基于长短时预测的基站节能策略

随着移动通信技术的发展和5G商用建设的加快，5G功耗将继续大幅度提升运营成本。如何在保障业务体验及设备安全的基础上实现节能最大化，始终是产业界研究的焦点之一。针对网络结构复杂、站型丰富等挑战，提出了以“感知、预测、分析、决策”AI技术为核心的节能策略生成、闭环安全保障技术。基于离线数据，验证了预测技术效果，达到了基站节能误关率低于2%、召回率不低于84%的效果。进一步的实践应用效果证明，在保障网络质量稳定的前提下，能够有效挖掘更多节能空间和节能时长，显著提升节能量，达到降本增效的目的。...

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Published in电信科学 Vol. 38; no. 11; pp. 153 - 162
Main Authors 张苗苗, 赵皓, 周岩, 张阳, 余立, 梁燕萍, 冯春杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国通信学会 20.11.2022
人民邮电出版社有限公司
中国移动通信有限公司研究院,北京 100053%中国移动通信集团有限公司,北京 100033
Subjects
基站节能
业务量预测
智能化
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ISSN1000-0801
DOI10.11959/j.issn.1000-0801.2022043

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Summary:随着移动通信技术的发展和5G商用建设的加快，5G功耗将继续大幅度提升运营成本。如何在保障业务体验及设备安全的基础上实现节能最大化，始终是产业界研究的焦点之一。针对网络结构复杂、站型丰富等挑战，提出了以“感知、预测、分析、决策”AI技术为核心的节能策略生成、闭环安全保障技术。基于离线数据，验证了预测技术效果，达到了基站节能误关率低于2%、召回率不低于84%的效果。进一步的实践应用效果证明，在保障网络质量稳定的前提下，能够有效挖掘更多节能空间和节能时长，显著提升节能量，达到降本增效的目的。
ISSN:1000-0801
DOI:10.11959/j.issn.1000-0801.2022043