[发明专利]基站节电方法及装置

权利要求书

1.一种基站节电方法，其特征在于，包括：

对预定时段内的语音业务量和数据业务量进行统计，得到语音业务统计数据和数据业务统计数据；

根据所述语音业务统计数据和所述数据业务统计数据分别建立语音业务的第一走势曲线和数据业务的第二走势曲线；

根据所述第一走势曲线和所述第二走势曲线对基站的输出电压进行节电调整；

其中，在根据所述第一走势曲线和所述第二走势曲线对基站的输出电压进行节电调整之后，还包括：对未来预定时段内语音业务量和数据业务量进行统计，得到所述未来预定时段内的语音业务实际统计数据和数据业务实际统计数据；

其中，确定对所述基站的输出电压进行重新调整包括：获取所述语音业务实际统计数据与语音业务预测值的第一差值；获取所述数据业务实际统计数据与数据业务预测值的第二差值；根据所述第一差值和所述第二差值确定是否对所述基站的输出电压进行重新调整；或者

其中，确定对所述基站的输出电压进行重新调整包括：将语音业务作为第一基础学习数据，对所述第一基础学习数据进行智能学习，得到语音业务学习曲线；计算所述语音业务学习曲线上位于所述未来预定时段内的数据与所述语音业务实际统计数据的第三差值；判断第三差值是否大于第三差值阈值，在判断结果为是的情况下，对所述基站的输出电压进行重新调整；或者，将数据业务作为第二基础学习数据，对所述第二基础学习数据进行智能学习，得到数据业务学习曲线计算所述数据业务学习曲线上位于所述未来预定时段内的数据与所述数据业务实际统计数据的第四差值；判断第四差值是否大于第四差值阈值，在判断结果为是的情况下，对所述基站的输出电压进行重新调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一走势曲线和所述第二走势曲线对基站的输出电压进行节电调整，包括：

根据所述第一走势曲线预测所述未来预定时段内的所述语音业务预测值；

根据所述第二走势曲线预测所述未来预定时段内的所述数据业务预测值；

根据所述第一走势曲线和所述第二走势曲线，结合所述语音业务预测值和所述数据业务预测值对基站的输出电压进行节电调整。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一差值和所述第二差值确定是否对所述基站的输出电压进行重新调整，包括：

判断所述第一差值是否大于第一差值阈值，和所述第二差值是否大于第二差值阈值，得到第一判断结果和第二判断结果；

在所述第一判断结果和/或所述第二判断结果为是的情况下，确定对所述基站的输出电压进行重新调整。

4.一种基站节电装置，其特征在于，包括：

第一统计模块，用于对过去预定时段的语音业务量和数据业务量进行统计，得到语音业务统计数据和数据业务统计数据；

曲线建立模块，用于根据所述语音业务统计数据和所述数据业务统计数据分别建立语音业务的第一走势曲线和数据业务的第二走势曲线；

第一电压调整模块，用于根据所述第一走势曲线和所述第二走势曲线对基站的输出电压进行节电调整；

其中，所述基站节电装置还包括：第二统计模块，用于对未来预定时段内语音业务量和数据业务量进行统计，得到语音业务实际统计数据和数据业务实际统计数据；

其中，所述基站节电装置还用于通过以下模块确定对所述基站的输出电压进行重新调整：第二电压调整模块，包括：第一获取单元，用于获取所述语音业务实际统计数据与语音业务预测值的第一差值；第二获取单元，用于获取所述数据业务实际统计数据与数据业务预测值的第二差值；电压重新调整单元，用于根据所述第一差值和所述第二差值确定是否对所述基站的输出电压进行重新调整；或者

其中，所述基站节电装置还用于通过以下模块确定对所述基站的输出电压进行重新调整：智能学习单元，用于将语音业务作为第一基础学习数据，对所述第一基础学习数据进行智能学习，得到语音业务学习曲线；计算所述语音业务学习曲线上位于所述未来预定时段内的数据与所述语音业务实际统计数据的第三差值；判断第三差值是否大于第三差值阈值，在判断结果为是的情况下，对所述基站的输出电压进行重新调整；或者，用于将数据业务作为第二基础学习数据，对所述第二基础学习数据进行智能学习，得到数据业务学习曲线计算所述数据业务学习曲线上位于所述未来预定时段内的数据与所述数据业务实际统计数据的第四差值；判断第四差值是否大于第四差值阈值，在判断结果为是的情况下，对所述基站的输出电压进行重新调整。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一电压调整模块包括：

第一预测单元，用于根据所述第一走势曲线预测所述未来预定时段内的所述语音业务预测值；

第二预测单元，用于根据所述第二走势曲线预测所述未来预定时段内的所述数据业务预测值；

电压调整单元，用于根据所述第一走势曲线和所述第二走势曲线，结合所述语音业务预测值和所述数据业务预测值对基站的输出电压进行节电调整。