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基于AI算法的5G无线通信设备能耗建模方法研究
2023年电子技术应用第4期
陆赟,丁薇,王梓丞,尹以雁,杨丹,吕沛锦,杨晓康
(中国移动通信集团云南有限公司,云南 昆明 650000)
摘要:基于5G网管系统中可采集到的大量能耗、性能指标和基站配置数据,利用机器学习算法对现网主流AAU设备建立能耗测算模型,并对模型的准确性进行验证。测试结果表明,利用该方案对现网几款主流AAU设备建立的能耗测算模型精度都达到97%以上,充分证明该能耗建模方法具有很高的实用性和推广价值。
中图分类号:TN925+.1
文献标志码:A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223378
中文引用格式:陆赟,丁薇,王梓丞,等. 基于AI算法的5G无线通信设备能耗建模方法研究[J]. 电子技术应用,2023,49(4):7-10.
英文引用格式:Lu Yun,Ding Wei,Wang Zicheng,et al. Research on energy consumption modeling method for 5G wireless communication equipment based on AI algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2023,49(4):7-10.
Research on energy consumption modeling method for 5G wireless communication equipment based on AI algorithm
Lu Yun,Ding Wei,Wang Zicheng,Yin Yiyan,Yang Dan,Lv Peijin,Yang Xiaokang
(China Mobile Communications Group Yunnan Co., Ltd., Kunming 650000, China)
Abstract:Based on a large amount of energy consumption, performance indicators and base station configuration data that can be collected in the 5G network management system, this paper uses machine learning algorithms to establish an energy consumption calculation model for common AAU equipment on the existing network, and verifies the accuracy of the model. The test results show that the accuracy of the energy consumption calculation models established by this scheme for several common AAU devices in the existing network has reached more than 97%, which fully proves that the energy consumption modeling method has high practicability and promotion value.
Key words :5G base station;AAU energy consumption;modeling;machine learning algorithms

0 引言

随着5G移动通信系统的大规模部署,网络提供更快的速率、更大的容量和更广泛的连接的同时,通信设备功耗问题给网络建设和运维带来了极大的困扰。一方面,由于5G使用的频率更高,这使得所需要的5G基站数量相比4G更多;另一方面,由于5G天线采用更高的天线收发通道数,5G单站功耗是4G单站的2~4倍。为了方便对基站能耗进行评估,需要构建5G基站无线主设备能耗模型,从而精确测算基站在承载不同业务负荷时的合理能耗范围,以此定位现网运行的低能效设备,识别设备的能耗异常问题,对推动5G基站节能减排工作的开展有较大的意义。




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作者信息:

陆赟,丁薇,王梓丞,尹以雁,杨丹,吕沛锦,杨晓康

(中国移动通信集团云南有限公司,云南 昆明 650000)


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