網(wǎng)絡能源統(tǒng)籌策略與智慧節(jié)能技術研究

　　摘　要 隨著5G基站和大數(shù)據(jù)中心兩大新基建的爆發(fā)，運營商新一代網(wǎng)絡進入了建設快車道，機房基站空調耗電巨大，其中5G基站能耗更是4G的2～3倍，對運營成本帶來了巨大挑戰(zhàn)。本文主要從“5+1”基站智慧節(jié)能技術和“兩大”局站動力智慧節(jié)能技術兩方面，闡述能源統(tǒng)籌管理策略，研究提升網(wǎng)絡節(jié)能智能化和IT化水平，在保障用戶感知和網(wǎng)絡質量前提下，追求最大的節(jié)能降費成效。

　　本文源自陳聰; 郭嘉; 黃建豐; 施劍， 電信工程技術與標準化 發(fā)表時間：2021-07-12

　　關鍵詞 能源統(tǒng)籌管理;“5+1+2”智慧節(jié)能;4G/5G協(xié)同

　　5G 小區(qū)帶寬是 4G 的 5 倍以上，且室外主要是復雜度較高的 64/32 通道 Massive MIMO 設備，導致 5G 基站功耗是 4G 的 2 ～ 3 倍。無線網(wǎng)絡經(jīng)過多年演進建設，形成了多制式多頻段立體式的復雜網(wǎng)絡，約 14.6% 的站點潮汐特性明顯，同時電源空調負荷率因季節(jié)變化呈現(xiàn)波動，站點電源負荷率波動明顯，節(jié)能降費空間巨大。

　　傳統(tǒng)節(jié)能模式存在以下“五大痛點”，開展基于 AI 技術的站點能源統(tǒng)籌管理具有重大意義。

　　(1)傳統(tǒng)技能模式存在節(jié)能小區(qū)和時間相對固定。

　　(2)4G/5G 和異廠家協(xié)同節(jié)能難。

　　(3)節(jié)能策略實施后覆蓋變化、業(yè)務性能和節(jié)能效果無法評估。

　　(4)各制冷設備冗余冷量浪費。

　　(5)空調未工作在最高效模式。

　　本文主要從“5+1”基站智慧節(jié)能技術和“兩大” 局站動力智慧節(jié)能技術(“5+1+2”智慧節(jié)能技術)研究網(wǎng)絡能源統(tǒng)籌策略，實現(xiàn)了基站節(jié)能、空調節(jié)能和儲能節(jié)能的三維一體全方位統(tǒng)籌智慧節(jié)能。

　　1 網(wǎng)絡能源統(tǒng)籌策略技術方案

　　基于 AI+ 大數(shù)據(jù)技術，打造融合基站節(jié)能、空調節(jié)能和儲能節(jié)能的網(wǎng)絡能源管理體系。應用統(tǒng)籌管理網(wǎng)絡能源智慧節(jié)能技術創(chuàng)新采用八步法實現(xiàn)節(jié)能管理流程，創(chuàng)建從數(shù)據(jù)采集、節(jié)能策略執(zhí)行、策略自動評估迭代更新的全流程全方位全自動能源統(tǒng)籌管理系統(tǒng)。

　　1.1 網(wǎng)絡能源智慧節(jié)能技術業(yè)務架構

　　通過橫向貫通五大能力中心(性能中心、編排中心、故障中心、資源中心、采集共享中心)，打通 OMC 與動環(huán)監(jiān)控，構建能源智慧大腦 ;運用大數(shù)據(jù)分析、AI 算法預測和場景智能識別等多種手段，在能源智慧大腦上部署“5+1+2”智慧節(jié)能統(tǒng)籌策略，面向業(yè)務打造三維一體的智慧節(jié)能管理體系，具體如圖 1 所示。

　　1.2 八步法節(jié)能管理流程

　　打造業(yè)務采集、對象場景識別、AI 智能預測、節(jié)能策略生成、節(jié)能策略執(zhí)行、業(yè)務性能監(jiān)控、應急保障喚醒和 AI 評估迭代優(yōu)化八步自動化服務流程，實現(xiàn)網(wǎng)絡級快速部署，從擴展節(jié)能時間和擴大節(jié)能基站數(shù)量兩個維度，最大限度挖掘網(wǎng)絡節(jié)能潛力，具體如圖 2 所示。

　　2 “5+1+2”站點智能節(jié)能技術

　　2.1 基于承載業(yè)務量的“5+1”基站動態(tài)智慧節(jié)能技術

　　基于業(yè)務時序特性和網(wǎng)絡承載結構打造“5+1”六大節(jié)能降耗集合策略，適配主流電信設備廠家。運用大數(shù)據(jù)分析和 AI 算法構建 MRO 話務模型，識別不同場景網(wǎng)絡結構，基于網(wǎng)元長短周期業(yè)務特征和共覆蓋場景網(wǎng)絡結構特征，精準預測業(yè)務的時空分布，根據(jù)網(wǎng)元業(yè)務承載，智能執(zhí)行最優(yōu)節(jié)能方案策略，具體如圖 3 所示。

　　2.2 兩大局站動力智慧節(jié)能技術

　　2.2.1 空調智慧節(jié)能技術

　　通過實時監(jiān)測機房溫度數(shù)據(jù)，建立能耗模型，通過人工智能管理方式，實現(xiàn)空調參數(shù)設置的智能尋優(yōu)，并實時下發(fā)調整，提升底層空調設備的制冷協(xié)調性，降低空調系統(tǒng)內設備內耗，減少不必要的能量損耗，從而達到節(jié)能的目的，具體如圖 4 所示。

　　2.2.2 智慧儲能節(jié)能技術

　　通過 AI 技術設計端到端的改進神經(jīng)網(wǎng)絡模型，基于峰谷電價、電池充放電特性、站點動態(tài)負荷及備電特性，生成削峰填谷智慧儲能策略。峰電時刻利用蓄電池放電工作，谷點時刻利用市電工作同時對蓄電池進行充電。此技術通過開關電源自動執(zhí)行智慧儲能策略實現(xiàn)智慧儲能節(jié)能，具體如圖 5 所示。

　　2.2.3 AI 系統(tǒng)迭代調優(yōu)與安全智慧管控

　　對節(jié)能前后的性能和節(jié)能量進行多維度評估，針對評估結果不斷調優(yōu)模型，持續(xù) AI 迭代優(yōu)化節(jié)能方案，尋求實現(xiàn)節(jié)能和性能之間的最佳平衡。

　　當節(jié)能組話務激增、質量劣化、退服告警或突發(fā)事件時，通過應急喚醒機制及時退出基站節(jié)能模式。同時監(jiān)控基站喚醒指令執(zhí)行結果，對異常情況自動預警并對接排障派單處理，實現(xiàn)節(jié)能效果最大化和網(wǎng)絡安全的可控性，具體如圖 6 所示。

　　3 結束語

　　隨著 5G 商用網(wǎng)絡規(guī)模的增加和 5G 網(wǎng)絡建設實踐的持續(xù)探索及創(chuàng)新，以機房為整體的網(wǎng)絡能源統(tǒng)籌策略和精細化智慧節(jié)能技術研究必將進一步深入，將人工智能技術引入到通信網(wǎng)絡的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn) 4G/5G 網(wǎng)絡的智能協(xié)同，資源調度的持續(xù)優(yōu)化，在節(jié)能降費和用戶體驗之間達到有效平衡。網(wǎng)絡能源統(tǒng)籌策略與智慧節(jié)能技術的不斷創(chuàng)新和演進將有效降低運營商 OPEX 成本，提升運營商市場競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力。