CN113543187A - 一种小区的控制方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种小区的控制方法，包括：计算预设时长内每个小区的能效评估值；依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。上述的控制方法中，低价值小区的网络设备进行关闭后，通过计算与该低价值小区相邻的目标邻区的覆盖补偿比例来判断低价值小区的网络设备是否可以保持关闭，当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭，避免了低价值小区因网络设备关闭导致网络崩溃。

Description

一种小区的控制方法及装置
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种小区的控制方法及装置。
背景技术
伴随着通信行业的飞速发展，网络设备的耗电量与日俱增，给能源的供给带来一定压力，目前运营商内部的节能方案都是基于小区的历史数据，统计评估出建议可以节能的低价值小区，在该时段由运维人员手动对选定的低价值小区网络设备执行关闭操作，其中，该小区指移动通信中将无线信号覆盖的区域，一般是指一个基站的信号所能覆盖的范围。
发明人对现有的节能方案只是依据历史数据统计出可以节能的时段，由于历史数据不可能与当前数据完全相同,因此,可能会导致该小区的网络崩溃。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种小区的控制方法及装置，用以解决现有的节能方案只是依据历史数据统计出可以节能的时段，并不能确定该时段对低价值小区中网络设备执行关闭操作是否会对本小区的网络环境产生不良影响，可能会导致该小区的网络崩溃的问题。具体方案如下：
一种小区的控制方法，包括：
计算预设时长内每个小区的能效评估值；
依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；
在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；
当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。
上述的方法，可选的，计算预设时长内每个小区的能效评估值，包括：
获取预设时长内每个小区的各个关键绩效指标和每个关键绩效指标的权重；
确定每个关键绩效指标的概率密度函数，依据所述概率密度函数，计算每个关键绩效指标的概率值；
针对每一个小区，将每个关键绩效指标的权重和其对应的概率值进行累加得到每个小区的能效评估值。
上述的方法，可选的，依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，包括：
遍历所述各个小区，将每个能效评估值与预设的能效评估阈值进行比较；
将能效值小于所述预设能效评估阈值小区的作为低价值小区。
上述的方法，可选的，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区，包括：
获取所述低价值小区的各个邻区接收功率；
对各个接收功率进行排序，在排序结果中依据接收功率的降序选取预设数量的邻区作为目标邻区。
上述的方法，可选的，计算所述目标邻区覆盖补偿比例，包括：
在所述预设时长内，统计所述低价值小区上报总次数和与所述低价值小区对应的目标邻区的上报次数；
计算所述上报次数与所述上报总次数的比例，得到目标邻区覆盖补偿比例。
上述的方法，可选的，还包括：
当所述覆盖补偿比例小于预设的比例阈值时，开启所述低价值小区的网络设备。
一种小区的控制装置，包括：
能效评估值计算模块，用于计算预设时长内每个小区的能效评估值；
筛选模块，用于依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；
覆盖补偿比例计算模块，用于在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；
保持关闭模块，用于当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。
上述的装置，可选的，所述能效评估值计算模块包括：
获取单元，用于获取预设时长内每个小区的各个关键绩效指标和每个关键绩效指标的权重；
确定和计算单元，用于确定每个关键绩效指标的概率密度函数，依据所述概率密度函数，计算每个关键绩效指标的概率值；
累加单元，用于针对每一个小区，将每个关键绩效指标的权重和其对应的概率值进行累加得到每个小区的能效评估值。
上述的装置，可选的，所述筛选依模块包括：
比较单元，用于遍历所述各个小区，将每个能效评估值与预设的能效评估阈值进行比较；
确定单元，用于将能效值小于所述预设能效评估阈值小区的作为低价值小区。
上述的装置，可选的，所述覆盖补偿比例计算模块包括：
统计单元，用于在所述预设时长内，统计所述低价值小区上报总次数和与所述低价值小区对应的目标邻区的上报次数；
计算单元，用于计算所述上报次数与所述上报总次数的比例，得到目标邻区覆盖补偿比例。
与现有技术相比，本发明包括以下优点：
本发明公开了一种小区的控制方法，包括：计算预设时长内每个小区的能效评估值；依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。上述的控制方法中，低价值小区的网络设备进行关闭后，通过计算与该低价值小区相邻的目标邻区的覆盖补偿比例来判断低价值小区的网络设备是否可以保持关闭，当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭，避免了低价值小区因网络设备关闭导致网络崩溃。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种小区的控制方法流程图；
图2为本申请实施例公开的一种低价值小区24小时占比示意图；
图3为本申请实施例公开的一种小区的控制装置结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
本发明公开了一种小区的控制方法及装置，应用在对小区的控制过程中，现有技术中目前运营商内部的节能方案都是基于历史数据统计人工评估出可以节能的时段，由于历史数据不可能与当前数据完全相同,现有方案缺乏科学的方法预测可以节能的小区及对应时段，而且对节能执行的整个过程缺乏合理的管控，异常小区不能实时处理，节能指令的人工执行也造成了大量的重复工作及人力的浪费。本发明提供了一种小区的控制方法，用于解决上述问题，所述控制方法的执行流程如图1所示，包括步骤：
S101、计算预设时长内每个小区的能效评估值；
本发明实施例中，计算能效评估值，首先与需要确定待节能区域中每个小区的关键绩效指标和每一个关键绩效指标的权重，优选的，所述关键绩效质保可以依据网络优化工程师的经验从无线通信全域指标中筛选影响小区价值的指标，可以基于运营商客户结合实际网络运维的关注点和侧重点筛选指标。本发明实施例中对具体的确定方法不进行限定，进一步的，针对每个关键绩效指标的权重，初始状态可以各个关键绩效指标的权重设为一致，后续可以基于不同的应用目标自定义设置。
针对每一个关键绩效指标，统计其在所述预设时长内概率，将关键绩效指标和对应的概率用作自变量和因变量，得到概率密度函数。将每个小区的单个关键绩效指标出现概率值在0～1之间对概率函数做积分，得到0到该小区KPI值这段范围出现的概率值，即单个KPI的样本分布情况。单个小区所有KPI得到的各个分布概率值通过权重加权，最终得到0～1之间的量化值，该量化值为小区的能效评估值。
针对上述过程进行举例，例如，预设时长为30天，选择上行流量和下行流量这两个KPI去评估小区价值。每个指标的初始权重各为50％，后续可以结合网络现状调整；某个小区的这个小时的上行流量10Mbps，在这一个月的样本中这个值出现的概率是5％，通过对概率密度函数积分的方法能得到上行流量这个关键绩效指标在(0，10Mbps)这段区间出现的概率，比如为60％。同样的方法可以得到下行流量在(0，20Mbps)这段区间出现的概率，比如为70％，这个小区在这个小时的小区价值就为50％*60％+50％*70％＝0.65
S102、依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；
本发明实施例中，依据所述能效评估值，在待节能区域的各个小区中筛选出低价值小区，其中，所述低价值小区为建议可以进行节能的小区，其中，筛选的原则可以通过遍历所述各个小区，将每个能效评估值与预设的能效评估阈值进行比较，将能效值小于所述预设能效评估阈值小区的作为低价值小区。其中，所述能效评估阈值，可以依据经验或者具体情况进行确定。
进一步的，针对每一个低价值小区，获取其对应的各个邻区的接收功率，依据接收功率对各个邻区进行排序，依据排序结果选取出接收功率选取目标邻区，其中，选取的原则可以是选取排名前若干名的领区作为目标邻区，具体选取几个目标邻区可以依据经验或者具体情况进行设定，优选的，本发明实施例中，选取接收功率最强的TOP3邻区作为目标邻区。
S103、在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；
本发明实施例中，获取所述低价值小区，若检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算目标邻区在关闭时段的覆盖补偿比例，计算过程如下，统计所述低价值小区的上报总次数和与其对应的目标邻区的上报次数，计算所述上报次数与所述上报总次数的比例，得到目标邻区覆盖补偿比例。
S104、当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。
本发明实施例中，如果覆盖补偿比例大于所述预设定的比例阈值，说明所述低价值小区对应的节能时段里预测的平均激活用户数指标按照邻区的覆盖补偿比例对应分摊到各个目标邻区，如果各个目标邻区预测的平均激活用户数加上分摊节能小区的用户数没有超过单小区最大激活用户数的上限，则节能影响可以补偿，则认为节能方案可行，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。反之，认为所述节能方案不可行，令所述低价值小区的网络设备重新开启。
优选的，针对S103-S104，通信网络侧控制终端周期上报的信令文件MRO，格式为.xml，上报周期为15min。文件会有服务小区和邻区信号质量的字段。每个低价值小区对应的MRO信令文件中，按照邻区的信号质量排序，选择信号最强的TOP3邻区。分别统计这3个邻区终端的上报次数，求和后除以所有上报的记录数，得到的比例就是目标覆盖补偿比例。所述目标覆盖补偿比例超过预设的比例阈值，可以认为要节能的小区关闭后，对应的区域可以由对应邻区去覆盖，从而在不影响用户覆盖的基础上去做节能。MRO文件中每一个终端测量的服务小区和对应邻区的信号质量信息被称为一条记录，所有在对应15min内接入的终端都会上报对应信令事件信息。
本发明公开了一种小区的控制方法，包括：计算预设时长内每个小区的能效评估值；依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。上述的控制方法中，低价值小区的网络设备进行关闭后，通过计算与该低价值小区相邻的目标邻区的覆盖补偿比例来判断低价值小区的网络设备是否可以保持关闭，当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭，避免了低价值小区因网络设备关闭导致网络崩溃。
本发明实施例中，针对计算能效值和依据能效值筛选低价值小区还可以通过预测分类模型进行预测，预测分类过程主要分为数据获取、数据清洗、数据建模、模型评估4个步骤，详细内容如下：
数据获取：针对离线训练和在线预测分类过程，皆是先从Hive数据库中读取各小区性能关键绩效指标等随时间变化的历史数据，再补充节假日等额外信息，增加样本信息维度。据清洗：同样地，离线训练和在线预测过程需要针对缺省项进行补齐数据，通常采用同一指标的临近点均值进行填充；并对样本异常值(离散点等)进行处理。同时划分训练集和测试集，考虑到工作日与周末的差异，将工作日与周末分开处理。
数据建模：建模分析分为离线训练过程和在线预测分类过程。离线训练过程是首先对历史数据进行效能评级获得标签数据。当前时刻前的历史数据包括前23小时的数据和m天前每一天对应时刻的数据，其中包括k个管绩效指标特征指标，每一条样本数据维度为[(23+m)*k,1]；可以筛选出更多有意义的业务特征和统计特征投入多种分类模型，例如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等分类模型进行有监督学习，预测下一时刻的效能评估值；由于没有深度挖掘时序关系，模型可能会缺失部分精度，因此在计算资源富裕情况，可以考虑对小区各性能指标做时间序列分析，针对当前预设时长，预测与所述当前预设时长相邻的下一预设时长的能效评估值，依据所述能效评估值各个小区中筛选出低价值小区。
基于迭代更新后的预测分类模型进行在线测试，预测方法与离线过程相同，计算模型准确度，评估模型优劣。模型的评估主要是从两方面：模型的预测准确性，这部分把预测数据和实际情况对比，会得到模型的查全率和查准率；模型的训练时间和对应集群资源消耗情况。
优选的，针对生成的所述控制方法批量数据可以自动生成脚本，少量数据则生成对应指令，在网络中按照设定的时间点自动下发。执行过程实时监控，如有执行异常的站点上报告警，并直接短信通知网络运维人员。执行的指令及脚本支持一键还原、一键回退，确保网络安全。
在所述低价值小区的网络设备关闭后，会持续实时监控该小区周围覆盖补偿邻区的关键性能指标，如有侦测到指标异常，则实时回退该节能小区的方案，确保网络安全稳定。异常指标的确认可以通过专家评估确认对应阈值。
基于上述的控制方法，筛选的指标及对应全网分布情况如表1所示，
表1
Figure BDA0002451078700000091
通过累积概率密度函数的方法得到小区的能效评估值，小区能效评估值小于0.1的小区数量每个小时的占比情况如图2所示。
低价值小区的覆盖补偿统计表如表2所示
Figure BDA0002451078700000092
基于上述的一种小区的控制方法，本发明实施例中，还提供了一种小区的控制装置，所述控制装置的结构框图如图3所示，包括：
能效评估值计算模块201、筛选模块202、覆盖补偿比例计算模203和保持关闭模块204。
其中，
所述能效评估值计算模块201，用于计算预设时长内每个小区的能效评估值；
所述筛选模块202，用于依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；
所述覆盖补偿比例计算模块203，用于在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；
所述保持关闭模块204，用于当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。
本发明公开了一种小区的控制装置，包括：计算预设时长内每个小区的能效评估值；依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。上述的控制装置中，低价值小区的网络设备进行关闭后，通过计算与该低价值小区相邻的目标邻区的覆盖补偿比例来判断低价值小区的网络设备是否可以保持关闭，当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭，避免了低价值小区因网络设备关闭导致网络崩溃。
本发明实施例中，所述能效评估值计算模块201包括：
获取单元205、确定和计算单元206和累加单元207。
其中，
所述获取单元205，用于获取预设时长内每个小区的各个关键绩效指标和每个关键绩效指标的权重；
所述确定和计算单元206，用于确定每个关键绩效指标的概率密度函数，依据所述概率密度函数，计算每个关键绩效指标的概率值；
所述累加单元207，用于针对每一个小区，将每个关键绩效指标的权重和其对应的概率值进行累加得到每个小区的能效评估值。
本发明实施例中，所述筛选依模块202包括：
比较单元208和确定单元209
所述比较单元208，用于遍历所述各个小区，将每个能效评估值与预设的能效评估阈值进行比较；
所述确定单元209，用于将能效值小于所述预设能效评估阈值小区的作为低价值小区。
本发明实施例中，所述覆盖补偿比例计算模块203包括：
统计单元210和计算单元211。
其中，
所述统计单元210，用于在所述预设时长内，统计所述低价值小区上报总次数和与所述低价值小区对应的目标邻区的上报次数；
所述计算单元211，用于计算所述上报次数与所述上报总次数的比例，得到目标邻区覆盖补偿比例。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本发明所提供的一种小区的控制方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种小区的控制方法，其特征在于，包括：
计算预设时长内每个小区的能效评估值；
依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；
在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；
当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算预设时长内每个小区的能效评估值，包括：
获取预设时长内每个小区的各个关键绩效指标和每个关键绩效指标的权重；
确定每个关键绩效指标的概率密度函数，依据所述概率密度函数，计算每个关键绩效指标的概率值；
针对每一个小区，将每个关键绩效指标的权重和其对应的概率值进行累加得到每个小区的能效评估值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，包括：
遍历所述各个小区，将每个能效评估值与预设的能效评估阈值进行比较；
将能效值小于所述预设能效评估阈值小区的作为低价值小区。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区，包括：
获取所述低价值小区的各个邻区接收功率；
对各个接收功率进行排序，在排序结果中依据接收功率的降序选取预设数量的邻区作为目标邻区。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述目标邻区覆盖补偿比例，包括：
在所述预设时长内，统计所述低价值小区上报总次数和与所述低价值小区对应的目标邻区的上报次数；
计算所述上报次数与所述上报总次数的比例，得到目标邻区覆盖补偿比例。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
当所述覆盖补偿比例小于预设的比例阈值时，开启所述低价值小区的网络设备。
7.一种小区的控制装置，其特征在于，包括：
能效评估值计算模块，用于计算预设时长内每个小区的能效评估值；
筛选模块，用于依据所述能效评估值在各个小区中预测出低价值小区，在所述低价值小区的邻区中筛选目标邻区；
覆盖补偿比例计算模块，用于在检测到所述低价值小区的网络设备关闭时，计算所述目标邻区覆盖补偿比例；
保持关闭模块，用于当所述覆盖补偿比例大于等于预设的比例阈值时，控制所述低价值小区的网络设备保持关闭。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述能效评估值计算模块包括：
获取单元，用于获取预设时长内每个小区的各个关键绩效指标和每个关键绩效指标的权重；
确定和计算单元，用于确定每个关键绩效指标的概率密度函数，依据所述概率密度函数，计算每个关键绩效指标的概率值；
累加单元，用于针对每一个小区，将每个关键绩效指标的权重和其对应的概率值进行累加得到每个小区的能效评估值。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述筛选依模块包括：
比较单元，用于遍历所述各个小区，将每个能效评估值与预设的能效评估阈值进行比较；
确定单元，用于将能效值小于所述预设能效评估阈值小区的作为低价值小区。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述覆盖补偿比例计算模块包括：
统计单元，用于在所述预设时长内，统计所述低价值小区上报总次数和与所述低价值小区对应的目标邻区的上报次数；
计算单元，用于计算所述上报次数与所述上报总次数的比例，得到目标邻区覆盖补偿比例。
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