5G室内分布式皮站系统建设

5G室内分布式皮站能耗效率评估系统建设方案建议书2019年7月1.概述1.1.背景随着信息化建设的不断进步，移动通信行业的不断升级和转型，5G网络建设也业务应用对运营和应用提出了有了更高的要求。

同时在城市化发展的进程中，电信运营商大力完善网络覆盖，室内分布系统数据量逐渐增大、分布较广，安装位置复杂多样。

传统的室内分布系统采用“信源+无源器件+天线”的模式将逐步演变为“BBU+RHUB+PRRU”模式。

这也使得一个分布系统中的有源设备数（特别是PRRU数量）和小区数大量增加。

有源设备的增加，能耗也呈直线上升，由于缺乏对网元设备的能耗监控，无法对耗能评估进行测评和进一步的管控，用电成本已经成为运营的主要成本，而且还在逐年增加。

为此，需要建设一个能耗评估和预测系统对用电耗能的评估管理，从而为实现基站节能自动化控制提供依据，减少设备的用电，降低能耗，最终达到降低成本的目的。

1.2.现状及存在问题目前，有部分地区对用电情况进行了简单的管理，但系统设计基本上停留在人工抄表，手工录入数据和简单的看数据的阶段。

能耗评估存在以下的问题：(1)随着通信业务的不断壮大，通信基站的日益增多，人工抄表的工作量越来越大，成本也随着增加。

(2)没有先进的算法模型进行能耗评估和预测。

(3)4G分布系统由于很多设备无能耗数据采集，很难实现对设备能耗的监控或控制。

2.系统建设方案2.1.系统设计思想5G室内分布系统能耗效率评估系统是一套基于微服务的软件云平台，通过能耗数据监测采集、基于能耗指标量化管理和智能分析和基于人工智能的数据挖掘应用体系，对室分基站各网元设备、板卡等设备能耗进行精细化监测，实现对能耗数据的统计，对比和图形化分析，建立适合室内分布系统建设的各类能效评估、预测模型和管理流程，为推动节能提供技术支持和依据。

系统通过监控单元监测室内分布系统的能耗参数和每一支路的能耗，可对各网元设备的耗能指标数据进行每小时、天、月、年等分时段的统计、管理分析及地理化呈现，能够呈现某个时间段、某个室分系统、某类设备的能耗数据及所有设备的总的能耗，并可对其横向比较、同比、环比，结合基础信息计算得出基站或者设备能耗标杆，通过AI人工智能决策分析系统对于用电异常基站或设备及时以短信、语音、工单的方式通知维护人员，并提出整改意见。

2.2.设计原则(1)先进性系统建设要求使用先进的技术，先进的算法，利用当前先进的人工智能技术、大数据技术等建立算法模型，为能耗评估模型提供先进的技术支撑。

(2)易操作性用户界面简洁友好，系统功能充分体现直观，简单的特点。

支持全鼠标和全键盘操作；操作及选择键（热键、菜单选择等）的功能定义在全系统保持一致；提供在线帮助功能；支持以直观的图表方式显示各项统计查询操作的结果。

整合原有系统实现用户单点登录，如果每次都需要重新输入用户名和密码，加大了他们的工作量和工作难度。

我们实现了单点登录，并实现用户名和密码绑定，只需要首次登陆时输入用户名和密码即可访问多个系统。

(3)可维护性原则系统可根据具体工作流程定制、重组和改造，并提供定制和改造的客户化工具。

为适应将来的发展，系统具有良好的可裁减性、可扩充性和可移植性；系统的安装卸载简单方便，可管理性、可维护性强；软件设计模块化、组件化，并提供配置模块和客户化工具。

(4)安全性原则系统信息既涉及个人隐私，因此，信息安全是信息化系统建设中最基本的原则，在本项目中，应用系统的用户权限可以控制到数据模型的每个属性，以确保系统信息在非常复杂应用环境的高安全性和隐私性。

(5)数据一致性和完整性原则本系统对数据采集和处理遵循如下原则:一致性：保证数据只有一个入口，做到数据一次录入，多处共享。

完整性：系统具有多级数据校验和质量控制，包括程序级的数据完成性验证和数据库级的数据完整性验证。

数据校验是增强系统可用性和可靠性的重要手段，系统对输入的数据进行有效性、合法性校验，数据校验可以排除许多数据不一致的现象，从逻辑上、数据完整性上保证数据的质量。

系统中对各种数据在存储前均对进行数据检查，以防止出现错误的数据存储，对未通过检查的数据给出相应提示，做到“正确的输入有正确的结果，错误的输入有正确的响应”。

(6)信息安全、隐私保护原则遵循信息安全、隐私保护、信息公开等方面的管理制度和技术规范。

逐步建立和完善制度与规范，为手术管理系统建设可持续发展创造良好环境。

(7)系统容错原则系统具有较强的容错性，对于用户的误操作，给于友好的提示；对于系统出现的异常或错误，向用户解释原因显示错误的位置和产生错误的原因，提示用户如何处理；对于已经发生错误或异常，系统尽可能恢复到原来操作状态。

2.3.系统实现技术路线5G室内分布系统能耗效率评估系统使用B/S架构，采用基于Spring Cloud 微服务的分布式云架构体系技术开发基础平台。

能耗评估管理通过对有源系统能耗指标数据的采集，监控和大数据分析，结合人工智能技术，开发能耗评估模型和能耗预测模型，实现对基站个网元设备的能耗评估和预测，推进基站节能自动化控制。

(1)系统使用B/S架构，通过Web浏览器对基站相关信息进行方便有效的管理。

(2)系统使用Tensorflow,NLP、CNN、逻辑回归、SparkSQL结构化处理、Spark Streaming实时计算、MLib机器学习等人工智能技术和大数据分析技术，建立能耗评估和预测模型。

(3)系统通过GIS空间地理信息化技术，将室内分布系统能耗与时间和空间相结合，全方位、多角度地对能耗变化情况进行直观的呈现和分析。

(4)系统结合工程设计情况，对室分系统的分布情况进行清晰呈现，有利于运营人员快速定位现场室分系设备的位置、了解设备的参数。

(5)使用Spring Cloud Bus消息总线技术，实现对分布式项目中的消息管理和传播。

(6)技术实现能耗评估模型和预测模型。

2.4.系统架构5G室内分布式皮站能耗效率评估系统是基于Spring Cloud 微服务架构的云平台，向用户提供分权分域的数据管理和数据分析技术支撑。

系统分为应用层、接口服务层、业务逻辑层及数据存储层，整合各个系统模块，提供统一标准化的对外服务能力。

以层次化的结构，切分系统模块功能职责。

系统架构图见图2-4:系统架构图。

图2-4:系统架构图3.5G室内分布系统能耗效率评估系统功能需求3.1.能耗统计与呈现3.1.1.室内分布系统呈现➢室内覆盖站点呈现：基站位置、站点类型能在地图呈，呈现内容包括基站的基础信息（经纬度、站址、小区ID、站点类型、有源设备名称和数量等）。

呈现的信息均能以表格形式导出。

➢室内分布系统所有有源设备以表格形式呈现，表格包含设备类型（BBU、HUB、PRRU、AAU、无源天线等）、设备型号和版本、设备标称功率等。

可通过点击某一设备查看该设备大致安装位置。

➢点击室内分布系统有源设备列表中的具体设备，可通过弹出对应室内分布系统安装图查看设备大致安装位置。

➢点击室内分布系统有源设备列表中的具体设备，可选择查看室内分布系统原理图（拓扑图）。

➢可导入室内分布系统安装图和原理图。

3.1.2.标称功耗呈现(1)导入或者添加各网元设备标称功耗。

系统提供添加或者导入BBU，hub及其它网元乃至板卡的标称功耗。

(2)表格呈现各基站/分布系统的标称功耗。

同时可以在地图上点击基站呈现基站的标称功耗。

可以在地图上查看基站的基本信息、标称功耗，当前功耗情况，并可以查看该基站所在建设物内基站布网设计图。

3.1.3.实际功耗统计与呈现(1)分时段查询统计系统提供同一区域内基站能耗对比、同种类型基站能耗对比，同个基站不同时间段能耗对比，分析时段可提供时分析、天分析、周分析、月分析、年分析以及任意指定时间段内的数据分析，并提供柱状图、饼图、曲线图等表现方式。

(2)列表统计呈现单站/单系统各设备一段时间内在不同时间粒度下的能耗情况。

(3)根据设备类型，统计统一时间粒度，不同型号设备的能耗情况。

(4)不同区域类型(如：写字楼、商场、体育场等)一段时间内的能耗情况。

(5)实现任意时段设备，单个基站或某一类型设备类型的用电功率、用电总量的分析，并对数据的各项横向比较、同比、环比，例如：直流负荷20－40A的基站用电量对比分析。

(6)地图动态渲染呈现：在一定区域范围内，不同时间段内能耗变化情况在地图上的动态呈现。

3.2.能耗效率评估1、关键指标统计与呈现各基站有源室分小区采集不同时间粒度的关键指标（下行PDCP流量，上行PDCP 流量，下行RANK，上行RANK，下行MCS，上行MCS、PRB利用率、RRC建立连接数等）。

可选择不同指标在地图上渲染。

指标可通过表格导出。

2、关键指标与各设备（网元设备乃至到板卡）能耗的对应关系。

将同一时间采集到的小区关键指标与小区各设备/板块能耗指标对应（据此得到与能耗紧耦合的指标或综合指标，便于发现能耗关键点与关键指标）。

3、能耗效率评估根据能耗效率评估模型（流量/负荷收益、覆盖要求等。

可区分不同应用目的），评估得到设备的能耗效率。

➢流量-能效：采集小区总流量（上、下行流量之和）和各网元设备及到板卡的能效指标，将能效与流量的比值等出实际单位流量能耗与单位流量能耗进行对比。

实际单位流量能耗与单位流量能耗偏离不超过一定幅度的为能效有效利用区间，偏离超过一定门限为耗能区域，在耗能区间可进行相应节能措施（如：符号关断、载频关断、通道关断等）实际单位流量能耗=各网元设备及到板卡能耗/实际总流量，单位流量能耗=各网元设备及到板卡标称能耗/最大总流量。

➢负荷-能效：每RRC连接建立用户数能耗和每百分比PRB利用率能耗每RRC连接建立用户数能耗：实时采集小区的RRC连接建立用户数与各网元设备及到板卡的能耗指标，实时计算出每RRC连接建立用户数能耗（每RRC连接建立用户数能耗=各网元设备及到板卡的能耗/RRC连接建立用户数），并通过统计图直观呈现各时间段每RRC 建立用户数能耗，用户数与每RRC连接建立用户数能耗的关系，网元设备及到板卡的能耗与每RRC连接建立用户数能耗的关系。

每百分比PRB利用率能耗：实时采集小区上、下行PRB利用率、各网元设备及到板卡的能耗指标。

实时计算出每百分比PRB利用率能效（每占用PRB能效=各网元设备及到板卡的能耗/PRB利用率，区分上行PRB利用率和下行PRB利用率），并通过统计图直观呈现各时间段每百分比PRB能耗。

➢覆盖-能效：实时采集小区覆盖率指标、网元设备及到板卡能效指标以及小区的关键指标。

将覆盖率与各网元设备能耗、小区关键指标直接进行对应。

呈现分段覆盖率对应的网元设备的能耗、小区总流量、RPB利用率和RRC连接建立用户数的统计表格和统计图。

能耗效率评估模型：（1）指标体系（2）权重确定针对各项能耗比值的权重系数，需根据不同场景（覆盖优先场景，高流量场景，多用户场景等）和不同需求进行设定。