CN113780595B - 基站断电抢修的方法和数据分析服务器 - Google Patents

Abstract

本申请提供的基站断电抢修的方法和数据分析服务器，通过接收动力告警服务器和业务告警服务器发送的第一告警记录信息输入到训练得到的预测模型中，预测故障基站的电池供电寿命和故障类型，然后根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在的位置信息，确定处理人员到达故障基站的通行时间，再根据电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间自动生成故障处理策略，为故障抢修人员发出故障抢修策略，使故障抢修人员能够根据故障基站的实际情况有针对性的进行抢修，避免了由于不了解故障基站的实际情况导致抢修不及时造成业务中断的情况或者出现在蓄电池耗尽之前外部电源的供电恢复，故障抢修人员已进行故障抢修而浪费人力物力的情况。

Description

基站断电抢修的方法和数据分析服务器

技术领域

本申请涉及通信技术，尤其涉及一种基站断电抢修的方法和数据分析服务器。

背景技术

随着经济的快速发展，通信网络的建设也取得了突飞猛进的发展，基站是通信网络中常见的设备，基站数量多、分布广，通常情况下，由外部电源(例如，国家电网)为基站供电，当外部电源供电中断时，基站内的蓄电池开始供电，为了不影响基站内的网络业务，抢修人员需在蓄电池电量放电结束之前对基站抢修完成。

传统的方法是默认每个基站的蓄电池寿命为6小时，抢修人员预估到达现场时长，根据蓄电池寿命以及到达现场时长计算出提前到达现场的时间后，再出发抢修。

实际情况下每个基站的负载情况不一致，同时蓄电池的健康度也不一致，导致蓄电池的整体放电时长并不一致，有的蓄电池可能2小时电池耗尽，有的蓄电池可能8小时耗尽。所以当停电可能在蓄电池电量耗尽前恢复，则抢修浪费了人力物力，当出发过晚可能到达现场前电池已耗尽电量，造成了业务中断。

发明内容

本申请提供一种基站断电抢修的方法和数据分析服务器，用以解决基站断电后，由于蓄电池的健康度和基站的负载情况不一致，使得传统抢修方法可能造成业务中断或者浪费人力物力的问题。

第一方面，本申请提供一种方法，应用于数据分析服务器，包括：

获取第一告警记录信息和故障基站的地址信息，所述第一告警记录信息包括中断业务的信息、所述中断业务所在的故障基站的设备功耗和所述故障基站的电池信息；

将所述第一告警记录信息输入到预先训练好的预测模型，得到所述故障基站的电池供电寿命和故障类型，所述预测模型是根据训练数据得到的，所述训练数据包括：业务中断告警发生时间、业务的信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息和预测标签，所述预测标签包括电池供电寿命和故障类型；

根据所述故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定所述故障处理人员到达所述故障基站的通行时间；

根据所述故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间生成故障处理策略，所述故障处理策略包括出发等待时间和/或出发时间，以及所述通行时间；

输出所述故障处理策略。

可选的，还包括：

接收所述动力告警服务器发送的停电事件记录数据以及业务告警服务器发送的业务中断事件记录数据，所述停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，所述业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗、业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间；

根据基站的地址信息，将所述停电事件记录数据和所述业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，所述告警记录信息中包括所述停电事件记录数据、所述业务中断事件记录数据、电池供电寿命和故障类型；

根据所述告警记录信息，以业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在的基站的设备功耗、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息为训练数据的特征信息，以电池供电寿命和故障类型为预测标签进行模型训练得到所述预测模型。

可选的，所述根据基站的地址信息，将所述停电事件记录数据和所述业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，包括：

基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，业务的信息、业务所在的基站的设备功耗，业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间、电池供电寿命和故障类型。

可选的，根据所述告警记录信息中的停电告警发生时间、停电告警结束时间、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间。进行条件判断，确定所述电池供电寿命和所述故障类型，包括：

当所述业务告警中断发生时间大于所述停电告警发生时间且所述业务中断告警结束时间大于所述停电告警结束时间，则确定所述故障类型为电池电量耗尽，所述电池供电寿命为所述业务中断告警发生时间与所述停电告警发生时间的绝对差；

当所述业务告警中断发生时间小于或等于所述停电告警发生时间且所述业务中断告警结束时间小于或等于所述停电告警结束时间，则确定所述故障类型为其他故障，所述电池供电寿命为空值；

当所述业务告警中断发生时间大于所述停电告警发生时间且所述业务中断告警结束时间小于或者等于所述停电告警结束时间，则确定所述故障类型为电池电量耗尽且有其他故障，所述电池供电寿命为所述业务中断告警发生时间与所述停电告警发生时间的绝对差。

可选的，所述根据所述故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定所述故障处理人员到达所述故障基站的通行时间，包括：

将所述故障基站的地址信息和所述故障处理人员所在位置信息发送给第三方服务器，所述第三方服务器用于根据所述基站的地址信息、所述故障处理人员所在位置信息和当前的路况信息，确定所述故障基站与所述故障处理人员之间的通行路径以及所述通行路径对应的通行时间；

接收所述第三方服务器发送的所述通行路径和所述通行时间。

可选的，所述输出所述故障处理策略，包括：

将所述故障处理策略发送给故障受理终端。

可选的，根据所述故障基站的电池寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间生成故障处理策略，包括：

当所述历史平均停电时长大于或者等于所述电池供电寿命、所述通行时间大于所述电池供电寿命，则将所述出发等待时间设为0分钟；

当所述历史平均停电时长大于或者等于所述电池供电寿命、所述通行时间小于或者等于所述电池供电寿命、所述故障类型为电池耗尽，则根据所述电池供电寿命、所述通行时间与出发提前时间计算所述出发等待时间；

当所述历史平均停电时长大于或者等于所述电池供电寿命、所述通行时间小于或者等于所述电池供电寿命、所述故障类型为其他故障，则将所述出发等待时间设为0分钟；

当所述平均停电时长小于所述电池供电寿命、所述故障类型为电池耗尽，根据所述电池供电寿命、所述通行时间与出发提前时间计算所述出发等待时间，在所述出发等待时间结束后，检测所述故障基站是否恢复供电，若所述故障基站未恢复供电，将所述出发等待时间设为0分钟；

当所述历史平均停电时长小于所述电池供电寿命、所述故障类型为其他故障，则将所述出发等待时间设为0分钟。

可选的，所述出发等待时间根据所述电池供电寿命、所述通行时间与出发提前时间计算绝对差得到的。

第二方面，本申请提供一种数据分析服务器，包括：

获取模块，用于获取第一告警记录信息和故障基站的地址信息，所述第一告警记录信息包括中断业务的信息、所述中断业务所在的故障基站的设备功耗和所述故障基站的电池信息；

处理模块，用于将所述第一告警记录信息输入到预先训练好的预测模型，得到所述故障基站的电池供电寿命和故障类型，所述预测模型是根据训练数据得到的，所述训练数据包括：业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息和预测标签，所述预测标签包括电池供电寿命和故障类型；

确定模块，用于根据所述故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定所述故障处理人员到达所述故障基站的通行时间；

生成模块，用于根据所述故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间生成故障处理策略，所述故障处理策略包括出发等待时间和/或出发时间，以及所述通行时间；

输出模块，用于输出所述故障处理策略。

可选的，包括：

获取模块，用于接收所述动力告警服务器发送的停电事件记录数据以及业务告警服务器发送的业务中断事件记录数据，所述停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，所述业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗、业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间；

训练模块，用于根据所述告警记录信息，以业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息为训练数据的特征信息，以电池供电寿命和故障类型为预测标签进行模型训练得到所述预测模型。

第三方面，本申请提供一种数据分析服务器，包括：至少一个处理器、存储器、收发器；

所述处理器控制所述收发器的接收动作和发送动作；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器用于实现第一方面所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

本申请提供的一种基站断电抢修的方法和数据分析服务器，通过接收动力告警服务器和业务告警服务器发送的第一告警记录信息输入到训练得到的预测模型中，预测故障基站的电池供电寿命和故障类型，然后根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在的位置信息，确定处理人员到达故障基站的通行时间，再根据电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间自动生成故障处理策略，能快速、准确的为故障抢修人员发出故障抢修策略，使得故障抢修人员能够根据故障基站的实际情况有针对性的进行抢修，避免了由于不了解故障基站的实际情况导致抢修不及时造成业务中断的情况或者出现在蓄电池耗尽之前外部电源的供电恢复，故障抢修人员已进行故障抢修而浪费人力物力的情况。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请适用的一种网络架构的示意图。

图2为本申请实施例一提供的一种基站断电抢修方法的流程示意图。

图3为本申请实施例二提供的一种基站断电抢修的方法的信令流程图。

图4为本申请实施例三提供的一种数据分析服务器的结构示意图。

图5为本申请实施例四提供的一种数据分析服务器的结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

目前，通常情况下，通信基站都由国家电网或者由企业自备电厂供电的电网等外部电源供电。为了不影响基站内的网络业务，基站还会备有蓄电池，用于当外部电源供电中断时为基站供电。而当外部电源供电中断时，抢修人员需要在蓄电池电量耗尽之前对基站抢修完成，这里的抢修，指的是在外部电源供电恢复之前，抢修人员达到现场用油机发电等方式为基站供电，确保在蓄电池电量耗尽时也能为基站继续供电，直到外部电源供电恢复。

传统的基站断电抢修方法是默认每个基站的蓄电池寿命为6个小时，抢修人员在接收到基站断电消息后，预估到达现场的时间，根据默认的蓄电池寿命和到达现场时间计算出提前到达现场的时间后，再出发抢修。但是实际情况中，每个通信基站的负载情况不一致，而蓄电池的健康度的不一致也导致蓄电池整体放电时长并不一样，当基站负载较大，蓄电池可能2小时电池电量就会耗尽，当基站负载较小，蓄电池可能6个小时电池电量才会耗尽。所以，如果还根据默认的蓄电池寿命来进行规划抢修策略，就有可能出现在蓄电池耗尽之前，外部电源的供电恢复而浪费了人力物力的情况，也可能出现抢修人员出发时间过晚，到达现场前蓄电池的电量已耗尽，造成基站的业务中断。

针对现有技术中的上述情况，本申请提供一种基站断电抢修的方法和数据分析服务器，图1为本申请适用的一种网络架构的示意图，如图1所示，该网络架构包括：故障受理终端101、动力告警服务器102、基站103、业务告警服务器104和数据分析服务器105。

动力告警服务器102和业务告警服务器104通过互联网与数据分析服务器105进行交互，也与基站103进行交互，数据分析服务器105通过互联网与故障受理终端101进行交互。动力告警服务器102用于对基站103的停电事件进行监测和记录，将停电事件记录数据发送给数据分析服务器105。业务告警服务器104对基站103的业务中断事件进行监测和记录，将业务中断事件记录数据发送给数据分析服务器105。

数据分析服务器105通过获取业务告警服务器发送的所有的基站的业务中断告警发生时间、业务中断告警发生时间、业务信息，以及获取动力告警服务器发送的中断业务所在基站的电池信息和业务所在基站的设备功耗。数据分析服务器根据获取到的信息按照基站的地址信息，将业务告警服务器和和动力告警服务器发送的数据进行关联，生成告警记录信息，将该告警记录信息作为神经网络的训练数据集，对神经网络进行训练。将动力告警服务器和业务告警服务器发送的第一告警记录信息输入到训练得到的预测模型中，预测故障基站的电池供电寿命和故障类型，然后根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在的位置信息，确定处理人员到达故障基站的通行时间，再根据电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间自动生成故障处理策略，将生产的故障处理策略发送给故障受理终端101。

动力告警服务器102、业务告警服务器104和数据分析服务器可以是单个服务器，也可以是服务器集群，本实施例对此不作限定。可以理解，故障受理终端101、动力告警服务器102、业务告警服务器104和数据分析服务器105的数量均可以为多个，图中未示出。

另外，本实施例对故障受理终端101的类型不作限定，故障受理终端101可以为手机、平板电脑或者台式电脑等电子设备，数据分析服务器105可以通过故障受理终端101得到故障处理人员的位置信息。

本申请的方法，由数据分析服务器预测故障基站的电池供电寿命和故障类型，使得故障抢修人员能够根据故障基站的实际情况有针对性的进行抢修，避免了由于不了解故障基站的实际情况导致抢修不及时造成业务中断的情况或者出现在蓄电池耗尽之前外部电源的供电恢复故障抢修人员已进行故障抢修而浪费人力物力的情况。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

参考图2和图1，图2为本申请实施例一提供的一种基站断电抢修方法的流程示意图，该方法可以由数据分析服务器执行，该方法包括如下步骤。

步骤201、获取第一告警记录信息和故障基站的地址信息。

第一告警记录信息包括中断业务的信息、中断业务所在的故障基站的设备功耗和故障基站的电池信息。

上述中断业务的信息包括以下信息中的一个或者多个：业务名称、业务类型和业务数量，故障基站的电池信息包括以下信息中的一个或者多个：电池年限、电池容量和电池型号。

当有新的基站停电事件发生时，数据分析服务器会接收到动力告警服务器发送的故障基站的电池信息和故障基站的地址信息，以及接收业务告警服务器发送的业务信息，根据接收到的信息生成第一告警记录信息。第一告警记录信息用于预测该基站的故障类型和电池供电寿命，该基站的地址信息用于生成故障处理人员到达停电基站的通行时间。

步骤202、将第一告警记录信息输入到预先训练好的预测模型，得到故障基站的电池供电寿命和故障类型。

预测模型是根据训练数据得到的，训练数据包括：业务中断告警发生时间、业务的信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息和预测标签，预测标签包括电池供电寿命和故障类型。

该训练数据可以通过如下方式获取到：数据分析服务器接收动力告警服务器发送的停电事件记录数据以及业务告警服务器发送的业务中断事件记录数据，停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗，业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间。

可选的，停电事件记录数据中还可以包括基站名称和基站的年限，基站的电池信息包括电池年限、电池容量和电池型号。业务的信息包括业务名称、业务类型和业务数量，基站地址信息包括基站名称、基站地址和基站年限。

上述动力告警服务器发送给数据分析服务器的停电事件记录数据，是动力告警服务器记录的所有基站在最近一段时间内(例如最近几个月或者最近一年)的停电事件的相关数据。

业务告警服务器发送给数据分析服务器的业务中断事件记录数据，是业务告警服务器记录的在一段时间内(例如最近几个月或者最近一年)所有业务中断的相关数据，包括业务的信息、业务所在的基站的设备功耗，业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间。

数据分析服务器根据基站的地址信息，将停电事件记录数据和业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，告警记录信息中包括停电事件记录数据、业务中断事件记录数据、电池供电寿命和故障类型。

具体的，告警记录信息中包括多条数据，每一条数据包括电池年限、电池容量、电池型号、停电告警发生时间、停电告警结束时间、业务名称、业务类型、业务数量、业务所在的基站的设备功耗、基站名称、基站地址、基站年限、业务中断告警发生时间、业务中断告警结束时间、电池供电寿命、故障类型。

其中，电池供电寿命和故障类型是根据停电告警发生时间、停电告警结束时间、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间按照下述方法确定的，其他数据直接从停电事件记录数据和业务中断事件记录数据读取到。

当业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间大于停电告警结束时间，则确定故障类型为电池电量耗尽，电池供电寿命为业务中断告警发生时间与停电告警发生时间的绝对差。

当业务告警中断发生时间小于或等于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间小于或等于停电告警结束时间，则确定故障类型为其他故障，电池供电寿命为空值。

当业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间小于或者等于停电告警结束时间，则确定故障类型为电池电量耗尽且有其他故障，电池供电寿命为业务中断告警发生时间与停电告警发生时间的绝对差。

本实施例中，相当于设定了两个判断条件，第一判断条件为业务告警中断发生时间是否大于停电告警发生时间，第二判断条件为业务中断告警结束时间是否大于停电告警结束时间。当第一判断条件满足，即业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间，可以将第一判断结果记录为1，当第一判断条件不满足，即业务告警中断发生时间小于或者等于停电告警发生时间，可以将第一判断结果记录为0。当第二判断条件满足，即业务中断告警结束时间大于停电告警结束时间，可以将第二判断结果记为1，当第二判断条件不满足，即业务中断告警结束时间小于或者等于停电告警结束时间，可以将第二判断结果记录为0。

本实施例对于第一判断结果和第二判断结果的记录方式不作限定，该记录只是作为一个区分第一判断条件和第二判断条件是否满足的标记，用于第二轮判断，例如，上述的0和1也可以替换为true和false，或者使用更多的比特位表示判断结果。

当第一判断结果和第二判断结果均为1时，即业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间大于停电告警结束时间时，确定故障类型为电池耗尽，电池供电寿命为业务中断告警发生时间与停电告警发生时间的绝对差。

当第一判断结果和第二判断结果均为0时，即业务告警中断发生时间小于或者等于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间小于或者等于停电告警结束时间时，确定故障类型为其他故障，电池供电寿命为空值，即不设任何值。

当第一判断结果为1和第二判断结果为0时，即业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间小于或者等于停电告警结束时间时，则确定故障类型为电池耗尽且有其他故障，电池供电寿命为业务中断告警发生时间与停电告警发生时间的绝对差。

利用告警记录信息中包括多条数据对预设模型进行训练得到预测模型，其中每一条数据包括业务名称、业务类型、业务数量、业务所在的基站的设备功耗、电池年限、电池容量和电池型号。

当有新的停电事件发生时，将第一告警记录信息输入到预测模型中，预测该停电基站的电池供电寿命和故障类型用于生成故障处理策略。

步骤203、根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定故障处理人员到达故障基站的通行时间。

一种实现方式中，数据分析服务器将故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息发送给第三方服务器，第三方服务器用于根据基站的地址信息、故障处理人员所在位置信息和当前的路况信息，确定故障基站与故障处理人员之间的通行路径以及通行路径对应的通行时间，第三方服务器将通行路径和通行时间发送给数据分析服务器。

另一种实现方式中，数据分析服务器根据基站的地址信息、故障处理人员所在位置信息和当前的路况信息，确定故障基站与故障处理人员之间的通行路径以及通行路径对应的通行时间。

当故障处理人员使用的故障受理终端有定位功能时，则该故障处理终端会通过定位获取到故障处理人员的位置信息，将该位置信息发送到数据分析服务器。

当故障处理人员使用的故障受理终端没有定位功能时，该故障处理人员的位置信息可以由故障处理人员故障受理终端中安装的故障处理APP中输入，故障受理终端将该输入的位置信息发送给数据分析服务器。

步骤204、根据故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间生成故障处理策略。

示例性的，故障处理策略包括出发等待时间和/或出发时间，以及通行时间。通行时间用于故障处理人员了解路程花费时间，以便于能够按时达到故障基站。可选的，该故障处理策略中还包括通行时间对应的通行路径，故障处理人员可以根据该通行路径到达故障基站。

可以理解，故障处理策略包括中可以只包括出发等待时间或出发时间，这是因为二者之间可以通过当前时间进行换算，当前时间加上出发等待时间可以得到出发时间，出发时间减去当前时间得到出发等待时间。

历史平均停电时长为该停电基站经历过的所有停电时长的加权平均，例如，该基站经历过3次停电，分别为6小时、5小时和7小时，则该基站的历史平均停电时长为6个小时。

示例性的，可以通过如下方式生成故障处理策略。

方式一，当历史平均停电时长大于或者等于电池供电寿命、通行时间大于电池供电寿命时，则将出发等待时间设为0分钟，则出发时间为当前时间，需要立即出发进行基站抢修。

例如，历史平均停电时长为4个小时，电池供电寿命为3个小时，通行时间为3.5个小时，则将出发等待时间设为0分钟，故障处理人员需要立刻出发，这种情况下生成的故障受理策略是出发等待时间为0或者出发时间为当前时间和通行时间3.5小时。

方式二，当历史平均停电时长大于或者等于电池供电寿命、通行时间小于或者等于电池供电寿命、故障类型为电池电量耗尽，则根据电池供电寿命、通行时间与出发提前时间计算出发等待时间。

例如，历史平均停电时长为4个小时，电池供电寿命为3个小时，通行时间为1个小时，并且该停电基站的故障类型为电池电量耗尽，则数据分析服务器计算电池供电寿命、通行时间与出发提前时间这三个参数的差值，得到出发等待时间，例如出发提前时间为30分钟，则出发等待时间为1.5小时，这种情况下生成的故障受理策略是出发等待时间为1.5小时和通行时间1小时。减去该出发提前时间30分钟的原因是，使故障处理人员提前30分钟出发，为了避免路上遇到堵车、抢修过程中遇到耽误抢修的特殊情况，能够更进一步的确保抢修成功。

方式三，当历史平均停电时长大于或者等于电池供电寿命、通行时间小于或者等于电池供电寿命、故障类型为其他故障，则将出发等待时间设为0分钟，则出发时间为当前时间，需要立即出发进行基站抢修。

例如，历史平均停电时长为4个小时，电池供电寿命为3个小时，通行时间为1个小时，故障类型为其他故障，说明该基站停电的故障类型不是电池电量耗尽，而是其他故障，将出发等待时间设为0，故障处理人员需要立刻出发进行基站抢修，这种情况下生成的故障受理策略是出发等待时间为0或者出发时间为当前时间和通行时间1小时。

方式四，当历史平均停电时长小于电池供电寿命、故障类型为电池电量耗尽，根据电池供电寿命、通行时间与出发提前时间计算出发等待时间，若出发等待时间后，基站故障未恢复，则将出发等待时间设为0分钟，则出发时间为当前时间，需要立即出发进行基站抢修。

例如，历史平均停电时长为4个小时，电池供电寿命为5个小时，通行时间为2个小时，故障类型为电池电量耗尽，数据分析服务器计算电池供电寿命、通行时间与出发提前时间这三个参数的差值，得到出发等待时间，例如出发提前时间为30分钟，则出发等待时间为2.5小时，在2.5小时后，若基站的供电还没恢复，还处于停电状态，则将出发等待时间设为0分钟，故障处理人员需要立刻出发进行基站抢修，这种情况下生成的故障受理策略为出发等待时间为0或者出发时间为当前时间和通行时间2小时。

方式五，当历史平均停电时长小于电池供电寿命、故障类型为其他故障，则将出发等待时间设为0分钟，则出发时间为当前时间，需要立即出发进行基站抢修。

例如，历史平均停电时长为4个小时，电池供电寿命为5个小时，通行时间为2个小时，故障类型为其他故障，则将出发等待时间设为0，故障处理人员需要立刻出发进行基站抢修，这种情况下生成的故障受理策略为出发等待时间为0或者出发时间为当前时间和通行时间为2小时。

步骤205、输出故障处理策略。

可选的，可以通过邮件或者短信方式将故障处理策略发送给故障受理终端，该故障受理终端可以为手机，使故障处理人员根据该策略进行抢修。或者，通过显示屏幕将故障处理策略进行显示。

在本实施例中，通过接收动力告警服务器和业务告警服务器发送的第一告警记录信息输入到训练得到的预测模型中，预测故障基站的电池供电寿命和故障类型，然后根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在的位置信息，确定处理人员到达故障基站的通行时间，再根据电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间自动生成故障处理策略，能快速、准确的为故障抢修人员发出故障抢修策略，使得故障抢修人员能够根据故障基站的实际情况有针对性的进行抢修，避免了由于不了解故障基站的实际情况导致抢修不及时造成业务中断的情况或者出现在蓄电池耗尽之前外部电源的供电恢复，故障抢修人员已进行故障抢修而浪费人力物力的情况。

参考图3，图3为本申请实施例二提供的一种基站断电抢修的方法的信令流程图，本实施例在实施例一的基础上，详细描述设备之间的交互流程，如图3所示，本实施例提供的方法包括如下步骤。

步骤301、动力告警服务器记录停电事件记录数据。

停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间。其中，基站的电池信息包括电池年限、电池容量和电池型号，基站的地址信息包括基站名称、基站地址和基站年限。

步骤302、业务告警服务器记录业务中断事件记录数据。

业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗，业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间。其中，业务的信息包括业务名称、业务类型和业务数量。

可以理解的是，步骤301和步骤302在执行时并没有先后顺序。

步骤303、动力告警服务器向数据分析服务器发送停电事件记录数据。

步骤304、业务告警服务器向数据分析服务器发送业务中断事件记录数据。

可以理解的是，步骤303和步骤304在执行时并没有先后顺序。

步骤305、数据分析服务器根据基站的地址信息，关联基站停电事件数据和业务中断事件数据得到告警记录信息。

告警记录信息包括电池年限、电池容量、电池型号、停电告警发生时间、停电告警结束时间、业务名称、业务类型、业务数量、业务所在的基站的设备功耗、基站名称、基站地址、基站年限、业务中断告警发生时间、业务中断告警结束时间、电池供电寿命和故障类型。

步骤306、利用告警记录信息作为训练数据集和预测标签训练预设模型，得到预测模型。

预测标签为电池供电寿命和故障类型。

步骤307、动力告警服务器记录故障基站的电池信息和故障基站的地址信息。

步骤308、业务告警服务器记录中断业务的信息和中断业务所在的故障基站的设备功耗。

可以理解的是，步骤307和步骤308在执行时并没有先后顺序。

步骤309、动力告警服务器发送故障基站的电池信息和故障基站的地址信息给数据分析服务器。

步骤310、业务告警服务器发送中断的业务信息和中断业务所在的故障基站的设备功耗给数据分析服务器。

步骤311、数据分析服务器根据故障基站的电池信息、中断业务的信息、中断业务所在的故障基站的设备功耗生成第一告警记录信息。

结合步骤309和步骤310中发送的信息得到第一告警记录信息。可以理解的是，步骤309和步骤310在执行时并没有先后顺序。

步骤312、数据分析服务器将第一告警记录输入预测模型，得到故障基站的电池供电寿命和故障类型。

步骤313、故障受理终端向数据分析服务器发送故障处理人员所在位置信息。

数据分析服务器可以向故障受理终端请求故障处理人员所在位置信息，也可以由故障受理终端周期性主动向数据分析服务器发送故障处理人员所在位置信息。

步骤314、数据分析服务器根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息确定故障处理人员到达故障基站的通行时间。

步骤315、根据故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间生成故障处理策略。

步骤316、数据分析服务器向故障受理终端发送故障处理策略。

故障受理终端接收到故障处理策略后，故障处理人员可以根据该策略进行抢修。

本实施例的流程，可用于执行实施例一的基站断电抢修的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

参考图4，图4为本申请实施例三提供的一种数据分析服务器的结构示意图。如图4所示，该设备40包括：获取模块401，处理模块402、确定模块403、生成模块404和输出模块405。

获取模块401，用于获取第一告警记录信息和故障基站的地址信息，第一告警记录信息包括中断业务的信息、中断业务所在的故障基站的设备功耗和故障基站的电池信息。

处理模块402，用于将第一告警记录信息输入到预先训练好的预测模型，得到故障基站的电池供电寿命和故障类型，预测模型是根据训练数据得到的，训练数据包括：业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息和预测标签，预测标签包括电池供电寿命和故障类型。

确定模块403，用于根据故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定故障处理人员到达故障基站的通行时间。

生成模块404，用于根据故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间生成故障处理策略，故障处理策略包括出发等待时间和/或出发时间，以及通行时间。

输出模块405，用于输出故障处理策略。

可选的，处理模块402还用于：

接收模块，用于接收动力告警服务器发送的停电事件记录数据以及业务告警服务器发送的业务中断事件记录数据，停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗、业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间。

根据基站的地址信息，将停电事件记录数据和业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，告警记录信息中包括停电事件记录数据、业务中断事件记录数据、电池供电寿命和故障类型。

训练模块，用于根据告警记录信息，以业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息为训练数据的特征信息，以电池供电寿命和故障类型为预测标签进行模型训练得到预测模型。

可选的，根据基站的地址信息，将停电事件记录数据和业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，包括：

当业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间大于停电告警结束时间，则确定故障类型为电池电量耗尽，电池供电寿命为业务中断告警发生时间与停电告警发生时间的绝对差。

当业务告警中断发生时间小于或等于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间小于或等于停电告警结束时间，则确定故障类型为其他故障，电池供电寿命为空值。

当业务告警中断发生时间大于停电告警发生时间且业务中断告警结束时间小于或者等于停电告警结束时间，则确定故障类型为电池电量耗尽且有其他故障，电池供电寿命为业务中断告警发生时间与停电告警发生时间的绝对差。

可选的，确定模块403还用于：将故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息发送给第三方服务器，第三方服务器用于根据基站的地址信息、故障处理人员所在位置信息和当前的路况信息，确定故障基站与故障处理人员之间的通行路径以及通行路径对应的通行时间。

接收第三方服务器发送的通行路径和通行时间。

可选的，生成模块404还用于：根据故障基站的电池寿命、故障类型、历史平均停电时长和通行时间生成故障处理策略，包括：

当历史平均停电时长大于或者等于电池供电寿命、通行时间大于电池供电寿命，则将出发等待时间设为0分钟。

当历史平均停电时长大于或者等于电池供电寿命、通行时间小于或者等于电池供电寿命、故障类型为电池耗尽，则根据电池供电寿命、通行时间与出发提前时间计算出发等待时间。

当历史平均停电时长大于或者等于电池供电寿命、通行时间小于或者等于电池供电寿命、故障类型为其他故障，则将出发等待时间设为0分钟。

当历史平均停电时长小于电池供电寿命、故障类型为电池耗尽，根据电池供电寿命、通行时间与出发提前时间计算出发等待时间，在出发等待时间结束后，检测故障基站是否恢复供电，若故障基站未恢复供电，将出发等待时间设为0分钟。

当历史平均停电时长小于电池供电寿命、故障类型为其他故障，则将出发等待时间设为0分钟。

可选的，输出模块405还用于：将故障处理策略发送给故障受理终端。

本实施例的设备，可用于执行实施例一或者实施例二中一种基站断电抢修的方法，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

参考图5，图5为本申请实施例四提供的一种数据分析服务器的结构示意图。该设备50可以是数据分析服务器，该设备包括：处理器501、存储器502、收发器503，该处理器501执行存储器502存储的计算机执行指令，并控制收发器503的接收动作和发送动作，使得至少一个处理器执行实施例一或者实施例二中一种基站断电抢修方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

本发明实施例五提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述实施例一中的一种基站断电抢修的方法步骤，具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (10)

1.一种基站断电抢修的方法，应用于数据分析服务器，其特征在于，包括：

获取第一告警记录信息和故障基站的地址信息，所述第一告警记录信息包括中断业务的信息、所述中断业务所在的故障基站的设备功耗和所述故障基站的电池信息；

将所述第一告警记录信息输入到预先训练好的预测模型，得到所述故障基站的电池供电寿命和故障类型，所述预测模型是根据训练数据得到的，所述训练数据包括：业务中断告警发生时间、业务的信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息和预测标签，所述预测标签包括电池供电寿命和故障类型；

根据所述故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定所述故障处理人员到达所述故障基站的通行时间；

根据所述故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间生成故障处理策略，所述故障处理策略包括出发等待时间和/或出发时间，以及所述通行时间；

输出所述故障处理策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

接收动力告警服务器发送的停电事件记录数据以及业务告警服务器发送的业务中断事件记录数据，所述停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，所述业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗、业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间；

根据基站的地址信息，将所述停电事件记录数据和所述业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，所述告警记录信息中包括所述停电事件记录数据、所述业务中断事件记录数据、电池供电寿命和故障类型；

根据所述告警记录信息，以业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息为训练数据的特征信息，以电池供电寿命和故障类型为预测标签进行模型训练得到所述预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据基站的地址信息，将所述停电事件记录数据和所述业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，包括：

当所述业务告警中断发生时间大于所述停电告警发生时间且所述业务中断告警结束时间大于所述停电告警结束时间，则确定所述故障类型为电池电量耗尽，所述电池供电寿命为所述业务中断告警发生时间与所述停电告警发生时间的绝对差；

当所述业务告警中断发生时间小于或等于所述停电告警发生时间且所述业务中断告警结束时间小于或等于所述停电告警结束时间，则确定所述故障类型为其他故障，所述电池供电寿命为空值；

当所述业务告警中断发生时间大于所述停电告警发生时间且所述业务中断告警结束时间小于或者等于所述停电告警结束时间，则确定所述故障类型为电池电量耗尽且有其他故障，所述电池供电寿命为所述业务中断告警发生时间与所述停电告警发生时间的绝对差。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定所述故障处理人员到达所述故障基站的通行时间，包括：

将所述故障基站的地址信息和所述故障处理人员所在位置信息发送给第三方服务器，所述第三方服务器用于根据所述基站的地址信息、所述故障处理人员所在位置信息和当前的路况信息，确定所述故障基站与所述故障处理人员之间的通行路径以及所述通行路径对应的通行时间；

接收所述第三方服务器发送的所述通行路径和所述通行时间。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述输出所述故障处理策略，包括：

将所述故障处理策略发送给故障受理终端。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述故障基站的电池寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间生成故障处理策略，包括：

当所述历史平均停电时长大于或者等于所述电池供电寿命、所述通行时间大于所述电池供电寿命，则将所述出发等待时间设为0分钟；

当所述历史平均停电时长大于或者等于所述电池供电寿命、所述通行时间小于或者等于所述电池供电寿命、所述故障类型为电池耗尽，则根据所述电池供电寿命、所述通行时间与出发提前时间计算所述出发等待时间；

当所述历史平均停电时长大于或者等于所述电池供电寿命、所述通行时间小于或者等于所述电池供电寿命、所述故障类型为其他故障，则将所述出发等待时间设为0分钟；

当所述历史平均停电时长小于所述电池供电寿命、所述故障类型为电池耗尽，根据所述电池供电寿命、所述通行时间与出发提前时间计算所述出发等待时间，在所述出发等待时间结束后，检测所述故障基站是否恢复供电，若所述故障基站未恢复供电，将所述出发等待时间设为0分钟；

当所述历史平均停电时长小于所述电池供电寿命、所述故障类型为其他故障，则将所述出发等待时间设为0分钟。

7.一种数据分析服务器，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一告警记录信息和故障基站的地址信息，所述第一告警记录信息包括中断业务的信息、所述中断业务所在的故障基站的设备功耗和所述故障基站的电池信息；

处理模块，用于将所述第一告警记录信息输入到预先训练好的预测模型，得到所述故障基站的电池供电寿命和故障类型，所述预测模型是根据训练数据得到的，所述训练数据包括：业务中断告警发生时间、业务的信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息和预测标签，所述预测标签包括电池供电寿命和故障类型；

确定模块，用于根据所述故障基站的地址信息和故障处理人员所在位置信息，确定所述故障处理人员到达所述故障基站的通行时间；

生成模块，用于根据所述故障基站的电池供电寿命、故障类型、历史平均停电时长和所述通行时间生成故障处理策略，所述故障处理策略包括出发等待时间和/或出发时间，以及所述通行时间；

输出模块，用于输出所述故障处理策略。

8.根据权利要求7所述的数据分析服务器，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收动力告警服务器发送的停电事件记录数据以及业务告警服务器发送的业务中断事件记录数据，所述停电事件记录数据包括：基站的地址信息、基站的电池信息、停电告警发生时间和停电告警结束时间，所述业务中断事件记录数据包括：业务的信息、业务所在的基站的设备功耗、业务所在基站的地址信息、业务中断告警发生时间和业务中断告警结束时间；

根据基站的地址信息，将所述停电事件记录数据和所述业务中断事件记录数据进行关联，生成告警记录信息，所述告警记录信息中包括所述停电事件记录数据、所述业务中断事件记录数据、电池供电寿命和故障类型；

训练模块，用于根据所述告警记录信息，以业务中断告警发生时间、业务信息、业务所在基站的设备功耗、基站的电池信息为训练数据的特征信息，以电池供电寿命和故障类型为预测标签进行模型训练得到所述预测模型。

9.一种数据分析服务器，其特征在于，包括：至少一个处理器、存储器、收发器；

所述处理器控制所述收发器的接收动作和发送动作；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

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