本公开实施例提供了一种能耗评估方法、装置、设备及介质，涉及大数据技术领域。该方法包括：从预定时间段的基站的特征数据集中获取基站的能耗数据；对基站的能耗数据进行分类，得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；基于未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成基站的节能时段对应的未节能数据；基于节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对基站的能耗进行评估。根据本公开实施例的技术方案，能够准确地生成基站的节能时段对应的未节能数据，从而能够准确地对基站的节能效果进行评估。的节能效果进行评估。的节能效果进行评估。
【技术实现步骤摘要】
能耗评估方法、装置、设备及介质
[0001]本公开涉及大数据
，具体而言，涉及一种能耗评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
[0002]随着5G技术的发展，5G基站开始在全国广泛部署。目前，基站节能的主要方式有符号关断、通道关断、载波关断、深度休眠等，每种节能方式的时段和效果都不一样，因此，如何评估基站的节能效果成为了关注的焦点。
[0003]在一种技术方案中，对基站采用节能处理之后，监测基站在节能前后的能耗变化来估算基站的节能效果。然而，在这种技术方案中，由于基站能耗存在季节波动，无法获取到节能时段的未节能数据，导致无法准确地对基站的节能效果进行评估。
[0004]因此，如何准确地对基站的节能效果进行评估成为了亟待解决的技术难题。
[0005]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0006]本公开实施例的目的在于提供一种能耗评估方法、装置、电子设备及计算机可读介质，进而至少在一定程度上实现准确地对基站的节能效果进行评估。
[0007]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0008]根据本公开实施例的第一方面，提供了一种能耗评估方法，包括：从预定时间段的基站的特征数据集中获取所述基站的能耗数据，所述特征数据集包括所述基站的能耗数据；对所述基站的能耗数据进行分类，得到所述基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据；基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
[0009]根据第一方面，在一些示例实施例中，所述变分自编码器包括编码器和解码器，所述基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据，包括：基于所述未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将所述未节能时间序列输入到所述编码器，通过所述编码器将所述未节能时间序列编码为隐向量；基于所述隐向量通过所述解码器重构所述基站的所述节能时段对应的未节能数据。
[0010]根据第一方面，在一些示例实施例中，所述未节能时间序列为不等长的时间序列，所述方法还包括：通过滑动时间窗口将所述不等长的时间序列变成等长的时间序列。
[0011]根据第一方面，在一些示例实施例中，所述特征数据集还包括：所述基站所对应的小区关键性能指标以及外部数据指标，所述对所述基站的能耗数据进行分类，包括：基于所
述能耗数据的维度通过独立森林模型对所述能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，所述异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。
[0012]根据第一方面，在一些示例实施例中，所述方法还包括：基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标对所述异常点数据进行相关性分析；通过线性回归模型对所述异常点数据进行线性拟合，得到修正的异常点数据。
[0013]根据第一方面，在一些示例实施例中，所述方法还包括：对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行主成分分析，以对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行降维。
[0014]根据第一方面，在一些示例实施例中，所述基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估，包括：将所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到所述基站的能耗参考基础值；基于所述能耗参考基础值对所述基站的能耗进行评估。
[0015]根据本公开实施例的第二方面，提供了一种能耗评估装置，包括：数据获取模块，用于从预定时间段的基站的特征数据集中获取所述基站的能耗数据，所述特征数据集包括所述基站的能耗数据；数据分类模块，用于对所述基站的能耗数据进行分类，得到所述基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；未节能数据生成模块，用于基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据；能耗评估模块，用于基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。
[0016]根据第二方面，在一些示例实施例中，所述变分自编码器包括编码器和解码器，所述未节能数据生成模块还用于：基于所述未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将所述未节能时间序列输入到所述编码器，通过所述编码器将所述未节能时间序列编码为隐向量；基于所述隐向量通过所述解码器重构所述基站的所述节能时段对应的未节能数据。
[0017]根据第二方面，在一些示例实施例中，所述未节能时间序列为不等长的时间序列，所述装置还包括：滑动窗口模块，用于通过滑动时间窗口将所述不等长的时间序列变成等长的时间序列。
[0018]根据第二方面，在一些示例实施例中，所述特征数据集还包括：所述基站所对应的小区关键性能指标以及外部数据指标，所述数据分类模块还用于：基于所述能耗数据的维度通过独立森林模型对所述能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，所述异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。
[0019]根据第二方面，在一些示例实施例中，所述装置还包括：数据修正模块，用于基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标对所述异常点数据进行相关性分析；通过线性回归模型对所述异常点数据进行线性拟合，得到修正的异常点数据。
[0020]根据第二方面，在一些示例实施例中，所述装置还包括：降维处理模块，用于对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行主成分分析，以对所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标进行降维。
[0021]根据第二方面，在一些示例实施例中，所述能耗评估模块还用于：将所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据按照时间顺序排列，得到所述基站的能耗参考基础值；基于所述能耗参考基础值对所述基站的能耗进行评估。
[0022]根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例第一方面中所述的能耗评估方法。
[0023]根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例第一方面所述的能耗评估方法。
[0024]本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0025]在本公开的一些实施例中，一方面，对基站的能耗数据进行分类，能够准确得到基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；另一方面，基于未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成基站的节能本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种能耗评估方法，其特征在于，包括：从预定时间段的基站的特征数据集中获取所述基站的能耗数据，所述特征数据集包括所述基站的能耗数据；对所述基站的能耗数据进行分类，得到所述基站的未节能时段的未节能数据和节能时段的已节能数据；基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据；基于所述节能时段对应的未节能数据以及已节能数据对所述基站的能耗进行评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变分自编码器包括编码器和解码器，所述基于所述未节能时段的未节能数据通过变分自编码器生成所述基站的所述节能时段对应的未节能数据，包括：基于所述未节能时段的未节能数据，生成对应的未节能时间序列；将所述未节能时间序列输入到所述编码器，通过所述编码器将所述未节能时间序列编码为隐向量；基于所述隐向量通过所述解码器重构所述基站的所述节能时段对应的未节能数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述未节能时间序列为不等长的时间序列，所述方法还包括：通过滑动时间窗口将所述不等长的时间序列变成等长的时间序列。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据集还包括：所述基站所对应的小区关键性能指标以及外部数据指标，所述对所述基站的能耗数据进行分类，包括：基于所述能耗数据的维度通过独立森林模型对所述能耗数据进行分类，得到未节能数据和异常数据，所述异常数据包括异常点数据和已节能数据；基于所述小区关键性能指标以及所述外部数据指标的维度对所述异常数据进行分类，得到异常点数据和已节能数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述小区关键...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘保华，李力卡，张家铭，赖琮霖，陈园光，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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