基站分体空调智能控制系统及其节能应用

熊 钧, 徐永凯

(珠海派诺科技股份有限公司, 广东 珠海 519000)

0 引 言

随着我国通信业的高速发展,通信基站和设备数量在不断增加,基站所消耗的电能总量也在不断增长[1-2]。在碳达峰、碳中和目标驱动下,国家陆续出台了《新型数据中心发展三年行动计划(2021—2023年)》《推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》等政策文件,积极引导数据中心和5G基站节能降碳。基站耗能占据通信行业整体耗能的73%,其中基站空调耗电占据40%。基站空调是通信基础网络重要的配套设备,基站中的冷却主要是由基站空调负责,降低基站空调的耗电量可以有效地降低基站的PUE值[3-4]。

基站空调体量大且分布零散,以往依靠人工管理,效率低成本高,用能管理难度较大,本文介绍的基于物联网的分体空调控制系统将传统方式难以管控的分体空调通过物联网技术进行联网集成实现分体式空调集中管理,采用硬件、软件和云平台结合,适用于分体空调多种应用场景,集运行监控、能耗分析、维修管理、资产管理等功能为一体。

1 基站分体空调智能控制系统

系统整体设计思路是基于物联网和云计算技术,采用“端”+“云”的架构,硬件、软件和云平台结合,即空调智能控制器将终端检测的各项参数(环境参数、用户行为参数、电参数等)上传云平台,云平台根据终端运行参数实现空调的状态监控、用电计量、故障诊断、健康度评估等,并结合室外气象条件、建筑结构保温性能、基站等级等,通过自学习算法对空调进行优化控制,控制策略下发到空调智能控制器对空调进行调节。

1.1 系统架构

系统架构示意图如图1所示,该系统包括智能硬件和空调智慧云两大组成部分。空调智能控制器与空调智慧云之间通过EtherNet/GPRS/5G进行通信,采用数据加密的方式确保通信和数据的安全。

图1 系统架构示意图

1.2 硬件组成

(1) 空调智能控制器。智能控制器与基站空调一一对应,通过红外信号控制空调,兼容多种厂家的空调红外控制码库,适用于各种品牌型号的空调。空调智能控制器原理设计图如图2所示,由图可知,控制器内置红外信号传感器、光感传感器、电力计量芯片、温度传感器,各项参数上传云平台,并根据云平台下发的控制策略优化调节基站空调运行。平台操作界面如图3所示,用户也可以通过图3所示的平台操作界面调节基站空调运行。

图2 空调智能控制器原理设计图

图3 平台操作界面

(2) 无线温/湿度传感器。与空调智能控制器通过2.4G信号通信,解决由于气流组织问题或空调自身位置造成的问题,实现对测温点的精准温控。

(3) 有线温/湿度传感器。与空调智能控制器通过RS-485通信,实现对测温点的精准温控。

系统硬件集成装置图如图4所示。

图4 系统硬件集成装置图

1.3 系统软件设计

系统搭建了基于TCP/IP协议的以太网空调智慧云平台,可实现对基站分体式空调的集中管理,功能示意图如图5所示,其功能可分为:① 运行监控:包括运行状态监控、远程控制、节能优化控制等;② 能耗分析:包括用电统计、同比分析、PUE分析等;③ 维修管理:包括故障诊断报警、维修工单管理、维修结果确认等;④ 资产管理:包括减少设备折旧、设备残值分析、整机更换管理等。

图5 功能示意图

管理系统通过如下3种方式实现空调的节能控制:

(1) 用户行为自动管控。通过监控空调的温/湿度设置及测温点、测湿点的实际数值,给予上站人员合理时间范围的调整窗口,在上站人员离开后自动恢复空调的合理温/湿度设定,避免无谓的能耗浪费。

(2) 建立空调能效模型和基站建筑物模型,结合室内外实时温/湿度、历史气象数据、空调各项运行参数,利用AI算法进行实时负荷预测,优化调节空调运行工况,降低空调的能耗。

(3) 根据模型预测的实时负荷,结合故障诊断结果,利用空调健康度和实际能效评估,用AI算法动态选择最优的空调组合进行运行,实现空调的智能群控,在降低空调能耗的同时,确保空调系统整体的运行可靠性。

2 实现效果

该系统已在全国基站广泛投入使用,并在阿里云平台部署空调智慧云系统,对基站内的分体空调集中管理,实现了分体空调智能化控制。为了验证智能控制达到的节能效果,开启循环节能认证工作,即:空调按照x天为周期,循环开启和关闭节能控制。持续对比一段时间后对比“节能开”(即采用节能措施)和“节能关”(未采用节能措施)的累计用电量,通过两者比较得到节能率。某市电信基站逐日用电量对比如图6所示。该电信基站循环对比238天的效果,结果显示,“节能关”总用电量2 036 kWh,“节能开”总用电量1 526.7 kWh,综合节能率达到25%。

图6 某市电信基站逐日用电量对比

3 结 语

依托物联网、大数据、云服务等技术,空调智慧云系统实现基站分体空调的智能监控和管理。本文对基站场景开发的空调节能优化控制及故障诊断服务开展研究,与系统投运前相比,项目单位的用能管理、运维决策、用电安全得到显著提升。