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纸质出版:2025
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祁新特, 方媛, 沈骜, 等. 基于AI的基站AAU设备能耗异常识别方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2025,38(4):68-73.
祁新特, 方媛, 沈骜, et al. 基于AI的基站AAU设备能耗异常识别方法研究[J]. 2025, 38(4): 68-73.
祁新特, 方媛, 沈骜, 等. 基于AI的基站AAU设备能耗异常识别方法研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2025,38(4):68-73. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2025.04.003.
祁新特, 方媛, 沈骜, et al. 基于AI的基站AAU设备能耗异常识别方法研究[J]. 2025, 38(4): 68-73. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2025.04.003.
随着5G基站的大规模部署应用,无线网络的运行成本和碳排放量快速增长,给通信网络的节能减排工作带来巨大挑战。基站AAU设备能耗约占基站设备总能耗的90%,对基站AAU设备能耗异常进行监测识别的重要性不可低估。因此对基站AAU设备的能耗异常识别方法进行了研究,本文创新性提出一种基于LightGBM的基站AAU设备能耗异常识别方法,采用智能化手段精准判别设备能耗异常与否,以便及时定位高能耗设备并进行问题分析和解决,在切实降低网络运行能耗的同时保障通信服务质量,并为节能策略的制定提供有效的科学依据。
张悦,李文,陆庆杭,陆南昌,刘大洋.“数字中国”建设浪潮下的基站机房能耗监控方案[J].低碳世界,2023(12).
王奕.基于高维空间重构的基站异常检测[J].中国科技信息,2023(03).
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