站点智能节电方案,打造低碳网络

发布时间:2020-01-14 作者:范英鹰 中兴通讯 阅读量 :

电费问题一直是困扰运营商的一个大问题。早前有资料显示,国内三大运营商每年电费的支出甚至超过员工薪酬的1/3。即将到来的5G时代将建设更多无线基站,会带来庞大的电费开支。据公开可查数据显示,5G基站的功耗将数倍于4G基站,成为新一代的“电老虎”。电费对于运营商来说已经是一笔沉重的成本。2019年中国电信在降低成本方面有四大举措,首当其冲的就是降“电费”。

在移动网络中基站的数量远远大于其他设备的数量,且随着覆盖范围、容量和站点数量的增加,其能耗也占移动网络的大半以上,甚至可达80%。因此站点节能是运营商节电的重中之重。网络部署规划和网元级别节能是中兴通讯传统节能方案的两个重要层次:

-网络部署规划节能,即通过网络优化减少站点,提升单位话务量能效以实现节能:通过网络规划提高覆盖效率,降低无效的系统开销,以最小的站点服务最大的用户/话务量;

-网元级别节能可以适用于更多的场景,当前中兴通讯在国内国际广泛使用的分层关断(包括小区关断、通道关断、符号关断)是最为有效的传统型网元节能方案。

截至2019年6月,中兴通讯传统网元节能方案仅在中国电信、中国联通就有将近40,000站点开通使用;海外各地同样有近20,000站点的商用,平均节能比例超过10%,为运营商带来可观的OPEX节省。

但传统节电方式的最大缺点在于需要花费大量的人力进行网络区域话务分析,选取可进行节能优化站点,批量下发节电策略,并人工进行KPI指标监控。一旦出现网络架构的变化如小区数的增减、邻区关系的变动或者话务量的变化时,之前的节电策略可能完全失效,不得不重新再次进行人工分析;耗时长,人力资源需求高,方案可适配性可调整性差。

人工智能60年沉浮至今,受益于深度神经网络算法演进、大数据储备及计算能力的提升,全球主流运营商都已经将网络智能化转型上升到战略层面,积极研究人工智能技术在通信领域的应用。中兴通讯同样希望借助于3大AI能力(数据感知能力、AI分析能力、意图洞察能力),在网络设备层引入AI加速器,快速具备AI训练及推理能力,实现网络运维智能化,而节能与网络优化首当其冲。

不同于传统节能方案容易出现的可修改性低、可适配性低,AI智能节能通过网络预测、部署选择、调整优化形成闭环。

-基于配置参数的智能节能:通过历史数据分析进行网络负荷及用户行为预测,以小区为粒度调整节能时间窗及参数配置,并可按工作日、周末及节假日分别适 配,细化每个站点每个小区的真实情况,取代传统的区域性无差别参数门限设置;

-基于场景识别的智能节能:通过用户行为分析适配场景,并对邻区信息检测识别G/U/ L/NR多层覆盖网络与节能小区,实现网络间协同节能,这对于即将到来的高能耗5G时代尤为重要。4G/5G协同节能将很大程度地平衡5G业务需求与用电量之间的矛盾。场景识别亦可随着网络的不断发展同时改进策略机制;

-基于KPI与用户体验的智能节能:实时监控网络KPI(覆盖、性能、能耗)及用户体验,在线优化节能策略,在网络性能及节能效率间选取平衡:无损网络性能时最大化网络节能效果;网络性能出现波动时进行策略回滚。

合理可行的算法设计是AI节能的最低保障,为了获取更为贴近运营商需求的智能节能方案,2019年6月中兴通讯联合中国联通在山东临沂进行实地测试验证。此次验证共选取3420个站点近10,000个小区根据不同的场景开启符号关断、通道关断、小区关断及联合关断,对比人工节能(传统节能)与AI节能的效率。测试结果显示AI智能节电方案取得显著的节能效果:

-AI智能节电方案只需一周时间即可实现节能和网络性能的平衡,相较传统节电方案半年的部署时间,大大节省成本;

-节电有效激活时间增加了150%~300%,平均节电时间是传统节电方案的2.5倍;

-整个网络(10000多个小区)每周可节省超过21,000度电,相当于每周节省20.6吨碳排放,全网节能效果可达10%。

根据测试结果我们可简单进行一次计算:若中国全网400万站点中60%开启AI智能节电,则每年可节约7.8亿度电;如按商业用电平均1元/度计算,年开销仅电费部分可节省约7.8亿人民币,节电效果“真金白银”看得见。

当然全网智能化难以一蹴而就,需要经过一个长期的发展过程,但随着大量的商用数据样本不断累积收集,可以逐步无限地逼近最佳算法实现闭环自学习。AI节能实现也将经过分级演进,在推进中获取更多样本点并不断改进AI算法,最终实现全自治闭环时代全面代替传统人工节能时代,节省人力成本,降低网络能源消耗,打造更为绿色环保的智能网络。