通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用研究

摘要：隨著通信技術(shù)的發(fā)展，無線通信基站數(shù)量激增，能耗問題日益嚴(yán)峻。文章根據(jù)通信基站能耗現(xiàn)狀及特點(diǎn)，研究了典型節(jié)能場(chǎng)景識(shí)別與分類、通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)原理，構(gòu)建了基于智能識(shí)別技術(shù)的節(jié)能系統(tǒng)框架。特征提取與模式識(shí)別算法可以智能識(shí)別節(jié)能場(chǎng)景，自動(dòng)生成執(zhí)行節(jié)能策略，實(shí)現(xiàn)基站能耗智能化管理。在某市的應(yīng)用案例中，系統(tǒng)降低了基站平均能耗約20%，年節(jié)電量數(shù)百萬千瓦時(shí)，顯著降低了運(yùn)營(yíng)成本并助力可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：通信基站；節(jié)能場(chǎng)景；識(shí)別技術(shù)

中圖分類號(hào)：TN929.5" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展以及智能手機(jī)的全面普及，無線通信基站的數(shù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，基站已經(jīng)穩(wěn)固地奠定了現(xiàn)代通信的基石地位。然而，基站能耗問題愈發(fā)嚴(yán)峻，占電信業(yè)能耗比重較大，無線網(wǎng)絡(luò)能耗也快速增加，5G基站的能耗約為4G基站的2倍以上^［1］。基站能耗源自電源、傳輸系統(tǒng)及主設(shè)備等環(huán)節(jié)，受話務(wù)量、流量負(fù)載、環(huán)境溫度等動(dòng)態(tài)因素影響，形成多樣化耗能場(chǎng)景。傳統(tǒng)人工調(diào)整模式已經(jīng)受限于響應(yīng)遲緩、精度不足及高昂人力成本，難以滿足高效節(jié)能需求^［2］。在此背景下，智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，該技術(shù)具有高效、精準(zhǔn)及實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特性，為基站節(jié)能提供了新路徑。本文通過深入分析基站能耗特性與節(jié)能場(chǎng)景，構(gòu)建了基于智能識(shí)別技術(shù)的節(jié)能系統(tǒng)框架。系統(tǒng)運(yùn)用特征提取與模式識(shí)別算法來智能識(shí)別當(dāng)前節(jié)能場(chǎng)景，據(jù)此自動(dòng)生成并執(zhí)行節(jié)能策略，實(shí)現(xiàn)基站能耗的智能化管理。

1 通信基站能耗現(xiàn)狀及特點(diǎn)

通信基站能耗主要涉及設(shè)備、機(jī)房環(huán)境及配電系統(tǒng)3方面。設(shè)備用電，尤其是BTS設(shè)備，作為能耗主體，其消耗隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大與流量增長(zhǎng)而顯著增加^［3］。機(jī)房環(huán)境用電顯著，尤以空調(diào)系統(tǒng)為主，占比可達(dá)40%～50%，其能耗在高溫季節(jié)尤為突出，對(duì)節(jié)能構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在配電系統(tǒng)方面，線損電量包含管理與技術(shù)2部分，前者涉及人為因素與管理疏漏，后者則源自電能傳輸?shù)奈锢硖匦?sup>［4^］。盡管配電系統(tǒng)能耗占比較小，其節(jié)能潛力亦不容忽視。因此通信基站節(jié)能需要綜合考慮機(jī)房溫度、告警情況、機(jī)房類型、空調(diào)類型和蓄電池類型等因素，劃分機(jī)房場(chǎng)景，制定有效的節(jié)能策略^［5］。

2 典型節(jié)能場(chǎng)景識(shí)別與分類

在通信基站節(jié)能研究中，節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)至關(guān)重要。本文依據(jù)基站運(yùn)行狀況與能耗特性，將節(jié)能場(chǎng)景分為4類：低負(fù)載、高溫環(huán)境、夜間低流量及其他特殊場(chǎng)景。

低負(fù)載場(chǎng)景指基站負(fù)載低、設(shè)備利用率不高時(shí)，運(yùn)營(yíng)方通過調(diào)低設(shè)備功率或關(guān)閉非必要設(shè)備，有效減少能耗。此場(chǎng)景常見于網(wǎng)絡(luò)流量低峰時(shí)段或地區(qū)。

高溫環(huán)境場(chǎng)景則針對(duì)基站運(yùn)行于高溫條件下能耗增加且設(shè)備易受損等問題，運(yùn)營(yíng)方采取增強(qiáng)空調(diào)制冷、使用散熱風(fēng)扇等措施，降低設(shè)備溫度，保護(hù)設(shè)備并減少能耗。

夜間低流量場(chǎng)景利用夜間網(wǎng)絡(luò)需求減少的特點(diǎn)，使基站部分設(shè)備進(jìn)入休眠或低功耗模式，顯著降低能耗，尤其適用于夜間流量少的居民和商業(yè)區(qū)。

此外，還有節(jié)假日、突發(fā)事件等特殊場(chǎng)景，運(yùn)營(yíng)方需根據(jù)具體負(fù)載與能耗變化靈活調(diào)整節(jié)能策略。例如，節(jié)假日需應(yīng)對(duì)通信需求激增，可能需擴(kuò)容；突發(fā)事件則需確保通信暢通，可能需緊急調(diào)整資源配置^［6］。

綜上，深入分析基站能耗特性、精準(zhǔn)識(shí)別并分類節(jié)能場(chǎng)景，是實(shí)現(xiàn)基站有效節(jié)能的關(guān)鍵。

3 通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)原理

3.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集是智能識(shí)別技術(shù)在通信基站節(jié)能場(chǎng)景應(yīng)用的第一步。系統(tǒng)需要采集基站的各種運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括但不限于基站性能數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)負(fù)荷數(shù)據(jù)、環(huán)境條件數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)將通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)傳輸至數(shù)據(jù)中心，為后續(xù)的智能識(shí)別和分析提供基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，系統(tǒng)會(huì)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)化和增強(qiáng)，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。對(duì)于缺失或異常數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行填充或剔除處理；對(duì)于噪聲較大的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)則會(huì)進(jìn)行濾波或去噪處理。此外，系統(tǒng)還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和篩選，提取出對(duì)節(jié)能識(shí)別有用的關(guān)鍵信息。

3.2 智能場(chǎng)景識(shí)別

智能場(chǎng)景識(shí)別是智能識(shí)別技術(shù)在通信基站節(jié)能場(chǎng)景應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)。在這一階段，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)基站當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能識(shí)別。具體來說，系統(tǒng)會(huì)將采集到的數(shù)據(jù)與預(yù)先定義的節(jié)能場(chǎng)景模板進(jìn)行比對(duì)，以判斷基站當(dāng)前是否處于某個(gè)特定的節(jié)能場(chǎng)景。節(jié)能場(chǎng)景模板的定義需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)中的基站運(yùn)行狀態(tài)、業(yè)務(wù)負(fù)荷、環(huán)境條件等特征，定義出多個(gè)典型的節(jié)能場(chǎng)景模板。這些模板將作為后續(xù)智能識(shí)別的基準(zhǔn)和參考。

3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能識(shí)別方法

系統(tǒng)需要采集大量的基站運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注的目的是將數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的節(jié)能場(chǎng)景關(guān)聯(lián)起來，以便后續(xù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)使用。標(biāo)注工作需要基于專家經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合來完成，以確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注完成后，系統(tǒng)會(huì)利用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)標(biāo)注的節(jié)能場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征，不斷調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和泛化能力。同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)采用交叉驗(yàn)證等方法來評(píng)估模型的性能，以確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型將被用于實(shí)時(shí)識(shí)別基站的節(jié)能場(chǎng)景。當(dāng)新的基站運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入時(shí)，模型會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)判斷基站當(dāng)前是否處于某個(gè)節(jié)能場(chǎng)景，根據(jù)預(yù)設(shè)的節(jié)能策略制定相應(yīng)的節(jié)能措施。這些措施將通過系統(tǒng)控制指令發(fā)送給基站執(zhí)行設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)節(jié)能效果。

3.4 節(jié)能策略制定與執(zhí)行

在識(shí)別出基站當(dāng)前的節(jié)能場(chǎng)景后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的節(jié)能策略制定相應(yīng)的節(jié)能措施。這些節(jié)能措施包括調(diào)整基站發(fā)射功率、關(guān)閉部分射頻通道、啟用深度休眠模式等。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)節(jié)能策略的優(yōu)先級(jí)和實(shí)際效果，選擇最優(yōu)的節(jié)能措施進(jìn)行執(zhí)行。在執(zhí)行節(jié)能措施過程中，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)基站的運(yùn)行狀態(tài)和業(yè)務(wù)負(fù)荷情況，以確保節(jié)能措施不會(huì)對(duì)通信質(zhì)量產(chǎn)生不利影響。同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)節(jié)能策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的節(jié)能效果。

4 智能識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)

通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)高效節(jié)能的解決方案，本文通過設(shè)計(jì)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)基站能耗的智能管理，智能識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)由4個(gè)關(guān)鍵層組成：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、智能識(shí)別層和控制執(zhí)行層。

數(shù)據(jù)采集層是整個(gè)系統(tǒng)的起點(diǎn)，該層通過智能電能表和傳感器等設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控基站的能耗數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)包括環(huán)境參數(shù)、用電設(shè)備狀態(tài)、空調(diào)與通風(fēng)系統(tǒng)等，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和節(jié)能策略制定提供了基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)處理層對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和處理。該層包括多源數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)清洗、格式對(duì)標(biāo)、數(shù)據(jù)脫敏和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等。這些步驟確保了數(shù)據(jù)的一致性、準(zhǔn)確性和安全性，為智能識(shí)別層提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。數(shù)據(jù)處理層的優(yōu)化直接關(guān)系到系統(tǒng)分析的準(zhǔn)確性和效率。

智能識(shí)別層是系統(tǒng)的核心，它利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和多維度特征分析技術(shù)，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。這一層能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別當(dāng)前的節(jié)能場(chǎng)景，進(jìn)行場(chǎng)景分類和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，從而為控制執(zhí)行層提供準(zhǔn)確的節(jié)能策略。智能識(shí)別層的高效運(yùn)作使得系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)不同的節(jié)能需求，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的能源管理。

控制執(zhí)行層是系統(tǒng)的最后一環(huán)，它根據(jù)智能識(shí)別層提供的節(jié)能策略，通過遠(yuǎn)程控制、故障處理、指令下發(fā)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控等手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)基站能耗的精確控制。這一層還包括穩(wěn)定保障、反饋機(jī)制、策略調(diào)整、協(xié)同工作、資源調(diào)度和安全保障等功能，確保了節(jié)能策略的有效執(zhí)行和系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

整個(gè)通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，旨在通過智能化手段，提高基站的能源利用效率，降低能耗，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)。系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、精確數(shù)據(jù)處理、智能場(chǎng)景識(shí)別和精確控制執(zhí)行，形成了一個(gè)閉環(huán)的節(jié)能管理流程。這種智能化的節(jié)能解決方案，不僅能夠提高基站的運(yùn)行效率，還能為運(yùn)營(yíng)商帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

4.2 系統(tǒng)架構(gòu)的功能實(shí)現(xiàn)

4.2.1 數(shù)據(jù)采集與傳輸

數(shù)據(jù)采集設(shè)備需要具備高精度、高可靠性和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)。常用的數(shù)據(jù)采集設(shè)備包括溫度傳感器、濕度傳感器、風(fēng)速傳感器以及基站性能監(jiān)測(cè)設(shè)備等。這些設(shè)備通過有線或無線方式將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心。為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯?shí)時(shí)性，本文采用TCP/IP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，設(shè)置合理的數(shù)據(jù)傳輸頻率和緩沖區(qū)大小。

4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

數(shù)據(jù)預(yù)處理是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在預(yù)處理階段，首先系統(tǒng)需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去噪處理以消除異常值和噪聲干擾；接著系統(tǒng)通過歸一化處理將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式以便于后續(xù)分析處理；最后系統(tǒng)通過特征提取操作提取出對(duì)節(jié)能識(shí)別有用的關(guān)鍵信息，如基站負(fù)載率、環(huán)境溫度變化等。

4.2.3 智能識(shí)別算法選擇與訓(xùn)練

智能識(shí)別算法的選擇需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來確定。通信基站節(jié)能場(chǎng)景中常用的算法包括決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。算法的選擇需要綜合考慮識(shí)別準(zhǔn)確率、計(jì)算復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性等因素。系統(tǒng)在算法訓(xùn)練階段需要使用大量的歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)來訓(xùn)練模型以提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和泛化能力。

4.2.4 節(jié)能策略制定與執(zhí)行

節(jié)能策略的制定需要根據(jù)智能識(shí)別層的結(jié)果和基站的實(shí)際運(yùn)行情況來確定。常用的節(jié)能策略包括調(diào)整發(fā)射功率、關(guān)閉空閑射頻通道或啟用深度休眠模式等。在執(zhí)行節(jié)能策略時(shí)，系統(tǒng)需要考慮對(duì)通信質(zhì)量的影響以及基站設(shè)備的運(yùn)行壽命等，在確保節(jié)能效果的同時(shí)不影響網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。

4.3 系統(tǒng)測(cè)試與優(yōu)化

測(cè)試內(nèi)容包括功能測(cè)試、性能測(cè)試和穩(wěn)定性測(cè)試等。功能測(cè)試主要驗(yàn)證系統(tǒng)是否能夠正確識(shí)別出不同的節(jié)能場(chǎng)景并制定相應(yīng)的節(jié)能策略；性能測(cè)試主要評(píng)估系統(tǒng)的處理速度和響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)；穩(wěn)定性測(cè)試則通過長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行系統(tǒng)來觀察其穩(wěn)定性和可靠性表現(xiàn)。根據(jù)測(cè)試結(jié)果可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)以提高其性能和可靠性。優(yōu)化措施包括算法優(yōu)化、參數(shù)調(diào)優(yōu)以及系統(tǒng)架構(gòu)調(diào)整等。

5 智能識(shí)別技術(shù)在通信基站節(jié)能場(chǎng)景中的應(yīng)用

某市作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密集的地區(qū)，對(duì)通信服務(wù)的需求日益增長(zhǎng)。電信公司在全市范圍內(nèi)建設(shè)了大量的通信基站，覆蓋了城市、郊區(qū)乃至偏遠(yuǎn)鄉(xiāng)村。然而，隨著基站數(shù)量的激增，網(wǎng)絡(luò)能耗問題日益凸顯。傳統(tǒng)基站的節(jié)能方式往往依賴于人工經(jīng)驗(yàn)判斷，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求，導(dǎo)致節(jié)能效果有限，甚至可能影響用戶體驗(yàn)。

某市電信的通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng)采用云邊協(xié)同的架構(gòu)設(shè)計(jì)，主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、智能識(shí)別層和控制執(zhí)行層4個(gè)部分。如圖2所示，該系統(tǒng)覆蓋了所有在網(wǎng)基站，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警、智能場(chǎng)景識(shí)別、精準(zhǔn)節(jié)能策略制定、自動(dòng)化控制執(zhí)行和效果評(píng)估與優(yōu)化等功能。

如圖3所示，系統(tǒng)融入了智能識(shí)別基站節(jié)能場(chǎng)景、精準(zhǔn)制定節(jié)能策略的技術(shù)方案。系統(tǒng)通過引入智能識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)基站運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能算法，精準(zhǔn)識(shí)別出不同時(shí)段的節(jié)能潛力，自動(dòng)調(diào)整基站參數(shù)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗的目標(biāo)。

自上線以來，系統(tǒng)通過一系列高效步驟成功實(shí)現(xiàn)了節(jié)能降耗的目標(biāo)。首先，系統(tǒng)對(duì)全市基站的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳盡的采集與整合，構(gòu)建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，為后續(xù)的智能分析奠定了基礎(chǔ)。接著，基于海量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)運(yùn)用先進(jìn)的人工智能算法對(duì)基站運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行深度智能分析，精準(zhǔn)識(shí)別出如夜間閑時(shí)、節(jié)假日低負(fù)載時(shí)段等多個(gè)節(jié)能潛力場(chǎng)景。最后，針對(duì)這些場(chǎng)景，系統(tǒng)自動(dòng)定制化生成了相應(yīng)的節(jié)能策略，通過遠(yuǎn)程控制功能將策略下發(fā)至各基站執(zhí)行，如在夜間閑時(shí)自動(dòng)關(guān)閉部分載波、降低發(fā)射功率，在節(jié)假日低負(fù)載時(shí)段靈活調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置以減少不必要的能耗。此外，系統(tǒng)還定期對(duì)節(jié)能效果進(jìn)行全面評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果不斷優(yōu)化調(diào)整節(jié)能策略，同時(shí)提供直觀的可視化界面，方便運(yùn)維人員實(shí)時(shí)掌握基站能耗情況及節(jié)能成效，確保節(jié)能工作持續(xù)高效推進(jìn)。

經(jīng)過一段時(shí)間的持續(xù)運(yùn)行，通信基站節(jié)能場(chǎng)景智能識(shí)別系統(tǒng)取得了顯著成效。系統(tǒng)通過精準(zhǔn)識(shí)別節(jié)能場(chǎng)景并自動(dòng)調(diào)整基站參數(shù)，成功將全市基站平均能耗降低了約20%，年節(jié)電量達(dá)數(shù)百萬千瓦時(shí)，顯著降低了運(yùn)營(yíng)成本并助力社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，系統(tǒng)的自動(dòng)化控制功能大幅提升了運(yùn)維效率，減輕了運(yùn)維人員負(fù)擔(dān)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警確保了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。此外，系統(tǒng)在節(jié)能過程中充分考慮用戶感知，確保用戶體驗(yàn)未受影響。

6 結(jié)語(yǔ)

本文通過深入研究通信基站的能耗現(xiàn)狀和節(jié)能場(chǎng)景，構(gòu)建了一套基于智能識(shí)別技術(shù)的節(jié)能系統(tǒng)框架。節(jié)能系統(tǒng)能夠通過特征提取和模式識(shí)別算法，智能識(shí)別并分類節(jié)能場(chǎng)景，自動(dòng)生成并執(zhí)行節(jié)能策略，有效降低基站能耗。在某市的應(yīng)用案例中，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基站能耗降低，年節(jié)電量數(shù)百萬千瓦時(shí)，顯著提升了能源利用效率。本文后期將不斷改進(jìn)和優(yōu)化智能識(shí)別技術(shù)及其在通信基站節(jié)能場(chǎng)景中的應(yīng)用。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能識(shí)別技術(shù)在通信基站節(jié)能領(lǐng)域?qū)⒂懈鼜V闊的應(yīng)用前景。

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（編輯 王永超編輯）

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