數(shù)智化平臺(tái)在4/5G網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能中的應(yīng)用

王續(xù)凱，趙志強(qiáng)，楊 鑫，張 濤，孟顯秋，郭曉光

(中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)內(nèi)蒙古有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020)

1 無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)能概述

1.1 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能方案發(fā)展背景

近年來，運(yùn)營(yíng)商Opex與收入復(fù)合增長(zhǎng)率剪刀差明顯增大，移動(dòng)，電信等運(yùn)營(yíng)商對(duì)降低Opex有強(qiáng)烈訴求。其中電費(fèi)支出占運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)費(fèi)用的30%左右，“節(jié)能”成為降低Opex的重要手段之一。5G時(shí)代基站相關(guān)設(shè)備功耗增加，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能迫在眉睫。同時(shí)根據(jù)國(guó)際能源機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)，過去30年全球能源消耗增長(zhǎng)了超過70%，碳排放累計(jì)增加近80%，能源消耗激增導(dǎo)致全球溫室效應(yīng)加劇。保護(hù)環(huán)境、阻止氣候進(jìn)一步惡化已經(jīng)成為人類面臨的共同挑戰(zhàn)，整個(gè)社會(huì)對(duì)能耗的關(guān)注越來越多，亟需能夠通過更高效的“比特管理瓦特”方案實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能效的提升。

隨著5G進(jìn)入千行百業(yè)，無線網(wǎng)絡(luò)能耗也快速增加，5G基站的能耗約為4G基站的2～3倍。目前運(yùn)營(yíng)商與設(shè)備商已針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了相當(dāng)?shù)墓?jié)能特性，但傳統(tǒng)節(jié)能特性僅通過業(yè)務(wù)量門限配置，采用“一刀切”的方式進(jìn)行節(jié)能，突發(fā)高負(fù)荷情況下可能會(huì)影響到用戶感知，故亟須對(duì)無線網(wǎng)基站引入更加高效的節(jié)電方案。

1.2 無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備級(jí)節(jié)能特性

近年來隨著網(wǎng)絡(luò)不斷建設(shè)，尤其是5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)能耗不斷攀升，無線網(wǎng)用電量占公司整體網(wǎng)絡(luò)用電量的77%，基站設(shè)備是其中的用電大戶，尤其5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以來，為支撐5G高速率，5G設(shè)備均采用32/64通道RRU，導(dǎo)致5G耗電量是4G的2倍以上。

目前運(yùn)營(yíng)商與設(shè)備商已針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了相當(dāng)?shù)墓?jié)能特性，節(jié)能特性是指在系統(tǒng)輕載或者無負(fù)載的情況下，根據(jù)預(yù)設(shè)條件進(jìn)行分析，在不影響新用戶接入和已在線用戶的正常使用情況下，采取用戶切換和遷移等措施，關(guān)斷部分射頻資源(空閑模塊發(fā)射通道、空閑載波、空閑符號(hào)等)以節(jié)省基站閑時(shí)能耗[1]。

節(jié)能特性的節(jié)電效果從高至低依次為：載頻級(jí)關(guān)斷、通道級(jí)關(guān)斷以及符號(hào)級(jí)關(guān)斷，每種關(guān)斷級(jí)別又有多種關(guān)斷方式。

1.2.1 載頻級(jí)關(guān)斷：載波智能關(guān)斷/深度休眠

載頻級(jí)關(guān)斷包含載波智能關(guān)斷和深度休眠兩種關(guān)斷方式。

(1)載波智能關(guān)斷：通過識(shí)別和定義覆蓋層和容量層，在話務(wù)低時(shí)關(guān)閉容量層小區(qū)/載頻，對(duì)非覆蓋層小區(qū)進(jìn)行智能關(guān)斷。該功能主要應(yīng)用于小區(qū)配置有同站異頻鄰區(qū)的場(chǎng)景下，在當(dāng)前小區(qū)及其同站異頻鄰區(qū)的負(fù)載均較低，滿足載頻智能關(guān)斷相關(guān)PRB門限要求時(shí)，則將當(dāng)前小區(qū)用戶都切換到其同站異頻鄰區(qū)中去，待當(dāng)前小區(qū)沒有用戶時(shí)關(guān)閉當(dāng)前小區(qū)的載頻，在當(dāng)前小區(qū)的同站異頻鄰區(qū)負(fù)載較高時(shí)，自動(dòng)打開當(dāng)前小區(qū)的載頻，從而達(dá)到節(jié)能目的[2]。

(2)深度休眠：5G基站由于功耗較高，在載波關(guān)斷基礎(chǔ)上增加深度休眠功能，深度休眠主要是指在話務(wù)閑時(shí)關(guān)閉5G AAU的功放、絕大部分射頻以及數(shù)字通路，僅保留最基本的數(shù)字接口電路工作。

1.2.2 通道級(jí)關(guān)斷：射頻通道智能關(guān)斷

射頻通道關(guān)斷是指某小區(qū)上無業(yè)務(wù)或業(yè)務(wù)負(fù)荷較低，并且當(dāng)前進(jìn)入某個(gè)設(shè)定時(shí)間段時(shí)，關(guān)閉本小區(qū)的部分發(fā)射通道，以節(jié)省能耗。由于射頻通道智能關(guān)斷是關(guān)閉小區(qū)的部分發(fā)射通道，因此在小區(qū)配置為多通道發(fā)射的場(chǎng)景下(發(fā)射天線數(shù)為2天線或4天線以上)，通道關(guān)斷功能才起作用。關(guān)閉部分通道后會(huì)提升參考信號(hào)的發(fā)射功率，以保證系統(tǒng)覆蓋。關(guān)閉一半發(fā)射通道時(shí)可降低15%以上的射頻模塊功耗[3]。

1.2.3 符號(hào)級(jí)關(guān)斷：符號(hào)/亞幀關(guān)斷

符號(hào)/亞幀關(guān)斷是指基站根據(jù)業(yè)務(wù)量的變化，將沒有數(shù)據(jù)發(fā)送的空閑符號(hào)關(guān)閉。目前符號(hào)關(guān)斷的具體實(shí)現(xiàn)方式有兩種，一種是RRU自主檢測(cè)可關(guān)閉PA的時(shí)段；另外一種是由BBU通知RRU關(guān)閉PA的時(shí)段。

高中生，因?yàn)槲睦矸挚?，往往在高二時(shí)就會(huì)進(jìn)行分班。在這個(gè)時(shí)候，我們通常會(huì)通過其他班主任了解高一時(shí)學(xué)生擔(dān)任班干部的情況，然后初步確定班干部人選。

1.3 當(dāng)前主設(shè)備網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能方案

節(jié)能收益的最大來源主要是對(duì)射頻資源即PA的功耗管理，當(dāng)前華為、中興等主流設(shè)備商均提供符號(hào)級(jí)、通道級(jí)、載波級(jí)節(jié)能特性以實(shí)現(xiàn)射頻資源管理的靈活性，在現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際開通的過程中需要在其中充分地挖掘主設(shè)備節(jié)能特性的潛力。

節(jié)能特性的應(yīng)用包括節(jié)能功能的使用場(chǎng)景評(píng)估與基礎(chǔ)開通策略、驗(yàn)證，實(shí)施、節(jié)能參數(shù)優(yōu)化(策略調(diào)優(yōu))、網(wǎng)絡(luò)保障(保障對(duì)象包括容量，覆蓋和頻譜和KPI指標(biāo))等；重點(diǎn)及難點(diǎn)是在設(shè)備側(cè)打開節(jié)能特性后，需要再根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)實(shí)際情況，包括KPI指標(biāo)的影響、話務(wù)走勢(shì)、覆蓋以及流量的波動(dòng)等進(jìn)行策略優(yōu)化，通過對(duì)節(jié)能參數(shù)和門限的深度優(yōu)化，充分提升節(jié)能特性開通收益，同時(shí)也需要關(guān)注并保障網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)穩(wěn)定。

當(dāng)前主要通過各廠家OMC平臺(tái)結(jié)合小區(qū)覆蓋場(chǎng)景與業(yè)務(wù)量情況制定一套綜合節(jié)電解決方案。但由于現(xiàn)網(wǎng)站點(diǎn)繁多，人工方案無法精細(xì)分析每個(gè)站點(diǎn)的實(shí)際情況。當(dāng)前節(jié)能工作僅對(duì)不同場(chǎng)景的站點(diǎn)設(shè)置不同節(jié)能門限，未真正做到“一站一案”，節(jié)電功能開啟門限與生效時(shí)間精細(xì)化不足，節(jié)電效果仍有挖潛空間。

2 數(shù)智化綜合節(jié)能平臺(tái)在內(nèi)蒙古移動(dòng)現(xiàn)網(wǎng)的實(shí)際應(yīng)用

內(nèi)蒙古移動(dòng)節(jié)能大平臺(tái)基于海量無線大數(shù)據(jù)分析及AI算法實(shí)現(xiàn)多模多頻網(wǎng)絡(luò)下智能場(chǎng)景識(shí)別、精準(zhǔn)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)小區(qū)關(guān)斷/喚醒，完善用戶保感知障，實(shí)現(xiàn)深度節(jié)能[4]。

該平臺(tái)為實(shí)時(shí)在線平臺(tái)，基于采集的所有小區(qū)網(wǎng)絡(luò)配置和業(yè)務(wù)情況等信息，定制頻段內(nèi)節(jié)能特性(符號(hào)關(guān)斷/通道關(guān)斷/載波關(guān)斷)以及頻段間(比如：TDD/FDD)和制式間(比如：4/5G)協(xié)同的節(jié)能調(diào)度策略，并可對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、業(yè)務(wù)量和節(jié)能效果進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和節(jié)能效果的關(guān)聯(lián)模型，動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)能參數(shù)，因站施策，一站一案，在保障網(wǎng)絡(luò)KPI指標(biāo)的前提下實(shí)現(xiàn)最佳節(jié)能。

數(shù)智化平臺(tái)較傳統(tǒng)人工部署方案優(yōu)勢(shì)顯著，首先該平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化定制節(jié)能策略，根據(jù)不同場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況、用戶行為特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)利用率分布等因素，開展分場(chǎng)景節(jié)能方案研究分析，建立分場(chǎng)景智能化節(jié)電體系，制定分場(chǎng)景節(jié)電方案，實(shí)現(xiàn)節(jié)電效果最大化。例如商場(chǎng)白天業(yè)務(wù)多，但夜里業(yè)務(wù)量幾乎為0，而住宅區(qū)的業(yè)務(wù)高峰在晚上。平臺(tái)針對(duì)商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、郊區(qū)等不同的話務(wù)模型定制節(jié)能策略，在不同頻段、制式以及宏微之間實(shí)現(xiàn)深度協(xié)同，最大化節(jié)省能耗。

其次由于該平臺(tái)為實(shí)時(shí)在線平臺(tái)，可實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，實(shí)時(shí)監(jiān)控KPI變化從而迭代調(diào)優(yōu)節(jié)能參數(shù)，在KPI受影響時(shí)進(jìn)行回退，在有突發(fā)業(yè)務(wù)時(shí)對(duì)休眠的載波秒級(jí)喚醒；通過柵格化的大數(shù)據(jù)分析，預(yù)估休眠后的業(yè)務(wù)遷移情況以及對(duì)KPI的影響，更好地進(jìn)行載波關(guān)斷和休眠，多維度保障KPI平穩(wěn)，而且始終保留覆蓋層小區(qū)，只對(duì)容量層小區(qū)進(jìn)行關(guān)斷和休眠，保證用戶體驗(yàn)。

2.1 專業(yè)數(shù)智化工具平臺(tái)形成批量快速交付能力

在內(nèi)蒙古移動(dòng)實(shí)際應(yīng)用過程中，依托AI計(jì)算，通過實(shí)時(shí)從廠家OMC網(wǎng)管獲取網(wǎng)元配置文件、話統(tǒng)文件及工參數(shù)據(jù)后，基于網(wǎng)絡(luò)話務(wù)模型學(xué)習(xí)及組網(wǎng)場(chǎng)景匹配，自動(dòng)、高效地完成節(jié)能特性及節(jié)能策略的智能生成，最終針對(duì)單站/單小區(qū)級(jí)輸出節(jié)能特性開通/回退的MML配置腳本。

內(nèi)蒙古移動(dòng)在2個(gè)月內(nèi)完成全省無線小區(qū)節(jié)能特性交付配置，整體交付時(shí)間短，節(jié)奏快，單批次最高節(jié)能方案交付接近2萬小區(qū)，腳本輸出效率和準(zhǔn)確性達(dá)到了較高的水平。

2.2 數(shù)智化平臺(tái)可基于現(xiàn)網(wǎng)話務(wù)模型調(diào)優(yōu)深度挖掘節(jié)能收益

數(shù)智化節(jié)能平臺(tái)通過建模預(yù)測(cè)，設(shè)定尋優(yōu)策略，根據(jù)KPI指標(biāo)變化情況，不斷迭代調(diào)整，通過觀測(cè)節(jié)能效果與KPI波動(dòng)情況，針對(duì)性分析重點(diǎn)區(qū)域現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)配置，按照?qǐng)鼍胺诸惤⒃拕?wù)模型，忙/閑時(shí)段分析，制定差異化的節(jié)能策略，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能的“一站一策”。同時(shí)根據(jù)節(jié)能收益統(tǒng)計(jì)適時(shí)剔除節(jié)能收益較低網(wǎng)元，保障網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，通過不斷迭代優(yōu)化后將節(jié)能收益和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)平衡。數(shù)智化節(jié)能平臺(tái)從節(jié)能小區(qū)數(shù)量、節(jié)能開啟時(shí)間以及節(jié)能生效時(shí)間3個(gè)維度提升節(jié)電效果，同時(shí)確保關(guān)鍵指標(biāo)與用戶感知不受影響，穩(wěn)步有序推進(jìn)節(jié)能工作。

2.3 數(shù)智化平臺(tái)跨制式跨頻段同覆蓋識(shí)別策略

通過對(duì)內(nèi)蒙LTE網(wǎng)絡(luò)小區(qū)覆蓋，配置，硬件模塊進(jìn)行綜合分析，在現(xiàn)有同覆蓋方案下進(jìn)行深度優(yōu)化，將不同頻段小區(qū)進(jìn)行組合同覆蓋識(shí)別，利用FDD頻段進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連續(xù)覆蓋，TDD頻段在保障覆蓋和用戶體驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行閑時(shí)關(guān)斷，通過優(yōu)化后的同覆蓋識(shí)別方案獲得更多的可關(guān)斷小區(qū)和更長(zhǎng)的關(guān)斷時(shí)長(zhǎng)。

3 方案實(shí)施效果

該數(shù)智化平臺(tái)投入運(yùn)營(yíng)以后，較傳統(tǒng)人工節(jié)能提升2個(gè)百分點(diǎn)以上，4/5G平均開啟時(shí)長(zhǎng)由原來的13.8小時(shí)提升至20小時(shí),通道關(guān)斷與載波關(guān)斷的平均生效時(shí)長(zhǎng)由2.94提升至4.23小時(shí)/天，提升比例超過40%，4G綜合節(jié)能比例可達(dá)到10%以上，5G綜合節(jié)能比例達(dá)到15%以上。

4 結(jié)語

網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能方案需要采用多種技術(shù)來降低設(shè)備模塊的功耗，想要充分挖掘各環(huán)節(jié)的節(jié)能潛力，就需要一系列有效的方案作為支撐。網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能方案除了硬件節(jié)能(節(jié)能特性)以外，軟件優(yōu)化(軟實(shí)力)也是重要不可或缺的一環(huán)。

通過軟件搭建數(shù)智化大數(shù)據(jù)平臺(tái)預(yù)測(cè)分析，以智能化手段預(yù)測(cè)現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)模型，搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，自動(dòng)采集分析話務(wù)、工參、KPI等關(guān)鍵信息，對(duì)節(jié)電小區(qū)進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)節(jié)能情況可視、節(jié)能策略可管、KPI指標(biāo)可控，同時(shí)優(yōu)化相關(guān)節(jié)電觀測(cè)時(shí)間窗、負(fù)荷檢測(cè)周期及門限遲滯等參數(shù)，不斷提升節(jié)能開啟時(shí)長(zhǎng)與生效時(shí)長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能特性的一站一策，實(shí)現(xiàn)節(jié)能效果的最大化。