通信基站節能場景智能識別技術應用研究

摘要：隨著通信技術的發展，無線通信基站數量激增，能耗問題日益嚴峻。文章根據通信基站能耗現狀及特點，研究了典型節能場景識別與分類、通信基站節能場景智能識別技術原理，構建了基于智能識別技術的節能系統框架。特征提取與模式識別算法可以智能識別節能場景，自動生成執行節能策略，實現基站能耗智能化管理。在某市的應用案例中，系統降低了基站平均能耗約20%，年節電量數百萬千瓦時，顯著降低了運營成本并助力可持續發展。

關鍵詞：通信基站；節能場景；識別技術

中圖分類號：TN929.5" 文獻標志碼：A

0 引言

隨著通信技術的飛速發展以及智能手機的全面普及，無線通信基站的數量爆發式增長，基站已經穩固地奠定了現代通信的基石地位。然而，基站能耗問題愈發嚴峻，占電信業能耗比重較大，無線網絡能耗也快速增加，5G基站的能耗約為4G基站的2倍以上^［1］。基站能耗源自電源、傳輸系統及主設備等環節，受話務量、流量負載、環境溫度等動態因素影響，形成多樣化耗能場景。傳統人工調整模式已經受限于響應遲緩、精度不足及高昂人力成本，難以滿足高效節能需求^［2］。在此背景下，智能識別技術應運而生，該技術具有高效、精準及實時性強等特性，為基站節能提供了新路徑。本文通過深入分析基站能耗特性與節能場景，構建了基于智能識別技術的節能系統框架。系統運用特征提取與模式識別算法來智能識別當前節能場景，據此自動生成并執行節能策略，實現基站能耗的智能化管理。

1 通信基站能耗現狀及特點

通信基站能耗主要涉及設備、機房環境及配電系統3方面。設備用電，尤其是BTS設備，作為能耗主體，其消耗隨網絡規模擴大與流量增長而顯著增加^［3］。機房環境用電顯著，尤以空調系統為主，占比可達40%～50%，其能耗在高溫季節尤為突出，對節能構成嚴峻挑戰。在配電系統方面，線損電量包含管理與技術2部分，前者涉及人為因素與管理疏漏，后者則源自電能傳輸的物理特性^［4］。盡管配電系統能耗占比較小，其節能潛力亦不容忽視。因此通信基站節能需要綜合考慮機房溫度、告警情況、機房類型、空調類型和蓄電池類型等因素，劃分機房場景，制定有效的節能策略^［5］。

2 典型節能場景識別與分類

在通信基站節能研究中，節能場景智能識別技術至關重要。本文依據基站運行狀況與能耗特性，將節能場景分為4類：低負載、高溫環境、夜間低流量及其他特殊場景。

低負載場景指基站負載低、設備利用率不高時，運營方通過調低設備功率或關閉非必要設備，有效減少能耗。此場景常見于網絡流量低峰時段或地區。

高溫環境場景則針對基站運行于高溫條件下能耗增加且設備易受損等問題，運營方采取增強空調制冷、使用散熱風扇等措施，降低設備溫度，保護設備并減少能耗。

夜間低流量場景利用夜間網絡需求減少的特點，使基站部分設備進入休眠或低功耗模式，顯著降低能耗，尤其適用于夜間流量少的居民和商業區。

此外，還有節假日、突發事件等特殊場景，運營方需根據具體負載與能耗變化靈活調整節能策略。例如，節假日需應對通信需求激增，可能需擴容；突發事件則需確保通信暢通，可能需緊急調整資源配置^［6］。

綜上，深入分析基站能耗特性、精準識別并分類節能場景，是實現基站有效節能的關鍵。

3 通信基站節能場景智能識別技術原理

3.1 數據采集與預處理

數據采集是智能識別技術在通信基站節能場景應用的第一步。系統需要采集基站的各種運行數據，包括但不限于基站性能數據、業務負荷數據、環境條件數據等。這些數據將通過數據采集系統實時傳輸至數據中心，為后續的智能識別和分析提供基礎。在數據預處理階段，系統會對采集到的數據進行清洗、轉化和增強，以提高數據的準確性和可靠性。對于缺失或異常數據，系統會進行填充或剔除處理；對于噪聲較大的數據，系統則會進行濾波或去噪處理。此外，系統還會對數據進行聚合和篩選，提取出對節能識別有用的關鍵信息。

3.2 智能場景識別

智能場景識別是智能識別技術在通信基站節能場景應用的核心環節。在這一階段，系統會根據預處理后的數據，采用機器學習算法對基站當前的運行狀態進行智能識別。具體來說，系統會將采集到的數據與預先定義的節能場景模板進行比對，以判斷基站當前是否處于某個特定的節能場景。節能場景模板的定義需要基于大量的歷史數據和專家經驗。系統會根據歷史數據中的基站運行狀態、業務負荷、環境條件等特征，定義出多個典型的節能場景模板。這些模板將作為后續智能識別的基準和參考。

3.3 基于機器學習的智能識別方法

系統需要采集大量的基站運行數據，對這些數據進行標注。標注的目的是將數據與對應的節能場景關聯起來，以便后續訓練機器學習模型時使用。標注工作需要基于專家經驗和歷史數據相結合來完成，以確保數據標注的準確性。在數據采集和標注完成后，系統會利用這些數據來訓練機器學習模型。訓練過程中，系統會根據標注的節能場景和數據特征，不斷調整模型的參數和結構，以提高模型的識別準確率和泛化能力。同時，系統還會采用交叉驗證等方法來評估模型的性能，以確保模型的穩定性和可靠性。訓練好的機器學習模型將被用于實時識別基站的節能場景。當新的基站運行數據輸入時，模型會根據數據特征自動判斷基站當前是否處于某個節能場景，根據預設的節能策略制定相應的節能措施。這些措施將通過系統控制指令發送給基站執行設備，以實現節能效果。

3.4 節能策略制定與執行

在識別出基站當前的節能場景后，系統會根據預設的節能策略制定相應的節能措施。這些節能措施包括調整基站發射功率、關閉部分射頻通道、啟用深度休眠模式等。系統會根據節能策略的優先級和實際效果，選擇最優的節能措施進行執行。在執行節能措施過程中，系統會實時監測基站的運行狀態和業務負荷情況，以確保節能措施不會對通信質量產生不利影響。同時，系統還會根據實時監測數據對節能策略進行動態調整和優化，以實現更加精準的節能效果。

4 智能識別系統的設計與實現

4.1 系統架構的設計

通信基站節能場景智能識別系統是一個高效節能的解決方案，本文通過設計架構實現對基站能耗的智能管理，智能識別系統架構如圖1所示。系統由4個關鍵層組成：數據采集層、數據處理層、智能識別層和控制執行層。

數據采集層是整個系統的起點，該層通過智能電能表和傳感器等設備實時監控基站的能耗數據和運行狀態。這些數據包括環境參數、用電設備狀態、空調與通風系統等，為后續的數據分析和節能策略制定提供了基礎。

數據處理層對采集到的數據進行加工和處理。該層包括多源數據采集、數據匯聚、數據轉換、數據壓縮、數據清洗、格式對標、數據脫敏和數據存儲等。這些步驟確保了數據的一致性、準確性和安全性，為智能識別層提供了高質量的數據輸入。數據處理層的優化直接關系到系統分析的準確性和效率。

智能識別層是系統的核心，它利用先進的機器學習算法和多維度特征分析技術，對處理后的數據進行深入分析。這一層能夠實時識別當前的節能場景，進行場景分類和趨勢預測，從而為控制執行層提供準確的節能策略。智能識別層的高效運作使得系統能夠快速響應不同的節能需求，實現精細化的能源管理。

控制執行層是系統的最后一環，它根據智能識別層提供的節能策略，通過遠程控制、故障處理、指令下發、設備狀態監控等手段，實現對基站能耗的精確控制。這一層還包括穩定保障、反饋機制、策略調整、協同工作、資源調度和安全保障等功能，確保了節能策略的有效執行和系統的穩定運行。

整個通信基站節能場景智能識別系統的設計和實現，旨在通過智能化手段，提高基站的能源利用效率，降低能耗，實現節能減排的目標。系統通過實時數據采集、精確數據處理、智能場景識別和精確控制執行，形成了一個閉環的節能管理流程。這種智能化的節能解決方案，不僅能夠提高基站的運行效率，還能為運營商帶來顯著的經濟效益。

4.2 系統架構的功能實現

4.2.1 數據采集與傳輸

數據采集設備需要具備高精度、高可靠性和實時性等特點。常用的數據采集設備包括溫度傳感器、濕度傳感器、風速傳感器以及基站性能監測設備等。這些設備通過有線或無線方式將數據傳輸至數據中心。為了保證數據傳輸的可靠性和實時性，本文采用TCP/IP協議進行數據傳輸，設置合理的數據傳輸頻率和緩沖區大小。

4.2.2 數據預處理與特征提取

數據預處理是確保數據質量的關鍵環節。在預處理階段，首先系統需要對采集到的數據進行清洗和去噪處理以消除異常值和噪聲干擾；接著系統通過歸一化處理將數據轉換為統一格式以便于后續分析處理；最后系統通過特征提取操作提取出對節能識別有用的關鍵信息，如基站負載率、環境溫度變化等。

4.2.3 智能識別算法選擇與訓練

智能識別算法的選擇需要根據具體應用場景和數據特點來確定。通信基站節能場景中常用的算法包括決策樹、隨機森林、神經網絡等。算法的選擇需要綜合考慮識別準確率、計算復雜度和實時性等因素。系統在算法訓練階段需要使用大量的歷史數據和專家經驗來訓練模型以提高模型的識別準確率和泛化能力。

4.2.4 節能策略制定與執行

節能策略的制定需要根據智能識別層的結果和基站的實際運行情況來確定。常用的節能策略包括調整發射功率、關閉空閑射頻通道或啟用深度休眠模式等。在執行節能策略時，系統需要考慮對通信質量的影響以及基站設備的運行壽命等，在確保節能效果的同時不影響網絡的正常運行。

4.3 系統測試與優化

測試內容包括功能測試、性能測試和穩定性測試等。功能測試主要驗證系統是否能夠正確識別出不同的節能場景并制定相應的節能策略；性能測試主要評估系統的處理速度和響應時間等指標；穩定性測試則通過長時間運行系統來觀察其穩定性和可靠性表現。根據測試結果可以對系統進行優化和改進以提高其性能和可靠性。優化措施包括算法優化、參數調優以及系統架構調整等。

5 智能識別技術在通信基站節能場景中的應用

某市作為經濟發達、人口密集的地區，對通信服務的需求日益增長。電信公司在全市范圍內建設了大量的通信基站，覆蓋了城市、郊區乃至偏遠鄉村。然而，隨著基站數量的激增，網絡能耗問題日益凸顯。傳統基站的節能方式往往依賴于人工經驗判斷，難以適應復雜多變的網絡環境和業務需求，導致節能效果有限，甚至可能影響用戶體驗。

某市電信的通信基站節能場景智能識別系統采用云邊協同的架構設計，主要包括數據采集層、數據處理層、智能識別層和控制執行層4個部分。如圖2所示，該系統覆蓋了所有在網基站，實現了實時監測與預警、智能場景識別、精準節能策略制定、自動化控制執行和效果評估與優化等功能。

如圖3所示，系統融入了智能識別基站節能場景、精準制定節能策略的技術方案。系統通過引入智能識別系統，實現對基站運行狀態的實時監測與分析，結合大數據和人工智能算法，精準識別出不同時段的節能潛力，自動調整基站參數，實現節能降耗的目標。

自上線以來，系統通過一系列高效步驟成功實現了節能降耗的目標。首先，系統對全市基站的運行數據進行了詳盡的采集與整合，構建了統一的數據平臺，為后續的智能分析奠定了基礎。接著，基于海量數據，系統運用先進的人工智能算法對基站運行狀態進行深度智能分析，精準識別出如夜間閑時、節假日低負載時段等多個節能潛力場景。最后，針對這些場景，系統自動定制化生成了相應的節能策略，通過遠程控制功能將策略下發至各基站執行，如在夜間閑時自動關閉部分載波、降低發射功率，在節假日低負載時段靈活調整網絡配置以減少不必要的能耗。此外，系統還定期對節能效果進行全面評估，根據評估結果不斷優化調整節能策略，同時提供直觀的可視化界面，方便運維人員實時掌握基站能耗情況及節能成效，確保節能工作持續高效推進。

經過一段時間的持續運行，通信基站節能場景智能識別系統取得了顯著成效。系統通過精準識別節能場景并自動調整基站參數，成功將全市基站平均能耗降低了約20%，年節電量達數百萬千瓦時，顯著降低了運營成本并助力社會可持續發展。同時，系統的自動化控制功能大幅提升了運維效率，減輕了運維人員負擔，通過實時監控與預警確保了網絡穩定性。此外，系統在節能過程中充分考慮用戶感知，確保用戶體驗未受影響。

6 結語

本文通過深入研究通信基站的能耗現狀和節能場景，構建了一套基于智能識別技術的節能系統框架。節能系統能夠通過特征提取和模式識別算法，智能識別并分類節能場景，自動生成并執行節能策略，有效降低基站能耗。在某市的應用案例中，系統實現了基站能耗降低，年節電量數百萬千瓦時，顯著提升了能源利用效率。本文后期將不斷改進和優化智能識別技術及其在通信基站節能場景中的應用。未來，隨著技術的不斷進步，智能識別技術在通信基站節能領域將有更廣闊的應用前景。

參考文獻

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（編輯 王永超編輯）

Research on the application of intelligent recognition technology for energy saving scenarios

in communication base stations

YE" Anyuan， ZHENG" Rongfeng， ZHOU" Chao， HUANG" Daqiao*， WANG" Xiaobo

（Hangzhou Branch of Zhejiang Communication Industry Service Co.， Ltd.， Hangzhou 310008， China）

Abstract：" With the development of communication technology， the number of wireless communication base stations has surged， and energy consumption issues have become increasingly severe. This article studies the recognition and classification of typical energy-saving scenarios and the principle of intelligent recognition technology for energy-saving scenarios of communication base stations based on the current energy consumption status and characteristics of communication base stations. A energy-saving system framework based on intelligent recognition technology is constructed. Through feature extraction and pattern recognition algorithms， energy-saving scenarios are intelligently recognized， and energy-saving strategies are automatically generated and executed to achieve intelligent management of base station energy consumption. In the application case of some city， the system successfully reduced the average energy consumption of base stations by about 20%， saved millions of kilowatt hours of electricity annually， significantly reduced operating costs， and helped sustainable development.

Key words： communication base station; energy saving scenarios; distinguish technology