随着移动数据流量和基站数目的激增,人们越来越关注移动通信系统能效的提高。智能电网整合了清洁廉价的可再生能源,结合能源调度技术,可以更加灵活、更加经济的为移动通信系统提供电力,成为当下的研究热点。目前,学者们将整合了可再生能源的智能电网与各种节省移动通信系统能耗的技术结合在一起,最小化系统的运营成本,最大化社会福利。本文主要探索智能电网供电的移动通信系统中能源调度的问题,针对不同的优化目标,提出有效的能源调度算法,以提高移动通信系统的能效。本文首先介绍了绿色蜂窝网络领域的研究背景和发展现状,研究了移动通信网络中的下行链路传输模型、设计中应用到的迫零的(Zero-forcing,ZF)波束成形方案、协作组播(CoMP)传输方案、基于缓存的云无线接入网络、凸优化理论以及交替方向乘子法(Alternating Direction of Multipliers Method,ADMM)和惩罚对偶分解(Penalty Dual Decompositon,PDD)方法两种优化算法,作为后续设计的理论基础。本文还总结了目前ADMM和PDD方法在能源调度方面的应用情况,提出了进一步探索的方向,在此基础上,本文针对微电网供电的移动蜂窝网络系统和多种能源供电的基于内容的云无线接入网络系统,分别实现了代价效率的最大化和可再生能源的公平分配,并提出了具体的设计方案。对于微电网供电的移动蜂窝网络系统,本文提出了代价效率的衡量指标,以最大化代价效率(CostEfficiency,CE)为目标,在满足供求平衡约束、服务质量(Qualityof Service,QoS)约束等一系列约束的条件下联合优化基站天线发射能量、传统型发电站的发电量、电池的充放电量以及与主电网的交易量。我们将构造出的非凸的线性分式问题转化为凸问题,并提出了基于对偶分解的代价效率最大化算法(DualDecompositionBased Cost Efficiency Maximization Algorithm,DDBCEMA)和基于ADMM的低复杂度算法(Low Complexity ADMM Based Algorithm,LCABA),以并行分布式的方式对能源进行调度。将所提出的两种算法与现有的单方面最小化总成本的算法进行对比,发现本文提出的算法在最小化总成本的同时可以兼顾用户有用度的最大化,充分发挥每单位成本的效益,实现代价效率的最大化。对于多种能源供电的基于内容的云无线接入网络系统,本文提出了绿色度的概念,以最大化所有基站中最小的绿色度为目标,在满足供求平衡约束、QoS约束等一系列约束的前提下,对动态聚类矩阵、基站波束向量、基站间转移能源以及与主电网的交易量进行联合优化。针对提出的max-min问题,提出了基于PDD方法的能源调度算法,将目标函数非凸、变量非线性耦合的原问题分解为若干个容易求解的子问题进行求解。提出的算法能够使服务较多用户的基站获得较多份额的可再生能源,从而克服可再生能源在空间上分布不均的问题,促进可再生能源利用率的提高。本文对提出的算法进行了性能仿真。结果表明我们所提出的算法有较快的收敛性并且能够有效的促进可再生能源在基站间的公平分配。