通信基站節(jié)能場景智能識別技術應用研究

摘要：隨著通信技術的發(fā)展，無線通信基站數(shù)量激增，能耗問題日益嚴峻。文章根據(jù)通信基站能耗現(xiàn)狀及特點，研究了典型節(jié)能場景識別與分類、通信基站節(jié)能場景智能識別技術原理，構建了基于智能識別技術的節(jié)能系統(tǒng)框架。特征提取與模式識別算法可以智能識別節(jié)能場景，自動生成執(zhí)行節(jié)能策略，實現(xiàn)基站能耗智能化管理。在某市的應用案例中，系統(tǒng)降低了基站平均能耗約20%，年節(jié)電量數(shù)百萬千瓦時，顯著降低了運營成本并助力可持續(xù)發(fā)展。

關鍵詞：通信基站；節(jié)能場景；識別技術

中圖分類號：TN929.5" 文獻標志碼：A

0 引言

隨著通信技術的飛速發(fā)展以及智能手機的全面普及，無線通信基站的數(shù)量爆發(fā)式增長，基站已經(jīng)穩(wěn)固地奠定了現(xiàn)代通信的基石地位。然而，基站能耗問題愈發(fā)嚴峻，占電信業(yè)能耗比重較大，無線網(wǎng)絡能耗也快速增加，5G基站的能耗約為4G基站的2倍以上^［1］?；灸芎脑醋噪娫?、傳輸系統(tǒng)及主設備等環(huán)節(jié)，受話務量、流量負載、環(huán)境溫度等動態(tài)因素影響，形成多樣化耗能場景。傳統(tǒng)人工調整模式已經(jīng)受限于響應遲緩、精度不足及高昂人力成本，難以滿足高效節(jié)能需求^［2］。在此背景下，智能識別技術應運而生，該技術具有高效、精準及實時性強等特性，為基站節(jié)能提供了新路徑。本文通過深入分析基站能耗特性與節(jié)能場景，構建了基于智能識別技術的節(jié)能系統(tǒng)框架。系統(tǒng)運用特征提取與模式識別算法來智能識別當前節(jié)能場景，據(jù)此自動生成并執(zhí)行節(jié)能策略，實現(xiàn)基站能耗的智能化管理。

1 通信基站能耗現(xiàn)狀及特點

通信基站能耗主要涉及設備、機房環(huán)境及配電系統(tǒng)3方面。設備用電，尤其是BTS設備，作為能耗主體，其消耗隨網(wǎng)絡規(guī)模擴大與流量增長而顯著增加^［3］。機房環(huán)境用電顯著，尤以空調系統(tǒng)為主，占比可達40%～50%，其能耗在高溫季節(jié)尤為突出，對節(jié)能構成嚴峻挑戰(zhàn)。在配電系統(tǒng)方面，線損電量包含管理與技術2部分，前者涉及人為因素與管理疏漏，后者則源自電能傳輸?shù)奈锢硖匦?sup>［4^］。盡管配電系統(tǒng)能耗占比較小，其節(jié)能潛力亦不容忽視。因此通信基站節(jié)能需要綜合考慮機房溫度、告警情況、機房類型、空調類型和蓄電池類型等因素，劃分機房場景，制定有效的節(jié)能策略^［5］。

2 典型節(jié)能場景識別與分類

在通信基站節(jié)能研究中，節(jié)能場景智能識別技術至關重要。本文依據(jù)基站運行狀況與能耗特性，將節(jié)能場景分為4類：低負載、高溫環(huán)境、夜間低流量及其他特殊場景。

低負載場景指基站負載低、設備利用率不高時，運營方通過調低設備功率或關閉非必要設備，有效減少能耗。此場景常見于網(wǎng)絡流量低峰時段或地區(qū)。

高溫環(huán)境場景則針對基站運行于高溫條件下能耗增加且設備易受損等問題，運營方采取增強空調制冷、使用散熱風扇等措施，降低設備溫度，保護設備并減少能耗。

夜間低流量場景利用夜間網(wǎng)絡需求減少的特點，使基站部分設備進入休眠或低功耗模式，顯著降低能耗，尤其適用于夜間流量少的居民和商業(yè)區(qū)。

此外，還有節(jié)假日、突發(fā)事件等特殊場景，運營方需根據(jù)具體負載與能耗變化靈活調整節(jié)能策略。例如，節(jié)假日需應對通信需求激增，可能需擴容；突發(fā)事件則需確保通信暢通，可能需緊急調整資源配置^［6］。

綜上，深入分析基站能耗特性、精準識別并分類節(jié)能場景，是實現(xiàn)基站有效節(jié)能的關鍵。

3 通信基站節(jié)能場景智能識別技術原理

3.1 數(shù)據(jù)采集與預處理

數(shù)據(jù)采集是智能識別技術在通信基站節(jié)能場景應用的第一步。系統(tǒng)需要采集基站的各種運行數(shù)據(jù)，包括但不限于基站性能數(shù)據(jù)、業(yè)務負荷數(shù)據(jù)、環(huán)境條件數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)將通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時傳輸至數(shù)據(jù)中心，為后續(xù)的智能識別和分析提供基礎。在數(shù)據(jù)預處理階段，系統(tǒng)會對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉化和增強，以提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。對于缺失或異常數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會進行填充或剔除處理；對于噪聲較大的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)則會進行濾波或去噪處理。此外，系統(tǒng)還會對數(shù)據(jù)進行聚合和篩選，提取出對節(jié)能識別有用的關鍵信息。

3.2 智能場景識別

智能場景識別是智能識別技術在通信基站節(jié)能場景應用的核心環(huán)節(jié)。在這一階段，系統(tǒng)會根據(jù)預處理后的數(shù)據(jù)，采用機器學習算法對基站當前的運行狀態(tài)進行智能識別。具體來說，系統(tǒng)會將采集到的數(shù)據(jù)與預先定義的節(jié)能場景模板進行比對，以判斷基站當前是否處于某個特定的節(jié)能場景。節(jié)能場景模板的定義需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗。系統(tǒng)會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中的基站運行狀態(tài)、業(yè)務負荷、環(huán)境條件等特征，定義出多個典型的節(jié)能場景模板。這些模板將作為后續(xù)智能識別的基準和參考。

3.3 基于機器學習的智能識別方法

系統(tǒng)需要采集大量的基站運行數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行標注。標注的目的是將數(shù)據(jù)與對應的節(jié)能場景關聯(lián)起來，以便后續(xù)訓練機器學習模型時使用。標注工作需要基于專家經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)相結合來完成，以確保數(shù)據(jù)標注的準確性。在數(shù)據(jù)采集和標注完成后，系統(tǒng)會利用這些數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型。訓練過程中，系統(tǒng)會根據(jù)標注的節(jié)能場景和數(shù)據(jù)特征，不斷調整模型的參數(shù)和結構，以提高模型的識別準確率和泛化能力。同時，系統(tǒng)還會采用交叉驗證等方法來評估模型的性能，以確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。訓練好的機器學習模型將被用于實時識別基站的節(jié)能場景。當新的基站運行數(shù)據(jù)輸入時，模型會根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動判斷基站當前是否處于某個節(jié)能場景，根據(jù)預設的節(jié)能策略制定相應的節(jié)能措施。這些措施將通過系統(tǒng)控制指令發(fā)送給基站執(zhí)行設備，以實現(xiàn)節(jié)能效果。

3.4 節(jié)能策略制定與執(zhí)行

在識別出基站當前的節(jié)能場景后，系統(tǒng)會根據(jù)預設的節(jié)能策略制定相應的節(jié)能措施。這些節(jié)能措施包括調整基站發(fā)射功率、關閉部分射頻通道、啟用深度休眠模式等。系統(tǒng)會根據(jù)節(jié)能策略的優(yōu)先級和實際效果，選擇最優(yōu)的節(jié)能措施進行執(zhí)行。在執(zhí)行節(jié)能措施過程中，系統(tǒng)會實時監(jiān)測基站的運行狀態(tài)和業(yè)務負荷情況，以確保節(jié)能措施不會對通信質量產生不利影響。同時，系統(tǒng)還會根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)對節(jié)能策略進行動態(tài)調整和優(yōu)化，以實現(xiàn)更加精準的節(jié)能效果。

4 智能識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)架構的設計

通信基站節(jié)能場景智能識別系統(tǒng)是一個高效節(jié)能的解決方案，本文通過設計架構實現(xiàn)對基站能耗的智能管理，智能識別系統(tǒng)架構如圖1所示。系統(tǒng)由4個關鍵層組成：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、智能識別層和控制執(zhí)行層。

數(shù)據(jù)采集層是整個系統(tǒng)的起點，該層通過智能電能表和傳感器等設備實時監(jiān)控基站的能耗數(shù)據(jù)和運行狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)包括環(huán)境參數(shù)、用電設備狀態(tài)、空調與通風系統(tǒng)等，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和節(jié)能策略制定提供了基礎。

數(shù)據(jù)處理層對采集到的數(shù)據(jù)進行加工和處理。該層包括多源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)清洗、格式對標、數(shù)據(jù)脫敏和數(shù)據(jù)存儲等。這些步驟確保了數(shù)據(jù)的一致性、準確性和安全性，為智能識別層提供了高質量的數(shù)據(jù)輸入。數(shù)據(jù)處理層的優(yōu)化直接關系到系統(tǒng)分析的準確性和效率。

智能識別層是系統(tǒng)的核心，它利用先進的機器學習算法和多維度特征分析技術，對處理后的數(shù)據(jù)進行深入分析。這一層能夠實時識別當前的節(jié)能場景，進行場景分類和趨勢預測，從而為控制執(zhí)行層提供準確的節(jié)能策略。智能識別層的高效運作使得系統(tǒng)能夠快速響應不同的節(jié)能需求，實現(xiàn)精細化的能源管理。

控制執(zhí)行層是系統(tǒng)的最后一環(huán)，它根據(jù)智能識別層提供的節(jié)能策略，通過遠程控制、故障處理、指令下發(fā)、設備狀態(tài)監(jiān)控等手段，實現(xiàn)對基站能耗的精確控制。這一層還包括穩(wěn)定保障、反饋機制、策略調整、協(xié)同工作、資源調度和安全保障等功能，確保了節(jié)能策略的有效執(zhí)行和系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

整個通信基站節(jié)能場景智能識別系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)，旨在通過智能化手段，提高基站的能源利用效率，降低能耗，實現(xiàn)節(jié)能減排的目標。系統(tǒng)通過實時數(shù)據(jù)采集、精確數(shù)據(jù)處理、智能場景識別和精確控制執(zhí)行，形成了一個閉環(huán)的節(jié)能管理流程。這種智能化的節(jié)能解決方案，不僅能夠提高基站的運行效率，還能為運營商帶來顯著的經(jīng)濟效益。

4.2 系統(tǒng)架構的功能實現(xiàn)

4.2.1 數(shù)據(jù)采集與傳輸

數(shù)據(jù)采集設備需要具備高精度、高可靠性和實時性等特點。常用的數(shù)據(jù)采集設備包括溫度傳感器、濕度傳感器、風速傳感器以及基站性能監(jiān)測設備等。這些設備通過有線或無線方式將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心。為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯崟r性，本文采用TCP/IP協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸，設置合理的數(shù)據(jù)傳輸頻率和緩沖區(qū)大小。

4.2.2 數(shù)據(jù)預處理與特征提取

數(shù)據(jù)預處理是確保數(shù)據(jù)質量的關鍵環(huán)節(jié)。在預處理階段，首先系統(tǒng)需要對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗和去噪處理以消除異常值和噪聲干擾；接著系統(tǒng)通過歸一化處理將數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一格式以便于后續(xù)分析處理；最后系統(tǒng)通過特征提取操作提取出對節(jié)能識別有用的關鍵信息，如基站負載率、環(huán)境溫度變化等。

4.2.3 智能識別算法選擇與訓練

智能識別算法的選擇需要根據(jù)具體應用場景和數(shù)據(jù)特點來確定。通信基站節(jié)能場景中常用的算法包括決策樹、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等。算法的選擇需要綜合考慮識別準確率、計算復雜度和實時性等因素。系統(tǒng)在算法訓練階段需要使用大量的歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗來訓練模型以提高模型的識別準確率和泛化能力。

4.2.4 節(jié)能策略制定與執(zhí)行

節(jié)能策略的制定需要根據(jù)智能識別層的結果和基站的實際運行情況來確定。常用的節(jié)能策略包括調整發(fā)射功率、關閉空閑射頻通道或啟用深度休眠模式等。在執(zhí)行節(jié)能策略時，系統(tǒng)需要考慮對通信質量的影響以及基站設備的運行壽命等，在確保節(jié)能效果的同時不影響網(wǎng)絡的正常運行。

4.3 系統(tǒng)測試與優(yōu)化

測試內容包括功能測試、性能測試和穩(wěn)定性測試等。功能測試主要驗證系統(tǒng)是否能夠正確識別出不同的節(jié)能場景并制定相應的節(jié)能策略；性能測試主要評估系統(tǒng)的處理速度和響應時間等指標；穩(wěn)定性測試則通過長時間運行系統(tǒng)來觀察其穩(wěn)定性和可靠性表現(xiàn)。根據(jù)測試結果可以對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進以提高其性能和可靠性。優(yōu)化措施包括算法優(yōu)化、參數(shù)調優(yōu)以及系統(tǒng)架構調整等。

5 智能識別技術在通信基站節(jié)能場景中的應用

某市作為經(jīng)濟發(fā)達、人口密集的地區(qū)，對通信服務的需求日益增長。電信公司在全市范圍內建設了大量的通信基站，覆蓋了城市、郊區(qū)乃至偏遠鄉(xiāng)村。然而，隨著基站數(shù)量的激增，網(wǎng)絡能耗問題日益凸顯。傳統(tǒng)基站的節(jié)能方式往往依賴于人工經(jīng)驗判斷，難以適應復雜多變的網(wǎng)絡環(huán)境和業(yè)務需求，導致節(jié)能效果有限，甚至可能影響用戶體驗。

某市電信的通信基站節(jié)能場景智能識別系統(tǒng)采用云邊協(xié)同的架構設計，主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、智能識別層和控制執(zhí)行層4個部分。如圖2所示，該系統(tǒng)覆蓋了所有在網(wǎng)基站，實現(xiàn)了實時監(jiān)測與預警、智能場景識別、精準節(jié)能策略制定、自動化控制執(zhí)行和效果評估與優(yōu)化等功能。

如圖3所示，系統(tǒng)融入了智能識別基站節(jié)能場景、精準制定節(jié)能策略的技術方案。系統(tǒng)通過引入智能識別系統(tǒng)，實現(xiàn)對基站運行狀態(tài)的實時監(jiān)測與分析，結合大數(shù)據(jù)和人工智能算法，精準識別出不同時段的節(jié)能潛力，自動調整基站參數(shù)，實現(xiàn)節(jié)能降耗的目標。

自上線以來，系統(tǒng)通過一系列高效步驟成功實現(xiàn)了節(jié)能降耗的目標。首先，系統(tǒng)對全市基站的運行數(shù)據(jù)進行了詳盡的采集與整合，構建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，為后續(xù)的智能分析奠定了基礎。接著，基于海量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)運用先進的人工智能算法對基站運行狀態(tài)進行深度智能分析，精準識別出如夜間閑時、節(jié)假日低負載時段等多個節(jié)能潛力場景。最后，針對這些場景，系統(tǒng)自動定制化生成了相應的節(jié)能策略，通過遠程控制功能將策略下發(fā)至各基站執(zhí)行，如在夜間閑時自動關閉部分載波、降低發(fā)射功率，在節(jié)假日低負載時段靈活調整網(wǎng)絡配置以減少不必要的能耗。此外，系統(tǒng)還定期對節(jié)能效果進行全面評估，根據(jù)評估結果不斷優(yōu)化調整節(jié)能策略，同時提供直觀的可視化界面，方便運維人員實時掌握基站能耗情況及節(jié)能成效，確保節(jié)能工作持續(xù)高效推進。

經(jīng)過一段時間的持續(xù)運行，通信基站節(jié)能場景智能識別系統(tǒng)取得了顯著成效。系統(tǒng)通過精準識別節(jié)能場景并自動調整基站參數(shù)，成功將全市基站平均能耗降低了約20%，年節(jié)電量達數(shù)百萬千瓦時，顯著降低了運營成本并助力社會可持續(xù)發(fā)展。同時，系統(tǒng)的自動化控制功能大幅提升了運維效率，減輕了運維人員負擔，通過實時監(jiān)控與預警確保了網(wǎng)絡穩(wěn)定性。此外，系統(tǒng)在節(jié)能過程中充分考慮用戶感知，確保用戶體驗未受影響。

6 結語

本文通過深入研究通信基站的能耗現(xiàn)狀和節(jié)能場景，構建了一套基于智能識別技術的節(jié)能系統(tǒng)框架。節(jié)能系統(tǒng)能夠通過特征提取和模式識別算法，智能識別并分類節(jié)能場景，自動生成并執(zhí)行節(jié)能策略，有效降低基站能耗。在某市的應用案例中，系統(tǒng)實現(xiàn)了基站能耗降低，年節(jié)電量數(shù)百萬千瓦時，顯著提升了能源利用效率。本文后期將不斷改進和優(yōu)化智能識別技術及其在通信基站節(jié)能場景中的應用。未來，隨著技術的不斷進步，智能識別技術在通信基站節(jié)能領域將有更廣闊的應用前景。

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（編輯 王永超編輯）

Research on the application of intelligent recognition technology for energy saving scenarios

in communication base stations

YE" Anyuan， ZHENG" Rongfeng， ZHOU" Chao， HUANG" Daqiao*， WANG" Xiaobo

（Hangzhou Branch of Zhejiang Communication Industry Service Co.， Ltd.， Hangzhou 310008， China）

Abstract：" With the development of communication technology， the number of wireless communication base stations has surged， and energy consumption issues have become increasingly severe. This article studies the recognition and classification of typical energy-saving scenarios and the principle of intelligent recognition technology for energy-saving scenarios of communication base stations based on the current energy consumption status and characteristics of communication base stations. A energy-saving system framework based on intelligent recognition technology is constructed. Through feature extraction and pattern recognition algorithms， energy-saving scenarios are intelligently recognized， and energy-saving strategies are automatically generated and executed to achieve intelligent management of base station energy consumption. In the application case of some city， the system successfully reduced the average energy consumption of base stations by about 20%， saved millions of kilowatt hours of electricity annually， significantly reduced operating costs， and helped sustainable development.

Key words： communication base station; energy saving scenarios; distinguish technology