李少敏，唐慧敏，劉毅亨

（中國移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司廣州分公司，廣東 廣州 510000）

0 引 言

在骨干樞紐機(jī)樓節(jié)點(diǎn)，機(jī)房空間和電力資源的緊張問題已成為制約網(wǎng)絡(luò)持續(xù)發(fā)展的重要瓶頸。根據(jù)大數(shù)據(jù)分析，通信網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)流量分布呈現(xiàn)出明顯的不均衡性，在光傳送網(wǎng)（Optical Transport Network，OTN）設(shè)備及其相似領(lǐng)域，多種節(jié)能技術(shù)得到了深入研究與應(yīng)用，旨在降低能耗，提升能源利用效率。盡管現(xiàn)有的節(jié)能技術(shù)能夠在一定程度上降低能耗，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，如何在不影響網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量的前提下實(shí)現(xiàn)更高效的節(jié)能、如何處理網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的不可預(yù)測(cè)性和急劇波動(dòng)對(duì)節(jié)能策略的影響等。因此，探索更為智能化、動(dòng)態(tài)化的節(jié)能技術(shù)，特別是結(jié)合人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)OTN 設(shè)備進(jìn)行智能化能耗管理，成為當(dāng)前研究的重要方向。

1 現(xiàn)有節(jié)能技術(shù)分析

OTN 設(shè)備及相關(guān)領(lǐng)域的節(jié)能技術(shù)主要通過精細(xì)化的能耗管理與智能化的控制手段來降低能耗。在設(shè)備層面，常采用先進(jìn)的半導(dǎo)體材料、微型化設(shè)計(jì)理念及高效的能電源管理系統(tǒng)，從根本上降低硬件功耗。同時(shí)，利用量子點(diǎn)技術(shù)與光子晶體等納米技術(shù)，進(jìn)一步提升光電轉(zhuǎn)換效率，從源頭上減少能量損耗[1]。在網(wǎng)絡(luò)層面，通過算法優(yōu)化與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)調(diào)整，能夠重構(gòu)光網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?yōu)化波長路由算法等，實(shí)現(xiàn)能源的動(dòng)態(tài)分配與優(yōu)化利用。這些方法依托于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)理論與圖論，結(jié)合虛擬化技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（Network Functions Virtualization，NFV），通過軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的靈活調(diào)度與管理，以進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的能效比。在軟件層面，利用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能算法，實(shí)時(shí)分析與預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量和設(shè)備狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備工作模式的智能調(diào)控，以動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備的輸出功率、智能休眠喚醒機(jī)制等，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀況的精準(zhǔn)感知與響應(yīng)。同時(shí)，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整能耗策略，最大限度地提升能源利用效率[2]。

2 AI 在動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)中的應(yīng)用

在機(jī)樓傳輸OTN 設(shè)備這類能耗密集型的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施中，動(dòng)態(tài)調(diào)整功耗的方法能夠有效減少無效或過量的能源使用，從而達(dá)到優(yōu)化整體能耗結(jié)構(gòu)、提高能源使用效率的目的[3]。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，能夠高效處理和分析大量復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、流量模式及設(shè)備性能的預(yù)測(cè)。同時(shí)，通過分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，AI 系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)流量高峰和低谷期，動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的能耗設(shè)置，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)需求，避免在低負(fù)載時(shí)期浪費(fèi)能源。AI 技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的連續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)，隨著時(shí)間的推移不斷優(yōu)化能耗調(diào)控策略[4]。通過不斷收集執(zhí)行結(jié)果和性能數(shù)據(jù)，評(píng)估現(xiàn)有節(jié)能策略的效果，識(shí)別改進(jìn)空間，自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化策略，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)的能效改進(jìn)[5]。

3 智能動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)研究

3.1 智能動(dòng)態(tài)節(jié)能系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1.1 數(shù)據(jù)采集與處理模塊

數(shù)據(jù)采集與處理模塊是智能動(dòng)態(tài)節(jié)能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)收集機(jī)樓內(nèi)的OTN 設(shè)備及其網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的功耗、網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)及環(huán)境參數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。該模塊采用傳感器技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具，確保收集數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與節(jié)能決策提供基礎(chǔ)。采集的數(shù)據(jù)參數(shù)及其說明如表1 所示。

表1 參數(shù)及其說明

3.1.2 數(shù)據(jù)處理與分析模塊

數(shù)據(jù)處理與分析模塊利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，完成數(shù)據(jù)清洗、歸一化以及特征提取等，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法深入分析處理后的數(shù)據(jù)。該模塊的核心在于通過模式識(shí)別和預(yù)測(cè)模型洞察網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢(shì)與設(shè)備能耗模式，為節(jié)能決策提供科學(xué)依據(jù)。

3.1.3 決策引擎

決策引擎則根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果制定最優(yōu)的節(jié)能策略，結(jié)合規(guī)則的算法與優(yōu)化模型，綜合考慮業(yè)務(wù)需求、設(shè)備性能以及能效目標(biāo)等多重因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整OTN設(shè)備的工作模式和能耗配置。

3.1.4 執(zhí)行模塊

執(zhí)行模塊負(fù)責(zé)將決策引擎制定的節(jié)能策略轉(zhuǎn)化為具體的控制命令，通過網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)下發(fā)至OTN 設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備工作模式的調(diào)整和能耗的精準(zhǔn)控制。

3.1.5 監(jiān)控與反饋模塊

監(jiān)控與反饋模塊負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)執(zhí)行效果，并將執(zhí)行結(jié)果反饋至數(shù)據(jù)處理與分析模塊、決策引擎，形成閉環(huán)控制。在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)節(jié)能效果的同時(shí)，根據(jù)反饋結(jié)果不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型和節(jié)能策略，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的持續(xù)提升。

3.2 動(dòng)態(tài)節(jié)能策略

為分析設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，利用數(shù)據(jù)采集與處理機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的負(fù)載情況、流量模式及其他相關(guān)參數(shù)。同時(shí)，設(shè)置預(yù)定義的負(fù)載閾值，用于自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前負(fù)載低于該閾值的設(shè)備，并將其標(biāo)記為低負(fù)載或空載狀態(tài)。識(shí)別方法借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以動(dòng)態(tài)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化負(fù)載閾值，在識(shí)別出空載和低負(fù)載設(shè)備后設(shè)計(jì)功率調(diào)節(jié)策略，并綜合考慮設(shè)備的運(yùn)行要求、業(yè)務(wù)保障以及能效目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備功率的精細(xì)控制。對(duì)于識(shí)別為低負(fù)載的設(shè)備，采取降低設(shè)備的運(yùn)行頻率、切換至低功耗模式或關(guān)閉部分非核心功能等策略；對(duì)于空載設(shè)備則采取更為激進(jìn)的措施，如關(guān)閉全部非核心功能或轉(zhuǎn)入深度休眠狀態(tài)，以最大限度地降低能耗，具體流程如圖1 所示。

圖1 動(dòng)態(tài)節(jié)能流程

策略設(shè)計(jì)還需融入智能化的決策機(jī)制，能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)需求和預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)能措施的強(qiáng)度與范圍。在業(yè)務(wù)低峰期，加強(qiáng)節(jié)能措施的應(yīng)用；而在流量高峰到來前，提前恢復(fù)設(shè)備的正常功率設(shè)置，確保業(yè)務(wù)不受影響。功率調(diào)節(jié)策略包含反饋機(jī)制，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)節(jié)能措施的實(shí)施效果，收集設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)性能指標(biāo)，使系統(tǒng)能夠評(píng)估節(jié)能策略的效果，并根據(jù)反饋信息調(diào)整和優(yōu)化策略。

4 案例分析

4.1 案例概況

在廣州機(jī)樓OTN 設(shè)備的動(dòng)態(tài)節(jié)能實(shí)施案例中，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)面臨的主要挑戰(zhàn)是傳輸網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展與能源消耗的日益增加。例如，機(jī)樓內(nèi)部署的OTN 設(shè)備因業(yè)務(wù)量波動(dòng)導(dǎo)致能耗效率低下，尤其在業(yè)務(wù)低谷期間，大量設(shè)備處于空載或低負(fù)載狀態(tài)，能耗較高。針對(duì)這一問題，項(xiàng)目組借助智能動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)OTN 設(shè)備能耗的有效管理和優(yōu)化，重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)。第一，準(zhǔn)確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中處于空載和低負(fù)載狀態(tài)的OTN 設(shè)備，并對(duì)這些設(shè)備實(shí)施精準(zhǔn)的能耗調(diào)控，以降低能耗；第二，根據(jù)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流量和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備功率配置，確保在滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)，最大限度地減少能源消耗；第三，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，不斷優(yōu)化節(jié)能策略，提高系統(tǒng)的智能化水平和節(jié)能效率，實(shí)現(xiàn)機(jī)樓OTN 設(shè)備運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益的雙重提升。

4.2 技術(shù)應(yīng)用

智能動(dòng)態(tài)節(jié)能系統(tǒng)架構(gòu)方面，構(gòu)建了多層次的智能控制框架。該框架集成了數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理與分析引擎、決策支持系統(tǒng)以及執(zhí)行控制單元，充分考慮了OTN 設(shè)備的運(yùn)行特性和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)變化，以確保節(jié)能措施的靈活性和高效性。在數(shù)據(jù)采集與分析方面，通過部署高精度的傳感器和采集設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)OTN 設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、功耗水平以及網(wǎng)絡(luò)流量情況，同時(shí)利用流數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與深入分析，確保能夠準(zhǔn)確識(shí)別處于空載和低負(fù)載狀態(tài)的設(shè)備。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一套基于AI 的能耗優(yōu)化算法，能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)變化和設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整OTN 設(shè)備的功耗配置。對(duì)于檢測(cè)到的空載或低負(fù)載設(shè)備，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)降低其功耗或?qū)⑵淝袚Q至低能耗模式，同時(shí)確保不影響網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行和業(yè)務(wù)質(zhì)量。為確保節(jié)能措施的有效性和可持續(xù)性，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一套綜合的監(jiān)測(cè)和反饋機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)控節(jié)能策略的實(shí)施效果，并收集節(jié)能前后的能耗數(shù)據(jù)、設(shè)備性能指標(biāo)以及服務(wù)質(zhì)量參數(shù)，對(duì)節(jié)能效果進(jìn)行定量評(píng)估。

5 結(jié) 論

通過深入分析機(jī)樓傳輸OTN 設(shè)備智能動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)和廣州機(jī)樓OTN 設(shè)備實(shí)施案例的實(shí)踐探索可知，高度集成的智能系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化方面具有巨大潛力。機(jī)樓傳輸OTN 設(shè)備智能動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)為通信網(wǎng)絡(luò)的能效管理提供了創(chuàng)新思路，通過精準(zhǔn)識(shí)別設(shè)備負(fù)載狀況并動(dòng)態(tài)調(diào)整能耗策略，能夠有效保障網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量，最大限度地提升能源使用效率。隨著AI、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的不斷進(jìn)步與融合，智能動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)的應(yīng)用范圍將進(jìn)一步拓展，從而為更廣泛的能耗密集型行業(yè)提供高效的節(jié)能減排方案。