摘要：随着5G 网络的快速发展，智能储能系统在5G 基站中的应用成为提升网络能源效率、降低运行成本、以及保证电力供应稳定性的关键技术之一。本文提出了一种基于深度强化学习的5G 基站智能储能系统优化策略。通过引入深度强化学习（DRL）算法，结合基站负载预测和电力需求管理，设计了一种能够根据实时网络负载和电力价格变化进行优化调度的智能储能管理方案。通过模拟实验，验证了该方法能够显著提高储能系统的能效，降低基站运营成本，并优化能源使用。最后，本文讨论了该方法的实际应用前景及其在未来5G 网络中的潜在发展方向。

关键词：深度强化学习；5G 基站；智能储能；能效优化；电力管理

引言

随着5G 技术的快速发展，基站数量和密度的增加导致能源需求大幅提升，传统能源管理方式难以应对复杂的基站运行环境，因此，优化5G 基站能源使用、降低能耗成本成为亟待解决的问题。智能储能系统通过在低谷时储电、高峰时供电实现负载平衡，但传统的储能管理方法往往依赖固定规则，无法适应5G 基站的动态需求。为此，本文提出基于深度强化学习（DRL）的智能储能优化策略，能够通过实时反馈学习并自动调整储能策略，从而实现高效的能耗管理。本文的贡献在于：1) 提出结合 DRL 的 5G 基站智能储能优化方法；2) 实验验证该方法在能效和成本优化方面的优势；3) 探讨其实际应用中的挑战与未来发展方向。

一、5G 基站智能储能系统概述

（一）5G 基站的能源需求

5G 网络建设运行高度依赖大量基站，高频段（如毫米波）频谱的应用，让基站能耗问题愈发凸显。5G 基站的能源需求受多种因素制约，既和网络覆盖范围、容量、负载紧密相连，又受气候变化、电力供给稳定性等环境因素左右。在如此复杂的条件下，要确保5G 网络性能稳定可靠，就必须对基站能源消耗进行有效管理。通过科学合理的能源管理策略，降低基站能耗，提升能源利用效率，才能实现5G 基站更高效、更经济的运营，推动5G 产业持续健康发展。

（二）智能储能系统的工作原理

5G 网络的大规模部署离不开众多基站支撑，在高频段频谱运用场景下，基站能耗问题成了关键挑战。其能源需求并非孤立存在，既取决于网络覆盖的广度、容量大小以及负载高低，又会被气候变化、电力供应稳定性等环境因素干扰。若想让5G 网络稳定高效运行，在保障性能的前提下，就必须重视基站能源消耗管理。通过采用先进节能技术、优化能源配置等手段，降低能耗、提升能效，才能实现5G 基站经济且可持续的运营。

（三）深度强化学习在储能优化中的应用

深度强化学习作为机器学习的一种新兴方法，通过与环境的互动来进行决策，能够在复杂的动态系统中寻找最优策略。在智能储能系统中，DRL 算法能够通过对历史数据的学习，实时优化储能设备的充放电策略，最大化系统效益。DRL 不仅能够自动学习最优的策略，还能够在不同负载条件下进行自适应调整，从而实现储能系统的高效管理。

二、深度强化学习算法框架

（一）强化学习基本原理

强化学习（RL）是一种通过与环境互动来学习决策策略的方法。在 RL 中，智能体（agent）通过在环境中执行某些动作，获得相应的奖励或惩罚，并根据这些反馈调整其行为策略，最终学习到最优决策规则。深度强化学习（DRL）是将深度学习技术应用于强化学习中的一种方法，利用深度神经网络近似环境模型，从而高效处理高维度的状态空间和动作空间，特别适用于复杂的动态系统，如5G 基站的智能储能管理。

（二）深度Q 网络（DQN）

深度Q 网络（DQN）是深度强化学习中常用的一种算法，其核心思想是通过Q 值函数评估某一动作在特定状态下的期望回报。智能体通过与环境的持续交互，不断更新Q 值函数，最终学习到最优的行为策略。在本研究中，基于DQN 的储能系统优化模型能够根据基站负载和电力市场价格的实时数据进行学习，从而有效调整储能系统的充放电策略，以实现高效的能量管理和成本优化。

（三）算法的改进与优化

本文在 DQN 基础上展开创新探索，提出一系列改进举措。一方面，运用经验回放、目标网络等成熟技术，有效提升模型的收敛速度，增强其稳定性，让模型训练更高效、结果更可靠。另一方面，着眼于 5G 基站实际运行环境，引入多智能体强化学习（MARL）方法。该方法聚焦多个基站的协同调度难题，通过智能体间的协作优化，实现资源合理分配，显著提高整个网络的能源利用效率，为 5G 基站的智能化、高效化运行提供了有力技术支撑。

三、5G 基站智能储能系统优化策略（一）基于DRL 的储能优化模型

本文提出的基于深度强化学习（DRL）的储能优化模型，主要包括状态空间、动作空间和奖励函数三个核心部分。状态空间包含基站的电力负荷、储能设备的电量、电力市场价格等关键信息，反映了基站当前的能源需求和市场电力价格波动。动作空间则是储能设备的充放电决策， 具体包括充电、放电和不操作三种选择，用于调整储能设备的运行状态。奖励函数的设计考虑了基站能效、储能成本以及电力供应的稳定性等因素，其目标是最大化储能系统的综合效益，确保在满足基站运行需求的同时，降低能耗成本并平衡负荷波动。该模型能动态适应5G 基站的不同需求和环境变化，自动调整策略。

（二）模型训练与仿真

为了验证所提出优化模型的有效性，本文使用了仿真平台对模型进行了训练与测试。在仿真过程中，采用了历史负载数据和电力市场价格数据对模型进行训练。通过多轮试验，逐步调整模型参数，使其在不同的负载和电力价格波动情况下能够准确预测基站的能源需求和优化储能系统的充放电策略。每轮实验后，对模型的表现进行评估，比较其在能效和成本上的优势与传统规则控制方法的差异。实验表明，基于深度强化学习的储能优化模型具有较好的适应性，并能有效降低储能系统的运行成本。

（三）优化效果分析

实验结果显示，与传统的规则控制方法相比，基于深度强化学习（DRL）的储能优化策略在提升能效和降低成本方面具有显著优势。具体而言，采用DRL 优化策略的储能系统能够在不同负载和电力市场价格波动的情况下，自动调整储能设备的充放电策略，有效平衡基站的负荷波动，减少能源浪费，并且显著降低了储能设备的运行成本。此外，DRL 模型还能够处理电力价格的不确定性，提供更加灵活的解决方案，从而保证 5G 基站在面对复杂运行环境时的高效性和经济性。

四、挑战与前景（一）挑战分析

尽管深度强化学习在 5G 基站储能优化中展现了巨大的潜力，但在实际应用中仍然面临许多挑战。首先，基站的能源管理系统需要应对大量的数据输入和复杂的决策空间，这对计算资源提出了较高的要求；其次，深度强化学习模型的训练过程需要大量的历史数据和足够的计算时间，可能不适应实时运行的需求。

（二）未来发展方向

为了进一步提高基站智能储能系统的性能，未来的研究可以从以下几个方面展开：1) 优化DRL 算法的计算效率，减少训练时间；2) 引入更加精确的负载预测模型，提高储能优化的精度；3) 结合智能电网技术，实现基站与电网之间的协同优化，进一步提升能源利用效率。

五、结语

本文提出了一种基于深度强化学习的 5G 基站智能储能系统优化策略，通过仿真实验验证了该方法在提升储能系统能效和降低运营成本方面的有效性。尽管该方法在实际应用中仍面临一些挑战，但随着计算技术和算法的不断进步，基于深度强化学习的智能储能系统将成为未来5G 网络能源管理的重要手段。未来的研究将进一步优化算法，提升系统性能，推动5G 基站向更加绿色、高效、智能的方向发展。

参考文献

[1] 邸涵宇, 王未, 原书瑶, 等. 通信基站与汇聚机房制冷优化潜力浅析[J]. 电信工程技术与标准化,2024,37(S1):230-235.

[2] 申晓宁,陈星晖,陈文言,等.基于深度强化学习的建筑综合能源系统主从博弈优化调度[J/OL].南方电网技术,1-15[2025-07-09].

[3] 杨燕, 王云,胡熊伟, 等. 基于 5G 无线通信的可中断负荷快速响应系统[J]. 电力信息与通信技术,2024,22(10):83-89.