智能节电方案助力运营商实现长效绿色运营

移动通信随着多制式、多频段网络的并存、叠加、发展，网络规模不断扩大，运营商的运维成本也在不断激增，不仅影响其成本效益，也间接成为网络发展的制约因素。在保证用户感知良好、KPI稳定的前提下，如何行之有效地节能降耗已成为运营商和设备服务商孜孜探索的课题。中兴通讯在原有核心节能技术的基础上，加持人工智能AI的发展成果、大数据应用的新兴赋能，推出了系统化的智能节电方案。方案可实现节电时间窗智能调节、网络协同智能、性能自主调优，助力运营商能效提升和绿色经营。

根据蜂窝网络组成架构，机房基站设备（包括基站设备、空调、传输和监控等）消耗电量占整网的83%，其中42%的消耗来自基站设备。以当前主流的分布式基站为例，3扇区覆盖的情况下，射频设备能耗占基站能耗的80%，随扇区数/频谱资源上升，射频设备能耗占比同步上升。射频设备的能耗主要是功放：除收发信机/基带处理单元/接口板/天线阵子等基础能耗外，功放占据了射频设备70%以上的能耗。

基站节能主要从载波级、通道级和符号级关断来实现。传统的节能方案由于区域参数策略统一，无场景识别，缺乏适应性，与真实站点的话务量波动匹配度低，依靠人工分析海量数据易错、耗时，且无法实时监控性能、故障等，影响用户感知，网络更需要一个全智能、可自主调整策略的节能方案。

随着人工智能、大数据应用等技术的快速发展，利用大数据平台叠加AI引擎，智能编排网络资源，实现直线网络切片和灵活部署；引入AI推理，实现智能策略执行；叠加轻量级AI训练，满足实时业务控制需求；接入层网元设备逐步引入AI加速器，快速具备AI训练及推理，实现网元运维智能化；智能节能方案聚势而生。

方案概述

智能节能借助于大数据平台及AI算法，结合初始策略设计、参数门限自调整、智能监控优化策略而实现。
－基于智能自学习可进行网络负荷和用户预测，单站节能关断时间窗更为智能合理；
－通过场景分析进行GULN多频共覆盖小区和节能小区自动识别，实现网络协同节能；
－实时检测覆盖、KPI、用户体验，节能参数可自动调优，保障节能期间网络性能。

方案部署

中兴通讯智能节能方案借助VMAX-CSON服务器进行部署，根据部署的小区规模不同，提供3种可选的VMAX-CSON服务器配置方案：单机版可服务于4，000个小区，集群版4台服务器可服务于40，000个小区，集群版7台服务器可服务于70，000个小区。VMAX-CSON部署架构如图1所示。

关键技术

中兴通讯智能节能方案的关键技术包括自主调节时间段、参数门限，迭代调优等。
－节能时间段智能设置：基于话务历史数据，优选智能算法，准确预测话务的时间分布，智能配置节能激活时间窗（多时间窗）；
－参数门限智能调节: 按小区动态学习最佳节能触发门限，如上下行PRB利用率、RRC链接用户数等, 节电启闭参数门限可实时调整及回滚；
－节能效果/KPI智能调优：以节能目标或KPI允许的波动范围为导向，实现智能迭代调优节能设置。

方案演进

随着智能学习训练的深入、迭代优化的更新、场景识别的适应，智能节能功能也将不断发展演进，从第一阶段半自动化（基于人工经验和性能分析），向第二阶段全自动化（节能策略参数和时间窗差异化自动识别调优），到第三阶段高度智能化（分场景、多制式间策略自动调优，自动识别多层覆盖小区）发展，最终实现第四阶段完全智能化（基于节能目标及用户性能感知的完全自适应节能）。

智能节能效果

在某局点建立智能运维实验室，基于VMAX-CSON服务器部署AI节能，评估开启前后的效果，能耗平均降幅13.4%，关键KPI指标基本稳定，用户感知不受影响，效果显著。
－AI节能前后能耗对比
部署范围高负荷区域平均降幅11.85%、中负荷区域平均降幅14.29%、低流量区平均降幅13.44%，单小区真正节能时间均大于13小时左右。
－AI节能前后关键KPI对比
AI节能前后，小区网络建链成功率（包括RRC/E-RAB）、切换成功率、CQI优良比等基本无损耗，关键KPI平稳，PRB利用率、单小区每日总话务量基本持平，上下行用户感知速率平稳，节能开启时段CQI点测试用户体验不受影响。

中兴通讯智能节能方案基于大数据平台及智能算法，使得节能窗口更合理、参数策略更精准、自主调节更智能，节电效果更显著，用户感知更良好。中兴通讯智能节能方案将促进运营商网络智能运维深入高效，推动网络节能降耗、运行稳定、效益增长，助力运营商实现长效持久的绿色运营。