中兴通讯一体化智能能源管理方案，推动通信行业可持续发展

        在“双碳”战略加速推进与5G网络深度覆盖的双重背景下，通信基站能源系统正迎来全新变革与严峻挑战。随着铁锂电池、光伏发电等新技术的快速发展与分时电价政策的推行，传统“市电+铅酸电池+柴油发电机”的供电架构已无法适配现代通信网络对高可靠性、低运营成本与绿色低碳的复合型需求。

        面对日益复杂的基站能源运维与能耗管控难题，运营商亟需一种集智能预测、动态优化、精准控制于一体的智能能源管理方案。基于此，中兴通讯依托人工智能与大数据技术，打造多能协同优化方案，实现多类型能源协同动态调度，提升系统能效与经济性，推动通信供电系统实现智能化、绿色化转型。

三大变革驱动基站能源精细化管理

        当前通信网络供电系统的三大变革驱动对能源供给及消耗的精细化管理。

• 储能结构升级：铁锂电池凭借其高能量密度（≥120Wh/kg）、长循环寿命（≥6000次）及低维护成本（较铅酸电池降低40%），正逐步替代传统铅酸电池，对充放电策略的动态要求更精细化管理。
  
  
• 可再生能源渗透：在光伏基站覆盖率突破35%的同时，日照波动性、发电间歇性等问题导致能源供给与需求匹配难度指数级上升。
  
  
• 电价波动加剧：分时电价政策（峰谷价差达3:1）与绿电交易试点的推行，使得基站电费支出对能源调度策略的依赖度提升至60%以上。

一体化智能能源管理系统

        面对以上变革，传统“被动响应”式供电管理模式已难以为继，中兴通讯推出一体化智能能源管理系统，实现网络能源管理优化。该系统以能源管理系统为核心架构，实现电网与通信网络能源流与数据流双向贯通，通过对通信网络内外多源能源运行数据的融合处理，可完成对能源“生产—存储—传输—消耗”全生命周期过程的实时状态监测、多维度智能分析与闭环优化控制，为通信基站的能效提升与低碳运行提供技术支撑（见图1）。

        当前方案基于市电质量及电价波动、负载规律、柴油发电机状态、光伏发电、锂电池状况运行数据，通过AI分析预测到决策实现多能调度，重点解决四大场景下的节能与高可用问题。

“太阳能-电池-市电”场景：实现太阳能零弃光

        光伏基站存在日照波动导致发电不稳定、市电与电池切换延迟、储能系统容量不足等问题，易造成太阳能弃光浪费。方案通过预测场景动态调整市电、太阳能与电池运行至最佳状态，在保障基站高可靠运行的同时，将太阳能弃光率降至最低，实现了从“被动应对”到“主动智能协同”的绿色能效跃升。

• 多源数据融合建模：构建包含气象数据（温度、天气、辐照度）、电池充电状态、市电可用性、负载变化等参数的实时预测模型；
  
  
• 动态调度算法：基于强化学习的智能调度系统，根据预测结果动态调整“光伏-电池-市电”协同策略。

“市电+电池+柴油发电机”场景：优化柴油发电机负载率

        柴油发电机在负载率偏离黄金效率区间（通常80%±5%）时，导致设备可靠性、经济性与环保性能的连锁劣化，设备损耗加剧，燃油效率下降。方案通过智能“负载预测+停电预判”，解决了柴油发电机因负载偏离黄金区间导致的效能劣化难题。不仅显著降低了运维成本与碳排放，更将柴油发电从“粗放式备用”升级为“精细化智控”，实现设备运行在最佳燃油经济性与高可靠性状态。

• 智能负载匹配算法
   

        方案基于LSTM神经网络算法预测基站未来30分钟负载曲线，结合柴油发电机效率曲线，计算最优柴油发电机效率曲线，生成最优启停策略。同时，支持实时调参机制，通过实时采集柴油发电机转速、进气量、燃油喷射量等参数，动态优化控制指令，确保负载率稳定在80%±5%区间。

• 停电预测建模

        通过AI预测电网停电事件并提前关闭柴油发电机，避免盲启动造成的燃油浪费。同时，在市电恢复时快速切换至市电供电，减少柴油发电机空转时间。

“市电+电池”场景：实现电价预测与错峰供电

        分时电价政策下，部分地方用电高峰时段电价与低谷时段电价相差2倍以上，传统的用电习惯导致成本支出增加。方案基于电价数据及负载变动模型，实现“谷时充电+峰时放电”的动态削峰填谷，不仅将被动承受电价波动转变为主动优化套利，更大幅降低了基站运营电费支出，实现了从“粗放用能”到“智能调度”的经济性飞跃。

• 构建电价预测模型

        基于电价数据、电网负荷、用户用电行为等构建XGBoost预测模型，提前24小时预测电价波动；结合基站负载预测，生成最优充放电计划。

• 动态供电策略

        通过“谷时充电+峰时放电”策略，实现削峰填谷。电价高峰时段，电池主动放电供电，市电仅作为备用；电价低谷时段（如凌晨），市电优先供电并同步给电池充电。

智能电池管理：AI驱动精准运维

        传统电池管理系统依赖固定充放电参数，难以应对复杂工况，导致电池寿命缩短30%以上。方案基于电池运行状态数据，动态调整电池充放电，提前预测电池健康性能，实现精准运维。方案彻底打破了固定参数的束缚，显著延缓电池老化进程，在筑牢基站能源安全底线的基础上，最大化挖掘电池全生命周期资产价值。

• 电池健康状态预测

        方案通过卷积神经网络（CNN）分析电池充放电曲线、内阻、温度等数据，电池健康状态预测精度达95%；提前6个月预警电池容量衰减风险，动态调整运维安排，避免突发故障。

• 自适应充放电策略

        高温环境下自动降低充电速率，延长电池寿命；轻载工况下采用“脉冲充电+休眠”模式，减少电池活性物质损耗。

铺就绿色节能之路

        中兴通讯“AI+大数据”多能协同优化方案，通过AI技术推动通信供电系统的绿色节能，促进通信网络的低碳化和智能化发展，方案已在全球多个运营商项目中规模部署应用，帮助全球运营商实现低碳甚至零碳目标，同时降低运营成本。

        在非洲某国通信网络供电优化项目中，针对设备老旧、分时限电等现状，中兴通讯通过老旧电源改造、储能优化、柴油发电机动态调整，完成3000多座基站的能源设备改造，实现网络全方位智能优化，每年能源费用支出减少5%。

        在亚洲某国通信网络光伏供电项目中，面对大部分基站分布在岛屿、市电缺乏等现状，中兴通讯完成2000多座基站“光伏+锂电”供电方案部署，每年能源及运维支出费用节省3000万美元以上。

        在欧洲某国通信网络虚拟电厂项目中，中兴通讯以“虚拟电厂+锂电池”模式，提供“多边智能解决方案”，约4000个站点部署虚拟电厂功能，错峰供电，预计单站收益约350欧元/年，助力客户实现绿色可持续的能源运营。

        中兴通讯“AI+大数据”多能协同优化方案通过“多能源协同预测—动态调度—智能运维”的能源智能管理闭环，可提升能源利用效率（EUE）30%以上，显著减少柴油消耗与碳排放，延长电池寿命，同时保障供电连续性。实际应用表明，该技术为通信基站实现绿色节能与高可用提供了可复制、可推广的智能化路径。

        展望未来，通信电源系统的发展将呈现“可再生能源高比例接入+大数据感知+AI优化决策”的显著特征。随着算法能力、算力平台与储能技术的持续进步，基于AI优化的通信电源系统将从单点优化向全域自治演进。面向未来，中兴通讯将深化AI大模型在电力发、输、变、配、用全场景的应用，结合边缘智算与多智能体协同，助力“零碳基站”建设，推动通信行业绿色、高效、可持续发展。