基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法

摘要

本发明公开了基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法，包括调度系统，调度系统包括能量管控中心和多个基站；将各个基站用户电力线连接起来实现各个基站间能量共享；该调度方法包括如下：步骤1：获取各个基站在一天中不同时间段的可再生能源和业务需求的上下界信息，并构建业务传输所需要的能量模型，包括两阶段电量购买模型、基站的电池放电模型、能量共享模型、业务传输的能耗模型；步骤2：构建两阶段能量调度模型，该调度模型联合两阶段来最小化总的电费开支；步骤3：求解基站在日前和实时的能量调度策略，即

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信网络中资源分配技术领域，尤其涉及基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法。

背景技术

将能量收集技术应用到无线蜂窝网络中，可以减小基站对传统电网的能量消耗，这迎合了5G中无线通信绿色演进的愿景。然而，它提供的可再生能源通常具有复杂的时空随机特性。此外，无线蜂窝网络中的移动业务也具有随机时变特性，这些对可再生能源的充分利用和能量可靠供给带来巨大的挑战。

现有基于鲁棒优化的能量管控策略主要从时间或者空间维度上进行能量调度来解决“能量-业务”的时空不匹配问题，从而提高可再生能源利用率，实现节能降耗的目标。

在时间维度上，现有能量管控策略主要通过调整基站的发射功率、基站电池充电和放电速率、电量预购买和实时购买等变量来应对可再生能源和移动业务的时变特性，从而降低电网能量的消耗。文献[S. Gong, L. Duan, and P. Wang. “Robust optimizationof cognitive radio networks powered by energy harvesting,’’Proc. IEEEINFOCOM, Kowloon, Hong Kong, Aug. 2015, pp. 26-29.]提出了一种鲁棒基站发射功率控制策略，既降低了认知无线电网络中次用户对主用户的干扰，也促进了可再生能源有效利用。在此基础上，文献[Y. Cong, and X. Zhou. “Event-trigger based robust-optimal control for energy harvesting transmitter,’’IEEE Trans. Wirel.Commun., vol. 16, no. 2, pp. 744-756, Feb. 2017.]通过联合调整发射功率和电池充放电速率等手段来缓解可再生能源和移动业务的随机波动性。文献[Y. Xu, X. Yu, etal., “Robust energy-efficient power allocation strategy for energyharvesting-aided heterogeneous cellular networks,’’ Proc.IEEE GlobalSIP,Anaheim California, Nov. 2018, pp. 26-29.]提出了一种鲁棒功率控制方法，该方法在保证最差情况下用户的业务传输需求的情况下最小化电网功率消耗。

在空间维度上，现有能量管控策略主要通过基站间的能量共享或负载均衡来达到能量和业务的空间匹配。例如，为了充分利用可再生能源在空间维度的多样性，减小电网能量的消耗，文献[D. W. K. Ng, E. S. Lo, and R. Schober.“Energy cooperation incellular networks with renewable powered base stationsrming for securecommunication in systems with wireless information and power transfer,’’IEEETrans. Wirel. Commun., vol. 13, no. 8, pp. 4599-4615, Aug. 2014.]提出了一种鲁棒能量共享机制来协调各个基站的可再生能源。文献[B. Xu,Y. Chen,et al.,“Energy-aware power control in energy cooperation aided millimeter wave cellularnetworks with renewable energy resources,’’IEEE Access, vol. 5, pp. 432-442,Dec.2016.]设计了一种基站间的能量共享策略，将基站的剩余可再生能源传输给别的能量匮乏而业务量较大的基站，从而提高了可再生能源利用率。文献[J. Xu, Y. Zou,et al.,“Robust Transmissions in Wireless-Powered Multi-Relay Networks With ChanceInterference Constraints,’’IEEE Trans. Commun., vol. 67, no. 2, pp. 973-987,Feb. 2019.]提出了鲁棒能量和通信协作传输策略，通过改变可再生能源和业务的空间分布情况进而实现供需匹配。

然而，以上基于鲁棒优化的能量调度方法现有技术研究，仅仅从时间或者空间某一维度来进行能量调度，鲜有文章综合考虑这两种维度，而单方面的从时间或者空间维度来进行能量调度无法真正实现“能量-业务”时空匹配，导致可再生能源利用率较低。

发明内容

本发明旨在克服前述基于鲁棒优化的能量调度方法现有技术过度依赖于可再生能源和移动业务的先验概率分布信息的问题，提出基于两阶段的“能量-业务”时空匹配的鲁棒能量调度方法。该方法只需要可再生能源和业务需求的上下界信息，不需要事先知道它们的概率分布信息，因此本发明方法相比于传统方法更实际，能更好地适用于大规模动态随机网络。此外，所提方法通过时间和空间两个维度上进行能量调度优化来实现“能量-业务”匹配，不仅保证移动业务传输所需能量可靠供给，也提高可再生能源利用率，进而减小系统对电网能量的消耗。相比传统的仅仅从时间或者空间维度来进行能量调度优化的方法，本发明方法降低基站对电网能量的消耗，进而降低购电成本。

本发明通过下述技术方案实现：

基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法，包括调度系统，调度系统包括能量管控中心和多个基站，每个基站装备有太阳能电池板或者风力涡旋机来收集太阳能或者风能，每个基站还配备有限容量的电池；将各个基站用户电力线连接起来实现各个基站间能量共享，每个时隙内能量共享量由能量管控中心协调调度；该调度方法包括如下步骤：

步骤1：获取各个基站在一天中各个时间段的可再生能源到达量和业务需求的上下界信息和，其中，分别表示时隙内可再生能源的最小，最大值；分别表示时隙内移动业务到达量的最小，最大值；并构建业务传输所需要的能量模型，包括两阶段电量购买模型、基站的电池放电模型、能量共享模型、业务传输的能耗模型；

步骤2：根据步骤1中的业务传输所需要的能量模型，构建两阶段能量调度模型，该调度模型联合第一阶段优化变量和第二阶段优化变量来最小化总的电费开支；其中，表示能量管控中心在日前电量预购买阶段给基站购买的用于时隙内移动业务传输的电量，表示基站在时隙内购买的电量，和分别表示基站的电池在时隙的充电量和放电量，表示在时隙内基站共享给基站的能量；

步骤3：根据步骤2中的两阶段能量调度模型求解得到的日前和实时的能量调度策略，即和，从而实现业务传输所需要的能量，并由能量管控中心协调调度每个时隙内能量共享量，实现能量-业务匹配。

工作原理是：基于鲁棒优化的能量调度方法现有技术过度依赖于可再生能源和移动业务的先验概率分布信息的问题，本发明提出基于两阶段的“能量-业务”时空匹配的鲁棒能量调度方法。本发明方法只需要可再生能源和业务需求的上下界信息，不需要事先知道它们的概率分布信息。此外，该方法通过时间和空间两个维度上进行能量调度优化来实现“能量-业务”匹配，不仅保证移动业务传输所需能量可靠供给，也提高可再生能源利用率，进而减小系统对电网能量的消耗。相比传统的仅仅从时间或者空间维度来进行能量调度优化的方法，本发明方法降低基站对电网能量的消耗，进而降低购电成本。

进一步地，所述调度系统的能量调度周期为一天，且等分为T个时隙。

进一步地，步骤1中的所述两阶段电量购买模型包括日前电量预购买阶段和电量实时购买阶段，具体地：

日前电量预购买阶段总的电费花销为：，表示基站总数目，表示一天等分的时隙数目，表示能量管控中心在日前电量预购买阶段给基站购买的用于时隙内移动业务传输的电量，表示电量预购买价格；

电量实时购买阶段的电费总花销为：，表示基站在时隙内购买的电量，表示电量实时购买价格，且。

进一步地，步骤1中的所述基站的电池放电模型具体如下：

其中，表示基站的电池在时隙的电量，和分别表示基站的电池在时隙的充电量和放电量，和分别表示的电池每个时隙内充电和放电量最大值，表示基站电池的容量，和分别表示基站的电池的充电和放电效率，它们满足和。

进一步地，步骤1中的所述能量共享模型具体如下：

其中，表示在时隙内基站共享给基站的能量，如果则表示在时隙内基站给基站传输能量；如果则表示在时隙内基站给基站传输能量；如果则表示在时隙内基站和基站没有进行能量共享；表示能量传输的最大值。

进一步地，步骤1中的所述业务传输的能耗模型具体如下：

其中，为基站在时隙能耗，表示基站在时隙内移动业务到达量，表示正比例系数，表示基站的静态能耗。

进一步地，步骤2中的所述两阶段能量调度模型具体如下：

其中，T表示将一天等分的时隙数量，N表示基站总数目，、分别表示和的集合；表示基站在时隙内移动业务到达量，表示基站在时隙内收集到的可再生能源；分别表示时隙内移动业务到达量的最小，最大值，分别表示时隙内可再生能源的最小，最大值；和分别表示第一和第二的优化变量；其中，表示能量管控中心在日前电量预购买阶段给基站购买的用于时隙内移动业务传输的电量，表示每个间隙欲购买电量的最大值,表示基站在时隙内购买的电量，表示基站在每个时隙购买电量的最大值，表示能量传输的最大值，和分别表示基站的电池在时隙的充电量和放电量，表示在时隙内基站共享给基站的能量；表示在时隙内基站共享给基站的能量；表示基站的电池在时隙的电量，和分别表示的电池每个时隙内充电和放电量最大值，表示基站电池的容量，表示电量预购买价格，表示电量实时购买价格。

进一步地，所述步骤3具体包括如下步骤：

步骤31：参数初始化阶段：具体地，获得一天中每个时隙的可再生能源和移动业务的上下界信息；初始化, ,设置系统允许误差，算法迭代次数初始化为，辅助计数；初始化可再生能源和移动业务为它们集合的任意初始值；

步骤32：求解下面主问题：

从而获得最优解。

步骤33：基于所获得的，求解以下子问题：

获得最优值，获得前提下最差的情况，然后更新；

步骤34：如果，上述方法迭代终止，这样获得最优解和最优值；如果，增添以下约束：

，然后返回执行步骤32。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

1、本发明基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法，本发明方法能够保证电池水平严格有界，易于应用到实际系统中；

2、本发明基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法，本发明方法的电费消耗明显低于没有电池或者容量共享的方法；

3、本发明基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法，本发明方法只需要可再生能源和业务需求的上下界信息，不需要事先知道它们的概率分布信息，因此本发明方法相比于传统方法更实际，能更好地适用于大规模动态随机网络；

4、本发明方法通过时间和空间两个维度上进行能量调度优化来实现“能量-业务”匹配，不仅保证移动业务传输所需能量可靠供给，也提高可再生能源利用率，进而减小系统对电网能量的消耗；相比传统的仅仅从时间或者空间维度来进行能量调度优化的方法，本发明方法降低基站对电网能量的消耗，进而降低购电成本。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明方法流程图。

图2为本发明调度系统框图。

图3为本发明实施例仿真场景示意图。

图4为本发明无线业务和可再生能源到达量示意图。

图5为本发明基站的电池水平示意图。

图6为本发明方法性能随着电池容量变化图（本发明方法与别的方法对比图）。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例

如图1至图6所示，本发明基于两阶段的能量和业务时空匹配的鲁棒能量调度方法，包括调度系统，调度系统能量调度周期为一天，可以等分为T个时隙。如图2所示，调度系统包括能量管控中心和多个基站，每个基站装备有太阳能电池板或者风力涡旋机来收集太阳能或者风能，每个基站还配备有限容量的电池；基站搜集得到的可再生能源可用于以下三个方面：a、基站业务传输；b、存贮在电池中；c、转移给其它可再生能源匮乏的基站。用分别表示基站在时隙内搜集到的可再生能源和移动业务到达量。和都是随机的、相互独立。

可再生能源和移动业务具有复杂的时空随机特性，常常导致可再生能源与移动业务传输所需要的能量不匹配，即某些基站可再生能源较多而业务较轻，而某些基站可再生能源匮乏而业务负荷较重。因此，为了能够充分利用可再生能源和移动业务的空域多样性，将各个基站用户电力线连接起来允许各个基站进行能量共享。每个时隙内能量共享量由能量管控中心协调调度。

此外，仅仅靠可再生能源、能量共享、电池放电三个方面往往不能满足业务传输所需要的能量，还需要从电网中购买电量来保证业务传输。电量购买过程包含两个阶段，即日前电量预购买和实时电量购买。因此，对于每个基站而言，业务传输所需要的能量来源于五个渠道：a、基站当前时隙搜集到的可再生能源；b、别的基站共享来的能量；c、基站的电池放电；d、日前预购买的电量；e、当前时隙购买的电量。

该调度方法包括如下步骤：

步骤1：获取各个基站在一天中各个时间段的可再生能源到达量和业务需求的上下界信息和，其中，分别表示时隙内可再生能源的最小，最大值；分别表示时隙内移动业务到达量的最小，最大值；并构建业务传输所需要的能量模型，包括两阶段电量购买模型、基站的电池放电模型、能量共享模型、业务传输的能耗模型；

步骤2：根据步骤1中的业务传输所需要的能量模型，构建两阶段能量调度模型，该调度模型联合第一阶段优化变量和第二阶段优化变量来最小化总的电费开支；其中，表示能量管控中心在日前电量预购买阶段给基站购买的用于时隙内移动业务传输的电量，表示基站在时隙内购买的电量，和分别表示基站的电池在时隙的充电量和放电量，表示在时隙内基站共享给基站的能量；

步骤3：根据步骤2中的两阶段能量调度模型求解得到的日前和实时的能量调度策略，即和，从而实现业务传输所需要的能量，并由能量管控中心协调调度每个时隙内能量共享量，实现能量-业务匹配。

具体地：步骤1中的所述两阶段电量购买模型，现阶段混合电力市场中电量交易包括两个阶段：日前电量预购买阶段和实时电量购买阶段。由于电量预购买价格比实时购买价格低，即。

1）日前电量预购买阶段

用表示能量管控中心在日前电量预购买阶段给基站购买的用于时隙内移动业务传输的电量。则日前电量预购买阶段总的电费花销为：，表示基站总数目，表示一天等分的时隙数目。

2）电量实时购买阶段

在日前电量预购买阶段无法预先知道可再生能源和移动业务每个时隙的准确到达量，往往导致预购买电量与业务传输所需要的能量不匹配。当业务传输所需的能量大于当前时隙可用的能量（当前时隙搜集的可再生能源、别的基站共享的能量、电池的放电量、预购买的电量的总和）时，基站需要额外购买电量。用表示基站在时隙内购买的电量。则电量实时购买阶段的电费总花销为：。

具体地：步骤1中的所述基站的电池放电模型具体如下：

其中，表示基站的电池在时隙的电量，和分别表示基站的电池在时隙的充电量和放电量，和分别表示的电池每个时隙内充电和放电量最大值，表示基站电池的容量，和分别表示基站的电池的充电和放电效率，它们满足和。

此外，电池充放电不可能同时发生，即。当考虑电池充放电效率时，从能量有效利用的角度，电池充放电不可能同时发生，因此可以不考虑约束。

具体地：步骤1中的所述能量共享模型具体如下：

表示在时隙内基站共享给基站的能量。如果则表示在时隙内基站给基站传输能量；如果则表示在时隙内基站给基站传输能量；如果则表示在时隙内基站和基站没有进行能量共享。从整个调度系统的角度来说，需满足：，其中表示能量传输的最大值。

具体地：步骤1中的所述业务传输的能耗模型具体如下：

表示基站在时隙内移动业务到达量。基站消耗的能量主要包括两个部分：a）动态能耗；b）静态能耗；前者与业务量成正比，主要涉及业务传输，而后者为静态能耗，与业务无关。则基站在时隙能耗为：，其中，表示正比例系数，表示基站的静态能耗。

基于以上各个模型，本发明提出两阶段能量调度模型来建立问题。该模型联合第一阶段优化变量和第二阶段优化变量来最小化总的电费开支。只是知道每个时隙的可再生能源和移动业务的最小最大值，即，其中分别表示时隙内移动业务到达量的最小，最大值，分别表示时隙内可再生能源的最小，最大值。

其中，T表示将一天等分的时隙数量，N表示基站总数目，、分别表示和的集合；表示基站在时隙内移动业务到达量，表示基站在时隙内收集到的可再生能源；分别表示时隙内移动业务到达量的最小，最大值，分别表示时隙内可再生能源的最小，最大值；和分别表示第一和第二的优化变量；其中，表示能量管控中心在日前电量预购买阶段给基站购买的用于时隙内移动业务传输的电量，表示每个间隙欲购买电量的最大值,表示基站在时隙内购买的电量，表示基站在每个时隙购买电量的最大值，表示能量传输的最大值，和分别表示基站的电池在时隙的充电量和放电量，表示在时隙内基站共享给基站的能量；表示在时隙内基站共享给基站的能量；表示基站的电池在时隙的电量，和分别表示的电池每个时隙内充电和放电量最大值，表示基站电池的容量，表示电量预购买价格，表示电量实时购买价格。

本发明基于经典的列和约束生成算法提出两阶段的“能量-业务”时空匹配的鲁棒能量调度方法，该方法流程为：

步骤31：参数初始化阶段：具体地，获得一天中每个时隙的可再生能源和移动业务的上下界信息；初始化,,设置系统允许误差，算法迭代次数初始化为，辅助计数；初始化可再生能源和移动业务为它们集合的任意初始值；

步骤32：求解下面主问题：

从而获得最优解。

步骤33：基于所获得的，求解以下子问题：

获得最优值，获得前提下最差的情况，然后更新；

步骤34：如果，上述方法迭代终止，这样获得最优解和最优值；如果，增添以下约束：

，然后返回执行步骤32。

工作原理是：基于鲁棒优化的能量调度方法现有技术过度依赖于可再生能源和移动业务的先验概率分布信息的问题，本发明提出基于两阶段的“能量-业务”时空匹配的鲁棒能量调度方法。该方法只需要可再生能源和业务需求的上下界信息，不需要事先知道它们的概率分布信息。此外，该方法通过时间和空间两个维度上进行能量调度优化来实现“能量-业务”匹配，不仅保证移动业务传输所需能量可靠供给，也提高可再生能源利用率，进而减小系统对电网能量的消耗。相比传统的仅仅从时间或者空间维度来进行能量调度优化的方法，本发明方法降低基站对电网能量的消耗，进而降低购电成本。

如图3所示，图3为仿真场景，包括3个基站。规划周期。无线业务和可再生能量到达量如图4所示。

实施步骤：

步骤1，初始化仿真参数：根据图3获得每个时隙的可再生能源和移动业务的不确定集，即。初始化电池初始值为50w，电池最大容量为300W,初始化,设置调度系统允许误差，算法迭代次数初始化为，辅助计数；可再生能源和移动业务为它们集合的任意初始值。

步骤2，在matlab中执行两阶段的“能量-业务”时空匹配的鲁棒能量调度方法。本发明方法的性能与没有电池或者没有能量共享机制的方法进行对比分析，以此来论证了本发明方法的优越性。

经过仿真试验，如图5所示，图5为3个基站的电池水平，可以得出本发明方法能够保证电池水平严格有界，易于应用到实际系统中；如图6所示，图6显示本发明方法随着电池容量的变化关系，本发明方法的电费消耗明显低于没有电池或者容量共享的方法。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。