5G同站共框动态节电方法与系统

本发明涉及基站能源动态管理技术领域，具体公开5G同站共框动态节电方法与系统，该方法利用基站历史运行数据，通过数据预处理、特征工程等技术手段，提取出影响能耗的关键特征，并基于随机森林等机器学习算法构建了高精度的能耗预测模型，用以实现对基站实际运行过程中能耗的预测，据此实时动态调整基站的运行，如设备功率、空调运行功率以及休眠与唤醒策略等，本发明灵活地选择合适的节能策略，实时调整基站的运行状态，通过数据驱动和智能化的决策方式，使得节能控制更加科学、准确和高效。同时，训练好的模型具有较好的可移植性，可以在不同的基站和系统环境中应用，并且支持持续的学习，提高模型泛化性和预测精度。