本发明涉及无线通信基站节能技术领域，具体的说是一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法。
背景技术：
据统计显示，通信网络能耗占运营商总能耗的85％，基站站点能耗费用(电费)占到网络运营成本的46％之多，尤其进入5g网络时代后，日常网络运行带来的电力消耗也必将成倍增长。
技术实现要素：
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法。
本发明的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，包括如下步骤：
以小区为单位，采集历史业务量数据，并按照存储时长划分历史业务量数据；
以历史业务量数据存储时长作为输入，构建业务预测模型，使业务预测模型输出下一时间段的预测业务量；
根据预测结果，对小区容量进行等级划分并设定触发条件；
基于小区mr测量报告和基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度，根据计算结果对小区进行实时排序；
根据排序结果，采用lte载波关断节能方案，对小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，降低基站的整体能耗。
具体的，采集的历史业务量数据包括小区基础工参和参数配置、mr数据、性能指标、告警信息。
优选的，以小区为单位，每天定时采集历史业务量数据，其中，
每天晚上22:00采集小区基础工参和参数配置，
每天中午13:00采集mr数据，
每天00:00-06:00实时15分钟或1小时粒度性能数据，当前计算使用完成后自动转存为历史业务量数据，在数据库中保存6个月。
可选的，按照存储时长划分历史业务量数据，具体划分结果为：
(a)历史业务量数据的存储时间满3个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.3 前第二个月同期下一时段业务量均值*0.2 前第3至6个月同期下一时段业务量均值*0.1；
(b)历史业务量数据的存储时间满2个月但是不满3个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.3 前第二个月同期下一时段业务量均值*0.2；
(c)历史业务量数据的存储时间满1个月但是不满2个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.4；
(d)历史业务量数据的存储时间满一周但是不满1个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.4；
(e)历史业务量数据的存储时间不满一周，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.5。
进一步可选的，根据前述(a)、(b)、(c)、(d)、(e)五个预测结果，按照下一时间段预测业务量的忙碌程度，将小区容量划分为五个等级，五个等级依次由闲到忙，对应设定的触发条件为：
(a)用户数为0，数据流量为0；
(b)用户数小于5，数据流量小于100m；
(c)用户数大于5小于10，数据流量小于200m；
(d)用户数大于10，数据流量大于500m，且无拥塞
(e)用户数大于20，数据流量大于2g，且rrc拥塞次数大于50次。
进一步可选的，基于小区mr测量报告计算小区间的重叠覆盖度，具体操作包括：
(1.1)根据采集的历史业务量数据，获取lte各网络邻区关系信息；
(1.2)读取每月采集的lte各网的mr数据；
(1.3)根据对应小区的mr数据获取4g邻区电平值及采样点数，对lte各网络邻区电平测量采样点汇总；
(1.4)根据汇总结果，计算单个邻区的
(1.5)随后，根据重叠覆盖度计算结果输出各网络满足重叠覆盖度小区和对应的补偿小区列表信息：lte满足重叠覆盖度小区和对应lte补偿小区列表信息。
进一步可选的，基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度，具体操作包括：
(2.1)根据小区基础工参和参数配置，获取lte小区经纬度和方位角信息；
(2.2)根据小区基础工参的经纬度信息，计算各网络小区的距离，定义小区间距离小于50米为共站小区；
(2.3)根据计算的lte小区小区间距离小于50的情况，输出lte与lte共站小区列表；
(2.4)对以上输出的共站小区列表情况对方位角进行筛选，满足方位角偏差在10°范围内小区作为满足重叠覆盖度的补偿小区；
(2.5)根据重叠覆盖度计算结果输出各网络满足重叠覆盖度小区和对应的补偿小区列表信息：lte满足重叠覆盖度小区和对应lte补偿小区列表信息。
优选的，基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度时，
生成的lte各网络重叠覆盖度信息保持使用至下一次小区基础工参更新完为止；
根据小区基础工参位置信息计算的重叠覆盖度统一为100％，且只存在1个节能小区对应一个重叠覆盖补偿小区。
进一步可选的，采用lte载波关断节能方案，对小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，具体流程包括：
(ⅰ)对小区进行智能休眠操作：
(1)获取lte可休眠小区列表；
(2)对于lte可休眠小区列表，判断是否大于单个omm/subnetwork休眠小区个数门限，如果是，那么根据以下规则筛选排前topn门限的小区，topn优先级筛选规则：
a.未开启设备节能功能优先；b.重叠覆盖度越大越优先；
(3)根据休眠小区处理结果，对满足休眠条件的休眠小区执行休眠指令，同时要监控指令执行结果；
(4)对休眠指令执行成功的小区，更新已休眠小区列表；
(ⅱ)对小区进行唤醒操作：
(5)判断该补偿小区是否满足prb利用率>60％、最大用户数>50、rab失败次数>10),如果满足，则进入步骤(6)唤醒该补偿小区对应的所有节能小区，如果不满足，则进入步骤(7)，继续判断；
(6)唤醒该补偿小区对应的所有节能小区，然后进入步骤(9)；
(7)继续判断该补偿小区是否满足prb利用率>40％、最大用户数>40，如果满足，则进入步骤(8)，唤醒一个对应的节能小区；如果不满足，则进入步骤(9)；
(8)唤醒该补偿小区对应的一个节能小区，如果该补偿小区对应多个节能小区则按如下规则优先唤醒：
(8a)节能优先级越低的小区优先级越高，
(8b)打开设备节能功能的优先级高，
(8c)如果同优先级则按顺序唤醒；
(9)进行监控唤醒小区流程；
(ⅲ)对唤醒小区进行监控操作：
(10)对唤醒小区执行命令完成后，第2分钟开始，每1分钟通过命令打印log查询小区是否激活成功，如果是则进入步骤(13)，如果否则进入步骤(11)；
(11)判断是否执行小区3分钟后激活是否成功，如果是已经激活成功，则进入步骤(13),进行小区正常指标监控；如果否未正常激活或者有告警则进入步骤(12)，理解告警通知；
(12)对应唤醒小区激活不成功的或有告警的小区，
(12a)立即输出小区为正常激活告警信息，然后进入步骤(14)，
(12b)及时通过短信通知相关负责人及时处理，然后进入步骤(14)；
(13)对唤醒小区激活正常成功的进入继续正常监控指标流程；
(14)对激活不正常的小区加入黑名单。
本发明的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，与现有技术相比具有的有益效果是：
本发明按照历史业务量数据的存储时长进行划分，并以此作为输入构建业务预测模型，使业务预测模型输出下一时间段的预测业务量，随后根据下一时间段的预测业务量，对小区容量进行等级划分并设定触发条件，再随后计算小区间的重叠覆盖度，并采用lte载波关断节能方案，在业务量少的时段对部分小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，并在保证正常网络覆盖的基础上，降低基站的整体能耗，达到节能减排的效果。
附图说明
附图1是本发明实施例一的方法流程图；
附图2是本发明实施例一中业务预测模型基于不同输入的输出结果示意图；；
附图3是本发明实施例一中对唤醒小区进行监控操作的流程图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。
实施例一：
结合附图1，本实施例提出一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，包括如下步骤：
(一)以小区为单位，每天定时采集历史业务量数据，并按照存储时长划分历史业务量数据。
采集的历史业务量数据包括小区基础工参和参数配置、mr数据、性能指标、告警信息。其中，
每天晚上22:00采集小区基础工参和参数配置，
每天中午13:00采集mr数据，
每天00:00-06:00实时15分钟或1小时粒度性能数据，当前计算使用完成后自动转存为历史业务量数据，在数据库中保存6个月。
(二)以历史业务量数据存储时长作为输入，构建业务预测模型，使业务预测模型输出下一时间段的预测业务量。
结合附图2，按照存储时长划分历史业务量数据，具体划分结果为：
(a)历史业务量数据的存储时间满3个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.3 前第二个月同期下一时段业务量均值*0.2 前第3至6个月同期下一时段业务量均值*0.1；
(b)历史业务量数据的存储时间满2个月但是不满3个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.3 前第二个月同期下一时段业务量均值*0.2；
(c)历史业务量数据的存储时间满1个月但是不满2个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.4；
(d)历史业务量数据的存储时间满一周但是不满1个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.4；
(e)历史业务量数据的存储时间不满一周，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.5。
(三)根据预测结果，对小区容量进行等级划分并设定触发条件。
根据前述(a)、(b)、(c)、(d)、(e)五个预测结果，按照下一时间段预测业务量的忙碌程度，将小区容量划分为绿蓝黄橙红五个等级，五个等级依次由闲到忙，对应设定的触发条件为：
(a)用户数为0，数据流量为0；
(b)用户数小于5，数据流量小于100m；
(c)用户数大于5小于10，数据流量小于200m；
(d)用户数大于10，数据流量大于500m，且无拥塞
(e)用户数大于20，数据流量大于2g，且rrc拥塞次数大于50次。
(四)基于小区mr测量报告和基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度，根据计算结果对小区进行实时排序。
基于小区mr测量报告计算小区间的重叠覆盖度，具体操作包括：
(1.1)根据采集的历史业务量数据，获取lte各网络邻区关系信息；
(1.2)读取每月采集的lte各网的mr数据；
(1.3)根据对应小区的mr数据获取4g邻区电平值及采样点数，对lte各网络邻区电平测量采样点汇总；
(1.4)根据汇总结果，计算单个邻区的
(1.5)随后，根据重叠覆盖度计算结果输出各网络满足重叠覆盖度小区和对应的补偿小区列表信息：lte满足重叠覆盖度小区和对应lte补偿小区列表信息。
基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度，具体操作包括：
(2.1)根据小区基础工参和参数配置，获取lte小区经纬度和方位角信息；
(2.2)根据小区基础工参的经纬度信息，计算各网络小区的距离，定义小区间距离小于50米为共站小区；
(2.3)根据计算的lte小区小区间距离小于50的情况，输出lte与lte共站小区列表；
(2.4)对以上输出的共站小区列表情况对方位角进行筛选，满足方位角偏差在10°范围内小区作为满足重叠覆盖度的补偿小区；
(2.5)根据重叠覆盖度计算结果输出各网络满足重叠覆盖度小区和对应的补偿小区列表信息：lte满足重叠覆盖度小区和对应lte补偿小区列表信息。
基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度这一过程中：
生成的lte各网络重叠覆盖度信息保持使用至下一次小区基础工参更新完为止；
根据小区基础工参位置信息计算的重叠覆盖度统一为100％，且只存在1个节能小区对应一个重叠覆盖补偿小区。
(五)根据排序结果，采用lte载波关断节能方案，对小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，降低基站的整体能耗。这一过程具体包括：
(ⅰ)对小区进行智能休眠操作：
(1)获取lte可休眠小区列表；
(2)对于lte可休眠小区列表，判断是否大于单个omm/subnetwork休眠小区个数门限，如果是，那么根据以下规则筛选排前topn门限的小区，topn优先级筛选规则：
a.未开启设备节能功能优先；b.重叠覆盖度越大越优先；
(3)根据休眠小区处理结果，对满足休眠条件的休眠小区执行休眠指令，同时要监控指令执行结果；
(4)对休眠指令执行成功的小区，更新已休眠小区列表；
(ⅱ)对小区进行唤醒操作：
(5)判断该补偿小区是否满足prb利用率>60％、最大用户数>50、rab失败次数>10),如果满足，则进入步骤(6)唤醒该补偿小区对应的所有节能小区，如果不满足，则进入步骤(7)，继续判断；
(6)唤醒该补偿小区对应的所有节能小区，然后进入步骤(9)；
(7)继续判断该补偿小区是否满足prb利用率>40％、最大用户数>40，如果满足，则进入步骤(8)，唤醒一个对应的节能小区；如果不满足，则进入步骤(9)；
(8)唤醒该补偿小区对应的一个节能小区，如果该补偿小区对应多个节能小区则按如下规则优先唤醒：
(8a)节能优先级越低的小区优先级越高，
(8b)打开设备节能功能的优先级高，
(8c)如果同优先级则按顺序唤醒；
(9)进行监控唤醒小区流程；
(ⅲ)结合附图3，对唤醒小区进行监控操作：
(10)对唤醒小区执行命令完成后，第2分钟开始，每1分钟通过命令打印log查询小区是否激活成功，如果是则进入步骤(13)，如果否则进入步骤(11)；
(11)判断是否执行小区3分钟后激活是否成功，如果是已经激活成功，则进入步骤(13),进行小区正常指标监控；如果否未正常激活或者有告警则进入步骤(12)，理解告警通知；
(12)对应唤醒小区激活不成功的或有告警的小区，
(12a)立即输出小区为正常激活告警信息，然后进入步骤(14)，
(12b)及时通过短信通知相关负责人及时处理，然后进入步骤(14)；
(13)对唤醒小区激活正常成功的进入继续正常监控指标流程；
(14)对激活不正常的小区加入黑名单。
综上可知，采用本发明的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，可以在业务量少的时段对部分小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，并在保证正常网络覆盖的基础上，降低基站的整体能耗，达到节能减排的效果。
基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。
1.一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于,包括如下步骤：
以小区为单位，采集历史业务量数据，并按照存储时长划分历史业务量数据；
以历史业务量数据存储时长作为输入，构建业务预测模型，使业务预测模型输出下一时间段的预测业务量；
根据预测结果，对小区容量进行等级划分并设定触发条件；
基于小区mr测量报告和基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度，根据计算结果对小区进行实时排序；
根据排序结果，采用lte载波关断节能方案，对小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，降低基站的整体能耗。
2.根据权利要求1所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，采集的历史业务量数据包括小区基础工参和参数配置、mr数据、性能指标、告警信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，以小区为单位，每天定时采集历史业务量数据，其中，
每天晚上22:00采集小区基础工参和参数配置，
每天中午13:00采集mr数据，
每天00:00-06:00实时15分钟或1小时粒度性能数据，当前计算使用完成后自动转存为历史业务量数据，在数据库中保存6个月。
4.根据权利要求2所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，按照存储时长划分历史业务量数据，具体划分结果为：
(a)历史业务量数据的存储时间满3个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.3 前第二个月同期下一时段业务量均值*0.2 前第3至6个月同期下一时段业务量均值*0.1；
(b)历史业务量数据的存储时间满2个月但是不满3个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.3 前第二个月同期下一时段业务量均值*0.2；
(c)历史业务量数据的存储时间满1个月但是不满2个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.4；
(d)历史业务量数据的存储时间满一周但是不满1个月，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.4；
(e)历史业务量数据的存储时间不满一周，设定下一时间段预测业务量的输出公式：
下一时间段预测业务量＝前第一个月同期下一时段业务流量均值*0.5。
5.根据权利要求4所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，根据前述(a)、(b)、(c)、(d)、(e)五个预测结果，按照下一时间段预测业务量的忙碌程度，将小区容量划分为五个等级，五个等级依次由闲到忙，对应设定的触发条件为：
(a)用户数为0，数据流量为0；
(b)用户数小于5，数据流量小于100m；
(c)用户数大于5小于10，数据流量小于200m；
(d)用户数大于10，数据流量大于500m，且无拥塞
(e)用户数大于20，数据流量大于2g，且rrc拥塞次数大于50次。
6.根据权利要求5所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，基于小区mr测量报告计算小区间的重叠覆盖度，具体操作包括：
(1.1)根据采集的历史业务量数据，获取lte各网络邻区关系信息；
(1.2)读取每月采集的lte各网的mr数据；
(1.3)根据对应小区的mr数据获取4g邻区电平值及采样点数，对lte各网络邻区电平测量采样点汇总；
(1.4)根据汇总结果，
(1.5)随后，根据重叠覆盖度计算结果输出各网络满足重叠覆盖度小区和对应的补偿小区列表信息：lte满足重叠覆盖度小区和对应lte补偿小区列表信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度，具体操作包括：
(2.1)根据小区基础工参和参数配置，获取lte小区经纬度和方位角信息；
(2.2)根据小区基础工参的经纬度信息，计算各网络小区的距离，定义小区间距离小于50米为共站小区；
(2.3)根据计算的lte小区小区间距离小于50的情况，输出lte与lte共站小区列表；
(2.4)对以上输出的共站小区列表情况对方位角进行筛选，满足方位角偏差在10°范围内小区作为满足重叠覆盖度的补偿小区；
(2.5)根据重叠覆盖度计算结果输出各网络满足重叠覆盖度小区和对应的补偿小区列表信息：lte满足重叠覆盖度小区和对应lte补偿小区列表信息。
8.根据权利要求7所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，基于小区位置信息计算小区间的重叠覆盖度时，
生成的lte各网络重叠覆盖度信息保持使用至下一次小区基础工参更新完为止；
根据小区基础工参位置信息计算的重叠覆盖度统一为100％，且只存在1个节能小区对应一个重叠覆盖补偿小区。
9.根据权利要求7所述的一种基于业务预测的基站能耗智能管控方法，其特征在于，采用lte载波关断节能方案，对小区进行智能休眠、唤醒和监控操作，具体流程包括：
(ⅰ)对小区进行智能休眠操作：
(1)获取lte可休眠小区列表；
(2)对于lte可休眠小区列表，判断是否大于单个omm/subnetwork休眠小区个数门限，如果是，那么根据以下规则筛选排前topn门限的小区，topn优先级筛选规则：
a.未开启设备节能功能优先；b.重叠覆盖度越大越优先；
(3)根据休眠小区处理结果，对满足休眠条件的休眠小区执行休眠指令，同时要监控指令执行结果；
(4)对休眠指令执行成功的小区，更新已休眠小区列表；
(ⅱ)对小区进行唤醒操作：
(5)判断该补偿小区是否满足prb利用率>60％、最大用户数>50、rab失败次数>10),如果满足，则进入步骤(6)唤醒该补偿小区对应的所有节能小区，如果不满足，则进入步骤(7)，继续判断；
(6)唤醒该补偿小区对应的所有节能小区，然后进入步骤(9)；
(7)继续判断该补偿小区是否满足prb利用率>40％、最大用户数>40，如果满足，则进入步骤(8)，唤醒一个对应的节能小区；如果不满足，则进入步骤(9)；
(8)唤醒该补偿小区对应的一个节能小区，如果该补偿小区对应多个节能小区则按如下规则优先唤醒：
(8a)节能优先级越低的小区优先级越高，
(8b)打开设备节能功能的优先级高，
(8c)如果同优先级则按顺序唤醒；
(9)进行监控唤醒小区流程；
(ⅲ)对唤醒小区进行监控操作：
(10)对唤醒小区执行命令完成后，第2分钟开始，每1分钟通过命令打印log查询小区是否激活成功，如果是则进入步骤(13)，如果否则进入步骤(11)；
(11)判断是否执行小区3分钟后激活是否成功，如果是已经激活成功，则进入步骤(13),进行小区正常指标监控；如果否未正常激活或者有告警则进入步骤(12)，理解告警通知；
(12)对应唤醒小区激活不成功的或有告警的小区，
(12a)立即输出小区为正常激活告警信息，然后进入步骤(14)，
(12b)及时通过短信通知相关负责人及时处理，然后进入步骤(14)；
(13)对唤醒小区激活正常成功的进入继续正常监控指标流程；
(14)对激活不正常的小区加入黑名单。
技术总结