新的区块链的过程中，当出现区块链分叉的情况时，采用较长的链作为区块链的主链来连接之后的区块；

当所有节点添加新的区块后，服务器发起电量调配交易，将电量富余或信道使用率低的节点的电量交易至信道使用率高或电量较低的节点。

优选的是，所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统中，服务器发起电量调配交易的过程中，服务器会将电量调配信息作为区块链交易的报文信息发送给发送方A，随后的电量调配交易由发送方A和接收方B完成，需要进行以下步骤：

发送方A组成丢番图公式：

其中，a_i为随机生成的整系数，x₀为发送方生成的私钥，x₁为使用哈希函数从报文文本生成的报文摘要，报文的内容为需要交易的电量数据，其余的x_i均为随机生成的整数，在该整数的起始位为i，最后m为计算出来的整数；

发送方A将n-2个x_i(i≥2)整数随机发送给其他节点，并且使用签名算法加密私钥x₀和报文摘要x₁，生成数字签名；发送方A将数字签名、报文和丢番图公式剩下的整数a_i、m一起发送至接收方B；

接收方B接收到发送方A的数据后，向所有节点发出检验A节点消息真实性的申请；

拥有发送方A的x_i(i≥2)数据的节点收到检验申请后，将x_i(i≥2)整数发送给接收方B；

接收方B收到所有x_i(i≥2)后，将报文用与发送方相同的哈希函数生成报文摘要，将报文摘要等信息带入到丢番图公式，算出私钥；

使用与发送方A一致的算法，将私钥与报文摘要生成数字签名，若该数字签名与发送方A发送过来的数字签名一致，则可以确认此次消息的真实性；

A和B两个节点完成了交易，在下一个区块生成之前，A和B之间根据报文信息自动调配相应的电量。

采用分配电量，在区块链微电网技术的基础上，基站可采用用电高峰期市电与锂电池交替供电，低谷期完全使用锂电池供电的供电模式，这种模式不仅能对电网起到削峰填谷的作用，还可以进一步的降低了运营商的运营费用。

本发明至少包括以下有益效果：

本发明使用先进的液冷技术，在国内任何地区，可以有效降低设备温度，从而达到降低设备功耗，延长设备使用时间的目的。

本发明可以根据基站温度，实时监测基站的工作情况，提高基站故障的监测效率。

本发明利用太阳能板进行储能，蓄电池作为备用电源使用，有效提高能源利用率和运营商的基站运营效率。

本发明基于区块链技术，可对基站信息、用户信息等进行分布式加密管理，同时可加入微电网管理系统，实现能源再利用。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明所述基于区块链的智能化基站功耗控制系统的框架图；

图2为本发明所述模糊规则表；

图3为本发明所述决策树的结构示意图；

图4为本发明所述水冷系统的结构示意图；

图5本发明所述发送方的发送流程图；

图6为本发明所述接收方的接收流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

实施例1

如图1、2所示，一种基于区块链的智能化基站功耗控制系统，包括：

分别检测基站水冷系统水温数据和水压数据的水温监测器和水压监测器；

与水温监测器、水压监测器和水冷系统连接的微控制器；

与微控制器无线连接的服务器；

在水压达到一定值时，所述微控制器开启温度控制，所述温度控制包括：

获取水温和目标温度的误差e和误差变化率ec，并对误差e和误差变化率ec进行模糊化处理得到对应的隶属度；

根据去模糊规则找到隶属度对应的隶属度值；

计算隶属度与相应的隶属度值的乘积，并将乘积求和得到输出值U；

通过以下公式计算得到△Kp、△Ki、△Kd；

△Kp＝U*3；

△Ki＝U*0.1；

△Kd＝U*0.5；

再由Kp＝Kp+△Kp、Ki＝Ki+△Ki和Kd＝Kd+△Kd得出参数Kp、Ki、Kd值，并带入PID控制器中运算得到输出结果Output；Output＝Kp*e+Ki*∑e+Kd*ec；

根据输出结果Output调节所述水冷系统的水泵转速以智能控制基站功耗。

具体来说，本案设计了新型的模糊自适应PID算法以应对不同情况的设备调节，在该算法中，本案设定一个目标温度(具体多少以实际情况而定)，那么可以算出液体温度与目标温度间的误差e和误差变化率ec，在系统运行中不断检测e和ec，并对误差e和误差变化率ec进行模糊化处理。模糊化过程如下：

我们将温度误差e和温度误差变化率ec的区间(-80到80)分成8个部分，分别为-80～-60，-60～-40，-40～-20，-20～0，0～20，20～40，40～60，60～80；把-60，-40，-20，0，20，40，60设定为隶属度值，分别用NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB来表示，其中N为negative，P为positive，B为big，M为middle，S为small，ZO为zero。

隶属度是指所测数据隶属于某一个设定值的程度，即所测数据在所给范围内靠近该范围内最大值和最小值的程度或概率。具体地，找到e或ec所在的隶属度值区间，则e或ec属于最小隶属度值的隶属度＝(所测值-最小隶属度值)/(最大隶属度值-最小隶属度值)；e或ec属于最大隶属度值的隶属度＝(最大隶属度值-所测值)/(最大隶属度值-最小隶属度值)。例如，当温度误差e为55时，由上可知e属于PM和PB之间，所以e隶属于PM的隶属度为(55-40)/(60-40)＝3/4，e隶属于PB的隶属度为(60-55)/(60-40)＝1/4。对温度误差变化率ec的隶属度计算与温度误差e相同。

对于e和ec，推算出他们所占的隶属度后，然后我们可以根据e和ec的隶属度去模糊规则找对应的隶属度值，具体去模糊规则表如图2所示，最后用隶属度乘以相应隶属度值，再将所有的结果求和即可算出输出值U。输出值U是指e和ec经过模糊化处理后得到的输出值。

例如，根据上述例子，我们假设e的两个隶属度值为PM和PB，e属于PM的隶属度为a(a<1)，则属于PB的隶属度为(1-a)。再假设ec的两个隶属度值为NB、NM，ec属于NM的隶属度为b(b<1)，则属于NB的隶属度为(1-b)。如图2所示，根据模糊规则表，输出值U为ZO的隶属度和为a*b+a*(1-b)+(1-a)*(1-b)，输出值U为NS的隶属度和为(1-a)*b。由于隶属度是指隶属于某一个设定值的程度，即在所给范围内靠近该范围内最大值和最小值的概率。我们可以使用隶属度乘以相应的隶属度值算出输出值U。所以在此例中，输出值U＝(a*b+a*(1-b)+(1-a)*(1-b))*ZO+(1-a)*b*NS。

利用所求得的输出值U带入公式求出△Kp、△Ki、△Kd；

△Kp＝U*3；

△Ki＝U*0.1；

△Kd＝U*0.5；

再由Kp＝Kp+△Kp、Ki＝Ki+△Ki和Kd＝Kd+△Kd得出参数Kp、Ki、Kd值，并带入PID控制器中运算；

Output＝Kp*e+Ki*∑e+Kd*ec；

最后，根据输出结果Output调节所述水冷系统的水泵转速以智能控制基站功耗，将输出结果设定水泵电机的转速，微控制器或服务器根据输出结果来调节水泵的转速。相对于传统的PID算法而言，该算法减少了超调现象，可以更加精细的控制电机转速。对于本案而言，该算法可以降低系统水泵功耗，实现精细化调节。

实施例2

在实施例1的基础上，具体的说，如图4所示，所述水冷系统中导热储水容器2、水冷系统散热单元5和水泵3通过水管7连接构成回路，导热储水容器2设置所述水温监测器和水压监测器；

针对室外基站，所述室外基站的上方设置有接收太阳能的光伏太阳能板，所述光伏太阳能板与基站的蓄电池连接，在蓄电池输入端或输出端安装5G模块和区块链相关设备，以便构建微电网；水冷系统使用冰点为-60℃的冷冻液；所述导热储水容器2与室外基站的设备1的发热处通过导热硅胶粘合；且当所述室外基站为区域主基站时，在区域主基站附近的市政供水水管6表面安装所述水冷系统散热单元5，所述水冷系统散热单元5与市政供水水管6贴合，以利用市政供水水管进行降温；当所述室外基站为小区基站时，在小区的供水水管表面安装所述水冷系统散热单元5，以利用小区的供水水管进行散热；这样的水冷设备功耗将不超过50W，可以极大地降低基站的功耗。

针对室内基站，水冷系统使用冰点为-10℃的冷冻液，水冷系统的导热储水容器与设备发热处贴合，散热单元使用常规的即可。

本实施例用于区域主基站和小区基站的水冷系统巧妙利用了市政供水或居民供水进行散热，较风冷系统而言，有比较高的散热效率，并且系统可以保持低功耗运行。

同时安装光伏太阳能板作为光伏设备，在电力方面形成一定程度的自给自足。

实施例3

在实施例2的基础上，如图1所示，还包括5G通信模块和兼具定位和通信功能的北斗通信模块；北斗通信模块与北斗卫星构建形成北斗系统；

所述微控制器分别与5G通信模块和北斗通信模块连接，所述微控制器使用5G通信模块作为主通信网络进行通信，在主通信网络故障时，自动选择北斗通信模块作为备用网络通信。

本实施例中，北斗可以在基站无法工作的情况下进行通信，对国家安全方面具有特殊意义。

实施例4

在实施例3的基础上，所述服务器接收水温监测器和水压监测器以对基站进行实时监控；

当温度超过设定时间一定时间时，如超过60℃长达10分钟以上，服务器发出相应警报信号以通知相关人员检修；

当水压超过设定压力一定时间时，如超过0.5个大气压长达10分钟以上时，服务器发出相应警报信号以通知相关人员检修。

传统技术中，为了监控基站的异常用电情况，运营商通过后台大数据分析，可以测算出一座5G基站的大致耗电量，发现不合理的电力流失，例如设备故障、空调故障带来的电力流失。设备故障导致的耗电量增大，必将使基站温度急剧升高。

测量基站耗电量对于检测设备故障有一定的滞后性，相比之下，本实施例对基站温度的实时监控，可以及时地监测到基站故障，从而提高问题解决效率。本案的系统带有温度监测器，可以实时监测基站温度。通过大数据后台分析，水冷系统在正常工作的情况下，基站温度持续超过设定温度一定时间，后台自动判定为基站故障，通知相关人员进行现场维修。在基站发生故障的一定时间内，本案可以将基站的温度保持在一定范围内，降低了基站大面积烧毁的概率。

实施例5

进一步，在实施例3的基础上，为实现基站大数据处理且兼容原有的基站技术，本实施例的智能化基站功耗控制技术使用决策树算法中的ID3算法构建决策树，实现对数据的分类、分析和处理。

所述服务器对数据进行以下处理：

A.数据分类获取；获得基站的大数据后，将基站的大数据组按照北斗卫星的定位数据、精确时间数据、水温数据、水压数据和信道数据分类存储形成对应的数据集；

B.从所选的基站大数据组中计算数据集的经验熵，大数据组是指本技术所采集到的所有数据，数据集是指大数据经过分类过后的数据，如液体温度数据集等，经验熵是指造成结果的相关程度，比如当水温超过一定值时，系统报故障，那么水温与结果的相关程度大，经验熵就小。所以，我们需要计算各个数据与故障是否要立即处理(结果)的相关程度；

选择信息增益最大的特征作为当前分裂特征；D为经验熵的目标结果，由于本技术是为了判断系统的故障程度，所以本技术的目标为故障，判断故障时通过的节点数越多，故障的经验熵越大，其中各个数据集经验熵H(D)的计算公式为：

其中，k为当前节点到达目标所要经过的节点数(包括当前节点)，p_i＝S/L，S为当前节点可以通向目标的分支数(仅限于当前节点的分支)，L为当前节点的总分支数。在进行计算时，在所有的特征中，假设A，计算特征A对数据集D的经验条件熵H(D|A)，其中计算特征A的信息增益公式为：

g(D，A)＝H(D)-H(D|A)；

C.确定根节点：根据上述计算公式计算出的经验熵选择决策树的根节点；如上述公式，在选择目前数据集的分割特征属性时，使用信息增益度来计算；如果在多个计算出的信息增益度值很大，则表示在这个属性特征上回损失的纯度也就越大，那么结算出的较大的信息增益度值的属性就处于决策树的上层，选择其作为根节点；

D.确定叶节点：根据计算出的经验熵选择决策树的叶节点；将信息增益度值较小的属性选作为叶节点；

E.建立数据模型：根据确定的根节点和叶节点，建立数据模型；

F.构建决策树：根据数据模型，构建决策树；构建出的决策树是呈树形的结构；

G.根据构建的决策树运行智能化基站大数据，输出故障的严重程度。

在具体实施时，例如，由于液体温度的信息增益度值最大，本案将液体温度数据作为根节点，将温度变化率、液体压强作为叶节点，决策树如图3所示，液体温度在40℃以下为正常，在40～60℃时发出预警，在60℃以上时，监测液体温度变化率，如果在0.3℃/s以上则发出警报，如果不大于0.3℃/s则开始检查液压(水压)，如果液压不大于0.5个大气压则发出警报，如果大于0.5个大气压或甚至达到1个大气压则持续监测3分钟，如果液体温度恢复40℃以下则属于正常，如果液体温度达到40℃及以上则为温度异常，此时再确认基站信道使用情况，如果信道使用量较多(达到一半及以上或超出一段时间的均值)则为正常，如果信道使用量少(使用量一半以下或低于一段时间的均值)则发出警报。

实施例6

进一步，在实施例5的基础上，室外基站都带有光伏太阳能板，所述室外基站设置有微电网接口以接入微电网网络，每个基站形成所述微电网网络的一个节点，节点之间有线连接以进行电力传输，每个节点之间利用北斗通信系统互相通信；基站设置有智能电表采集电量数据；

所有节点定时(例如十分钟)播放自己的电量，所有节点共同计算，生成区块，首先生成区块的节点，将区块进行广播，其余节点随后采用该区块加入自己的区块链中；

每次记录完区块后，启动智能合约，进行电量调配交易，对电量富余或信道使用率低的节点强制进行电量转移，将电量传输至信道使用率高或电量较低的节点；

若仍有富余电量，智能合约会将电量回馈给另外的电网；

在基站信道使用率低并且光伏太阳能板电量足够或者基站断电时，智能切换至光伏太阳能板或蓄电池供电。

实施例7

在实施例5的基础上，室外基站都带有光伏太阳能板，所述室外基站设置有微电网接口以接入微电网网络，每个基站形成所述微电网网络的一个节点，节点之间有线连接以进行电力传输，每个节点之间利用北斗通信系统互相通信；基站设置有智能电表采集电量数据；每个节点每10分钟播放自己的电量，当某个节点接收到微电网网络中所有节点的电量数据后，将接收到的所有电量数据进行打包运算，打包后形成新的区块，随后在微电网网络中进行广播新的区块信息；

其他节点收到新的区块信息后，停止对该时段所有节点的电量数据的打包操作，并且验证接收到的新的区块信息的真伪性；

待节点验证真伪性完毕后，将新的区块与原有的区块以链状的形式连接起来，形成新的区块链；

在形成新的区块链的过程中，当出现区块链分叉的情况时，采用较长的链作为区块链的主链来连接之后的区块；

当所有节点添加新的区块后，服务器发起电量调配交易，将电量富余或信道使用率低的节点的电量交易至信道使用率高或电量较低的节点。

进一步，如图5和6所示，服务器发起电量调配交易的过程中，服务器会将电量调配信息作为区块链交易的报文信息发送给发送方A，随后的电量调配交易由发送方A和接收方B完成，需要进行以下步骤：

发送方A组成丢番图公式：

其中，a_i为随机生成的整系数，x₀为发送方生成的私钥，x₁为使用哈希函数从报文文本生成的报文摘要，报文的内容为需要交易的电量数据，其余的x_i均为随机生成的整数，在该整数的起始位为i，最后m为计算出来的整数；

发送方A将n-2个x_i(i≥2)整数随机发送给其他节点，并且使用签名算法加密私钥x₀和报文摘要x₁，生成数字签名；发送方A将数字签名、报文和丢番图公式剩下的整数a_i、m一起发送至接收方B；

接收方B接收到发送方A的数据后，向所有节点发出检验A节点消息真实性的申请；

拥有发送方A的x_i(i≥2)数据的节点收到检验申请后，将x_i(i≥2)整数发送给接收方B；

接收方B收到所有x_i(i≥2)后，将报文用与发送方相同的哈希函数生成报文摘要，将报文摘要等信息带入到丢番图公式，算出私钥；

使用与发送方A一致的算法，将私钥与报文摘要生成数字签名，若该数字签名与发送方A发送过来的数字签名一致，则可以确认此次消息的真实性；

A和B两个节点完成了交易，在下一个区块生成之前，A和B之间根据报文信息自动调配相应的电量。

采用分配电量，在区块链微电网技术的基础上，基站可采用用电高峰期市电与锂电池交替供电，低谷期完全使用锂电池供电的供电模式，这种模式不仅能对电网起到削峰填谷的作用，还可以进一步的降低了运营商的运营费用。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改。

Claims (8)

1.一种基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，包括：

分别检测基站水冷系统水温数据和水压数据的水温监测器和水压监测器；

与水温监测器、水压监测器和水冷系统连接的微控制器；

与微控制器无线连接的服务器；

在水压达到一定值时，所述微控制器开启温度控制，所述温度控制包括：

获取水温和目标温度的误差e和误差变化率ec，并对误差e和误差变化率ec进行模糊化处理得到对应的隶属度；

根据去模糊规则找到隶属度对应的隶属度值；

计算隶属度与相应的隶属度值的乘积，并将乘积求和得到输出值U；

通过以下公式计算得到△Kp、△Ki、△Kd；

△Kp＝U*3；

△Ki＝U*0.1；

△Kd＝U*0.5；

再由Kp＝Kp+△Kp、Ki＝Ki+△Ki和Kd＝Kd+△Kd得出参数Kp、Ki、Kd值，并带入PID控制器中运算得到输出结果Output；Output＝Kp*e+Ki*∑e+Kd*ec；

根据输出结果Output调节所述水冷系统的水泵转速以智能控制基站功耗。

2.如权利要求1所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，所述模糊化处理包括：

将温度误差e和温度误差变化率ec的区间分成8个部分，分别为-80～-60，-60～-40，-40～-20，-20～0，0～20，20～40，40～60，60～80；

把-60，-40，-20，0，20，40，60设定为隶属度值，分别用NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB来表示，其中N为negative，P为positive，B为big，M为middle，S为small，ZO为zero；

隶属度是指所测数据隶属于某一个设定值的程度，即所测数据在所给范围内靠近该范围内最大值和最小值的程度或概率；具体地，找到e或ec所在的隶属度值区间，则e或ec属于最小隶属度值的隶属度＝所测值与最小隶属度值的差值除以最大隶属度值与最小隶属度值的差值；e或ec属于最大隶属度值的隶属度＝最大隶属度值与所测值的差值除以最大隶属度值与最小隶属度值的差值。

3.如权利要求2所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，所述水冷系统中导热储水容器、水冷系统散热单元和水泵通过水管连接构成回路，导热储水容器设置所述水温监测器和水压监测器；

针对室外基站，所述室外基站的上方设置有接收太阳能的光伏太阳能板，所述光伏太阳能板与基站的蓄电池连接；水冷系统使用冰点为-60℃的冷冻液；所述导热储水容器与室外基站的发热处通过导热硅胶粘合；且当所述室外基站为区域主基站时，在区域主基站附近的市政供水水管表面安装所述水冷系统散热单元，所述水冷系统散热单元与市政供水水管贴合，以利用市政供水水管进行降温；当所述室外基站为小区基站时，在小区的供水水管表面安装所述水冷系统散热单元，以利用小区的供水水管进行散热；

针对室内基站，水冷系统使用冰点为-10℃的冷冻液。

4.如权利要求3所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，还包括5G通信模块和兼具定位和通信功能的北斗通信模块；

所述微控制器分别与5G通信模块和北斗通信模块连接，所述微控制器使用5G通信模块作为主通信网络进行通信，在主通信网络故障时，自动选择北斗通信模块作为备用网络通信。

5.如权利要求4所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，所述服务器接收水温监测器和水压监测器以对基站进行实时监控；

当温度超过设定时间一定时间时，服务器发出相应警报信号以通知相关人员检修；

当水压超过设定压力一定时间时，服务器发出相应警报信号以通知相关人员检修。

6.如权利要求4所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，所述服务器对数据进行以下处理：

A.数据分类获取；将基站的大数据组按照北斗卫星的定位数据、精确时间数据、水温数据和水压数据分类存储形成对应的数据集；

B.数据训练：计算各数据集的经验熵，选择信息增益最大的特征作为当前分裂特征；D为经验熵的目标结果，为判断系统的故障程度，设置目标为故障，判断故障时通过的节点数越多，故障的经验熵越大，其中数据集经验熵H(D)的计算公式为：

其中，k为当前节点到达目标所要经过的节点数，p_i＝S/L，S为当前节点可以通向目标的分支数，L为当前节点的总分支数；在进行计算时，在所有的特征中，假设A，计算特征A对数据集D的经验条件熵H(D|A)，其中计算特征A的信息增益公式为：

g(D，A)＝H(D)-H(D|A)

C.确定根节点：根据上述计算公式计算出的经验熵选择决策树的根节点；在选择目前数据集的分割特征属性时，使用信息增益度来计算；如果在多个计算出的信息增益度值很大，则表示在这个属性特征上回损失的纯度也就越大，那么结算出的较大的信息增益度值的属性就处于决策树的上层，选择其作为根节点；

D.确定叶节点：根据计算出的经验熵选择决策树的叶节点；将信息增益度值较小的属性选作为叶节点；

E.建立数据模型：根据确定的根节点和叶节点，建立数据模型；

F.构建决策树：根据数据模型，构建决策树；构建出的决策树是呈树形的结构；

G.根据构建的决策树运行智能化基站大数据，输出故障的严重程度。

7.如权利要求6所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，所述室外基站设置有微电网接口以接入微电网网络，每个基站形成所述微电网网络的一个节点，节点之间有线连接以进行电力传输，每个节点之间利用北斗通信系统互相通信；基站设置有智能电表采集电量数据；

所有节点定时播放自己的电量，所有节点共同计算，生成区块，首先生成区块的节点，将区块进行广播，其余节点随后采用该区块加入自己的区块链中；

每次记录完区块后，启动智能合约，进行电量调配交易，对电量富余或信道使用率低的节点强制进行电量转移，将电量传输至信道使用率高或电量较低的节点；

若仍有富余电量，智能合约会将电量回馈给另外的电网；

在基站信道使用率低并且光伏太阳能板电量足够或者基站断电时，智能切换至光伏太阳能板或蓄电池供电。

8.如权利要求7所述的基于区块链的智能化基站功耗控制系统，其特征在于，服务器发起电量调配交易的过程中，服务器会将电量调配信息作为区块链交易的报文信息发送给发送方A，随后的电量调配交易由发送方A和接收方B完成，需要进行以下步骤：

发送方A组成丢番图公式：

其中，a_i为随机生成的整系数，x₀为发送方生成的私钥，x₁为使用哈希函数从报文文本生成的报文摘要，报文的内容为需要交易的电量数据，其余的x_i均为随机生成的整数，在该整数的起始位为i，最后m为计算出来的整数；

发送方A将n-2个x_i(i≥2)整数随机发送给其他节点，并且使用签名算法加密私钥x₀和报文摘要x₁，生成数字签名；发送方A将数字签名、报文和丢番图公式剩下的整数a_i、m一起发送至接收方B；

接收方B接收到发送方A的数据后，向所有节点发出检验A节点消息真实性的申请；

拥有发送方A的x_i(i≥2)数据的节点收到检验申请后，将x_i(i≥2)整数发送给接收方B；

接收方B收到所有x_i(i≥2)后，将报文用与发送方相同的哈希函数生成报文摘要，将报文摘要等信息带入到丢番图公式，算出私钥；

使用与发送方A一致的算法，将私钥与报文摘要生成数字签名，若该数字签名与发送方A发送过来的数字签名一致，则可以确认此次消息的真实性；

A和B两个节点完成了交易，在下一个区块生成之前，A和B之间根据报文信息自动调配相应的电量。

Images