應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化通信電源供電效率研究

謝羽成

（中通服咨詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司，江蘇 南京 210000）

0 引 言

通信系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會(huì)中信息傳輸?shù)年P(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)電源供電效率要求較高。通信電源供電效率指在通信設(shè)備工作時(shí)，從電源提供的能源中轉(zhuǎn)換為有效輸出能量的比例。通信電源供電效率的高低直接關(guān)系著通信系統(tǒng)的性能、可靠性和能源消耗。因此，優(yōu)化通信電源供電效率對(duì)于提高通信系統(tǒng)的性能、降低能源消耗具有重要意義。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的研究開(kāi)始將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于通信電源供電效率的優(yōu)化。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種通過(guò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律并用于預(yù)測(cè)、優(yōu)化以及決策的技術(shù)，可以通過(guò)從大量的實(shí)際數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供有效解決方案，從而優(yōu)化通信電源供電效率[1]。

1 通信電源供電效率的現(xiàn)狀與問(wèn)題

1.1 通信電源供電效率的概念與現(xiàn)狀

通信電源供電效率指在通信設(shè)備工作時(shí)，從電源提供的能源中轉(zhuǎn)換為有效輸出能量的比例，其與通信設(shè)備的性能和能源消耗有著密切關(guān)系。通信電源示例如圖1 所示。

圖1 通信電源示例

目前，通信電源供電效率存在以下問(wèn)題：（1）通信設(shè)備在實(shí)際工作中通常存在復(fù)雜的工作環(huán)境和負(fù)載變化，導(dǎo)致電源供電效率難以穩(wěn)定維持在較高水平；（2）傳統(tǒng)通信電源供電優(yōu)化方法通常基于經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則，難以全面、精確地考慮各種復(fù)雜的因素，導(dǎo)致優(yōu)化效果有限；（3）通信系統(tǒng)的電源供電效率與通信設(shè)備的工作狀態(tài)、環(huán)境條件、負(fù)載特性等因素密切相關(guān)，這些因素之間的關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以解決[2]。

1.2 通信電源供電效率存在的問(wèn)題與挑戰(zhàn)

通信電源供電效率問(wèn)題與挑戰(zhàn)主要包括能源消耗大、能源浪費(fèi)、效率低下、環(huán)境污染以及新技術(shù)應(yīng)用對(duì)供電要求提高等方面。通信設(shè)備規(guī)模龐大、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)且功耗高，導(dǎo)致能源消耗大；一些設(shè)備在低負(fù)載或空閑狀態(tài)下能源浪費(fèi)嚴(yán)重；電源轉(zhuǎn)換和電能傳輸過(guò)程中可能存在能效低下；傳統(tǒng)的化石能源供電方式可能導(dǎo)致環(huán)境污染；新技術(shù)應(yīng)用對(duì)供電效率提出了新的挑戰(zhàn)，如5G 基站的高密度部署和高速傳輸要求[3]。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中的應(yīng)用

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中的基本原理

機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中的基本原理如表1 所示。

表1 機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中的基本原理

2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的通信電源供電效率優(yōu)化方法

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的通信電源供電效率優(yōu)化方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過(guò)使用已有的標(biāo)注數(shù)據(jù)，如通信設(shè)備的工作狀態(tài)、環(huán)境條件、負(fù)載特性等作為輸入特征，通信電源供電效率作為輸出標(biāo)簽，構(gòu)建回歸模型或分類(lèi)模型。這些模型可以用于預(yù)測(cè)通信電源供電效率，并通過(guò)優(yōu)化策略來(lái)實(shí)現(xiàn)效率的提高[4]。

（2）無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過(guò)使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)、降維等操作，從而識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。這些模式和規(guī)律可以幫助優(yōu)化通信電源供電效率，如通過(guò)識(shí)別負(fù)載特性的變化趨勢(shì)和環(huán)境條件對(duì)電源供電效率的影響，從而調(diào)整電源供電策略。

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)構(gòu)建智能體（Agent）進(jìn)行決策和學(xué)習(xí)，智能體可以根據(jù)環(huán)境狀態(tài)采取不同的行動(dòng)，并根據(jù)行動(dòng)的反饋來(lái)優(yōu)化決策策略。在通信電源供電效率優(yōu)化中，可以將通信設(shè)備作為智能體，環(huán)境狀態(tài)包括工作狀態(tài)、環(huán)境條件、負(fù)載特性等，行動(dòng)包括調(diào)整電源供電策略、負(fù)載管理等，反饋包括通信電源供電效率的改善情況[5]。

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中的優(yōu)點(diǎn)與局限性

機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中的優(yōu)點(diǎn)在于其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、自適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，能夠通過(guò)大量實(shí)際數(shù)據(jù)提供精確全面的優(yōu)化方案，實(shí)現(xiàn)靈活高效的電源供電策略，適應(yīng)不同通信設(shè)備和應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

機(jī)器學(xué)習(xí)在通信電源供電效率優(yōu)化中也存在一些局限性，包括數(shù)據(jù)需求困難、模型復(fù)雜性、模型解釋性和實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn)，如通信設(shè)備數(shù)據(jù)采集和處理困難、機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要考慮多個(gè)因素的復(fù)雜關(guān)系、難以解釋模型內(nèi)部的決策過(guò)程和規(guī)律以及可能不適用于實(shí)時(shí)的優(yōu)化需求[6]。

3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的通信電源供電效率優(yōu)化研究

3.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

需要選擇合適的數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。通信電源供電效率的優(yōu)化涉及多個(gè)方面的數(shù)據(jù)，如通信設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)、供電方式的參數(shù)數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)可以從實(shí)際通信網(wǎng)絡(luò)中采集如傳感器、監(jiān)控設(shè)備等實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，也可以從歷史記錄、數(shù)據(jù)庫(kù)、文獻(xiàn)等獲取。

采集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和轉(zhuǎn)換，以便用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理、特征縮放以及特征編碼等。同時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的劃分，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以便進(jìn)行模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試[7]。

3.2 特征工程與特征選擇

特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵步驟，對(duì)于通信電源供電效率優(yōu)化研究也是如此。特征工程涉及對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、轉(zhuǎn)換和選擇，以便構(gòu)建合適的特征集用于模型訓(xùn)練。

在特征工程中，需要根據(jù)問(wèn)題的具體需求選擇合適的特征。特征可以包括通信設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)、供電方式的參數(shù)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。可以通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法、領(lǐng)域知識(shí)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)選擇和構(gòu)建特征。同時(shí)，可以使用特征選擇方法，如主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）、信息增益（Information Gain，IG）、卡方檢驗(yàn)等，對(duì)特征進(jìn)行篩選，選擇對(duì)目標(biāo)變量具有較強(qiáng)預(yù)測(cè)能力的特征[8]。

3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇與構(gòu)建

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林以及集成學(xué)習(xí)等。可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及問(wèn)題的復(fù)雜度選擇合適的模型進(jìn)行建模。例如，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜問(wèn)題，可以選擇深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）進(jìn)行建模；對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)集和簡(jiǎn)單問(wèn)題，可以選擇線(xiàn)性回歸或決策樹(shù)等簡(jiǎn)單模型[9]。

在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，需要考慮模型的超參數(shù)調(diào)優(yōu)，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)、批大小等。可以使用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化等方法調(diào)優(yōu)超參數(shù)，以獲得最優(yōu)的模型性能。

3.4 優(yōu)化算法與模型訓(xùn)練

常用的優(yōu)化算法包括梯度下降法（Gradient Descent）、 隨 機(jī) 梯 度 下 降 法（Stochastic Gradient Descent）、Adam、RMSprop 等。這些優(yōu)化算法可以用于調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)，得到更好的模型性能。

模型的訓(xùn)練過(guò)程中，需要使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型參數(shù)的更新，以使模型逐步優(yōu)化。可以使用批量訓(xùn)練、小批量訓(xùn)練或在線(xiàn)學(xué)習(xí)等方式進(jìn)行模型的訓(xùn)練。同時(shí)，需要監(jiān)控模型的訓(xùn)練過(guò)程，包括損失函數(shù)的變化、訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的性能指標(biāo)等，以判斷模型是否過(guò)擬合或欠擬合，并作出相應(yīng)調(diào)整。

3.5 模型評(píng)估與優(yōu)化

在機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建完成后，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。模型的評(píng)估可以使用多種性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、精確率、召回率以及F1 分?jǐn)?shù)等，評(píng)估模型的性能。

評(píng)估模型的性能時(shí)，需要使用獨(dú)立的測(cè)試集進(jìn)行評(píng)估，以避免模型在訓(xùn)練集上過(guò)擬合。可以通過(guò)交叉驗(yàn)證的方式，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)不重疊的子集，進(jìn)行多輪訓(xùn)練和評(píng)估，從而更全面地評(píng)估模型的性能[10]。

根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可以對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。可以嘗試不同的超參數(shù)組合，重新訓(xùn)練模型，選擇最優(yōu)的超參數(shù)。也可以嘗試不同的特征工程方法，對(duì)特征進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。此外，可以考慮集成學(xué)習(xí)方法，如Bagging、Boosting 等，進(jìn)一步提高模型的性能。

4 結(jié) 論

隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷拓展，通信電源供電效率優(yōu)化成為了重要的研究方向。未來(lái)，研究可以在數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、特征工程與特征選擇、機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇與構(gòu)建、優(yōu)化算法與模型訓(xùn)練以及模型評(píng)估與優(yōu)化等方面進(jìn)行深入研究，以不斷推動(dòng)通信電源供電效率優(yōu)化的發(fā)展。同時(shí)，跨學(xué)科的合作將是未來(lái)研究的趨勢(shì)，結(jié)合通信工程、電力電子、優(yōu)化算法等多學(xué)科知識(shí)，推動(dòng)通信電源供電效率優(yōu)化研究，取得更加實(shí)際和可應(yīng)用的成果。