黃春紅
摘 要 在5G時(shí)代背景下,通信業(yè)務(wù)種類(lèi)多樣化,終端連接數(shù)量也不斷增長(zhǎng),通信行業(yè)對(duì)于節(jié)能降耗的要求也不斷提升。此次研究主要是分析5G基站節(jié)能技術(shù),首先分析模型與節(jié)能技術(shù),提出基于A(yíng)I的智能節(jié)能技術(shù)方案,采用靈活的節(jié)能策略,全面提升能源的有效利用率,減少運(yùn)營(yíng)商各項(xiàng)支出費(fèi)用。
關(guān)鍵詞 AI智能技術(shù);5G基站;節(jié)能技術(shù)
在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中,群眾生活水平日益提升,“綠色節(jié)能”開(kāi)始成為社會(huì)發(fā)展新主題,國(guó)家注重建設(shè)環(huán)境友好型、資源節(jié)約型社會(huì),以此完成節(jié)能減排的約束性目標(biāo)。在5G時(shí)代下,新業(yè)務(wù)與新應(yīng)用場(chǎng)景層出不窮,相應(yīng)擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)模,加快終端數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)速度,但是也出現(xiàn)了移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)與能源消耗矛盾。需要將節(jié)能技術(shù)應(yīng)用到5G基站中,同時(shí)發(fā)揮出AI技術(shù)的作用價(jià)值,全面提升5G基站的運(yùn)行效益。
15G基站能耗構(gòu)成
為了全面確保移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率與服務(wù)質(zhì)量,電信運(yùn)營(yíng)商開(kāi)始建設(shè)大量無(wú)線(xiàn)基站,該類(lèi)基站分布廣泛,能源消耗占比較大。在5G發(fā)展過(guò)程中,行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景不斷變化,數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)速度日益加快,對(duì)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與運(yùn)營(yíng)管理提出新要求。深入分析5G基站節(jié)能技術(shù),有助于降低基站能耗,經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值非常高。
5G基站能耗包括傳輸能耗、計(jì)算能耗和其他能耗。對(duì)于傳輸能耗來(lái)說(shuō),主要包括射頻部分與功率放大器所消耗的電力能源,上述設(shè)備主要是執(zhí)行基帶信號(hào)和無(wú)線(xiàn)信號(hào)轉(zhuǎn)換,因此在傳輸能耗中也包含電線(xiàn)功耗。對(duì)于計(jì)算能耗來(lái)說(shuō),主要是消耗的電力能源,包括數(shù)字處理、管理控制、核心網(wǎng)和其他基站的通信功耗。對(duì)于其他功耗來(lái)說(shuō),主要是從市電中引入到基站直流供電轉(zhuǎn)換過(guò)程損失的電量,同時(shí)包括制冷設(shè)備、監(jiān)控系統(tǒng)和機(jī)房空調(diào)所消耗的電量。
5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中,基站所消耗的能源占據(jù)總能耗的80%,機(jī)房機(jī)械設(shè)備能耗占比超過(guò)50%。5GAAU設(shè)備和傳統(tǒng)RRU設(shè)備的差別較大,AAU設(shè)備內(nèi)部形成天線(xiàn)陣列、設(shè)備通道與基帶功能。所以設(shè)備在功放模塊、收發(fā)機(jī)與數(shù)字基帶的功耗比較大。按照相關(guān)統(tǒng)計(jì)可知,5G設(shè)備能耗占據(jù)總設(shè)備能耗到80%,所以必須降低5G基站能耗,以此降低整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)的能耗[1]。
2基于A(yíng)I的節(jié)能技術(shù)方案架構(gòu)與流程
在A(yíng)AU自檢模式符號(hào)關(guān)斷基礎(chǔ)上,形成增強(qiáng)符號(hào)關(guān)斷,通過(guò)BBU設(shè)備實(shí)現(xiàn)集中調(diào)度與控制,在時(shí)序上實(shí)現(xiàn)調(diào)度匯聚,以此節(jié)約時(shí)隙,強(qiáng)化符號(hào)關(guān)斷的節(jié)能效果。增強(qiáng)通道關(guān)斷主要是針對(duì)5GMIMO技術(shù),引入5G天線(xiàn),將AAU作為主力機(jī)型,此時(shí)可以靈活關(guān)斷。
多層覆蓋的載波關(guān)斷主要是針對(duì)組網(wǎng)場(chǎng)景,5G載波在低業(yè)務(wù)量時(shí)關(guān)斷,聯(lián)合AI技術(shù)可以自動(dòng)化配置節(jié)能小區(qū),屬于5G的關(guān)鍵節(jié)能方案。應(yīng)用無(wú)線(xiàn)智能平臺(tái)和人工智能算法,可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能與節(jié)能效果的平衡,以此實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗效果。5G基站智能節(jié)能流程如下:第一,采用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取基站性能數(shù)據(jù)。第二,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗構(gòu)建與聚合篩選,將其作為負(fù)荷預(yù)測(cè)與場(chǎng)景識(shí)別模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。第三,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別智能場(chǎng)景,明確節(jié)能關(guān)斷功能與方案。第四,為了達(dá)到目標(biāo),必須明確科學(xué)的節(jié)能門(mén)限閾值。第五,應(yīng)用歷史話(huà)務(wù)數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)量,明確節(jié)能時(shí)間[2]。
35G基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別
3.1 業(yè)務(wù)理解
網(wǎng)絡(luò)話(huà)務(wù)量的潮汐效應(yīng)明顯,不同時(shí)間段的話(huà)務(wù)量波動(dòng)差異大。傳統(tǒng)方式主要是在基站設(shè)備持續(xù)運(yùn)行狀態(tài)下關(guān)斷,不能按照話(huà)務(wù)量進(jìn)行調(diào)控,從而加大能耗。所以必須提升無(wú)線(xiàn)資源的有效利用率。通過(guò)收集歷史時(shí)空特性數(shù)據(jù),對(duì)無(wú)線(xiàn)資源利用變化規(guī)律進(jìn)行分析,有效監(jiān)控和評(píng)估小區(qū)KPI,通過(guò)AI技術(shù),預(yù)測(cè)和評(píng)估網(wǎng)絡(luò)覆蓋、場(chǎng)景特征與用戶(hù)分布情況,都是按照運(yùn)營(yíng)商策略用戶(hù)需求,提供合理化建議,全面確保網(wǎng)絡(luò)性能,減少能源消耗。
3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
設(shè)備層:基站小區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù):生產(chǎn)廠(chǎng)商、位置、性質(zhì)、室分、頻點(diǎn)、方向角、掛高。能耗數(shù)據(jù):模塊負(fù)荷或能耗指標(biāo)。第二,網(wǎng)絡(luò)層:網(wǎng)絡(luò)KPI數(shù)據(jù)包括上下行PRB負(fù)荷、各類(lèi)信道占用率、鄰區(qū)關(guān)系與覆蓋、平均接入距離。第三,業(yè)務(wù)層:無(wú)線(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。用戶(hù)數(shù):激活用戶(hù)、RRC連接用戶(hù);業(yè)務(wù)流量:PDCP上下行平均流量;核心網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù):業(yè)務(wù)切片、QoS、業(yè)務(wù)價(jià)值。第四,用戶(hù)感知:客戶(hù)感知類(lèi)數(shù)據(jù),包括UE上下文掉線(xiàn)率、RRC掉線(xiàn)率、ERAB掉線(xiàn)率。
3.3 數(shù)據(jù)建模
第一,特征選擇:首先,時(shí)間類(lèi):選擇一個(gè)月工作日;切分一天中的不同時(shí)間段,比較聚類(lèi)效果后,選擇0:00-7:00、08:00-19:00、20:00-23:00時(shí)間段。其次,分時(shí)段網(wǎng)絡(luò)KPI指標(biāo)、用戶(hù)感知指標(biāo)、基礎(chǔ)信息。第二,聚類(lèi)算法:對(duì)某運(yùn)營(yíng)商某個(gè)本地網(wǎng)約10000多個(gè)基站小區(qū)的特征寬表數(shù)據(jù),進(jìn)行多種聚類(lèi)算法模型的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行比較后,最終采用兩步聚類(lèi)分析方法。從自動(dòng)聚出的3個(gè)類(lèi)別可以分析出,聚類(lèi)3的流量潮汐規(guī)律基站小區(qū)為政府辦公/商業(yè)寫(xiě)字樓,是固定上班群,占比約11.6%,是典型的節(jié)能場(chǎng)景。
3.4 模型驗(yàn)證
第一,節(jié)能場(chǎng)景基站小區(qū)信息:聚類(lèi)3聚出的部分基站小區(qū)信息,從基站的名稱(chēng)可以發(fā)現(xiàn)均分布在政府辦公/商業(yè)寫(xiě)字樓,和預(yù)先設(shè)定的聚類(lèi)目標(biāo)一致。第二,節(jié)能場(chǎng)景基站客戶(hù)感知指標(biāo)分布:凌晨為預(yù)期節(jié)能時(shí)段,時(shí)間為00:00-07:00;白天為高峰時(shí)段,客戶(hù)感知良好,時(shí)間為08:00-09:00;夜晚為低流量時(shí)段,時(shí)間為20:00-23:00。模型泛化性試驗(yàn):聚類(lèi)結(jié)果與訓(xùn)練用指標(biāo)比較接近,話(huà)務(wù)量和潮汐具備規(guī)律。表示聚類(lèi)模型在基站技能場(chǎng)景識(shí)別的泛化性良好,值得推廣。
4結(jié)束語(yǔ)
綜上所述,5G基站節(jié)能屬于系統(tǒng)化工程,必須確保軟件與硬件的優(yōu)化配合,加大技術(shù)創(chuàng)新力度,合理應(yīng)用新材料工藝與新方案,以此降低基站設(shè)備的運(yùn)行能耗。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到運(yùn)營(yíng)運(yùn)維環(huán)節(jié),有助于實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的智能化協(xié)同,優(yōu)化資源調(diào)度,改善用戶(hù)體驗(yàn)。
參考文獻(xiàn)
[1] 費(fèi)彥肖,吳俊星.5G與AI融合技術(shù)在智慧環(huán)保領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J].智能城市,2020,6(7):152-153.
[2] 葉曉斌,姚麗紅,劉惜吾,等.基于A(yíng)I的基站及回傳網(wǎng)故障定因[J].郵電設(shè)計(jì)技術(shù),2019,22(11):24-27.