基于AI的5G基站节能降耗技术应用

基于AI的5G基站节能降耗技术应用

作者：刘晨晨

来源：《科学导报·科学工程与电力》2019年第42期

【摘;要】本次研究对5G基站能耗构成基本情况研究后，对基于AI 5G基站节能降耗技术应用情况加以分析，旨在合理使用5G基站节能降耗技术，完善基于AI下5G基站节能降耗技术构架及工作流程，有效控制电信运营企业的成本，维护企业的经济效益。

【关键词】AI;5G基站;节能降耗技术;应用

AI背景下5G业务、应用场景发生较大变化，同时通信网络建设规模越来越大，这时移动通信网络数据增长、能源消耗问题比较严重。为有效降低电信运营商的成本，应在AI下有效应用5G基站节能降耗技术，加强我国基础建设、合理使用资源能源，并且加强对环境的保护。

一、5G基站能耗构成基本情况的研究

为提高移动通信网络覆盖质量、服务质量，典型运营商应于全国范围内构件无线基站广泛分布且数量较大，其在移动通信网络中占据较大比例，特别为5G阶段行业应用场景较多，数据流量的指数级不断增长，这时必然会对网络建设和运营提出新的要求[1]。5G基站技能技术的深入研究，可在一定程度降低5G基站能耗，需要注意的是5G基站能耗主要包括：计算、传输、其他等能耗几个部分。其中计算能耗指的是BBU消耗电量，涉及数字部分处理、管控，以及核心网、其他基站间通信等方面的功耗;传输能耗为AAU功率放大器PA、射频RF部分消耗电量，执行基带信号、无线信号转换，馈电线功耗低于传输功耗;其他能耗为市电引入基站直流供电转换期间额外损耗的电量，如：机房空调、监控系统及智能设备等电量。5G移动通信网络基站设备能耗占据总能耗>85%、机房基站设备能耗占总能耗>60%，5G AAU设备、4G RRU设备比较存在较大差异性，前者内部集成天线阵列、64个射频通道、部分基带功能，所以AAU于功放模块、收发机，以及数字基带等功耗会不同程度加大，相关数据统计显示5G AAU设备能源消耗占据基站设备>85%，故此利于降低5G基站能源消耗、特别为AAU 能源消耗，能够从根本上降低整个通信网络能耗。

二、基于AI 5G基站节能降耗技术应用情况的分析

（一）基于AI 5G基站节能降耗技术架构、工作流程情况

4G网络因PA于RRU设备能源消耗比重约为75%，所以通过关断PA方式可获得节能降耗效果。5G AAU能耗涉及PA、TRX和数字基带等功耗，通过关闭PA节能降耗效果并不理想，因此可进行深度睡眠。对低业务场景来讲建议选用符号、通道、多层覆盖载波等关断方法

處理，其中符号关断为设备级AAU自检模式符号关断后，通过BBU集中调度于时隙汇聚空出更多时隙，以此保证节能降耗效果[2];通道关断5G大规模天线引入、64通道AAU作为主要机型，能施行64天线关断、16通道关断、32通道关断、48通道关断，以及PA及TRX关闭等处理，节能降耗效果显著、有效。5G基站智能节能降耗工作流程：收集并处理数据、场景识别、确定节能门限及时间段、基站结果反馈和评估。之前设备级节能评估方法，在5G时代场景下应用效果不理想，所以需运营商关注到设备空闲时间节能比例、相同业务能力耗电量，以及开启节能后节约电量等状况，因流量为运营的重点部分主要表现在提供流量时，节能可为运营商提供OPEX方面，故而可使流量、能耗保持平衡，充分发挥出节能降耗技术的最大作用。

（二）5G基站基础节能降耗技术的应用

基站设备节能降耗主要通过硬件节能降耗、软件节能降耗，前者可降低整个基站设备能源消耗、后者在业务负荷状态下有效调度，进而从根本上提高基站设备的运行效率。（1）硬件节能降耗经完善硬件架构设备、完善生产工艺、处理好基带、数字中频和射频集成等方式处理，应用10nm/7nm登高集成度芯片技术工艺，有助于缩小芯片面积、提高系统性能;使用氮化镓材料，在加强AAU设备功放效率方面优势突出。（2）软件节能降耗技术能结合通信业务时间分布特征、空间分布特征、网络负荷变化等，在用户感知体验下以动态调度对策实行基站载频、通道，以及整机休眠等处理，从而达到节能降耗效果，于低功耗状态下运行设备确保基站设备资源能够有效运用。基础节能关断方法：（1）载波关断方法：多层覆盖组网场景中一个载波可实行基础覆盖，另一载波容量补热，结合PRB周期性监控于业务空闲时候，将容量补热载频关闭处理，进而实现节能降耗效果。（2）符号关断方法：在网络低负荷通过断续发射方式降低功放模块消耗功率，符号关断功能开启后于符合无用户数据发送期间，使用基站设备主动关闭射频功放模块，获得最佳节能降耗效果[3]。（3）通道关断方法：5G标准下使用Massive MIMO技术，于基站业务负荷低场景下，选择关闭部分射频通道发射功率达到节能降耗的目的。

（三）AI技术发展、AI技术于5G基站中应用情况

5G建设属于漫长过程，应考虑到经济效益、业务需求方面情况，网络更加复杂。以往，多通过人工方式运营不能达到具体的需求和要求，人工智能AI技术不但能处理高计算量数据分析、跨领域特性挖掘及动态生成方面问题，而且可以不断创新网络运营运维模式。网络话务量于各时间段均会发生一定波动，传统基站设备为24h持续运行状态/结合固定关断，然而不能结合话务量智能调控，所以会在一定程度上加大能源消耗及其成本[4]。因此，应收集历史时空特性数据对无线资源利用，对其变化规律加以深入分析，从而有效预估覆盖小区KPI监控。通过人工智能技术进行网络覆盖，需考虑到用户分布和场景主要特征，结合历史数据、实时数据评估无线资源利用情况。在此之后，联系运营商策略、用户意愿选择适合的方法处理，目的为有效提高网络性能、使能耗下降。

为实现5G基站节能降耗效果，首先应进行业务预测，使用历史业务负荷数据训练模型对节能小区预测，将节能时段触发这一小区负荷转移到邻区，待负荷转移后触发这一小区节能功能，使不同节能时段发挥节能作用。其次，需要合理选择节能策略联系预测结果选择节能对策、实时调整、自动更新并执行，以此达到预设KPI指标、节能降耗的基本目标[5]。除此之外，建议进行多网协同控制工作，主要对多层覆盖小区、基础覆盖小区、补热小区作以自动识别处理，获得最理想的节能降耗效果。场景识别可在话务模型下，对自动识别业务场景加以有效分析，比方说：居民区、商业区和高铁线路等，有助于结合各种场景选用关断节能降耗对策[6]。

结语

5G基站节能降耗属于系统工作，应获得软件、硬件的支持，并且不断创新并优化5G基站节能降耗技术，如此一来必然可使用户获得最优质的体验，降低运营商的成本。同时电信运营商需要重视5G基站节能降耗问题，合理应用节能降耗技术，从而降低基站设备的能源消耗。

参考文献：

[1]梅雅鑫.“5G+AI”强强联合加速10亿部5G终端落地[J].通信世界，2019（24）：20-21.

[2]王胡成，陈山枝，艾明.人工智能在5G网络的应用和标准化进展[J].移动通信，2019（6）：76-81.

[3]龚文，杜秋（摄影）.运用智慧能源破解5G基站高耗能难题[J].国际融资，2019（8）：30-32.

[4]杨乾远，孙晖，马拥华，etal.5G基站前传和中传的无线光通信方案设计[J].光通信技术，2019（9）：23-26.

[5]张志荣，许晓航，朱雪田，等.基于AI的5G基站节能技术研究[J].电子技术应用，2019（10）：1-4.

[6]C通信网.诺基亚携手中国移动成功完成基于O-RAN架构的利用人工智能保障VR用户体验的5G外场测试[J].电信工程技术与标准化，2019（3）：49-49.

（作者单位：安徽广播电视台黄山发射台）