[发明专利]一种预测移动站址能耗的方法和装置

说明书

本发明涉及预测移动站址能耗的方法和装置。方法包括：采集移动站的各用电设备的用电量相关数据；通过将移动站的第一类型用电设备的话务量数据映射至第一类型用电设备的实时功率数据，建立所述第一类型用电设备的话务量数据‑功率数据映射表；基于设备型号、工作频段、额定功率、共模方式对所述第一类型用电设备和移动站的第二类型用电设备进行整合，从而建立第一类型用电设备‑第二类型用电设备映射表；基于所述话务量数据‑功率数据映射表以及所述第一类型用电设备‑第二类型用电设备映射表，利用多元回归算法构建所述第二类型用电设备的用电量预测模型；以及基于所述用电量预测模型预测所述第二类型用电设备的用电量。

技术领域

本发明涉及通信领域中的数据挖掘，尤其是涉及一种能够准确预测移动站址能耗的方法和装置。

背景技术

自通信运营商将移动站址资产移交铁塔公司以来，电信铁塔双方电量核算值偏离度较大。偏差原因繁多，大体可分为13种类型。主要的原因包括分摊比例不合理、空调用电计算偏差大(主要原因是双方对空调用电分摊存在分歧以及空调资源不准和空调工作时间预估困难)、铁塔提供用电量与实际用电量有较大偏差(电表用电周期与实际不相符合、偷漏电等)等。双方提供的电费计算结果大面积偏差严重影响费用结算，对双方投资、成本计划制订及实时等经营活动产生较大影响。

发明内容

当前，针对移动站址用电量核算结果与客观值偏差问题，一般采取以下三种处理方式：

人工测量：以福建省电信设备为例，福建电信移交铁塔公司愈4万个移动站址，涉及网元15万以上，受限于工作量巨大，人工测量误差，仅能实现部分抽测并且误差较大。

比照历史数据判断：为了减少电量结算偏差，目前普遍采取当前数据与历史数据对比作为用电量异常的依据。实际上移动站址因扩容、优化或主管部门政策等原因，设备量持续大面积变化，导致用电量客观上有较大波动，同时历史数据自身可能存在较大偏差，从而带来历史数据参考价值不大。

暂缓电费结算：对双方争议较大的移动站址电费结算暂缓，影响了双方公司财务安全和正常经营。

总而言之，虽然以上三种技术通过各种不同方式在解决双方电费计算值偏差有一定效果，但是都存在不同程度的缺陷和不足。

因此，针对目前运营商与铁塔公司在移动站址周期性用电量采集及计算方式上存在的各种不足，需要一种改进的预测移动站址能耗的方法和装置。

本发明通过对中兴厂家设备的话务量指标与功耗进行数据特征预处理，采用机器学习技术对样本能耗数据指标进行回归建模，结合基站设备的时序特征进行训练学习，从而对其他厂家的基站设备能耗指标进行拟合预测，并将空调、传输、以及其他外接用电设备整合至移动站址总电量中，进而同时展示现网中每个移动站址周期性用电量。目的是由系统通过统一模型核算现网移动站址用电情况，减少人为测量误差以及避免投入巨量人力物力现场测试取数情况。

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的一些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图用来确定本发明的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本发明的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。