張苗苗，趙皓，周巖，張陽，余立，梁燕萍，馮春杰

基于長短時預(yù)測的基站節(jié)能策略

張苗苗1，趙皓1，周巖1，張陽2，余立1，梁燕萍1，馮春杰2

（1. 中國移動通信有限公司研究院，北京 100053；2. 中國移動通信集團有限公司，北京 100033）

隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展和5G商用建設(shè)的加快，5G功耗將繼續(xù)大幅度提升運營成本。如何在保障業(yè)務(wù)體驗及設(shè)備安全的基礎(chǔ)上實現(xiàn)節(jié)能最大化，始終是產(chǎn)業(yè)界研究的焦點之一。針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、站型豐富等挑戰(zhàn)，提出了以“感知、預(yù)測、分析、決策”AI技術(shù)為核心的節(jié)能策略生成、閉環(huán)安全保障技術(shù)?；陔x線數(shù)據(jù)，驗證了預(yù)測技術(shù)效果，達到了基站節(jié)能誤關(guān)率低于2%、召回率不低于84%的效果。進一步的實踐應(yīng)用效果證明，在保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量穩(wěn)定的前提下，能夠有效挖掘更多節(jié)能空間和節(jié)能時長，顯著提升節(jié)能量，達到降本增效的目的。

基站節(jié)能；業(yè)務(wù)量預(yù)測；智能化

0 引言

“碳達峰”“碳中和”已成為我國堅定的發(fā)展方向，隨著中國移動5G基站的不斷建設(shè)，能耗也逐步增大。預(yù)計到2030年，我國5G基站數(shù)量將達到1 500萬個[1]，并且單個5G基站能耗是4G基站能耗的3～4倍[2]?；菊军c能耗費用占網(wǎng)絡(luò)運營成本的16％以上，但70％的基站僅承載了20％的網(wǎng)絡(luò)流量，這導(dǎo)致基站在空閑狀態(tài)也不停消耗大量的電力。為響應(yīng)國家節(jié)能減排號召、建設(shè)中國“綠能網(wǎng)絡(luò)”，節(jié)能減排必然是通信行業(yè)不可忽視的首要需求，所以4G/5G節(jié)能技術(shù)研究成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和運營商研究的重點方向。目前節(jié)能方式分為傳統(tǒng)方式和人工智能方式。5G初期基站節(jié)能方式大多是基于統(tǒng)計的傳統(tǒng)節(jié)能方式[3]，通過分析基站歷史運營數(shù)據(jù)，人工判斷節(jié)能時間段與節(jié)能關(guān)斷方式。隨著人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)發(fā)展，業(yè)界逐步進行智能基站節(jié)能方案研究[4]，從而實現(xiàn)基站節(jié)能自動化，取得了更好的效果。

然而，因為4G/5G協(xié)同多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，目前的AI節(jié)能算法更多地使用單一模型進行業(yè)務(wù)量時序預(yù)測[5-7]，這使得AI模型落地困難，很難保證在節(jié)能的同時保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。本文提出了一套端到端精準(zhǔn)動態(tài)節(jié)能方案，能夠保證網(wǎng)絡(luò)用戶質(zhì)量感知的同時，挖掘更多節(jié)能時長。通過引入最小化路測（minimization of drive-test，MDT）數(shù)據(jù)[8]從空間精確挖掘共覆蓋小區(qū)，確定節(jié)能目標(biāo)小區(qū)；提出長短時聯(lián)合動態(tài)預(yù)測小區(qū)業(yè)務(wù)量指標(biāo)，挖掘小區(qū)節(jié)能時間段；引入網(wǎng)絡(luò)感知功能實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)指令，保證用戶體驗，避免誤關(guān)斷基站對用戶造成影響。

1 基于AI的節(jié)能方案

針對移動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、站點型號豐富、節(jié)能技術(shù)多樣等挑戰(zhàn)，本方案基于不同基站關(guān)斷節(jié)能技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)挖掘以及AI算法實現(xiàn)節(jié)能小區(qū)挖掘、業(yè)務(wù)量長短時聯(lián)合預(yù)測，并通過實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，形成以“感知、預(yù)測、分析、決策”為核心的動態(tài)智能節(jié)能策略生成、平臺級閉環(huán)的安全保障方案，在保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的情況下，實現(xiàn)節(jié)能增益最大化。本節(jié)介紹了端到端智能節(jié)能方案的設(shè)計思路。

1.1 現(xiàn)有基站節(jié)能技術(shù)

目前，5G節(jié)能技術(shù)主要包括硬件級節(jié)能、站點級節(jié)能及網(wǎng)絡(luò)級節(jié)能[9]。其中，硬件級節(jié)能主要從源頭控制硬件功耗，通過采用優(yōu)化硬件設(shè)計，設(shè)計Doherty優(yōu)化架構(gòu)[10]，降低設(shè)備功率放大器的整個能耗。設(shè)備商也開始關(guān)注使用更節(jié)能的器件材料、引進更先進的散熱技術(shù)及完善生產(chǎn)工藝等手段，包括基于石墨烯的散熱涂層方案[11]和室內(nèi)基帶處理單元（building base band unit，BBU）豎插部署方案。以此達到有效降低基站設(shè)備的基礎(chǔ)能耗以及進一步提升基站設(shè)備能源利用率的目的[12]。

站點級節(jié)能主要通過對射頻模塊的控制，在保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和用戶感知的同時，達到精細化節(jié)能的目的，站點級節(jié)能主要有符號關(guān)斷[13]、通道關(guān)斷、載波關(guān)斷、深度休眠[14-15]等方式。

網(wǎng)絡(luò)級節(jié)能通過去激活指令關(guān)閉邏輯小區(qū)的射頻發(fā)射功能或者開啟禁止終端接入功能，與其對應(yīng)的激活指令可以使閉塞狀態(tài)的小區(qū)恢復(fù)至服務(wù)狀態(tài)?，F(xiàn)在專家提出的節(jié)能方案大多是通過人工分析歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)，找到夜間低流量小區(qū)，統(tǒng)一節(jié)能策略下發(fā)[16]。隨著AI技術(shù)發(fā)展，AI智能節(jié)能方案也廣泛應(yīng)用，基于時序網(wǎng)絡(luò)負載和用戶連接數(shù)，通過自回歸綜合移動平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）[17]、長短期記憶（long short-term memory，LSTM）[18]或Facebook的Prophet用于時間序列預(yù)測[19]等方案，配合門限閾值計算得到可以關(guān)斷的節(jié)能小區(qū)列表，并執(zhí)行節(jié)能操作[20]。

1.2 基于AI技術(shù)的基站節(jié)能方案

本方案主要由數(shù)據(jù)采集、共覆蓋分析、長時業(yè)務(wù)量預(yù)測、短時業(yè)務(wù)量預(yù)測、實時節(jié)能策略生成、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控與感知模塊、指令下發(fā)和節(jié)能量評估等模塊組成，旨在解決節(jié)能過程中如下5個核心問題。

? 如何識別節(jié)能小區(qū)？

? 如何挖掘節(jié)能小區(qū)的節(jié)能時間段？

? 如何確定基站節(jié)能方式？

? 如何保障節(jié)能過程中網(wǎng)絡(luò)的安全性和穩(wěn)定性？

? 如何評估節(jié)能效果？

目前，基站設(shè)備涉及多個設(shè)備商，各平臺之間功能冗余，且相互通信的I/O成本反而會拉低效率，違背了基站節(jié)能的初衷。所以，應(yīng)將各平臺的優(yōu)勢模塊提取出來，融合成一個完整的節(jié)能方案。本方案希望將各個功能模塊解耦，實現(xiàn)系統(tǒng)的靈活可擴展。節(jié)能方案流程如圖1所示。

本方案通過采集運營商的網(wǎng)絡(luò)運營數(shù)據(jù)，計算出4G/5G多層網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的節(jié)能補償小區(qū)對，并對節(jié)能補償小區(qū)進行長短時聯(lián)合業(yè)務(wù)量預(yù)測分析，實時生成節(jié)能策略進行指令下發(fā)。在節(jié)能的同時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，及時喚醒網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劣化的節(jié)能小區(qū)[21]，保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量安全。

2 長短時業(yè)務(wù)量聯(lián)合預(yù)測

通過預(yù)測基站長短時業(yè)務(wù)量指標(biāo)變化趨勢，將預(yù)測值和提前設(shè)定的基站關(guān)斷門限做對比，指導(dǎo)運營商對小區(qū)精確開、關(guān)斷[22]，從而實現(xiàn)基站空間和時間維度的節(jié)能擴展，達到保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的同時，提升節(jié)能效果的目的。

圖1 節(jié)能方案流程

該方案主要基于基站歷史業(yè)務(wù)量時序數(shù)據(jù)，如上行業(yè)務(wù)量、下行業(yè)務(wù)量、上行物理資源塊（physical resource block，PRB）利用率、下行PRB利用率、平均用戶數(shù)等指標(biāo)，通過AI算法對節(jié)能、補償小區(qū)未來一天及未來一個時刻的業(yè)務(wù)量進行長短時預(yù)測。其中，使用小區(qū)未來一天的長時預(yù)測結(jié)果可挖掘滿足一定節(jié)能時長的潛在節(jié)能小區(qū)，再用短時精準(zhǔn)預(yù)測，保障挖潛的節(jié)能小區(qū)是真實有效的，可兼顧未來一天各小區(qū)業(yè)務(wù)情況及實時預(yù)測下一時刻業(yè)務(wù)情況，既能提前支持節(jié)能策略生成，又能保障策略實時下發(fā)安全性，達到不頻繁開、關(guān)斷小區(qū)，降低小區(qū)誤關(guān)率的目的。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

該方法的業(yè)務(wù)量預(yù)測模型主要基于歷史一個月的小區(qū)業(yè)務(wù)量時序數(shù)據(jù)進行長短時預(yù)測。在模型建立過程中，要求時序數(shù)據(jù)無缺失值且有一定的周期性，因此，數(shù)據(jù)處理主要檢測數(shù)據(jù)質(zhì)量，并對缺失值及異常值采用兩種數(shù)據(jù)來源進行插值：（1）前后均值，（2）歷史同時刻均值。然后判斷數(shù)據(jù)的周期性，可使用Serial Correlation算法[23]計算每個小區(qū)的自相關(guān)系數(shù)，若系數(shù)高于閾值，則認為該小區(qū)指標(biāo)有一定周期性，否則，該小區(qū)指標(biāo)無周期性。

2.2 長時業(yè)務(wù)量預(yù)測

為有效利用時間維度特征、盡量挖掘節(jié)能基站且兼顧預(yù)測效率，本方案通過改進時域卷積網(wǎng)絡(luò)（temporal convolutional network，TCN）[7]，訓(xùn)練一定范圍內(nèi)的通用模型，進而預(yù)測目標(biāo)日期、目標(biāo)基站未來一天的業(yè)務(wù)量。長時業(yè)務(wù)量預(yù)測框架如圖2所示。

圖2 長時業(yè)務(wù)量預(yù)測框架

本文從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、在線預(yù)測3個方面闡述長時預(yù)測的整體流程以及算法細節(jié)。

（1）數(shù)據(jù)處理

用深度學(xué)習(xí)解決時序的預(yù)測問題，通常需要將時序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，即成對的輸入、輸出數(shù)據(jù)，該方法以預(yù)設(shè)的滑動窗口進行滑窗，得到一系列特征維度為標(biāo)簽維度為一天的樣本集。

為防止在模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)大小的差異影響模型的收斂，需要對樣本集歸一化。本文假設(shè)小區(qū)業(yè)務(wù)量服從正態(tài)分布，因此，本方案采用中心化方式進行歸一化，如式（1）所示。

（2）模型訓(xùn)練

本方案使用時域卷積網(wǎng)絡(luò)提取業(yè)務(wù)量的時間維度特征，但為了挖掘更多可節(jié)能時間和可節(jié)能基站，本方案修改損失函數(shù)，使其更關(guān)注可關(guān)斷基站閾值附近樣本集，適當(dāng)減少距離業(yè)務(wù)量指標(biāo)和關(guān)斷閾值較遠的樣本集，旨在提升關(guān)斷閾值附近的精確度，挖掘更多的基站和時間段。另外，引入最大值特征，將預(yù)測結(jié)果適當(dāng)提高，盡可能降低基站誤關(guān)的可能性。改進的損失函數(shù)具體如式（2）所示。

圖3 TCN深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

（3）在線預(yù)測

按照上述過程，預(yù)處理待預(yù)測基站業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)，整理成特定格式，使用提前訓(xùn)練的模型對待預(yù)測基站未來一天的業(yè)務(wù)量進行預(yù)測，通過對比節(jié)能開、關(guān)斷門限，挖掘滿足一定節(jié)能時長如1 h的可關(guān)斷基站及可關(guān)斷時間段。

2.3 短時業(yè)務(wù)量預(yù)測

為了糾偏長時業(yè)務(wù)量預(yù)測挖掘出的基站節(jié)能時間和空間，本方案使用業(yè)務(wù)量短時精準(zhǔn)預(yù)測的方式，實現(xiàn)對基站關(guān)斷的雙重保障，使得關(guān)斷決策的下發(fā)更加高效且準(zhǔn)確。本文從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、在線預(yù)測3個方面闡述短時業(yè)務(wù)量預(yù)測的整體流程和算法細節(jié)。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

短時業(yè)務(wù)量預(yù)測方案的數(shù)據(jù)預(yù)處理，主要包含兩部分：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征抽取。由于基站業(yè)務(wù)量中的上、下行流量變化浮動較大，若直接預(yù)測，則存在精度不準(zhǔn)的問題，本方案將預(yù)測上、下行流量轉(zhuǎn)換為預(yù)測單位用戶的流量，然后，將預(yù)測結(jié)果和用戶數(shù)相乘，得到下一時刻的上、下行流量。本方案可適當(dāng)平滑流量的峰值，流量與單位用戶流量時序圖對比如圖4所示。

圖4 流量與單位用戶流量時序圖對比

由于時序數(shù)據(jù)維度較大，不適合將所有時序數(shù)據(jù)放入集成算法中學(xué)習(xí)，因此本方案提出使用樹模型（如XGBoost算法[24]）進行特征分析。下行PRB利用率特征重要性分析結(jié)果如圖5所示，短時特征（前若干時刻值、前若干天同時刻值及強相關(guān)指標(biāo)）對下一時刻的預(yù)測有重要參考價值，因此，提取本指標(biāo)歷史短時特征、天特征、與該指標(biāo)強相關(guān)性的短時特征，構(gòu)造樣本后，訓(xùn)練模型，進而預(yù)測該指標(biāo)下一時刻的指標(biāo)值。

圖5 下行PRB利用率特征重要性分析結(jié)果

（2）模型訓(xùn)練

圖6 集成模型結(jié)構(gòu)

本方案的特征構(gòu)造方式使用歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)的短時特征與長時統(tǒng)計特征，并選用“提升樹模型+其他簡單預(yù)測模型”的Stacking思想[25]，對下一時刻的指標(biāo)值進行擬合，集成模型結(jié)構(gòu)如圖6所示。最終實現(xiàn)對長時預(yù)測結(jié)果的糾偏，在長短時預(yù)測的雙重保障下，提升基站開、關(guān)斷的安全性。

（3）在線預(yù)測

與長時業(yè)務(wù)量的在線預(yù)測方式一致，對待預(yù)測基站數(shù)據(jù)預(yù)處理，并使用提前訓(xùn)練好的模型預(yù)測未來時刻的業(yè)務(wù)量。最后，通過對比開、關(guān)斷門限，對長時預(yù)判的決策再一次判斷，進而提升基站節(jié)能的安全性。

2.4 效果評估

本方案使用的基于長短時業(yè)務(wù)量預(yù)測的節(jié)能方案，使用長時業(yè)務(wù)量預(yù)測，對未來一天節(jié)能基站及可節(jié)能時段進行挖潛；然后，使用短時精準(zhǔn)預(yù)測功能，對挖潛的節(jié)能信息進行糾偏，以此達到不頻繁操作基站且雙重保障保證網(wǎng)絡(luò)安全性的目的，因此，本文使用聯(lián)合預(yù)測結(jié)果與其他算法預(yù)測結(jié)果做效果對比。

為方便對比算法之間的效果，本方案以平均用戶數(shù)10、上下行PRB資源利用率20%為門限（指標(biāo)可選，門限可配置），對基站的開或關(guān)進行判斷。若以上指標(biāo)每一個時刻點均小于門限，則預(yù)判基站為關(guān)斷狀態(tài)；若其中一個指標(biāo)大于門限，則預(yù)判基站為活動狀態(tài)。本方案以常用節(jié)能方案最大值統(tǒng)計、時間序列算法Prophet[26]，與本方案長短時結(jié)合方案，通過均方根誤差（root mean square error，RMSE）、基站關(guān)斷召回率及基站誤關(guān)率3個指標(biāo)對比算法效果。其中，指標(biāo)RMSE衡量預(yù)測值與真實值的差距，關(guān)斷召回率衡量基站漏關(guān)的比例，誤關(guān)率衡量基站錯關(guān)的比例。定義分別如式（3）、式（4）、式（5）所示。

以某省1 000個基站，長時預(yù)測未來96個時刻點、短時預(yù)測未來一個時刻點業(yè)務(wù)量為例（15 min粒度，一天共96個時刻點），算法在節(jié)能場景中的對比結(jié)果見表1。

表1 算法在節(jié)能場景中的對比結(jié)果

通過表1的對比結(jié)果可知，雖然傳統(tǒng)統(tǒng)計方式RMSE較大，但由于預(yù)測結(jié)果較真實值偏大，因此，基站誤關(guān)率最低，能挖掘出的可節(jié)能基站及可節(jié)能時段較少，存在較多漏關(guān)的情況，即基站關(guān)斷召回率較低，該方式也是基站節(jié)能最保守的方式。擬合方法Prophet的指標(biāo)RMSE和基站召回率最好，但該方法只基于歷史業(yè)務(wù)量的變化擬合未來時刻業(yè)務(wù)量的變化，而基站業(yè)務(wù)量的變化浮動較大，導(dǎo)致若擬合結(jié)果精確度不高，則基站誤關(guān)率也較大。另外，該方法無法構(gòu)建區(qū)域范圍內(nèi)統(tǒng)一的模型，預(yù)測時間最久，在未來5G全面普及之后，預(yù)計到2030年，我國5G基站數(shù)量達1 500萬個[1]，這對模型的實際應(yīng)用提出較大挑戰(zhàn)；本文通過改進損失函數(shù)、引入最大值特征的方式，適當(dāng)提升預(yù)測值，在降低誤關(guān)率的同時，盡量不降低基站召回率，最后，再結(jié)合短時預(yù)測結(jié)果，進一步降低基站誤關(guān)率，因此，該方案的基站節(jié)能系統(tǒng)誤關(guān)率降至1.91%、召回率為84.3%，且通過構(gòu)建統(tǒng)一模型的方式，5 min內(nèi)可完成某省5萬多小區(qū)單指標(biāo)未來一天的預(yù)測，結(jié)合傳統(tǒng)預(yù)測方式，為實際應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)中提供可能。

以某小區(qū)、下行PRB利用率為例，對比最大值統(tǒng)計、Prophet及本方案的長時預(yù)測結(jié)果。算法對比如圖7所示，細實線表示11月11日00:00－11月16日23:45的真實值，長劃線表示最大值統(tǒng)計的預(yù)測結(jié)果，點線表示Prophet的預(yù)測結(jié)果，粗實線線表示本文的長時預(yù)測結(jié)果。由圖7可知，最大值統(tǒng)計算法的預(yù)測值基本在真實值之上，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果誤差最大，但誤關(guān)率、召回率較低；Prophet算法提升了預(yù)測精度和基站召回率，但該算法的預(yù)測值在真實值上下波動，誤關(guān)率也伴隨著提升；本文改進的TCN算法通過修改損失函數(shù)、引入最大值特征，達到提升關(guān)斷閾值附近的預(yù)測精度，盡可能挖掘節(jié)能基站及可節(jié)能時段，最后，通過短時預(yù)測結(jié)果進行過濾，達到了提升基站召回率、降低基站誤關(guān)率的效果。

基于長短時聯(lián)合預(yù)測的基站節(jié)能預(yù)測如圖8所示，實線表示指標(biāo)真實值，點線表示本文改進TCN的預(yù)測結(jié)果，長劃線表示短時預(yù)測結(jié)果，圖中的叉號表示糾偏的時刻點。從圖8可知，短時預(yù)測可有效糾偏改進版TCN預(yù)測結(jié)果，過濾錯誤關(guān)斷策略，有效降低基站誤關(guān)率。

圖7 算法對比

圖8 基于長短時聯(lián)合預(yù)測的基站節(jié)能預(yù)測

3 應(yīng)用效果

本文提出的基于AI技術(shù)的節(jié)能方案已在河南、浙江、湖南、江西等多省份的中國移動網(wǎng)絡(luò)平臺部署應(yīng)用。通過引入AI深度學(xué)習(xí)算法大幅提升預(yù)測準(zhǔn)確率，誤關(guān)率降低至2%、召回率提升至84%。通過短時預(yù)測分析實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)劣化情況下發(fā)喚醒指令，對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量波動大的小區(qū)進行標(biāo)注分類，有效降低節(jié)能策略對于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的影響，實現(xiàn)用戶感知零下降、投訴零增加、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量零惡化。

為驗證節(jié)能效果，選取中國移動網(wǎng)絡(luò)某省兩個地市進行評估，為拉通不同設(shè)備的計算標(biāo)準(zhǔn)且方便計算對比，節(jié)能量統(tǒng)一按照不同節(jié)能方式取現(xiàn)網(wǎng)驗證的平均值，不同節(jié)能方式現(xiàn)網(wǎng)驗證的平均節(jié)能量見表2。

表2 不同節(jié)能方式現(xiàn)網(wǎng)驗證的平均節(jié)能量

測試省份引入使用大數(shù)據(jù)挖掘以及AI算法的智能節(jié)能系統(tǒng)，可在全省穩(wěn)定運行。統(tǒng)計其中兩地市2021年10—12月節(jié)能情況（兩地市網(wǎng)絡(luò)規(guī)模4G/5G小區(qū)達13.03萬個），每天約2.9萬小區(qū)（無重復(fù)）能夠節(jié)能，節(jié)能小區(qū)數(shù)和節(jié)能時長見表3。

表3 節(jié)能小區(qū)數(shù)和節(jié)能時長

根據(jù)表3，測試90天兩地市節(jié)能量總計107.10萬kW·h，日均節(jié)能量約1.19萬kW·h，應(yīng)用效果顯著。

4 結(jié)束語

本文基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)識別網(wǎng)絡(luò)共覆蓋關(guān)系，通過長短時業(yè)務(wù)量聯(lián)合預(yù)測，結(jié)合基站現(xiàn)有軟關(guān)技術(shù)手段，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際覆蓋關(guān)系及業(yè)務(wù)量預(yù)測情況，動態(tài)地為每個小區(qū)推薦節(jié)能策略。本文提出的基站節(jié)能策略已在實際生產(chǎn)環(huán)境中規(guī)模應(yīng)用，相比于傳統(tǒng)的定時開啟/關(guān)閉節(jié)能的方案，能夠更加科學(xué)、合理地降低基站能耗，達到降本增效、低碳環(huán)保的目的。在此基礎(chǔ)上，節(jié)能系統(tǒng)將融入動態(tài)門限調(diào)整、智能場景識別、網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)智能分析等更多功能，充分發(fā)展“能源智慧大腦”能力，使端到端的AI節(jié)能技術(shù)進一步助力運營商的能效管理工作。

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A long-time & short-time prediction based 5G base station energy-saving policy

ZHANG Miaomiao1, ZHAO Hao1, ZHOU Yan1, ZHANG Yang2, YU Li1, LIANG Yanping1, FENG Chunjie2

1. China Mobile Research Institute, Beijing 100053, China 2.China Mobile Communications Co.,Ltd.,Beijing 100033, China

With the development of the mobile communication technology and the acceleration of 5G commercial network deployment, energy consumption of 5G, which will continue to raise the operating expense significantly. How to maximize the energy efficiency while ensuring service experience and equipment safety has always been one of the research focus in the industry. With the challenges including complexity of network architecture and variety of base station types, an AI-based energy-saving technology including policy generation and closed-loop security assurance of “perception, prediction, analysis, and decision” was introduced. After calibration and validation based on the offline dataset, the false-switch-off rate is less than 2%, and the recall rate is not fewer than 84%. Further study shows that the technology has greater potential on energy-saving.

base station energy-saving, traffic prediction, intelligent

TN929

A

10.11959/j.issn.1000－0801.2022043

2022?01?30；

2022?03?10

張苗苗（1993? ），女，中國移動通信有限公司研究院工程師，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)及算法。

趙皓（1991? ），男，中國移動通信有限公司研究院工程師，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)。

周巖（1991? ），男，中國移動通信有限公司研究院工程師，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)。

張陽（1975? ），男，中國移動通信集團有限公司網(wǎng)絡(luò)事業(yè)部經(jīng)理，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及相關(guān)技術(shù)。

余立（1981? ），男，中國移動通信有限公司研究院高級工程師，主要研究方向為前沿移動通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)智能化、大數(shù)據(jù)和IT技術(shù)。

梁燕萍（1986? ），女，中國移動通信有限公司研究院工程師，主要研究方向為網(wǎng)絡(luò)智能化技術(shù)。

馮春杰（1986? ），男，現(xiàn)就職于中國移動通信集團有限公司，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及節(jié)能技術(shù)。