能耗降低的背后

打造可持续网络

如何在保持网络性能的同时降低能耗？这牵涉到优化用户体验和谨慎管理网络性能。本文中，爱立信服务产品组合总监Gökce Alacadagli向记者安妮·特纳介绍了使有源、无源网络部件能耗降低的创新方式。

关于安妮·特纳

安妮·特纳(Annie Turner)自80年代末以来，一直以记者、编辑和分析师的身份为海内外报纸 (如英国《国际先驱论坛报》和《泰晤士报》)以及无数B2B出版物和品牌报道电信行业。她曾编辑汤姆森国际和经济学人集团的通信杂志，并自2019年以来一直担任Mobile Europe编辑。她为TM论坛和GSMA研究并撰写了包括人工智能，工作场所多样性、元宇宙、数据货币化和零接触自动化等主题在内的多篇行业报告。

爱立信于2022年发布了行业白皮书《打破能耗曲线永远在路上》。研究结果表明，运营商每年在能源方面的支出达到约250亿美元。爱立信清楚认识到，持续上升的能耗曲线，无论是在经济上还是在生态上都是不可持续的。从那时起，爱立信就预估能源支出，可能会因能源价格飙升而超300亿美元。

报告强调

运营商发布新一代节能产品时，需始终以RAN能效为第一要务。这是既控制能耗又提供卓越用户体验的唯一方法。

Gökce Alacadagli解释，出现这样的曲线是因为我们正在部署移动网络来满足高峰容量需求，并且从2G、3G、4G到现在的5G，网络中的部件数量不断增加。这意味着“我们需要采取一种更为周全的方式。有时，我们过于关注网络KPI和网络扩展的投资，而这可能会导致整体能耗增加，即便大多数运营商已经发布了集团层面的碳中和与净零排放目标也不例外。这促使他们从追求最大性能的运营商，转为追求节能的可持续运营商。”

Alacadagli表示，鉴于以上因素，爱立信制定了一套三管齐下的计划来打破能耗曲线。

第一是通过“正确的规划和投资来最有效地利用频谱，例如通过推动Massive MIMO的发展实现网络的可持续发展。”

第二是关于网络的扩展和现代化，比如把无线装置换成能够减少多达40%能耗的较新型号。他解释道：“虽然更多的网络功能会使流量增加，但仍可以减少能耗。”

Alacadagli尤其关注第三点：“如何让今天的网络运营变得更加智能化，利用人工智能（AI）和机器学习（ML）来减少当前的能耗。”

但爱立信观察到一些运营商对于以更加节能的方式运营无线接入网（RAN）犹豫不决，担心这些措施会影响网络KPI并认定这会破坏客户体验。”

转变观念

其实减少能耗并不一定会影响体验，或者说不会有明显影响。爱立信和其他公司公开的经验数据可以证明这一点。Alacadagli表示：“假设有人在网速为28Mbps的手机上看高清视频，即便网速降低了3Mbps，也不会影响视频或通话性能。事实上研究表明，大多数这样的个人用户服务，可在10Mbps的平均网速下正常运行。因此，即便由于能源优化措施导致吞吐量出现变化，只要这个变化在可控范围内，就不会对用户体验产生感受得到的影响。”

“我们从网络中获得的数据，能帮助运营商在节能、优化吞吐量之间取得良好的平衡。我们不会去改变那些用户不愿更改的部分，但在其他部分只需要作出比如3%的调整，就能降低10%的能耗。”

“以前，我们的客户没有能安全探索不同解决方案的工具或者办法。但现在，我们通过一套周全的方法向客户展示整个过程中的每一个部分，让他们可以选用适合自己的方案。”

工欲善其事，必先利其器

在任何行业，提高能效的最简单方法，就是将耗能的设备设置成低能耗，或者待机模式。

Alacadagli表示：“我们可以通过很多方法，在无线产品节点上做到这一点。RAN中的各个功能负责不同的工作，大多厂商都具备能在瞬间打开或关闭功率放大器的软件功能。”

“低能耗调度器（LESS）会作出具有最佳节能效果的数据传输安排，使Micro Sleep TX等其他硬件近似算法变得更有效率。MIMO休眠模式会停用一些分支，而快速休眠模式会关闭整个小区，尤其是在流量低于阈值时的容量层。因此，RAN有基础的节能功能，但由于运营商担心影响网络KPI，这些功能通常只在夜间开启。更加智能化的管理办法是在白天和晚上采用不同阈值。”

爱立信认为，利用准确的数据优化能耗，而不对体验产生任何显著的变化，是一种巨大的进步。这样做是为了了解如何在不同流量和用户体验的网络、集群和地区更合理的利用能源。

Alacadagli表示：“为了最大程度地节约能源，我们必须使用小到基站、甚至小区级别的协议。每个基站的流量情况不同，我们需要为它们创建独立的节能模式。我们提出的认知型解决方案可以观察基站，每个小区的流量趋势，并创建可单独采用的规则和行动。这是提高整个电信网络基础设施能效的基础。”

无源基础设施的力量

Alacadagli说的不仅是有源基础设施，也就是无线装置。正如他说，电信基站需要“无源基础设施”使无线基站网络能够全天候运行。无源基础设施指的是保持无线基站运行的配套生态系统，包括电池、电源装置和为关键设备降温的温控装置。

“爱立信的目标是使用AI和ML赋能可应用于所有技术和所有基础设施，同时兼顾流量模式和用户体验的认知型能源管理或综合能源管理解决方案。” Alacadagli表示。

爱立信认为达成这个目标，有三个主要支柱：利用从整个网络中获取的数据来促进自动化；采用机器学习；然后利用输出结果实现网络的端到端控制。

“我们通过部件管理系统和OSS获取测量能耗和性能的数据，所以我们知道每个基站的运行情况以及它们正在提供什么样的客户体验、有什么样的流量等。”

“另外，我们还需要检查和了解来自RAN的数据，以此得出能耗规律并对其进行分析。没有多少运营商会根据基站产生的流量进行能耗分析，不过我们会通过这种分析，根据基站向用户提供的大量数据评估基站的能效。”

但管理无源基础设施通常需要前往现场，比如将空调设备设置成21度后就不会改变。“如果无源基础设施不产生数据，我们就无法控制它；为了控制这个生态系统中的各个部分，我们需要投资于控制器、传感器和物联网设备的数字化。这就是我们所说的最大程度地利用数据的力量构建自动化。”

这项投资的收益可能是巨大的，但要把无源基础设施“加进来”的难度同样巨大，这是因为无论是网络设备提供商还是无源基础设施供应商，最初都没有想到要加入无源基础设施的数据。因此，来自无源部件的数据往往会被隔离。虽然还需要说服客户这项必要投资的回报，但Alacadagli对此保持乐观。

基于AI和数据

为此，爱立信于2020年在爱立信运营引擎（Ericsson Operations Engine）中推出了基于AI并以数据为依据的代管式服务。Alacadagli解释，这项能源基础设施运营服务侧重于四个方面（如下图）。

预测性小区能源管理应用能够预测流量和使用模式，可以深入到基站上的每个小区，使它们进入待机或睡眠等最佳节能模式。Alacadagli兴奋地表示：“我们可以根据历史数据来设置参数，或者我们可以做出实时决定并设置新的参数，比如每六小时一次。这是真正吸引人的地方，因为通常情况下，这些解决方案的参数在设置和部署后，无论条件如何变化都会保持原样。另外，我们可以根据一天中的不同时间为一个节点设置不同的阈值，或者通过闭环自动化使其立即进入睡眠模式。”

基站和小区的能耗分析会使用算法得出结论，比如某些基站的小区比同类小区的能耗更高。

异常检测和预测性基础设施运营算法，能够监测无源基础设施，以及无线产品部件的能耗，比如柴油发电机、整流器、空调等。如果能耗高于预期，它就会建议采取补救措施。例如，它能“推断”出可能需要更换空调过滤器，或者可以通过远程设置温度来优化冷却。这将减少整个基站有源和无源部件的能耗。

关键在于，每个基站的有源管理都要到位，才能实现最佳的电源优化效果，并确保在高峰期与电网断开所需要的足够电池容量等。一些运营商同样对于这种向电池供电（而不是将电池作为紧急备用电源）的常规转变感到紧张。但由于AI和ML可以每15分钟检查一次最佳电源选项，大家的态度正在发生变化。

“透明”和“证据”

Gökce说：“如果你的解决方案和ML透明到能在操作界面上，直接向运营商展示它们的具体行动和结果，就不用我们再向他们推销解决方案了。现在，很多客户正是因为看到了这些“证据”而选择加入进来。”

“这四个支柱背后的整体理念，就是通过ML与各种实现方法，根据来自基站的数据，在基站乃至小区层面做出决策。AI和ML已成为我们随时单独操作任意一端基础设施和彻底改变电信行业能源效率的主要工具。” Alacadagli最后总结。

审核编辑：汤梓红