摘要
本申请涉及网络负载预测技术领域,具体公开了基于负载预测智能休眠策略的电源节能系统及方法,方法包括:采集基站业务负载与电源功率数据,利用神经网络准确拟合二者的非线性关系,用于调节功率;构建多模态业务负载预测模型,提前生成电源功率调节指令,在负载预测偏差超阈值时及时调整功率;通过基于迟滞比较的动态阈值机制,避免功率频繁波动;建立休眠与唤醒策略及缓冲机制,确保电源仅在负载持续变化时转换状态,提升切换准确性与稳定性;引入自适应休眠时长与渐进式唤醒调节,实现电源运行的平滑过渡与智能节能;本申请方法能够提升电源能效,降低能耗。
技术关键词
电源节能方法
智能休眠
功率
生成电源
LSTM模型
唤醒策略
前馈神经网络拟合
节能系统
机制
神经网络模型构建
网络负载预测
缓冲模块
非线性映射关系
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