Research on energy consumption optimization of 5G base stations in open pit mines based on energy storage technology
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摘要: 提出了一种基于储能技术的露天矿5G基站能耗优化方法(储能-LSTM方法),建立了电池荷电状态约束和储能调度目标函数，采用LSTM网络实现基站短期负荷变化趋势预测，采用蒙特卡罗计算进行位置求解。实验结果表明：在Opencellid数据集中，在基站数量为4时储能-LSTM方法的调度策略计算耗时为10 ms;在考虑调峰最优场景中储能-LSTM方法的预测功率误差保持在200 kW以内；在运行时长达到12 h时，储能-LSTM方法的耗电量仅为1 013 kW·h,能够有效降低基站能耗。
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