移动网络中,无线基站数量远大于其他设备数量,且随着覆盖范围和容量的增大,其能耗占比甚至可高达80%;而在5G时代,由于射频模块MIMO数量大且输出功率高,5G基站的功耗是当前4G基站的数倍,或将成为新一代的“电老虎”。高耗电同时意味着高碳排放,仅以中国为例,每年的碳排放量约为8,000万吨。节能减排,实现低碳生活成为摆在运营商面前亟待解决的挑战。中兴通讯和中国联通合作研发的AI智能节电解决方案,为实现5G绿色网络提供了可能。
内置三大AI能力,中兴AIEngine实现网络运维智能化
传统的节能方案缺乏2G/3G/4G/5G以及相邻站点之间的有效协同,缺乏网络话务负荷自适应节能策略,反而带来了一部分性能的负效应。根据不完全统计,传统的节能解决方案只能节省全网约5%的电力,远远无法满足运营商降低OPEX的需求。
中国联通与中兴通讯联合研发的AI智能节电解决方案,借助三大AI人工智能能力--数据感知能力、AI人工智能分析能力、意图洞察能力,在网络设备层引入AI加速器,为网络设备的操作维护提供快速的人工智能训练,实现网络运维智能化。
真金白银看得见,AI智能节电成果初显
2019年6月起,中国联通采用本AI智能节电方案在山东进行试点,范围从100+小区扩展到1000+小区,直至10000+小区,经过三个阶段的商用试验,节能减排效果显著:
一周时间即可实现节能和网络性能的平衡,相较传统节电方案半年的部署时间,大大节省人力成本;
节电有效激活时间增加了150%至300%,平均节电时间是传统节电方案 的2.5倍;
整个网络(10000多个小区)每周可节省超过21,000度电,相当于每周节省20.6吨碳排放,全网节能效果可达10%。
智能节能开启后,相比人工节能,系统KPI更平稳、用户感知更好。
根据山东案例测试结果我们可以简单计算:若中国全网400万站点中60%开启AI智能节电,则每年可节约7.8亿度电;如按商业用电平均1元/度计算,每年可节省电费约7.8亿元。
降能耗,不降性能,AI自动找平衡
区别于传统节能方案常见的参数可修改性低、方案可适配性低等弊端,本AI智能节电方案通过将网络话务预测、参数部署选择、性能调整优化形成闭环,在节电和网络性能之间找到平衡,从而帮助中国联通大大降低资本支出。基于自主研发的AI引擎,将不同AI算法进行调整适配,使之更为匹配通信系统需求,以实现节能方案中时间序列预测、参数识别、话务预测等功能。
基于配置参数的智能节能:通过历史数据分析进行网络负荷及用户行为预测;通过预测流量(RRC连接、PRB利用率和数据吞吐量),针对不同场景训练相应的参数触发阈值,预测流量与实时流量匹配度超过90%;以小区为粒度调整节能时间窗及参数配置,并可按工作日、周末及节假日分别适配,细化每个站点每个小区的真实情况,取代传统的区域性无差别参数门限设置,显著延长节电开启时间;
基于场景识别的智能节能:通过用户行为分析适配场景,并对邻区信息检测识别G/U/L/NR多层覆盖网络与节能小区,实现网络间协同节能,这对于即将到来的高能耗5G时代尤为重要,4G/5G协同节能将很大程度的平衡5G业务需求与用电量之间的矛盾。场景识别亦可随着网络的不断发展同时改进策略机制;
基于KPI与用户体验的智能节能:实时监控网络KPI(覆盖、性能、能耗)及用户体验,在线优化节能策略,在网络性能及节能效率间选取平衡:无损网络性能时最大化网络节能效果;每15分钟执行一次省电策略,网络性能出现波动时支持实时策略回退。
联合创新,目标全自治网络
中国联通与中兴通讯的AI智能节电合作已经效果初显,但全网智能化无法一蹴而就,需要经过一个长期的发展过程,双方联合成立智能网络联合创新实验室,以此为基地,进行人才培养,AI节能分级演进研究。
随着大量的商用数据样本不断累积收集,人工智能可以逐步无限地逼近最佳算法实现闭环自学习,最终实现全自治闭环时代全面代替传统人工节能时代,节省人力成本,降低网络碳足迹/能源消耗,打造更为绿色环保的智能网络。
责任编辑;zl
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