通信電源智能節能控制策略探究

［關鍵詞］通信電源；智能節能控制；深度學習；能源消耗；系統效率

［中圖分類號］TN929.5 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）10–0029–03

通信電源作為現代通信系統的核心組成部分，在信息社會中至關重要，但隨著通信技術的不斷發展和應用的普及，通信電源系統的能源消耗問題日益凸顯。當前通信電源系統在運行過程中普遍存在能源浪費現象，主要表現為電能轉換效率低、冗余能耗大等問題。傳統的節能控制方法通常依賴于規則制訂或簡單的控制策略，缺乏針對性和靈活性，無法有效解決通信電源系統的能耗和效率問題。相關研究中，已有多項研究針對通信電源系統的節能控制進行了探索，如周軍等[1]分析了傳統通信電源系統存在的能源浪費問題，并提出了一種基于模糊邏輯的節能控制方法；湯連軍[2]基于深度學習算法，研究了通信電源系統的智能節能控制策略，取得了一定的效果；陳爾論[3]在研究中發現，傳統的節能控制方法在實際應用中存在著一定的局限性，需要進一步改進和優化。本研究基于此，旨在提出一種創新的智能節能控制策略，以降低通信電源系統的能耗，提高系統效率，針對傳統節能控制方法存在的問題進行分析和改進，以期為通信領域的可持續發展提供新的解決方案。

1節能控制技術在通信電源系統中的應用分析

1.1通信電源系統能耗特點分析

通信電源系統作為支撐現代通信技術運行的重要組成部分，其能耗特點直接影響著整個通信系統的能源利用效率和運行成本。通信電源系統的能耗特點主要體現在：①電能轉換效率低。由于通信電源系統需要將電能轉換成適合通信設備使用的形式，其中包括直流電轉換成交流電，電壓和電流的調整等過程，這些轉換過程中會伴隨著能量損耗。②負載變化大。通信設備的負載通常會隨著通信量的變化而變化，導致通信電源系統需要根據負載情況動態調整輸出功率，這會增加系統的能耗。③工作環境復雜。通信電源系統通常需要在惡劣的環境條件下運行，如高溫、高濕、高海拔等，這些環境因素會對系統的能耗產生影響。

1.2現有節能控制方法綜述

目前通信電源系統的節能控制方法主要分為兩大類，分別為基于規則的控制方法和基于智能算法的控制方法?；谝巹t的控制方法依賴于經驗規則，根據通信設備的工作狀態和環境條件制訂相應的控制策略，如調整輸出電壓、頻率等參數以實現節能目的?；谥悄芩惴ǖ目刂品椒衫脵C器學習、深度學習等技術，通過對通信電源系統的數據進行學習和優化，自動調整控制參數實現節能控制。基于智能算法的控制方法具有較強的智能化和自適應性，能夠更好地適應復雜多變的通信環境，提高系統的節能效果。

1.3深度學習在通信電源系統中的應用現狀

作為人工智能領域的重要分支，深度學習在節能控制方面具有廣泛的應用前景。通過深度學習算法，分析通信電源系統的大量數據，挖掘數據之間的關聯性，從而實現系統的智能控制。目前已有多項研究在節能控制通信電源系統中應用深度學習，例如，使用深度學習算法預測通信電源系統的工作狀態，提前調整相關參數，達到節約能源的目的。深度學習在通信電源節能控制領域的應用仍有很大的進度空間，因此深入研究通信電源節能控制中深度學習的應用，以提升系統的節能性能和智能化水平十分必要。

2深度學習與智能節能控制技術

2.1深度學習原理

深度學習是基于深層神經網絡模型和方法的機器學習。深度學習是在統計機器學習、人工神經網絡等算法模型基礎上，結合當代大數據和大算力的發展而發展出來的。深度學習最重要的技術特點是具有自動提取特征的能力，所提取的特征也稱為深度特征或深度特征表示，相比于人工設計的特征，深度特征的表示能力更強、更穩健。因此，深度學習的本質是特征表征學習。深層神經網絡是深度學習能夠自動提取特征的模型基礎，深層神經網絡本質上是一系列非線性變換的嵌套。

2.2基于深度學習的智能節能控制策略設計

深度學習在智能節能控制中的應用，主要基于神經網絡模型的構建和訓練。考慮到通信電源系統的復雜性和非線性特點，采用深度神經網絡作為基礎模型。其模型表示為：

通過以上設計，實現了基于深度學習的智能節能控制策略。該策略能夠根據通信電源系統的實時數據，自動調整系統參數，實現節能優化，提高系統效率。

3試驗設計與結果分析

3.1試驗設置與條件

通信電源系統作為試驗平臺，以模擬實際通信場景中的節能控制情況。試驗條件包括通信設備的工作狀態、環境溫度、負載變化等因素。通信設備的工作狀態分為高負載、低負載和空閑3種情況，模擬了通信系統在不同工作狀態下的能耗情況。環境溫度設定為常溫、高溫和低溫，考慮了環境溫度對通信電源系統能耗的影響。模擬通信系統負載隨時間的變化，包括周期性變化和突發性變化兩種情況。試驗主要采集輸入功率、輸出功率、電壓、電流、溫度等數據。

輸入功率和輸出功率反映了通信電源系統的能耗和輸出能力，電壓和電流用于評估系統的穩定性，溫度用于分析環境條件對系統性能的影響。數據采集設備包括傳感器和數據采集卡，通過這些設備實時監測通信電源系統的運行狀態，并將數據存儲到計算機中進行后續分析。本試驗將在不同試驗條件下進行多組試驗，以驗證深度學習算法在通信電源節能控制中的效果。通過對試驗數據的分析和比較，評估深度學習算法在節能控制中的應用效果，并提出可能的改進方案，為通信電源系統的節能優化提供參考和指導。

3.2試驗過程與數據收集

試驗將分為對照組和試驗組兩個部分，對照組將采用傳統的節能控制方法，而試驗組將采用基于深度學習的智能節能控制策略。

（1）對照組試驗設計。設定通信電源系統在不同時間段內的負載變化情況，包括周期性變化和突發性變化。模擬通信系統在不同工作狀態下的能耗情況。對通信電源系統采用傳統的節能控制方法，根據負載變化情況調整系統的輸出功率，以維持系統在各種工作狀態下的穩定運行。實時監測和記錄通信電源系統在試驗過程中的運行狀態和各項參數數據，包括輸入功率、輸出功率、電壓、電流等。

（2）試驗組試驗設計。預先訓練深度神經網絡模型，以學習通信電源系統在不同負載和環境條件下的能耗規律和節能潛力。將訓練好的深度學習模型應用于通信電源系統的節能控制中，根據實時監測的數據和模型預測結果，智能調節系統的輸出功率，以實現節能優化。同樣實時監測和記錄通信電源系統在試驗過程中的運行狀態和各項參數數據。

通過對照組和試驗組的設計和試驗操作，可得出以下數據，見表1。

通過對照試驗得到的數據可評估傳統節能控制方法和基于深度學習的智能節能控制策略在通信電源系統中的效果差異，為深度學習算法在節能控制領域的應用提供試驗數據支持。

3.3試驗結果分析及討論

通過對比控制組與試驗組的測試結果后可知，試驗組在等量能量投入的情況下，能夠產生更強大的輸出能力，這表明采用深度學習技術的智能節電管理方案在降低能耗和提升效能方面具有更顯著的優越性。

4結束語

文章提出了一種基于深度學習的通信電源節能控制方法，為提高通信電源系統的能源利用效率和運行成本提供了新的思路和方法。利用深度學習算法可對大量的系統數據進行學習和分析，實現智能化的節能控制，具有較強的自適應性和靈活性，能夠適應復雜多變的通信環境，并能夠不斷優化模型，提高節能效果，具有持續改進的潛力。未來的研究方向可包括進一步優化深度學習模型，探索其他機器學習算法的應用，以及進行系統性能的實地測試和驗證，以驗證方法的有效性和可行性，為其在工程實踐中的應用提供支持和指導。