馬維錕

【摘 ?要】隨著5G時(shí)代的到來，基站的信息服務(wù)質(zhì)量得到不斷提升。如何在提升服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，運(yùn)用AI技術(shù)優(yōu)化智能節(jié)能科技的節(jié)能效果，是目前亟待解決的一個(gè)問題。論文首先對(duì)傳統(tǒng)的基站節(jié)能技術(shù)進(jìn)行了介紹，其次對(duì)基于AI技術(shù)的基站節(jié)能技術(shù)進(jìn)行了概述，并對(duì)具體的節(jié)能技術(shù)進(jìn)行了分析。最后得出結(jié)論：隨著我國AI技術(shù)的不斷發(fā)展、5G基站的不斷普及與完善，我國的基站智能節(jié)能科技將得到進(jìn)一步的發(fā)展。

【Abstract】With the arrival of 5G era， the information service quality of base station has been continually improved. How to use AI technology to optimize the energy-saving effect of intelligent energy-saving technology while improving the service quality is an urgent problem to be solved at present. This paper firstly introduces the traditional base station energy-saving technology， then summarizes the base station energy-saving technology based on AI technology， and analyzes the specific energy-saving technology. Finally， the paper draws a conclusion： with the continuous development of AI technology and the continuous popularization and improvement of 5G base station in China， the intelligent energy-saving technology for base station in China will be further developed.

【關(guān)鍵詞】AI技術(shù);5G基站;智能節(jié)能科技

【Keywords】AI technology; 5G base station; intelligent energy-saving technology

【中圖分類號(hào)】TN929.5;TP18 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069（2021）09-0182-03

1 引言

目前，我國對(duì)于節(jié)能減排工作非常重視，而隨著5G基站的逐步建設(shè)，傳統(tǒng)的硬件節(jié)能技術(shù)以及軟件節(jié)能技術(shù)已無法滿足我國對(duì)于節(jié)能減排的相關(guān)要求，因此，AI技術(shù)逐漸應(yīng)用到了5G基站智能節(jié)能科技當(dāng)中。但這種技術(shù)目前尚處在發(fā)展階段，還未完全成熟，許多地方仍亟待完善。而如何進(jìn)一步提高AI技術(shù)在5G基站中應(yīng)用的智能節(jié)能效果，正是本文研究的重點(diǎn)。

2 傳統(tǒng)基站節(jié)能技術(shù)

2.1 基站硬件節(jié)能

傳統(tǒng)的基站硬件節(jié)能技術(shù)主要是通過采取優(yōu)化設(shè)備硬件設(shè)計(jì)、提升設(shè)備集成度和完善生產(chǎn)工藝等措施，以此達(dá)到降低基站的基礎(chǔ)功耗和提高基站設(shè)備的能源利用率的目的。

首先，在具體的硬件優(yōu)化過程中，較為常見的是對(duì)半導(dǎo)體的不斷優(yōu)化。目前所使用的最新的半導(dǎo)體技術(shù)是7mm集成電路設(shè)計(jì)，這種新技術(shù)能夠有效實(shí)現(xiàn)基站的節(jié)能目標(biāo)，即在提升基站總體工作性能的同時(shí)能夠降低其能耗。

其次，可以通過提高AAU硬件系統(tǒng)的集成度來達(dá)到基站節(jié)能的目的，但這種方法要基于不影響其總體系統(tǒng)性能的情況進(jìn)行。

最后，可以通過研發(fā)各種新材料、新設(shè)備以及新技術(shù)來提升其硬件的總體性能，進(jìn)而達(dá)到基站節(jié)能的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[1]。

2.2 基站軟件節(jié)能

基站軟件節(jié)能并不是從具體的通信軟件上著手進(jìn)行節(jié)能，而是借助對(duì)硬件的調(diào)配來完成對(duì)軟件的相應(yīng)調(diào)整，進(jìn)而減少其耗能。但是需要在保證性能不受影響的基礎(chǔ)上，通過調(diào)整基站軟件配置并對(duì)硬件資源進(jìn)行合理調(diào)配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基站節(jié)能減耗的目標(biāo)。在軟件節(jié)能方面，主要有以下4種方法：

第一，符號(hào)關(guān)斷，指的是在網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷較低的情況下借助無業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與系統(tǒng)消息塊的空閑正常下行子幀的下行符號(hào)和無業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特殊子幀的下行符號(hào)上，通過關(guān)閉射頻部分中功放模塊的發(fā)射功率的方式來達(dá)到降低功耗的目的。但這種方法的使用是有范圍的，通常在時(shí)延不敏感的情況下才能進(jìn)行。然后由基站基于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量的不斷變化，對(duì)其數(shù)據(jù)鏈路進(jìn)行集中的調(diào)整。但是在必要的控制信道和信號(hào)上，依舊要維持原有的發(fā)射功率，保障業(yè)務(wù)的正常進(jìn)行。而當(dāng)業(yè)務(wù)量回到正常的狀態(tài)時(shí)，基站會(huì)立刻對(duì)其符號(hào)關(guān)斷功能進(jìn)行終止，隨后所有的功能便會(huì)恢復(fù)到工作狀態(tài)，繼續(xù)保持原有的工作。

第二，通道關(guān)斷，指的是通常在夜間工作量較少的情況下，運(yùn)用大規(guī)模的多輸入、多輸出技術(shù)對(duì)其部分射頻通道進(jìn)行關(guān)閉，進(jìn)而起到節(jié)約能源、降低能耗的作用。具體的操作是根據(jù)其當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)的上行/下行資源塊利用率，來決定是否對(duì)其進(jìn)行通道關(guān)閉。如果滿足所達(dá)到的條件，就進(jìn)行部分通道關(guān)閉操作，反之如果不滿足，則退出通道關(guān)閉狀態(tài)。該方案與符號(hào)關(guān)斷一樣，只適合于夜間工作量較少的狀況下進(jìn)行。并且在其通道關(guān)閉功能進(jìn)行的過程中，還要不斷考慮其上下行的業(yè)務(wù)負(fù)荷狀況，只有這樣才能發(fā)揮出該方法最佳的節(jié)能效果與運(yùn)行性能。

第三，載波關(guān)斷，這種方法與前面2種方法一樣，同樣是在特定的狀況下才能進(jìn)行。其通常是在網(wǎng)絡(luò)較閑的時(shí)間段或地區(qū)開展，然后借助載波關(guān)斷技術(shù)來降低基站的能耗。

第四，深度休眠，其主要應(yīng)用于室內(nèi)覆蓋分布式皮站，如商場、地鐵等典型潮汐場景，即一天之中存在業(yè)務(wù)空閑段和業(yè)務(wù)繁忙段。當(dāng)進(jìn)入業(yè)務(wù)較少的時(shí)間段，相關(guān)設(shè)備便進(jìn)入深度休眠狀態(tài)，許多功能都將不再提供服務(wù)。而當(dāng)業(yè)務(wù)量不斷上升，達(dá)到某個(gè)特定范圍，則又重新對(duì)設(shè)備進(jìn)行激活，從而滿足其服務(wù)需求。因此，只要設(shè)定好深度休眠模式的啟動(dòng)與關(guān)閉時(shí)間，便能在有效的空閑狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)節(jié)能目的。上述方法的使用皆受時(shí)間以及空間的限制，雖然也能起到降低能耗的作用，但是節(jié)能效果并不理想，亟待進(jìn)一步的完善[2]。

3 AI節(jié)能技術(shù)概述

傳統(tǒng)的節(jié)能技術(shù)借助的是時(shí)間和空間上的業(yè)務(wù)量差，然后通過調(diào)整參數(shù)或者關(guān)閉開關(guān)來達(dá)到節(jié)能的目的。但是隨著科技的發(fā)展以及社會(huì)環(huán)境的變化，原有的節(jié)能方式正逐步受到限制，使得本來節(jié)能效果一般的節(jié)能技術(shù)難以發(fā)揮作用。而AI節(jié)能技術(shù)的運(yùn)用恰好能克服傳統(tǒng)節(jié)能技術(shù)的缺陷，既能為用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)體驗(yàn)，也能滿足節(jié)能減排的需要。AI技術(shù)通過對(duì)以往用戶的歷史使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立相關(guān)的學(xué)習(xí)模型，并且根據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)變化，來對(duì)其模型不斷進(jìn)行優(yōu)化，最后再制定出合理、科學(xué)的節(jié)能策略。對(duì)其時(shí)間以及空間上的節(jié)能配置進(jìn)行優(yōu)化，有效解決了用戶服務(wù)質(zhì)量和節(jié)能要求之間的矛盾[3]。

如今，我國已經(jīng)建成的5G基站達(dá)到60萬個(gè)，在帶來更大的帶寬與更多的通道數(shù)的同時(shí)，也帶來了更大的能耗。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，相較于4G基站來說，其總的能耗比4G基站多3～4倍，所以其運(yùn)營所帶來的電力消耗也是非常巨大的，因此，AI節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用便顯得更為關(guān)鍵。目前，較為常見的節(jié)能技術(shù)思路是從基站射頻入手，在兼顧體驗(yàn)的同時(shí)，構(gòu)建設(shè)備、站點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)三級(jí)技術(shù)方案體系，結(jié)合AI等技術(shù)多管齊下，從試點(diǎn)來看效果顯著。同時(shí)，錯(cuò)峰用電及地方用電優(yōu)惠也使得5G基站耗電得到一定程度的緩解。

3.1 AI節(jié)能技術(shù)的重要性

相關(guān)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在運(yùn)營商OPEX中，其基站的電費(fèi)支出占網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營部分的30%以上，是其整體支出的10%左右。而我國移動(dòng)電費(fèi)支出顯示，2018年的電費(fèi)支出達(dá)到了220億元，這些都是非常大的開銷，而且不包括其損耗的電能。如今，隨著5G基站的大力建設(shè)，其能耗也將會(huì)隨之增加，其原因主要包括以下幾點(diǎn)：

①大帶寬。5G NR帶寬從原來的4G的幾十兆變?yōu)?60/200兆。

②通道數(shù)增多。收發(fā)通道數(shù)從原來的8通道變?yōu)?4/32通道。

③數(shù)字中頻器件、芯片等集成度不足，導(dǎo)致功耗增加。

④流量從傳統(tǒng)的2流變?yōu)?6流。

⑤發(fā)射功率從大于100W變?yōu)?40/320W。

由此可見，5G基站所產(chǎn)生的能耗要比以往的4G基站大得多，因此，加強(qiáng)對(duì)AI節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用便顯得愈發(fā)關(guān)鍵。同時(shí)，目前許多5G基站的運(yùn)營商中，僅從主設(shè)備的空載功耗來看就達(dá)到了2.2～2.3kW，而其滿載功耗更是達(dá)到了3.7～3.9kW。以每一度電1.3元為例來進(jìn)行計(jì)算，原本的4G基站一年的電費(fèi)可以達(dá)到20280元，5G基站每年所產(chǎn)生的電費(fèi)達(dá)到了54600元，而按照我國60萬座5G基站來進(jìn)行計(jì)算，其一年的電費(fèi)就能達(dá)到327億元。從上面所列舉的數(shù)據(jù)我們可以認(rèn)識(shí)到AI節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用不僅能為5G基站運(yùn)營商節(jié)省運(yùn)營成本，而且還能有效減少能耗，節(jié)省能源的同時(shí)也滿足了國家相關(guān)的環(huán)保要求。

3.2 5G基站能耗構(gòu)成

如今，為進(jìn)一步提高通信網(wǎng)絡(luò)的覆蓋區(qū)域面積以及服務(wù)質(zhì)量，一些5G基站已經(jīng)開始大規(guī)模修建，其所帶來的能耗也大大增加。隨著數(shù)據(jù)流量增長速度的不斷加快，以及一些應(yīng)用場景的不斷變化，5G時(shí)代的到來也適應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)展的要求。而想要促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)社會(huì)價(jià)值的不斷提高，就必須不斷通過運(yùn)用智能節(jié)能技術(shù)來降低基站的能耗。目前，5G基站的能耗主要可以分為以下3個(gè)方面：

一是傳輸過程中所產(chǎn)生的能耗;二是計(jì)算過程中產(chǎn)生的能耗;三是其他能耗。以傳輸能耗為例，還可以分為射頻部分與功率放大器所產(chǎn)生的能源消耗，而這2個(gè)部分所執(zhí)行的是基帶信號(hào)與無線信號(hào)轉(zhuǎn)換，在進(jìn)行傳輸?shù)倪^程中還可能會(huì)產(chǎn)生電線的功耗。計(jì)算能耗大部分所消耗的是電力能源，其主要的消耗途徑是數(shù)字處理、智能管理、核心網(wǎng)等其他的通信功耗。而其他的通信消耗主要包括直流電供電時(shí)所產(chǎn)生的線路功耗，以及其他制冷設(shè)備、監(jiān)控設(shè)備以及機(jī)房空調(diào)等所消耗的電量。在目前的5G通信網(wǎng)絡(luò)中，其基站所消耗的能源基本上占據(jù)了總能耗的80%，其中機(jī)房設(shè)備所占能耗基本上超過一半的比例。此外，5G基站中所使用的AAU設(shè)備與傳統(tǒng)電站的RRU設(shè)備在能耗上也有著很大的差別，AAU設(shè)備內(nèi)部形成天線陣列、設(shè)備通道與基帶功能。因此，在設(shè)備的功放模塊、收發(fā)機(jī)與數(shù)字基帶方面其功耗占比更大。所以，如何降低5G基站的能耗將是接下來所面臨的主要問題。

4 基于AI的基站節(jié)能技術(shù)

4.1 節(jié)能場景識(shí)別

由于每一個(gè)場景的服務(wù)量需求不同，以及每個(gè)時(shí)間段的需求量也會(huì)有著相應(yīng)的變化，而為了最大限度地完成節(jié)能目標(biāo)，就需要基站依據(jù)不同的場景，通過AI技術(shù)對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，然后建立合理的節(jié)能策略。而在策略的建立和選擇上，則是依據(jù)其場景具體的氣候環(huán)境、流量統(tǒng)計(jì)等歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行確定。借助AI技術(shù)中相關(guān)性分析，建立相應(yīng)的學(xué)習(xí)模型，智能化地對(duì)不同時(shí)段的場景采取不同的節(jié)能策略。并且實(shí)時(shí)根據(jù)新數(shù)據(jù)的變化，不斷校正過去原有的模型，并進(jìn)行節(jié)能策略上的更改，從而達(dá)到自動(dòng)化管理的目的，在節(jié)約人力成本的同時(shí)，提高了基站節(jié)能工作的效率。

在具體的模型識(shí)別工作中，可以根據(jù)潮汐場景不同時(shí)間段內(nèi)不同的人流情況來進(jìn)行有依據(jù)的識(shí)別。例如，對(duì)商場的識(shí)別過程中，其白天以及晚上的流量必定很大，夜間則是無流量，并且其休息日的人流量必定大于工作日的人流量的，而AI技術(shù)則可以據(jù)此判定其場景應(yīng)為商場。這樣也就最大限度地提升了不同場景下的節(jié)能效果。

4.2 業(yè)務(wù)流量預(yù)測

除了從對(duì)場景的選擇上完善不同的節(jié)能策略外，還可以通過AI技術(shù)提前對(duì)其業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測，從而進(jìn)一步對(duì)其節(jié)能策略進(jìn)行完善，進(jìn)一步提高基站的節(jié)能效率。具體的措施是，如果依據(jù)AI技術(shù)預(yù)測出未來某一時(shí)段內(nèi)業(yè)務(wù)量將激增，則應(yīng)該提高基站的業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量，而關(guān)閉一些節(jié)能功能。而當(dāng)AI技術(shù)預(yù)測出未來某一時(shí)段內(nèi)業(yè)務(wù)量將逐漸減少，則可以通過逐步開啟節(jié)能功能的方式，在滿足其服務(wù)要求的情況下完成節(jié)能目標(biāo)。相比于根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的變化來調(diào)整節(jié)能策略的方法，這種業(yè)務(wù)流量預(yù)測的方法具有一定的前瞻性，能進(jìn)一步強(qiáng)化基站的節(jié)能效果。

在對(duì)其預(yù)測模型進(jìn)行構(gòu)建的過程中，要基于場景的歷史數(shù)據(jù)，如環(huán)境因素以及其自身的功能特征等。并且將其歷史數(shù)據(jù)輸送到預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中，然后將實(shí)際的業(yè)務(wù)流量與AI技術(shù)所預(yù)測出的業(yè)務(wù)流量進(jìn)行對(duì)比，構(gòu)建出最優(yōu)的預(yù)測模型，并根據(jù)預(yù)測模型制定出最優(yōu)的節(jié)能策略，進(jìn)而達(dá)到最優(yōu)的節(jié)能效果。

4.3 協(xié)同節(jié)能技術(shù)

在實(shí)際的節(jié)能工作中，想要達(dá)到節(jié)能效果的最大化，不僅要考慮其節(jié)能策略，還要考慮到具體的節(jié)能工作中的協(xié)同問題。首先，想要完成基站的協(xié)同工作，最常見的方法是將相鄰的基站數(shù)據(jù)加入AI預(yù)測模型當(dāng)中，從而進(jìn)一步提高其預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。但是這種方法也有弊端，就是難以保證相鄰的基站數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。因?yàn)橛行┗究赡茉谖恢蒙舷噜?，但是可能在距離上卻隔得非常遠(yuǎn)，這時(shí)兩所基站的數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性就難以得到保證，而一旦將其數(shù)據(jù)加入預(yù)測模型當(dāng)中，非但不能進(jìn)一步提升預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，反而會(huì)使其準(zhǔn)確性受到影響。因此，在運(yùn)用此種方法之前，一定要對(duì)其相鄰的基站數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，如果相關(guān)性高，則可以將其數(shù)據(jù)加入預(yù)測模型中，而一旦相關(guān)性較低，則無法將其數(shù)據(jù)加入預(yù)測模型中。只有這樣才能充分提高預(yù)測模型結(jié)果的準(zhǔn)確性，進(jìn)而發(fā)揮協(xié)同節(jié)能技術(shù)的作用。

其次，將AI運(yùn)用到協(xié)同節(jié)能技術(shù)中的作用除了能提高其模型預(yù)測的準(zhǔn)確性外，還能實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)的節(jié)能效果評(píng)估，使得在不同基站的整體調(diào)度上得到了優(yōu)化。避免因運(yùn)用節(jié)能功能的基站較多，而導(dǎo)致降低用戶體驗(yàn)質(zhì)量的現(xiàn)象發(fā)生。但是目前這種方法的運(yùn)用還受到許多限制，如許多基站的設(shè)備因?yàn)樯a(chǎn)廠家不同其具體的性能、節(jié)能效果也難達(dá)到一致，除此之外，不同的基站節(jié)能方式以及人員素質(zhì)水平也都存在差異。因此，想要實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)節(jié)能效果的評(píng)估，以及對(duì)全體基站的整體調(diào)度還需要不斷探索。

4.4 錯(cuò)峰用電政策

目前，我國許多地區(qū)陸續(xù)出臺(tái)了一系列的政策，以此對(duì)5G基站用電實(shí)行峰谷電價(jià)，并進(jìn)一步降低電價(jià)。在基站稅收減免及數(shù)據(jù)中心的用地用水用電保障、建設(shè)審批、能耗指標(biāo)要求等方面，加大政策支持力度。例如，廣東省已經(jīng)將峰、平、谷電價(jià)時(shí)段分別設(shè)置為6h、10h、8h，電價(jià)比例為1.65∶1∶0.5，其中，高峰時(shí)段電價(jià)是低谷時(shí)段的3倍以上。倘若是直供電站點(diǎn)，便可以采用智能電源，使得站點(diǎn)錯(cuò)峰運(yùn)行，節(jié)約用電成本。同時(shí)，由于鋰電池成本的下降，5G站點(diǎn)可能將普遍使用鋰電池，而直供電已經(jīng)是站點(diǎn)供電主流，將來站點(diǎn)剩余空間將由鋰電池填充，不但電費(fèi)得以下降，而且因?yàn)槌L的備電時(shí)長，可使當(dāng)前高昂的應(yīng)急發(fā)電成本大幅下降。

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