基于多元回归算法的用电分析系统设计

2017-10-12邓小盾

电子设计工程 2017年19期

关键词：电量线性基站

邓小盾

（西安外事学院陕西西安 710077）

基于多元回归算法的用电分析系统设计

邓小盾

（西安外事学院陕西西安 710077）

针对移动基站在用电方面的网络化需求，提出一种基于多元回归算法的用电分析系统。结合移动基站在用电方面的特点，提出本系统设计的基本思路，并对系统整体架构和基本功能进行设计；构建多元回归模型，对移动基站的电力需求进行预测分析，并分析影响移动基站用电的影响因素，以此为移动运营企业在用电方面的改进提供相关的参考。

多元回归算法；用电分析；移动基站；整体架构；系统设计

Abstract:A power analysis system based on multiple regression algorithm is proposed for mobile base station in terms of network demand.Combined with mobile base station's characters in the use of electricity proposed the basic ideas of the system design，and the design of the overall system architecture and the basic functions； multiple regression model was constructed， on the mobile base station power demand forecasting analysis，and analyze the impact of mobile base station power influencing factors，in order for the improvement of enterprise mobile operators in the use of electricity provide relevant reference.

Key words:multiple regression algorithm；power analysis；mobile base station；overall framework；system design

随着现代电信运营企业的壮大，移动基站呈现出几何级的增长方式。而移动基站的增长，也给电信部门的管理带来很大的压力。如单穿依靠大量的人工抄表的方式所带来的工作量越来越大，同时很多地方对移动基站的管理还采取预付费的方式，一旦抄表不及时造成费用短缺，将严重影响基站的服务质量。同时，随着现代网络的不断发展，电量分析开始从传统的数据统计开始走向数据的分析与预测，如人工神经网络算法、灰色预测和多元回归分析。其中神经网络以优秀的学习能力成为当前应用的重点；灰色预测算法则凭借在已知信息基础上，对系统中关联因素的可能发展进行预测，也被广泛的应用。本文则提出一种基于多元线性回归算法的用电分析系统，并对系统的实现进行详细的分析。

1 系统用例分析

根据移动基站的管理业务，将其不同的角色所承担的工作进行了简单的梳理，从而可以得到如图1所示的整体用例分析图。

通过图1看出，在对移动基站的管理中，系统管理员主要负责对系统的权限、基本信息、日志等进行管理；电量管理员则主要对基站的用电情况进行统计、分析和监控等；而移动基站管理的后勤管理人员主要对电费的费用情况、电表、基站的租费等进行网络化管理。由此，形成了一个完整的闭环系统，即系统管理员负责对平台进行管理，而电量管理员负责对整个基站的用电情况进行分析和管理，后勤管理者则负责对基站的后勤工作进行管理，以此通过这种明确的分工，围绕基站工作进行流程化的管理，大大提高了传统的工作效率和速度。

图1 系统用例分析

2 系统设计思路与开发平台部署

2.1 设计思路

结合图1的用例分析，笔者认为该系统设计的主要目的是实现移动基站用电的网络化管理，并通过用电数据实现对用电的科学分析，为移动基站的管理提供参考。对此，本文设计的思路是利用计算机技术实现基本的基站管理业务，从而将基站的管理通过网络实现；其次，利用电量采集技术对基站用电数据进行采集，同时借助多元回归算法，构建移动基站用电预测模型，从而对移动基站的能耗消耗提供准确的依据，为后续的改进提供参考。

2.2 开发平台

1）开发语言：Java语言；

2）开发框架：SSH2框架；

3）开发工具：MyEclipse 3.5；

4）数据库管理系统：MySQL 5.0；

5）服务器操作系统（OS）：Windows server 2003；服务器：Tomcat 6.0；

6）客户端操作系统：Window 7以上。

3 系统整体架构设计

3.1 物理架构设计

结合本文的设计思路，本文将该系统的物理模型设计为如图2所示。

图2 系统整体物理架构

通过图2可以看出，结合设计思路，首先采用电表对基站的用电数据进行实时采集，在采集再将数据传递给后台的服务器，从而对用电数据进行分析；同时，另一方面，后期管理人员则对电费数据进行管理，以此对不同的基站进行续租等。

3.2 系统技术架构体系

系统架构作为系统设计的基础，其部署将直接决定未来系统运行的稳定性。本文在对架构进行设计中，首先采用B/S模式对系统进行整体部署，同时开发框架则采用当前比较流行的SSH2开发框架。具体架构则如图3所示。

在图3中，本文通过Web表示层实现与Action功能业务层的交互，而两者之前的交互是通过Server接口实现的。同时Action功能业务层对数据的请求访问则是通过Hibernate持久层中的DAO接口实现，从而直接实现与数据库的交互。在数据库中，采用大量的关系型数据表格，并通过关键字实现对不同数据的关联查询。

图3 系统技术架构设计

4 系统功能设计

功能作为系统实现的基础，结合系统的需求，其功能主要包括基站管理模块、电量采集管理模块、算法处理模块、系统管理、电量管理与统计模块、日常监控等。具体见图4所示。

图4 系统功能设计

在该功能模块的设计中，系统管理主要负责对系统日常数据、日志、使用权限等方面的管理，从而保障系统的基础运行；电量采集主要对采集系统进行管理；算法设计主要则主要对多元回归算法进行设计、更新等。

5 多元回归算法设计

5.1 多元线性回归方程模型

假设因变量为 Y，有 M 个自变量 x1，x2，…，xm，其中Y与M自变量的关系可以线性方程的方式来进行表达，则有多元线性回归方程：

其中，b0，b1，…，bi分别表示 x1，…，xi的待估参数。

如在线性统计中，有N组观测数据，则这N组观测数据的结构参数可以表示为如下：

令：

由此，可以将上述表示为：

5.2 基于多元回归的电量预测模型

在对基站的能耗进行的分析中可以发现，与基站能耗密切相关的因素主要包括月度话务量、载频总功率、开关电源输出功率、空调制冷功率、墙体导热系数、基站使用面积等，其中不同因素在不同的时间段对基站能耗的影响不同。本文则选取宜宾市翠屏区范围内的69座基站在2015年3月～2016年5月的数据作为模型构建基础，从而选取了月度总话务、BTS机架数、载频总功耗、配套功率、电源模块数、空调功率、基站面积、阳光直射墙体数等作为自变量，从而可以得到验证后的多元回归线性方程。