硬核——基站的节能神功是如何炼成的

作者：杨海川

刷微信、玩游戏、逛淘宝、炒股票，现在马路上“低头族”随处可见，人们的生活已经越来越离不开手机。手机玩溜了，通信知识谁都能说上两嘴，但大部分人以前对通信的认知就是“手机”，比如问“华为是干嘛的，做手机的呗”。归功于信息时代获取知识的便利，现在非通信行业的手机用户大部分还知道“基站”，并且还了解手机必须和基站联系才可以打电话、上网，“华为业务可多了，不仅做手机，还做基站呢”。今天主角就是基站，可是基站里有很多板卡以及复杂的通信协议，说起来有点枯燥，但这些不是我们要讲的，我们要聊的是给基站节能省电费的那些事儿。

先来看看基站长啥样：

基站由机房和天线组成，机房里面包括基站主设备-无线设备（BBU基带单元、RRU射频单元、PA功放模块、控制板）、传输设备、UPS电源（机房停电时的备份电源）、空调等，其中PA（功放）是RRU主要构成部分，用于放大信号功率的，就和家里卡拉OK的功放功能一样。基站这么多部件，究竟谁是耗电的“元凶”呢？

目前基站电费约占运营商网络运营费用的16%，因此针对基站的节能减排是运营商的普遍目标。经统计发现，网络话务量存在明显的潮汐效应，忙时话务是闲时的4倍多，但是大部分基站设备却始终处于24小时持续运行状态，能耗并没有随话务量动态调整，形成浪费。传统宏基站（BBU和RRU好哥俩一起呆在基站机房柜子里）主设备能耗占到了50%，其中射频单元能耗占主设备能耗的80%，而PA（功放）能耗又占射频单元能耗的79%。

随着分布式基站（BBU和RRU哥俩分开了，一个在基站机房，一个在铁塔上，通过光纤连接）成为主流建站方式，基站主设备能耗占比还将继续提高（90%+）。

基站耗电“凶手”终于找到了，是PA功放模块！因此对于基站主设备而言，如何有效降低PA功放模块的能耗成为了基站节能的主要考虑方向，而降低空调、UPS电源、传输设备的能耗对降低基站整体能耗影响小一些，先放一放。

PA功放模块是个硬件实体（如下图所示），用于将调制好的载波信号加大功率发送出去，我们平时手机上网、打电话的各种信息就被加密调制在载波信号中。

通常每个基站有三个扇区，根据网络规划的结果，每个扇区对应的地理区域由1个或多个载波（话务量高，就多配几个载波）完成覆盖。

此时你一定想到了，没人打电话时把搭载载波的PA给关掉，不就省电了嘛！

思路正确，这个学名叫“载波关断”！

但如果一个扇区只有一个载波是万万不可关闭的，一旦关闭这个扇区的覆盖区域就没有信号了，当你路过那里想打电话、上网可就没得玩了，这时就成了网络事故，运营商的朋友又得加班处理故障单了，伤不起啊。

所以载波关断针对的是一个扇区有2个及以上载波（2个小区）覆盖的场景。比如当晚上打电话的人少时，就只保留一个载波满足基础覆盖，关闭其余载波，就可以省电了。

以城市开发区场景为例，早晨大家挤着地铁从四面八方去开发区上班，晚上又作鸟兽散回到各自的家。开发区的基站工作日白天要承担N多白领上网打电话，晚上只剩保安大叔偶尔玩玩手机，这时保留1个载波满足基础覆盖就行了，明天一早大家来上班了再开呗。

理想很丰满，现实凉飕飕啊。

载波关断功能2、3年前就已经有了，但运营商用的很少：

这是为什么呢？按照一个个基站的实际话务模型去精确设定关断策略的活，非把工程师整疯了不可。

怎么办呢？要么不用，要么干脆简单粗暴点，设置个一刀切的关断时间批量下发执行，晚上23:00-6:00统统关掉。

不用还好，来个一刀切，电费是能省点了，运营商运维部门又担心这个功能引起网络质量下降，用户投诉电话打不通，网上不去，考核出问题时的运维主管处境是这样的：

早知这样，还不如索性费点电让基站敞着用，搞什么载波关断节能。

追根溯源，是系统缺乏对每个小区的无线资源利用率准确预测并输出关断策略，同时保证网络KPI指标不下降。

为啥要靠预测来给出“关断时间”呢？按理说到了门限值就开和关了呗，多简单的事儿。但这样有个问题，万一无线资源利用率在门限值上下波动，载波就频繁开关，省电效果一般般，跟炒股票频繁买卖难赚钱简直一个道理呀。系统根据预测的资源利用率趋势给出连续的载波关断时间，只要不影响网络KPI指标，哪怕中间实际无线资源利用率在门限值上下跳动，也保持载波关闭状态，使节能效果最优化。

看来需要用更加“聪明”的办法来解决这个问题，核心在于对无线资源利用率做预测（LTE网络中的无线资源用PRB衡量，Physical Radio Block），以及使用预测结果刷新载波关断门限，这正是人工智能的用武之地。

所有的预测都是从历史规律学习出来的，就好比当今天气预报准确度还凑合，那也是根据日积月累的历史天气数据学习而来的一样，无线资源利用率预测也不例外。无线资源利用率预测涉及到空间和时间的概念，也就是某个时间段、某个小区的资源利用率变化规律是什么，空间和时间包括很多特征向量：

空间：邻区关系。

时间：某个时刻内发生的和小区PRB利用率有关的事情。比如某时刻内某条道路的车流量（道路断面车流量数据：xx辆/小时）、天气（温度、湿度等）、事件（如球赛、晚会），历史PRB资源利用率等。

人工智能要解决的问题正是通过历史时空特征数据把各种影响因素和无线资源利用率之间的关系找出来。

这里用到了神经网络来进行模型训练。

模型的输入X和输出Y参数：

通过模型训练出神经网络权重矩阵和偏置矩阵参数，得到预测函数：

y=f ( ∑wixi−θ ）

有了预测函数就可以进行在线推理，通过输入某小区实时数据就得到该小区无线资源利用率预测结果（例如当前时间21:00，以15分钟为间隔输出预测值）：

根据上面PRB资源利用率预测结果，系统再结合实时网络KPI数据使用机器学习算法，在保证KPI可控的前提下对载波关断门限寻优，刷新不同时间段的载波关断策略。

华为在基站智能关断领域已经做了大量的技术积累和真实环境测试。华为SoftCOM AI解决方案提供用于预测无线PRB资源利用率的时空预测平台，无线产品线MAE（MBB Automation Engine，无线智能化运维系统）根据无线资源利用率预测结果刷新小区关断策略，并将关断策略下发U2000执行PA功放模块的关断动作。

实施关断后，MAE对关断期间覆盖小区的网络KPI进行实时监控和评估，如果基础小区KPI超出正常波动范围，MAE将立刻重新开启已关断的载波功放。

目前在某运营商现网进行了基站智能关断的实验，约45000基站规模且网络KPI无损的情况下，与部署基站智能关断前相比，每个基站平均每天节约1.2度电，总共每天可节约54000度电，电费节省相当可观，同时方案还在不断优化中。

这下运维部门的小伙伴们可以放心地使用载波关断，再也不用为网络质量下降心里颤悠悠了。

嘿嘿，基站的节能神功就这样一不小心练成了！

文字 / 杨海川

排版 / 保尔

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