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龙图腾网恭喜国网山西省电力公司经济技术研究院申请的专利基于条件生成对抗网络的5G基站耗电量预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118660307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410892475.X，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权基于条件生成对抗网络的5G基站耗电量预测方法及系统是由薛磊;王尧;王俊伟;李强;张静宇;郑宇明;齐慧文;刘继武;王超;程芬;高玮;张翔宇;许振波设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件生成对抗网络的5G基站耗电量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于条件生成对抗网络的5G基站耗电量预测方法，属于5G技术领域。本发明方法基于待预测基站和多个空间关联基站指定时刻之前多个时刻的历史耗电量数据生成条件数据，将指定时刻待预测基站的历史耗电量数据作为真实数据，基于该条件数据、该真实数据和随机噪声数据构成一组训练数据，基于多组训练数据构成训练集训练改进的条件生成对抗网络；使用训练好的改进的条件生成对抗网络中的生成模型基于随机噪声数据和用于预测的条件数据预测得到待预测基站待预测时刻的耗电量。本发明方法基于5G基站耗电量的时空特性对5G基站耗电量实现准确预测，为5G网络规划和部署提供准确依据，对提升配电网资源利用率和保障电网安全有重要意义。

本发明授权基于条件生成对抗网络的5G基站耗电量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于条件生成对抗网络的5G基站耗电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：基于待预测基站和多个空间关联基站指定时刻之前多个时刻的历史耗电量数据生成条件数据，将指定时刻待预测基站的历史耗电量数据作为真实数据，基于该条件数据、该真实数据和随机噪声数据构成一组训练数据，基于多组训练数据构成训练集训练改进的条件生成对抗网络；所述基于待预测基站和多个空间关联基站指定时刻之前多个时刻的历史耗电量数据生成条件数据，包括：基于所述多个时刻中每个时刻待预测基站和所述多个空间关联基站的历史耗电量数据构建各时刻对应的耗电量矩阵；基于所述多个时刻的耗电量矩阵构成矩阵序列；对所述矩阵序列提取特征生成条件数据；所述基于所述多个时刻中每个时刻待预测基站和所述多个空间关联基站的历史耗电量数据构建各时刻对应的耗电量矩阵包括：选取待预测基站为中心、r为半径的圆形范围内的基站为所述多个空间关联基站；以待预测基站为中心坐标m,n为原点，在x轴和y轴方向划分2r+1×2r+1个相同大小的方形区域；基于各所述方形区域内对应的空间关联基站的耗电量数据构建各时刻对应的耗电量矩阵，表示为：其中，m,n表示待预测基站的坐标，m-r,n-r、m-r,n、m-r,n+r、m,n+r、m,n+r、m+r,n-r、m+r,n+r分别表示相应方形区域中心点的坐标；为各所述方形区域内的基站在历史t时刻的耗电量数据；表示待预测基站在历史t时刻对应的耗电量矩阵；确定所述各所述方形区域内对应的耗电量数据包括：对每个所述空间关联基站，分别计算和各方形区域中心点的欧式距离，基于最短欧式距离确定该空间关联基站所属的方形区域；基于各方形区域内各所述空间关联基站的耗电量数据确定该方形区域对应的耗电量数据当方形区域内空间关联基站数量为0时，当方形区域内空间关联基站数量为1时，该空间关联基站的耗电量数据即取值；当方形区域内空间关联基站数量为多个时，取该多个关联基站的耗电量数据的均值作为取值；基于所述待预测基站和所述多个空间关联基站的待预测时刻之前多个时刻的耗电量数据生成用于预测的条件数据；使用训练好的改进的条件生成对抗网络中的生成模型，基于随机噪声数据和用于预测的条件数据，预测得到待预测基站在待预测时刻的耗电量。

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