1.适用范围

　　适用于 5G 网络主设备节能。

　　2.技术原理及工艺

　　基于无线侧海量数据和机器学习算法实现智能业务预测、场景识别，在保障用户感知无损的基础上实现小区/通道等资源自适应关断及唤醒，从而降低无线网络能耗。工作原理如图所示。

工作原理图

　　3.技术指标

　　（1）综合节电率：5%~10%。

　　（2）算法准确率：关断准确率达 90%，误关率低于 3%。

　　（3）运行效率：省级规模数据入库到策略输出不超过15 分钟。

　　4.技术功能特性

　　（1）共覆盖识别，基于工参、混合现实（MR）、最小化路测（MDT）等信息分析，识别站内及站间同覆盖小区，挖掘更多共覆盖区域。

　　（2）多维能耗管理，实现策略级、设备级、地市级到省级能耗数据统一管理与评估。

　　（3）智能预测方案，运用机器学习算法实现业务预测、场景识别，在节能的同时保障用户感知无损。

　　（4）参数动态调优，基于时空场景和业务模型变化，动态调整节能参数，保持关键绩效指标（KPI）平稳基础上挖掘节能潜力。

　　（5）多网协作节能，突破厂家壁垒和制式限制，通过协同策略和业务迁移实现多频多制式协同节能。

　　5.应用案例

　　广西某网络节能项目，技术提供单位为中国移动通信有限公司研究院。

　　（1）用户情况简单说明

　　移动互联网的爆发使移动通信网络用户不断上升，网络规模逐渐扩大，随之带来网络能耗的显著增加，已成为亟需解决的通信难题。

　　（2）实施内容及周期

　　部署智能多网协作节能系统，与省无线网管系统打通，通过节能小区发现、网络性能预测、资源自适应关断/唤醒等能力实现无线网基站设备节能。实施周期 5 个月。

　　（3）节能减排效果及投资回收期

　　系统自 2019 年完成全省全网部署以来，接入小区约 38.5万，日均关断小区 6.71 万，每年可节电 829 万千瓦时。按照0.8 元/千瓦时计算，实现年经济效益 663 万元。投资回收期1 年。

　　6.未来推广前景

　　产品面向运营商 5G 网络推广应用，预计未来 5 年，市场占有率可达到 50%。