飛象網(wǎng)訊 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中,無(wú)線(xiàn)基站數(shù)量遠(yuǎn)大于其他設(shè)備數(shù)量,且隨著覆蓋范圍和容量的增大,其能耗占比甚至可高達(dá)80%;而在5G時(shí)代,由于射頻模塊MIMO數(shù)量大且輸出功率高,5G基站的功耗是當(dāng)前4G基站的數(shù)倍,或?qū)⒊蔀樾乱淮摹半娎匣ⅰ薄?高耗電同時(shí)意味著高碳排放,僅以中國(guó)為例,每年的碳排放量約為8,000萬(wàn)噸。節(jié)能減排,實(shí)現(xiàn)低碳生活成為擺在運(yùn)營(yíng)商面前亟待解決的挑戰(zhàn)。中興通訊和中國(guó)聯(lián)通合作研發(fā)的AI智能節(jié)電解決方案,為實(shí)現(xiàn)5G綠色網(wǎng)絡(luò)提供了可能。
內(nèi)置三大AI能力,中興AI Engine實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維智能化
傳統(tǒng)的節(jié)能方案缺乏2G/3G/4G/5G以及相鄰站點(diǎn)之間的有效協(xié)同,缺乏網(wǎng)絡(luò)話(huà)務(wù)負(fù)荷自適應(yīng)節(jié)能策略,反而帶來(lái)了一部分性能的負(fù)效應(yīng)。根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),傳統(tǒng)的節(jié)能解決方案只能節(jié)省全網(wǎng)約5%的電力,遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿(mǎn)足運(yùn)營(yíng)商降低OPEX的需求。
中國(guó)聯(lián)通與中興通訊聯(lián)合研發(fā)的AI智能節(jié)電解決方案,借助三大AI人工智能能力--數(shù)據(jù)感知能力、AI人工智能分析能力、意圖洞察能力,在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備層引入AI加速器,為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的操作維護(hù)提供快速的人工智能訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維智能化。
真金白銀看得見(jiàn),AI智能節(jié)電成果初顯
2019年6月起,中國(guó)聯(lián)通采用本AI智能節(jié)電方案在山東進(jìn)行試點(diǎn),范圍從100+小區(qū)擴(kuò)展到1000+小區(qū),直至10000+小區(qū),經(jīng)過(guò)三個(gè)階段的商用試驗(yàn),節(jié)能減排效果顯著:
l 一周時(shí)間即可實(shí)現(xiàn)節(jié)能和網(wǎng)絡(luò)性能的平衡,相較傳統(tǒng)節(jié)電方案半年的部署時(shí)間,大大節(jié)省人力成本;
l 節(jié)電有效激活時(shí)間增加了150%至300%,平均節(jié)電時(shí)間是傳統(tǒng)節(jié)電方案 的2.5倍;
l 整個(gè)網(wǎng)絡(luò)(10000多個(gè)小區(qū))每周可節(jié)省超過(guò)21,000度電,相當(dāng)于每周節(jié)省20.6噸碳排放,全網(wǎng)節(jié)能效果可達(dá)10%。
l 智能節(jié)能開(kāi)啟后,相比人工節(jié)能,系統(tǒng)KPI更平穩(wěn)、用戶(hù)感知更好。
根據(jù)山東案例測(cè)試結(jié)果我們可以簡(jiǎn)單計(jì)算:若中國(guó)全網(wǎng)400萬(wàn)站點(diǎn)中60%開(kāi)啟AI智能節(jié)電,則每年可節(jié)約7.8億度電;如按商業(yè)用電平均1元/度計(jì)算,每年可節(jié)省電費(fèi)約7.8億元。
降能耗,不降性能,AI自動(dòng)找平衡
區(qū)別于傳統(tǒng)節(jié)能方案常見(jiàn)的參數(shù)可修改性低、方案可適配性低等弊端,本AI智能節(jié)電方案通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)話(huà)務(wù)預(yù)測(cè)、參數(shù)部署選擇、性能調(diào)整優(yōu)化形成閉環(huán),在節(jié)電和網(wǎng)絡(luò)性能之間找到平衡,從而幫助中國(guó)聯(lián)通大大降低資本支出?;谧灾餮邪l(fā)的AI引擎,將不同AI算法進(jìn)行調(diào)整適配,使之更為匹配通信系統(tǒng)需求,以實(shí)現(xiàn)節(jié)能方案中時(shí)間序列預(yù)測(cè)、參數(shù)識(shí)別、話(huà)務(wù)預(yù)測(cè)等功能。
l 基于配置參數(shù)的智能節(jié)能:通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷及用戶(hù)行為預(yù)測(cè);通過(guò)預(yù)測(cè)流量(RRC連接、PRB利用率和數(shù)據(jù)吞吐量),針對(duì)不同場(chǎng)景訓(xùn)練相應(yīng)的參數(shù)觸發(fā)閾值,預(yù)測(cè)流量與實(shí)時(shí)流量匹配度超過(guò)90%;以小區(qū)為粒度調(diào)整節(jié)能時(shí)間窗及參數(shù)配置,并可按工作日、周末及節(jié)假日分別適配,細(xì)化每個(gè)站點(diǎn)每個(gè)小區(qū)的真實(shí)情況,取代傳統(tǒng)的區(qū)域性無(wú)差別參數(shù)門(mén)限設(shè)置,顯著延長(zhǎng)節(jié)電開(kāi)啟時(shí)間;
l 基于場(chǎng)景識(shí)別的智能節(jié)能:通過(guò)用戶(hù)行為分析適配場(chǎng)景,并對(duì)鄰區(qū)信息檢測(cè)識(shí)別G/U/L/NR多層覆蓋網(wǎng)絡(luò)與節(jié)能小區(qū),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)間協(xié)同節(jié)能,這對(duì)于即將到來(lái)的高能耗5G時(shí)代尤為重要,4G/5G協(xié)同節(jié)能將很大程度的平衡5G業(yè)務(wù)需求與用電量之間的矛盾。場(chǎng)景識(shí)別亦可隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展同時(shí)改進(jìn)策略機(jī)制;
l 基于KPI與用戶(hù)體驗(yàn)的智能節(jié)能:實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)KPI(覆蓋、性能、能耗)及用戶(hù)體驗(yàn),在線(xiàn)優(yōu)化節(jié)能策略,在網(wǎng)絡(luò)性能及節(jié)能效率間選取平衡:無(wú)損網(wǎng)絡(luò)性能時(shí)最大化網(wǎng)絡(luò)節(jié)能效果;每15分鐘執(zhí)行一次省電策略,網(wǎng)絡(luò)性能出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)支持實(shí)時(shí)策略回退。
聯(lián)合創(chuàng)新,目標(biāo)全自治網(wǎng)絡(luò)
中國(guó)聯(lián)通與中興通訊的AI智能節(jié)電合作已經(jīng)效果初顯,但全網(wǎng)智能化無(wú)法一蹴而就,需要經(jīng)過(guò)一個(gè)長(zhǎng)期的發(fā)展過(guò)程,雙方聯(lián)合成立智能網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室,以此為基地,進(jìn)行人才培養(yǎng),AI節(jié)能分級(jí)演進(jìn)研究。
隨著大量的商用數(shù)據(jù)樣本不斷累積收集,人工智能可以逐步無(wú)限地逼近最佳算法實(shí)現(xiàn)閉環(huán)自學(xué)習(xí),最終實(shí)現(xiàn)全自治閉環(huán)時(shí)代全面代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工節(jié)能時(shí)代,節(jié)省人力成本,降低網(wǎng)絡(luò)碳足跡/能源消耗,打造更為綠色環(huán)保的智能網(wǎng)絡(luò)。
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