集合网格：基于联邦能源预测的隐私保护多运营商能源共享优化
系统与控制
2026-03-17 v1 系统与控制
摘要
随着5G扩展的持续推进、数据流量的增加以及基础设施的日益复杂，移动网络的能源消耗正在增长。然而，能源管理通常由每家移动网络运营商(MNO)独立处理，导致协调有限，错失集体效率提升的机会。为解决这一问题，我们提出了一个面向联合MNO能源基础设施共享的隐私保护框架。该框架包含三个模块：(i) 基于联邦学习的隐私保护站点能源消耗预测模块；(ii) 编排模块，其中求解混合整数线性规划以安排来自电网的能源采购、利用可再生能源以及共享电池的充放电，基于实时价格、预测值和电池状态；(iii) 能源源选择模块，该模块根据预测的需求跨MNO的下一个控制窗口选择具有成本效益的电源来源和存储动作。使用运营网络数据，我们的实验表明，所提出的解决方案显著降低了运营成本，并优于非共享基线，随着5G及更高阶部署的网络密度增加，这些收益也随之增大。
引用
@article{arxiv.2603.14606,
title = {Collective Grid: Privacy-Preserved Multi-Operator Energy Sharing Optimization via Federated Energy Prediction},
author = {Meysam Masoudi and Tahar Zanouda and Milad Ganjalizadeh and Cicek Cavdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14606},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 6 figures, accepted in ICC