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龙图腾网获悉河南省通信工程局有限责任公司申请的专利一种基站的节能控制方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116233984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310253299.0，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基站的节能控制方法、装置、电子设备及存储介质是由周威;耿亮;田欢欢;张美容;朱文杰设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基站的节能控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基站的节能控制方法、装置、电子设备及存储介质，本发明基于基站历史每日的运行负荷数据，并借助聚类分析和线性回归的方式，来识别出基站每周内不同负荷的运行日，以及每周内不同运行日的低负荷时间段；如此，即可识别出各个基站的工作场景，并以此来生成各个基站对应工作场景下的节能方案；基于此，本发明所提供的基站的节能方法，能够与基站的实际业务情况和用户的网络需求相匹配，从而在满足用户使用需求和基站业务需求的同时，降低基站的能耗，由此，本发明实现了基站的能耗的智能化管理，适用于在基站节能领域的大规模应用与推广。

本发明授权一种基站的节能控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基站的节能控制方法，其特征在于，包括： 获取目标基站历史时间段内的运行负荷数据集合，其中，所述运行负荷数据集合包括有若干时间连续的运行负荷数据序列，且任一运行负荷数据序列对应的时间长度为24小时； 对所述运行负荷数据集合中的若干运行负荷数据序列进行聚类分析，得到k个运行负荷类簇，以及对所述若干运行负荷数据序列进行线性回归处理，得到所述目标基站的日运行负荷趋势函数集，其中，所述日运行负荷趋势函数集包括所述目标基站在一周内每天所对应的日运行负荷趋势函数，且k为正整数； 从所述k个运行负荷类簇中，选择出最优运行负荷类簇，并基于所述最优运行负荷类簇，确定出所述目标基站的周运行负荷变化趋势信息； 依据所述日运行负荷趋势函数集，确定出所述目标基站在一周内的每日运行节能时间段； 根据所述目标基站的周运行负荷变化趋势信息和每日运行节能时间段，生成所述目标基站的节能控制指令，其中，所述节能控制指令包括所述目标基站在一周内的节能运行日，每个节能运行日的运行开始时间和运行结束时间，以及每个节能运行日的节能策略，且所述节能策略包括符号关断、时隙关断、通道关断或设备休眠； 将所述节能控制指令发送至所述目标基站，以使所述目标基站执行所述节能控制指令，以便在执行所述节能控制指令后，完成所述目标基站的节能控制； 对所述运行负荷数据集合中的若干运行负荷数据序列进行聚类分析，得到k个运行负荷类簇，包括： 计算所述运行负荷数据集合中每个运行负荷数据序列的第一聚类密度，以及所述运行负荷数据集合的第一平均聚类密度，并基于所述第一平均聚类密度和每个运行负荷数据序列的第一聚类密度，确定出k个运行负荷数据序列，以作为初始聚类中心； 计算目标运行负荷数据集合中的第p个目标运行负荷数据序列与各个初始聚类中心之间的距离，并基于第p个目标运行负荷数据序列与各个初始聚类中心之间的距离，将第p个目标运行负荷数据序列划分至目标初始聚类中心，其中，所述目标运行负荷数据集合为删除所有初始聚类中心后的运行负荷数据集合，且所述目标初始聚类中心为与所述第p个目标运行负荷数据序列距离最小的初始聚类中心； 将p自加1，并重新计算第p个目标运行负荷数据序列与各个初始聚类中心之间的距离，直至p等于P时，得到k个初始运行负荷类簇，其中，p的初始值为1，且P为目标运行负荷数据序列的总个数； 计算各个初始运行负荷类簇的聚类中心，并基于各个初始运行负荷类簇的聚类中心以及所述运行负荷数据集合，确定出聚类准则函数值； 判断所述聚类准则函数值是否小于或等于预设聚类阈值； 若否，则将所述初始聚类中心更新为各个初始运行负荷类簇的聚类中心，并重新计算目标运行负荷数据集合中第p个目标运行负荷数据序列与各个初始聚类中心之间的距离，直至所述聚类准则函数值小于或等于预设聚类阈值时为止，以便将所述聚类准则函数值小于或等于预设聚类阈值时所对应的k个初始运行负荷类簇，作为所述k个运行负荷类簇； 计算所述运行负荷数据集合中每个运行负荷数据序列的第一聚类密度，包括： 计算所述运行负荷数据集合中两两运行负荷数据序列间的欧式距离，并求和所有欧式距离，得到欧式距离汇总值； 利用所述欧式距离汇总值，确定出所述运行负荷数据集合的平均欧式距离； 对于所述运行负荷数据集合中的第i个运行负荷数据序列，基于所述平均欧式距离，以及所述第i个运行负荷数据序列与每个运行负荷数据序列之间的欧式距离，计算得到所述第i个运行负荷数据序列的第一聚类密度； 将i自加1，并重新基于所述平均欧式距离，以及所述第i个运行负荷数据序列与每个运行负荷数据序列之间的欧式距离，计算得到所述第i个运行负荷数据序列的第一聚类密度，直至i等于n时，得到每个运行负荷数据序列的第一聚类密度，其中，i的初始值为1，且n为运行负荷数据序列的总数； 利用所述欧式距离汇总值，确定出所述运行负荷数据集合的平均欧式距离，包括： 采用如下公式1，计算出所述运行负荷数据集合的平均欧式距离； 上述式1中，表示平均欧式距离，s表示欧式距离汇总值，表示从n个运行负荷数据序列中任取两个运行负荷数据序列所组成的集合数，且n表示运行负荷数据序列的总数； 相应的，基于所述平均欧式距离，以及所述第i个运行负荷数据序列与每个运行负荷数据序列之间的欧式距离，计算得到所述第i个运行负荷数据序列的第一聚类密度，包括： 采用如下公式2，计算得到所述第i个运行负荷数据序列的第一聚类密度； 上述式2中，wi表示第i个运行负荷数据序列，mwi表示第i个运行负荷数据序列的第一聚类密度，swi,wj表示第i个运行负荷数据序列与第j个运行负荷数据序列之间的欧式距离，表示密度函数，且基于所述第一平均聚类密度和每个运行负荷数据序列的第一聚类密度，确定出k个运行负荷数据序列，以作为初始聚类中心，包括： 基于所述第一平均聚类密度和每个运行负荷数据序列的第一聚类密度，确定出各个运行负载数据序列的密度属性，其中，所述密度属性包括密度稀疏点或密度密集点； 从所述运行负荷数据集合中，提取出密度属性为密度稀疏点的运行负荷数据序列，以组成稀疏数据集合； 计算所述稀疏数据集合中每个运行负荷数据序列的第二聚类密度，以及所述稀疏数据集合的第二平均聚类密度，并从若干第二聚类密度中，提取出大于第二平均聚类密度的第二聚类密度，以利用提取出的第二聚类密度组成密度集合； 判断所述密度集合中的最大第二聚类密度的个数是否等于1； 若是，则将最大第二聚类密度对应的运行负荷数据序列，作为一初始聚类中心； 从所述密度集合中删除目标第二聚类密度，得到更新后的密度集合，其中，所述目标第二聚类密度所对应的运行负荷数据序列与指定数据之间的欧式距离，小于运行负荷数据集合的平均欧式距离，且所述指定数据为所述运行负荷数据集合中删除所述目标第二聚类密度对应的运行负荷数据序列后所剩余的运行负荷数据序列； 计算所述更新后的密度集合的第二平均聚类密度，并重新从密度集合的若干第二聚类密度中，提取出大于第二平均聚类密度的第二聚类密度，直至得到k个初始聚类中心为止。

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