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摘要：近年来随着我国节能技术的快速发展、5G战略的贯彻落实，5G基站的节能控制受到广泛重视，科学合理采用人工智能技术进行基站节能处理，不仅能够有效解决基站功能消耗量过高、节能维护量过大的问题，还能降低操作风险，提升业务的安全性，具有重要的意义。基于此，本文分析人工智能在5G基站节能方面的应用意义，提出几点节能技术应用措施，旨在为促使5G基站的健康可持续发展提供助力。

关键词：人工智能；5G基站；节能技术

引言：基于人工智能的5G基站节能技术应用过程中，需要重点按照5G基站的特点、实际情况等，科学合理采用人工智能技术提升节能控制的水平，完善相关的功能，合理采用关键性技术，提升5G基站的节能控制效果，达到预期的技术应用目的。

1 人工智能在5G基站节能方面的应用意义

5G基站节能控制的过程中人工智能技术的应用具有重要意义，例如：采用人工智能算法中的深度学习技术，能够准确学习、预测5G基站的能源使用情况，识别影响能耗的因素，研究设备运行时间、环境温度、电力使用习惯等因素的特点，自动生产节能策略，减少能源消耗的基础上节省运营成本。且对于基站设备尤其是服务器、电子元件，散热是重要的能源消耗形式，人工智能的应用能够设计更有效的散热策略，切实按照设备温度、环境条件调整散热设备的运行，预测设备在未来的温度需求，以此为基础提前启动散热设备。同时对于5G基站内的各种设备，人工智能技术的应用能够学习运行模式、需求，按照实际需要调整设备的运行，例如：在预测网络活动增多的情况下提前启动设备，而预测到网络活动减少的情况下关闭部分设备，降低能耗量，达到节能控制的目的。同时在采用人工智能技术的过程中，能够将5G基站的能源使用纳入更大的能源管理系统进行更广泛的绿色管理，获取使用可再生能源，或是参与更广泛的能源效率项目，提升节能控制的水平。另外，人工智能在应用过程中不仅可以进行节能控制，还能提高设备的运行效率，节省能源的同时减少需要人工干预的频率、程度，提高基站的可用性。由此可见，在5G基站节能控制的过程中采用人工智能技术，能够改善节能的水平，促使基站的健康稳定、可持续发展，具有推广价值[1]。

2 基于人工智能的5G基站节能技术措施

2.1 5G基站人工智能节能技术架构

基于人工智能的5G基站节能架构方面，如图1所示，其中数字化底座是将AI节能作为基础，构建具有感知性功能、现代化特点的数字底座，有效完成数据驱动操作，将大数据潮作为基础部分进行跨域数据的整合、深入性的感知处理，采用大数据节点对低时延类型的数据进行采集，为业务工作的有效开展提供支持；AI分析决策层，主要是采用数字画像的技术完成网络方面、设备方面、业务方面、能源消耗方面的画像处理，做好有关的安全分析工作，全面进行时空的智能化预测分析，准确评估基站的能源消耗量，构建标准化的节能策略库系统，将扇形全维度的画像作为依托，以预测分析结果为基础，自动化生成相关的节能建议，提出有关的节能控制措施，促使5G基站的节能发展。在此期间还需搭建相关的核心引擎，设置大数据集群、内存分布计算集群的平台等，利用深度学习的技术、开源技术等进行系统的控制，提高5G基站的节能水平；节能控制层主要是构建关于5G基站的节能控制模式，按照上一层次对基站设备、网络等能耗的预测结果、分析结果等，结合自动生成的节能控制策略，科学合理完成基站网络、设备、系统的节能控制操作，降低能源的消耗量，提升基站运行的水平，有效预防出现节能问题；应用能力层，主要是构建全景类型与区域类型的视图，能够综合进行扇区分析、策略分析、能耗分析等，做好评估工作与应急管理工作，有效完成节能小区清单级别的管理工作，可视化进行节能控制，以此提升5G基站的运行水平，达到预期的节能控制目的[2]。

2.2 5G基站人工智能节能功能设计

2.2.1 动态监测功能

采用人工智能技术进行5G基站的节能控制，需要完善动态监测的功能，采用 传感器、测量设备采集5G基站内的各种运行数据，主要是电力、水源、空气源数据、各种设备的运行状态、能源消耗的数据等。利用5G网络将采集的数据实时传输到服务器，存储在数据库进行后续的分析、处理，采用深度学习、模糊逻辑等人工智能算法对采集的数据进行处理、分析，研究基站的运行状态、能源消耗的趋势、规律，基于分析结果设定阈值、规则，完善智能预警、告警功能，在基站运行状态或能源消耗超过预设阈值或出现异常的情况下系统及时发出告警信息，提醒相关人员及时处理。同时按照基站的实际运行情况，人工智能系统能够自动调整设备的运行参数，优化设备的运行组合，降低能源消耗提高能源利用效率。

2.2.2 智能化控制功能

5G基站节能控制的过程中采用人工智能技术，需要完善智能化控制功能，如表1所示，完善相关的功能，提升基站的节能水平，达到预期的技术应用目的。

2.3 5G基站人工智能节能关键技术应用

2.3.1 智能化预测分析技术

基于人工智能的5G基站节能智能化预测分析技术，主要就是采用传感器、物联网等采集基站能耗数据、设备运行数据、环境条件数据等，对数据进行预处理，提取关键特征，分析能源消耗量、设备运行状态、环境条件等，利用人工智能机器学习、深度学习等，建立预测模型，对基站能耗进行预测、分析。基于建立的预测模型结合基站运行状态、业务量等信息进行智能预测、优化，为节能控制提供依据，或是构建能源管理平台整合各种能源数据、设备运行数据进行能源的智能化管理，优化能源分配、使用，降低能耗成本，对能源消耗数据进行挖掘、分析，为节能控制提供更有价值的参考信息，促使节能控制水平的提升[3]。

2.3.2 节能时段推荐技术

在采用人工智能技术进行5G基站节能控制的过程中，需要科学采用节能时段推荐技术，如图2所示，利用人工智能技术对基站能耗数据、业务量数据进行深入分析、挖掘，明确能耗与时间、业务量等因素之间的关系，基于数据分析结果，结合人工智能协同过滤、深度学习技术构建智能推荐算法，按照基站运行状态、业务量情况为基站管理人员推荐合适的节能时段，主要是夜间时段、低业务量时段等，基于智能推荐算法的结果结合基站设备运行状态、环境条件，自动调整设备运行参数、环境条件。同时全面监测基站设备的运行状态、环境条件，及时发现异常情况并采取相应措施，提升基站节能控制的水平[4]。

2.3.3 节能控制引擎技术

采用人工智能技术进行5G基站节能处理的过程中，需要采用节能控制引擎技术，利用深度学习、强化学习等构建节能控制算法，按照基站能耗数据、设备运行数据、环境条件数据等自动调整基站设备的运行参数。同时进行5G基站的监测、优化，监测基站设备的运行状态、环境条件，发现异常情况并采取相应措施，或是将平台与节能控制算法进行联动，按照算法的执行结果自动调整能源分配进行能源的高效利用。另外，采用人工智能技术进行自动化控制、远程监控，利用智能化的控制逻辑、算法自动执行节能控制措施，调整设备运行参数、关闭空闲设备等，采用物联网技术实现远程监控、故障预警，及时发现、处理故障，确保基站的稳定运行，提升节能控制的有效性。

2.4 5G基站人工智能节能系统部署方案

以人工智能技术为基础的5G基站节能系统部署过程中，可按照省独立部署的方式进行处理，在每个省份部署独立的5G基站节能控制系统。或是编制云边协同两级部署方案计划，在云、边两级设置一体化的方案，利用分析与控制的分离、分层耦合架构，统一集中部署分析决策引擎，设置不同省份前置部署的节能控制引擎，分析决策引擎主要是对各类数据信息进行分析，做出AI决策，构建相关的精准画像、节能控制模型，而节能控制引擎则是进行不同地区的5G基站个性化节能控制，提出相关的反馈，提升节能控制的水平。两种方案相互对比之下，云边协同部署方案具有一定的优势，能够进行全国5G基站的统一节能控制，为全网5G小区的数据分析提供支持，统一5G基站的人工智能节能控制标准、策略库系统等，提高节能控制的规范性，同时还能为VIP场景标识、安全唤醒、白名单机制等提供支持，因此具有推广的价值[5]。

结语：

综上所述，5G基站节能控制的过程中人工智能技术的应用具有重要意义，能够改善节能控制效果，促使5G基站能耗的有效管控，预防出现能源损耗等问题，提升节能管控的水平。因此在新时期的环境下需要按照5G基站的节能需求，科学采用人工智能技术，完善技术架构、功能，合理采用关键技术，科学进行相关系统的部署，达到预期的节能控制目的。

参考文献：

[1] 马方明，韩龙刚，邱禹. 基于AI的基站全生命周期智能运维策略研究[J]. 通讯世界，2023，30（1）：184-186.

[2] 刘翼，李力卡，张家铭，等. 基于人工智能的5G基站节能研究与实践[J]. 广东通信技术，2023，43（3）：27-32.

[3] 李露，李福昌，曹亘，等. 5G基站智能节能方案研究[J]. 移动通信，2021，45（2）：85-88.

[4] 汪金萍. 基于AI的5G基站节能技术探究[J]. 数字通信世界，2021（1）：169-170.

[5] 李露，李福昌. 4G/5G基站协同智能节能方案研究[J]. 信息通信技术，2021，15（5）：52-57.