通信基站节能场景智能识别技术应用研究

摘要：随着通信技术的发展，无线通信基站数量激增，能耗问题日益严峻。文章根据通信基站能耗现状及特点，研究了典型节能场景识别与分类、通信基站节能场景智能识别技术原理，构建了基于智能识别技术的节能系统框架。特征提取与模式识别算法可以智能识别节能场景，自动生成执行节能策略，实现基站能耗智能化管理。在某市的应用案例中，系统降低了基站平均能耗约20%，年节电量数百万千瓦时，显著降低了运营成本并助力可持续发展。

关键词：通信基站；节能场景；识别技术

中图分类号：TN929.5" 文献标志码：A

0 引言

随着通信技术的飞速发展以及智能手机的全面普及，无线通信基站的数量爆发式增长，基站已经稳固地奠定了现代通信的基石地位。然而，基站能耗问题愈发严峻，占电信业能耗比重较大，无线网络能耗也快速增加，5G基站的能耗约为4G基站的2倍以上^［1］。基站能耗源自电源、传输系统及主设备等环节，受话务量、流量负载、环境温度等动态因素影响，形成多样化耗能场景。传统人工调整模式已经受限于响应迟缓、精度不足及高昂人力成本，难以满足高效节能需求^［2］。在此背景下，智能识别技术应运而生，该技术具有高效、精准及实时性强等特性，为基站节能提供了新路径。本文通过深入分析基站能耗特性与节能场景，构建了基于智能识别技术的节能系统框架。系统运用特征提取与模式识别算法来智能识别当前节能场景，据此自动生成并执行节能策略，实现基站能耗的智能化管理。

1 通信基站能耗现状及特点

通信基站能耗主要涉及设备、机房环境及配电系统3方面。设备用电，尤其是BTS设备，作为能耗主体，其消耗随网络规模扩大与流量增长而显著增加^［3］。机房环境用电显著，尤以空调系统为主，占比可达40%～50%，其能耗在高温季节尤为突出，对节能构成严峻挑战。在配电系统方面，线损电量包含管理与技术2部分，前者涉及人为因素与管理疏漏，后者则源自电能传输的物理特性^［4］。尽管配电系统能耗占比较小，其节能潜力亦不容忽视。因此通信基站节能需要综合考虑机房温度、告警情况、机房类型、空调类型和蓄电池类型等因素，划分机房场景，制定有效的节能策略^［5］。

2 典型节能场景识别与分类

在通信基站节能研究中，节能场景智能识别技术至关重要。本文依据基站运行状况与能耗特性，将节能场景分为4类：低负载、高温环境、夜间低流量及其他特殊场景。

低负载场景指基站负载低、设备利用率不高时，运营方通过调低设备功率或关闭非必要设备，有效减少能耗。此场景常见于网络流量低峰时段或地区。

高温环境场景则针对基站运行于高温条件下能耗增加且设备易受损等问题，运营方采取增强空调制冷、使用散热风扇等措施，降低设备温度，保护设备并减少能耗。

夜间低流量场景利用夜间网络需求减少的特点，使基站部分设备进入休眠或低功耗模式，显著降低能耗，尤其适用于夜间流量少的居民和商业区。

此外，还有节假日、突发事件等特殊场景，运营方需根据具体负载与能耗变化灵活调整节能策略。例如，节假日需应对通信需求激增，可能需扩容；突发事件则需确保通信畅通，可能需紧急调整资源配置^［6］。

综上，深入分析基站能耗特性、精准识别并分类节能场景，是实现基站有效节能的关键。

3 通信基站节能场景智能识别技术原理

3.1 数据采集与预处理

数据采集是智能识别技术在通信基站节能场景应用的第一步。系统需要采集基站的各种运行数据，包括但不限于基站性能数据、业务负荷数据、环境条件数据等。这些数据将通过数据采集系统实时传输至数据中心，为后续的智能识别和分析提供基础。在数据预处理阶段，系统会对采集到的数据进行清洗、转化和增强，以提高数据的准确性和可靠性。对于缺失或异常数据，系统会进行填充或剔除处理；对于噪声较大的数据，系统则会进行滤波或去噪处理。此外，系统还会对数据进行聚合和筛选，提取出对节能识别有用的关键信息。

3.2 智能场景识别

智能场景识别是智能识别技术在通信基站节能场景应用的核心环节。在这一阶段，系统会根据预处理后的数据，采用机器学习算法对基站当前的运行状态进行智能识别。具体来说，系统会将采集到的数据与预先定义的节能场景模板进行比对，以判断基站当前是否处于某个特定的节能场景。节能场景模板的定义需要基于大量的历史数据和专家经验。系统会根据历史数据中的基站运行状态、业务负荷、环境条件等特征，定义出多个典型的节能场景模板。这些模板将作为后续智能识别的基准和参考。

3.3 基于机器学习的智能识别方法

系统需要采集大量的基站运行数据，对这些数据进行标注。标注的目的是将数据与对应的节能场景关联起来，以便后续训练机器学习模型时使用。标注工作需要基于专家经验和历史数据相结合来完成，以确保数据标注的准确性。在数据采集和标注完成后，系统会利用这些数据来训练机器学习模型。训练过程中，系统会根据标注的节能场景和数据特征，不断调整模型的参数和结构，以提高模型的识别准确率和泛化能力。同时，系统还会采用交叉验证等方法来评估模型的性能，以确保模型的稳定性和可靠性。训练好的机器学习模型将被用于实时识别基站的节能场景。当新的基站运行数据输入时，模型会根据数据特征自动判断基站当前是否处于某个节能场景，根据预设的节能策略制定相应的节能措施。这些措施将通过系统控制指令发送给基站执行设备，以实现节能效果。

3.4 节能策略制定与执行

在识别出基站当前的节能场景后，系统会根据预设的节能策略制定相应的节能措施。这些节能措施包括调整基站发射功率、关闭部分射频通道、启用深度休眠模式等。系统会根据节能策略的优先级和实际效果，选择最优的节能措施进行执行。在执行节能措施过程中，系统会实时监测基站的运行状态和业务负荷情况，以确保节能措施不会对通信质量产生不利影响。同时，系统还会根据实时监测数据对节能策略进行动态调整和优化，以实现更加精准的节能效果。

4 智能识别系统的设计与实现

4.1 系统架构的设计

通信基站节能场景智能识别系统是一个高效节能的解决方案，本文通过设计架构实现对基站能耗的智能管理，智能识别系统架构如图1所示。系统由4个关键层组成：数据采集层、数据处理层、智能识别层和控制执行层。

数据采集层是整个系统的起点，该层通过智能电能表和传感器等设备实时监控基站的能耗数据和运行状态。这些数据包括环境参数、用电设备状态、空调与通风系统等，为后续的数据分析和节能策略制定提供了基础。

数据处理层对采集到的数据进行加工和处理。该层包括多源数据采集、数据汇聚、数据转换、数据压缩、数据清洗、格式对标、数据脱敏和数据存储等。这些步骤确保了数据的一致性、准确性和安全性，为智能识别层提供了高质量的数据输入。数据处理层的优化直接关系到系统分析的准确性和效率。

智能识别层是系统的核心，它利用先进的机器学习算法和多维度特征分析技术，对处理后的数据进行深入分析。这一层能够实时识别当前的节能场景，进行场景分类和趋势预测，从而为控制执行层提供准确的节能策略。智能识别层的高效运作使得系统能够快速响应不同的节能需求，实现精细化的能源管理。

控制执行层是系统的最后一环，它根据智能识别层提供的节能策略，通过远程控制、故障处理、指令下发、设备状态监控等手段，实现对基站能耗的精确控制。这一层还包括稳定保障、反馈机制、策略调整、协同工作、资源调度和安全保障等功能，确保了节能策略的有效执行和系统的稳定运行。

整个通信基站节能场景智能识别系统的设计和实现，旨在通过智能化手段，提高基站的能源利用效率，降低能耗，实现节能减排的目标。系统通过实时数据采集、精确数据处理、智能场景识别和精确控制执行，形成了一个闭环的节能管理流程。这种智能化的节能解决方案，不仅能够提高基站的运行效率，还能为运营商带来显著的经济效益。

4.2 系统架构的功能实现

4.2.1 数据采集与传输

数据采集设备需要具备高精度、高可靠性和实时性等特点。常用的数据采集设备包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器以及基站性能监测设备等。这些设备通过有线或无线方式将数据传输至数据中心。为了保证数据传输的可靠性和实时性，本文采用TCP/IP协议进行数据传输，设置合理的数据传输频率和缓冲区大小。

4.2.2 数据预处理与特征提取

数据预处理是确保数据质量的关键环节。在预处理阶段，首先系统需要对采集到的数据进行清洗和去噪处理以消除异常值和噪声干扰；接着系统通过归一化处理将数据转换为统一格式以便于后续分析处理；最后系统通过特征提取操作提取出对节能识别有用的关键信息，如基站负载率、环境温度变化等。

4.2.3 智能识别算法选择与训练

智能识别算法的选择需要根据具体应用场景和数据特点来确定。通信基站节能场景中常用的算法包括决策树、随机森林、神经网络等。算法的选择需要综合考虑识别准确率、计算复杂度和实时性等因素。系统在算法训练阶段需要使用大量的历史数据和专家经验来训练模型以提高模型的识别准确率和泛化能力。

4.2.4 节能策略制定与执行

节能策略的制定需要根据智能识别层的结果和基站的实际运行情况来确定。常用的节能策略包括调整发射功率、关闭空闲射频通道或启用深度休眠模式等。在执行节能策略时，系统需要考虑对通信质量的影响以及基站设备的运行寿命等，在确保节能效果的同时不影响网络的正常运行。

4.3 系统测试与优化

测试内容包括功能测试、性能测试和稳定性测试等。功能测试主要验证系统是否能够正确识别出不同的节能场景并制定相应的节能策略；性能测试主要评估系统的处理速度和响应时间等指标；稳定性测试则通过长时间运行系统来观察其稳定性和可靠性表现。根据测试结果可以对系统进行优化和改进以提高其性能和可靠性。优化措施包括算法优化、参数调优以及系统架构调整等。

5 智能识别技术在通信基站节能场景中的应用

某市作为经济发达、人口密集的地区，对通信服务的需求日益增长。电信公司在全市范围内建设了大量的通信基站，覆盖了城市、郊区乃至偏远乡村。然而，随着基站数量的激增，网络能耗问题日益凸显。传统基站的节能方式往往依赖于人工经验判断，难以适应复杂多变的网络环境和业务需求，导致节能效果有限，甚至可能影响用户体验。

某市电信的通信基站节能场景智能识别系统采用云边协同的架构设计，主要包括数据采集层、数据处理层、智能识别层和控制执行层4个部分。如图2所示，该系统覆盖了所有在网基站，实现了实时监测与预警、智能场景识别、精准节能策略制定、自动化控制执行和效果评估与优化等功能。

如图3所示，系统融入了智能识别基站节能场景、精准制定节能策略的技术方案。系统通过引入智能识别系统，实现对基站运行状态的实时监测与分析，结合大数据和人工智能算法，精准识别出不同时段的节能潜力，自动调整基站参数，实现节能降耗的目标。

自上线以来，系统通过一系列高效步骤成功实现了节能降耗的目标。首先，系统对全市基站的运行数据进行了详尽的采集与整合，构建了统一的数据平台，为后续的智能分析奠定了基础。接着，基于海量数据，系统运用先进的人工智能算法对基站运行状态进行深度智能分析，精准识别出如夜间闲时、节假日低负载时段等多个节能潜力场景。最后，针对这些场景，系统自动定制化生成了相应的节能策略，通过远程控制功能将策略下发至各基站执行，如在夜间闲时自动关闭部分载波、降低发射功率，在节假日低负载时段灵活调整网络配置以减少不必要的能耗。此外，系统还定期对节能效果进行全面评估，根据评估结果不断优化调整节能策略，同时提供直观的可视化界面，方便运维人员实时掌握基站能耗情况及节能成效，确保节能工作持续高效推进。

经过一段时间的持续运行，通信基站节能场景智能识别系统取得了显著成效。系统通过精准识别节能场景并自动调整基站参数，成功将全市基站平均能耗降低了约20%，年节电量达数百万千瓦时，显著降低了运营成本并助力社会可持续发展。同时，系统的自动化控制功能大幅提升了运维效率，减轻了运维人员负担，通过实时监控与预警确保了网络稳定性。此外，系统在节能过程中充分考虑用户感知，确保用户体验未受影响。

6 结语

本文通过深入研究通信基站的能耗现状和节能场景，构建了一套基于智能识别技术的节能系统框架。节能系统能够通过特征提取和模式识别算法，智能识别并分类节能场景，自动生成并执行节能策略，有效降低基站能耗。在某市的应用案例中，系统实现了基站能耗降低，年节电量数百万千瓦时，显著提升了能源利用效率。本文后期将不断改进和优化智能识别技术及其在通信基站节能场景中的应用。未来，随着技术的不断进步，智能识别技术在通信基站节能领域将有更广阔的应用前景。

参考文献

［1］王续凯，赵志强，杨鑫，等.数智化平台在4/5G网络级节能中的应用［J］.无线互联科技，2022（24）：10-12.

［2］王玲俊，张海东，胡文斌.通信行业能耗现状分析与节能战略思考［J］.中国新通信，2023（24）：13-15.

［3］王江汉，刘修军，鲁军.5G基站高能耗分析与应对策略［J］.无线互联科技，2021（6）：1-2.

［4］吕祎，黄大巧，潘高军.能耗监控系统在5G基站机房运维的应用［J］.中国新通信，2021（16）：46-47.

［5］李涛，何璐璐，刘扬，等.基于AI算法的无线通信机房空调节能优化设计与实现［J］.电信工程技术与标准化，2024（6）：63-67.

［6］田四梅，沈卫红，杨嬛.基于差异化场景的5G智能节电技术研究［J］.通信与信息技术，2023（增刊1）：86-89.

（编辑 王永超编辑）

Research on the application of intelligent recognition technology for energy saving scenarios

in communication base stations

YE" Anyuan， ZHENG" Rongfeng， ZHOU" Chao， HUANG" Daqiao*， WANG" Xiaobo

（Hangzhou Branch of Zhejiang Communication Industry Service Co.， Ltd.， Hangzhou 310008， China）

Abstract：" With the development of communication technology， the number of wireless communication base stations has surged， and energy consumption issues have become increasingly severe. This article studies the recognition and classification of typical energy-saving scenarios and the principle of intelligent recognition technology for energy-saving scenarios of communication base stations based on the current energy consumption status and characteristics of communication base stations. A energy-saving system framework based on intelligent recognition technology is constructed. Through feature extraction and pattern recognition algorithms， energy-saving scenarios are intelligently recognized， and energy-saving strategies are automatically generated and executed to achieve intelligent management of base station energy consumption. In the application case of some city， the system successfully reduced the average energy consumption of base stations by about 20%， saved millions of kilowatt hours of electricity annually， significantly reduced operating costs， and helped sustainable development.

Key words： communication base station; energy saving scenarios; distinguish technology