基于AI的5G基站節能降耗技術應用

劉晨晨

【摘?要】本次研究對5G基站能耗構成基本情況研究后，對基于AI 5G基站節能降耗技術應用情況加以分析，旨在合理使用5G基站節能降耗技術，完善基于AI下5G基站節能降耗技術構架及工作流程，有效控制電信運營企業的成本，維護企業的經濟效益。

【關鍵詞】AI;5G基站;節能降耗技術;應用

AI背景下5G業務、應用場景發生較大變化，同時通信網絡建設規模越來越大，這時移動通信網絡數據增長、能源消耗問題比較嚴重。為有效降低電信運營商的成本，應在AI下有效應用5G基站節能降耗技術，加強我國基礎建設、合理使用資源能源，并且加強對環境的保護。

一、5G基站能耗構成基本情況的研究

為提高移動通信網絡覆蓋質量、服務質量，典型運營商應于全國范圍內構件無線基站廣泛分布且數量較大，其在移動通信網絡中占據較大比例，特別為5G階段行業應用場景較多，數據流量的指數級不斷增長，這時必然會對網絡建設和運營提出新的要求。5G基站技能技術的深入研究，可在一定程度降低5G基站能耗，需要注意的是5G基站能耗主要包括：計算、傳輸、其他等能耗幾個部分。其中計算能耗指的是BBU消耗電量，涉及數字部分處理、管控，以及核心網、其他基站間通信等方面的功耗;傳輸能耗為AAU功率放大器PA、射頻RF部分消耗電量，執行基帶信號、無線信號轉換，饋電線功耗低于傳輸功耗;其他能耗為市電引入基站直流供電轉換期間額外損耗的電量，如：機房空調、監控系統及智能設備等電量。5G移動通信網絡基站設備能耗占據總能耗>85%、機房基站設備能耗占總能耗>60%，5G AAU設備、4G RRU設備比較存在較大差異性，前者內部集成天線陣列、64個射頻通道、部分基帶功能，所以AAU于功放模塊、收發機，以及數字基帶等功耗會不同程度加大，相關數據統計顯示5G AAU設備能源消耗占據基站設備>85%，故此利于降低5G基站能源消耗、特別為AAU能源消耗，能夠從根本上降低整個通信網絡能耗。

二、基于AI 5G基站節能降耗技術應用情況的分析

（一）基于AI 5G基站節能降耗技術架構、工作流程情況

4G網絡因PA于RRU設備能源消耗比重約為75%，所以通過關斷PA方式可獲得節能降耗效果。5G AAU能耗涉及PA、TRX和數字基帶等功耗，通過關閉PA節能降耗效果并不理想，因此可進行深度睡眠。對低業務場景來講建議選用符號、通道、多層覆蓋載波等關斷方法處理，其中符號關斷為設備級AAU自檢模式符號關斷后，通過BBU集中調度于時隙匯聚空出更多時隙，以此保證節能降耗效果;通道關斷5G大規模天線引入、64通道AAU作為主要機型，能施行64天線關斷、16通道關斷、32通道關斷、48通道關斷，以及PA及TRX關閉等處理，節能降耗效果顯著、有效。5G基站智能節能降耗工作流程：收集并處理數據、場景識別、確定節能門限及時間段、基站結果反饋和評估。之前設備級節能評估方法，在5G時代場景下應用效果不理想，所以需運營商關注到設備空閑時間節能比例、相同業務能力耗電量，以及開啟節能后節約電量等狀況，因流量為運營的重點部分主要表現在提供流量時，節能可為運營商提供OPEX方面，故而可使流量、能耗保持平衡，充分發揮出節能降耗技術的最大作用。

（二）5G基站基礎節能降耗技術的應用

基站設備節能降耗主要通過硬件節能降耗、軟件節能降耗，前者可降低整個基站設備能源消耗、后者在業務負荷狀態下有效調度，進而從根本上提高基站設備的運行效率。（1）硬件節能降耗經完善硬件架構設備、完善生產工藝、處理好基帶、數字中頻和射頻集成等方式處理，應用10nm/7nm登高集成度芯片技術工藝，有助于縮小芯片面積、提高系統性能;使用氮化鎵材料，在加強AAU設備功放效率方面優勢突出。（2）軟件節能降耗技術能結合通信業務時間分布特征、空間分布特征、網絡負荷變化等，在用戶感知體驗下以動態調度對策實行基站載頻、通道，以及整機休眠等處理，從而達到節能降耗效果，于低功耗狀態下運行設備確保基站設備資源能夠有效運用。基礎節能關斷方法：（1）載波關斷方法：多層覆蓋組網場景中一個載波可實行基礎覆蓋，另一載波容量補熱，結合PRB周期性監控于業務空閑時候，將容量補熱載頻關閉處理，進而實現節能降耗效果。（2）符號關斷方法：在網絡低負荷通過斷續發射方式降低功放模塊消耗功率，符號關斷功能開啟后于符合無用戶數據發送期間，使用基站設備主動關閉射頻功放模塊，獲得最佳節能降耗效果。（3）通道關斷方法：5G標準下使用Massive MIMO技術，于基站業務負荷低場景下，選擇關閉部分射頻通道發射功率達到節能降耗的目的。

（三）AI技術發展、AI技術于5G基站中應用情況

5G建設屬于漫長過程，應考慮到經濟效益、業務需求方面情況，網絡更加復雜。以往，多通過人工方式運營不能達到具體的需求和要求，人工智能AI技術不但能處理高計算量數據分析、跨領域特性挖掘及動態生成方面問題，而且可以不斷創新網絡運營運維模式。網絡話務量于各時間段均會發生一定波動，傳統基站設備為24h持續運行狀態/結合固定關斷，然而不能結合話務量智能調控，所以會在一定程度上加大能源消耗及其成本。因此，應收集歷史時空特性數據對無線資源利用，對其變化規律加以深入分析，從而有效預估覆蓋小區KPI監控。通過人工智能技術進行網絡覆蓋，需考慮到用戶分布和場景主要特征，結合歷史數據、實時數據評估無線資源利用情況。在此之后，聯系運營商策略、用戶意愿選擇適合的方法處理，目的為有效提高網絡性能、使能耗下降。

為實現5G基站節能降耗效果，首先應進行業務預測，使用歷史業務負荷數據訓練模型對節能小區預測，將節能時段觸發這一小區負荷轉移到鄰區，待負荷轉移后觸發這一小區節能功能，使不同節能時段發揮節能作用。其次，需要合理選擇節能策略聯系預測結果選擇節能對策、實時調整、自動更新并執行，以此達到預設KPI指標、節能降耗的基本目標。除此之外，建議進行多網協同控制工作，主要對多層覆蓋小區、基礎覆蓋小區、補熱小區作以自動識別處理，獲得最理想的節能降耗效果。場景識別可在話務模型下，對自動識別業務場景加以有效分析，比方說：居民區、商業區和高鐵線路等，有助于結合各種場景選用關斷節能降耗對策。

結語

5G基站節能降耗屬于系統工作，應獲得軟件、硬件的支持，并且不斷創新并優化5G基站節能降耗技術，如此一來必然可使用戶獲得最優質的體驗，降低運營商的成本。同時電信運營商需要重視5G基站節能降耗問題，合理應用節能降耗技術，從而降低基站設備的能源消耗。

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（作者單位：安徽廣播電視臺黃山發射臺）