基于功率自适应的多维协同节能增强方案.pdf

Vol.43No.3Sep.2023Shandong Communication Technology山东通信技术第43卷第3期2023年9 月基于功率自适应的多维协同节能增强方案李晓凤，刘璐，戚文敏，刘玮龙，邵迎春（中国联通济南市分公司，山东济南2 50 0 14）摘要：介绍一种基于LTE功率自适应的多维协同节能增强方案，一方面通过调节LTE信道功率，去除允余功率以获取节能增益，另一方面通过智能编排节能策略，增加LTE、NR闲时关断时长以获取额外节能增益。结果显示，采用该方案进行节能调优后，测试区域LTE能耗下降约4.7%，NR能耗下降0.6%，整体能耗下降2.7%。用户体验速率、良好覆盖率满足配置门限，关键KPI指标平稳。关键词：节能减排；LTE功率自适应；多维协同节能增强；用户体验速率；良好覆盖率1引言节能减排是当下热点研究方向之一。在不影响通信性能的同时，如何获取更大的节能增益，一直是一个重要课题。在绝大部分现网场景中，LTE作为区域的主要覆盖网络，为了追求信号质量，普遍做法是增大功率，这就导致部分区域出现重叠覆盖现象。对于密集城区场景，存量LTEFDD网络的邻区干扰普遍较高，存在功率穴余。站间干扰导致高功率无额外收益造成功率浪费，产生严重“内耗”。LTE功率自适应通过多站点联合功率精准控制，网络级去除?余功率，达成节能效果。同时，某运营商联合设备厂家，通过构建多维协同节能学习话务模型，在满足用户设定的指标门限基础上，分时段对LTE、NR节能策略进行智能编排，进一步压缩闲时可优化功耗，以获取更多的节能增益。2LTE功率自适应算法基本原理图1为两同频小区重叠覆盖场景。在不同位置上，用户可以分为3类：近中点用户、交叠区中远点用户、边缘用户。当存在交叠覆盖时，交叠区内用户受邻区干扰。此时降低功率虽然会导致信号强度下降，但站间干扰会减弱，用户信噪比变化较小。因此，对于近中点用户和交叠区中远点用户，适度降低CRS/PDSCH信道功率对用户体验速率无太大影响2 。而而对于远点用户，需要通过补偿PDSCH信道功率以保证用户体验不恶化。图1两同频小区重叠覆盖场景LTE功率自适应会周期性进行测量，通过对用户上报MR信息进行统计，可以识别重叠覆盖情况并计算各小区的穴余功率。该穴余功率是在满足区域良好覆盖率门限的情况下计算得到的。因此，将各小区功率调降指定偏置，去除穴余功率，就能够满足良好覆盖率要求，如图2 所示。将识别为边缘用户的PDSCH信道功率抬升至未降低时的数值，可以保障边缘用户的体验速率。重叠覆盖降低功率以减少覆盖范围图2 单频重叠覆盖降功率对于多频场景，考虑到异频重叠覆盖，在降低小区功率的同时进行负载迁移预测。根据网络场景动态调整收稿日期：2 0 2 3-0 1-0 3作者简介：李晓凤（19 9 4-），女，硕士，研究方向为无线网络优化。E-mail:272023年山东通信技术容量层小区的功率，使性能更好的小区承载更多的业务，如图3所示。韩础小区异物邻区负载迁移同频邻区容意小区异频重發覆盖异频协同降功率，提升功率调整小区比例，保持异频覆盖图3多频重叠覆盖降功率同时，部分小区速率超过建网标准，存在能耗浪费。基于决策树构建业务信道功率与吞吐率影响关系建模，通过优化建议下发后的训练数据对模型进行迭代，提高模型精度，可以在满足体验速率的同时降低能耗3。如图4所示。初始规则生成初始规验证规则选代更新业务信道初始调优差异化样本获取结果输出MLP算法进行业务信精度决策树剪法精度评估道模型重训练评估业务信道调整低精度送代调优初始规则小区筛选结果输出图4业务信道功率选代寻优3构建多维协同节能模型在LTE功率自适应的基础上，根据话务模型构建多维协同节能模型，在区域忙闲时智能编排LTE、NR节能策略，进一步提高节能增益。多维协同节能获取区域内站点7 天的历史话统数据，然后对每个小区的历史负载及速率关系进行拟合，如图5所示，速率与负载的关系曲线30252015负载速率曲线拟合10500%20%40%60%80%100%图5基于历史话统对不同载波负载速率进行线性拟合由拟合获取对应负载速率关系模型后，针对区域内小区及区域整体可以精确预估不同负载下的用户体验速率。之后，通过每天不同时刻的话务情况，计算相应的用户体验速率结果，再将该结果与设定的用户体验速率门限进行对比。针对不同时刻的速率情况进行策略、参数的调整，达到节能效果的最大化，如图6 所示。+PRB时刻1时刻230%20%小区A策略A策略B小区B策略C策略D08121824Tme图6 根据不同时刻的用户体验速率精准定策同时，统计从基站历史话统中筛选出每个小区的历史负载话统以及对应模块的能耗话统，可以构建不同类型模块的能耗负载模型。通过构建该模型，可以识别不同负载区间内哪种模块的能效最优。根据实际的业务负载情况选择最优的关断载波，获取最大的增益，如图7所示。高载中载低载2.1GHz2.1GHz2.1GHz1.8GHz1.8GHz1.8GHz0.9GHz0.9GHz0.9GHz基于负载与能效，灵活选择最优关断载波，获取最大增益载波关断后能耗载波关断节省功耗射频模块能耗曲线APowerPRE2.1GHz1.8GHz0.9GHz2.1GHz1.8GHz0.9GHz图7 基于模块能效的关段节能的载波选择接下来进行KPI反馈调节寻优。通过网管平台可以实时收集基站KPI数据进行分析，发现节能站点还有节能空间时，可逐步调整节能门限尝试扩大节能效果。一旦监控到KPI恶化超过阈值范围，则即刻下发节能回退脚本，同时设置惩罚时间，以保障现网KPI稳定，如图8所示。持续寻优KPITopn邻区KPI监控恶化节能回退KPI策略稳定Topn邻区良好服务小区Topn邻区惩罚Topn邻区节能策略开通M+个波动超过门限，则及时回退节能特性，并惩罚一段时间不再开通MAE&基站在线寻优图8 网络实时监控，实时调整综上所述，本方案首先通过LTE功率自适应降低网络中穴余功率，然后通过多维协同节能对LTE、NR整体节能策略进行智能编排，在保证初设设定的良好覆盖率、用户体验速率的前提下，获取节能增益。由于方案中需要智能分析话务模型，所以需要MAE-OPT的AI节能组件。其整体算法流程如图9 所示。28第3期开始采集话统数据采集舞频MR数据构建速率-负载/功率模型构建多频同要盖模型选择小区作备选降功李小区N预估小区降功率后，覆盖皇否满足要求覆盖保障自标可输入N预估小区降功率后，速率是否满足要求速率保障目标可输入Y生成小区降功率策略下发基站不可调整小区功基站生效降功率策略，并对远点用户拍功率补偿选择小区作备选容量小区N预估小区关断后，基础小区要盖是香满足要求覆盖保障目标可输入N领估小区关断后，基础小区速率皇香满足要求速奉保障目标可输入生成容量小区关断策路不可作为容量小区关断基站生效载波关断特性，基于负载和门限关断载波MAE基于KPI变化调优载波关断策略进入MAEKPI监控流程监控速率是否满足要求监控覆盖是否满足要求NN回退关键影响特性或功能图9 整体算法流程4测试结果与分析(1）测试区域李晓凤，等：基于功率自适应的多维协同节能增强方案图10测试区域(2）测试结果如表1所示，本次验证区域开通基于LTE功率自适应的多维协同节能增强方案，对比原节能方案，LTE节能增益为4.7%，NR节能增益为0.6%，整体区域节能增益约为2.7%。表1多维协同节能增益测试结果单位(Kwh)LTE能耗NR能耗总能耗节能增强方案298.8302.1600.9节能基线313.6303.9617.5增益4.7%0.6%2.7%(3）K PI 分析首先对比在测试前设置的关键指标门限，可以看到本方案中用户体验速率、良好覆盖率均在设置门限以上。当数据接近设置门限后，系统调节节能策略使指标上抬以避免超过门限范围。由此证明了本方案KPI反馈调节寻优的有效性，同时证明了本方案中网络覆盖学习、话务模型构建及相应AI算法能够指导节能策略的智能寻优，满足用户使用要求。如图11所示，用户忙时体验速率基本不变，闲时夜间的体验速率略有下降，原因是系统利用构建的话务模型，增加闲时夜间节能关断比例和时长。本方案中主要增益来源一方面是通过增加闲时节能关断比例和时长，另一方面是通过减少穴余功率以降低同频重叠覆盖，因此，闲时/夜间用户体验速率和良好覆盖率在门限范围内的适当压缩是符合预期的。测试区域为济南市槐荫区15个LTE站点8 9 个小区，10 个NR站点42 个小区，存在LNR多个频段并且至少单频点连续覆盖，区域覆盖如图10 所示。2023年29山东通信技术LTE良好覆盖率0.970.950.930.91目标良好覆盖率门限0.890.870.8500:00:000:00:T00:00:200:00:00:00:00:00:S00:00:900:00:L00:00:800:00:600:00:0T00:00:T00:00:2T00:00:ET00:00:tT00:00:ST00:00:9T00:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:0200:00:T00:0000:00:0节能基线LTE功率自适应NR用户体验速率Gbps0.250.20.150.1目标速率门限0.05000:00:000:00:T00:00:200:00:E00:00:00:00:S00:00:900:00:L00:00:800:00:600:00:OT00:00:TT00:00:2T00:00:ET00:00:T00:00:900:00:9T00:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:0200:00:T200:00:200:00:25节能基线增强方案NR良好覆盖率10.9950.990.9850.980.975目标良好覆盖率门限0.9700:00:000:00:T00:00:00:00:E00:00:t00:00:S00:00:900:00:L00:00:800:00:600:00:0T00:00:T00:00:2T00:00:ET00:00:T00:00:900:00:9T00:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:000:00:T20:0000:00:5节能基线增强方案LTE用户体验速率Mbps40353025201510目标速率门限5000:00:000:00:T00:00:200:00:E00:00:00:00:S00:00:900:00:200:00:800:00:600:00:OT00:00:TT 00:00:ZT00:00:ET00:00:tT00:00:900:00:900:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:000:00:TZ00:00:00:00:节能基线LTE功率自适应图11关键指标门限对比对于基础业务KPI，如无线建立成功率、掉线率、切换成功率，则与基线保持一致，如图12、13所示。LTE无线建立成功率%10099.9999.9899.9799.9699.9599.9499.9399.9299.9100:00:000:00:T00:00:200:00:E00:00:t00:00:S00:00:900:00:200:00:800:00:600:00:0T00:00:TT00:0000:00:ET00:00:00:00:ST00:00:9T00:00:T00:00:8T00:00:6T00:00:0200:00:T0:0000:00:节能基线增强方案LTE无线掉线率%0.50.450.40.350.30.250.20.150.10.05000:00:000:00:T00:00:200:00:00:00:00:00:S00:00:900:00:L00:00:800:00:600:00:OT00:00:TT00:00:2T00:00:ET00:00:tT00:00:ST00:00:9T00:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:0200:00:1200:00:00:00:E2节能基线增强方案LTE切换成功率%99.999.8599.899.7599.799.6599.699.5599.599.4599.499.3500:00:000:00:T00:00:200:00:E00:00:700:00:S00:00:900:00:L00:00:800:00:600:00:OT00:00:TT00:00:ET00:00:tT00:00:900:00:9T00:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:0Z00:00:T00:0000:00:节能基线增强方案图12 LTE基础业务KPI对比30李晓凤，等：基于功率自适应的多维协同节能增强方案第3期NR无线建立成功率%99.999.899.799.699.599.499.399.299.100:00:000:00:T00:00:200:00:E00:00:00:00:S00:00:900:00:200:00:800:00:600:00:0T00:00:TT00:00:ZT00:00:ET00:00:tT00:00:500:00:9T00:00:2T00:00:8T00:00:6T00:00:0200:00:T200:0000:00:0节能基线增强方案NR无线掉线率%0.350.30.250.20.150.10.05000:00:000:00:T00:00:00:00:00:00:00:00:S00:00:900:00:L00:00:800:00:600:00:0T00:00:TT00:00ZT00:00:ET0:00:00:00:900:00:9T00:00:2T00:00:8T00:00:6T00:00:0200:00:亿00:00:00:00:E5?节能基线增强方案NR切换成功率%10099.59998.59897.500:00:000:00:T00:00:200:00:00:00:00:00:S00:00:900:00:200:00:800:00:600:00:0T00:00:TT00:00:ZT00:00:ET00:00:tT00:00:900:00:9T00:00:ZT00:00:8T00:00:6T00:00:000:00:T200:00:00:00:节能基线增强方案图13NR基础业务KPI对比5结论本文是基于LTE功率自适应的多维协同节能增强方案，通过减少穴余功率降低同频重叠覆盖，同时增加闲时节能关断比例和时长，以此获取最大化的节能增益。对比实施前后，LTE节能增益约4.7%，NR节能增益约0.6%，区域整体节能增益约2.7%。测试区域内，用户体验速率、良好覆盖率满足初始设定门限，基础KPI指标平稳。整个方案实施后由AI节能组件自动生成节能策略、实施及监控，无需人工干预，在获取额外节能增益的同时也节省了大量的人力资源。参考文献：1徐光勇.面向节能的4G移动通信网络低能耗功率分配策略 D.北京邮电大学,2 0 14.2王耀祖，蔡宗平，马学军，等.基于AI的4G/5G基站节能解决方案应用 J.邮电设计技术,2 0 2 1(11).3徐孟强.基于AI深度学习的面向业务5G基站节能系统研究 J.电信科学,2 0 2 1(11).