機樓傳輸OTN 設備智能動態節能技術研究

李少敏，唐慧敏，劉毅亨

（中國移動通信集團廣東有限公司廣州分公司，廣東 廣州 510000）

0 引 言

在骨干樞紐機樓節點，機房空間和電力資源的緊張問題已成為制約網絡持續發展的重要瓶頸。根據大數據分析，通信網絡的業務流量分布呈現出明顯的不均衡性，在光傳送網（Optical Transport Network，OTN）設備及其相似領域，多種節能技術得到了深入研究與應用，旨在降低能耗，提升能源利用效率。盡管現有的節能技術能夠在一定程度上降低能耗，但仍面臨一些挑戰。例如，如何在不影響網絡性能和服務質量的前提下實現更高效的節能、如何處理網絡業務的不可預測性和急劇波動對節能策略的影響等。因此，探索更為智能化、動態化的節能技術，特別是結合人工智能與大數據分析技術對OTN 設備進行智能化能耗管理，成為當前研究的重要方向。

1 現有節能技術分析

OTN 設備及相關領域的節能技術主要通過精細化的能耗管理與智能化的控制手段來降低能耗。在設備層面，常采用先進的半導體材料、微型化設計理念及高效的能電源管理系統，從根本上降低硬件功耗。同時，利用量子點技術與光子晶體等納米技術，進一步提升光電轉換效率，從源頭上減少能量損耗[1]。在網絡層面，通過算法優化與網絡架構調整，能夠重構光網絡拓撲、優化波長路由算法等，實現能源的動態分配與優化利用。這些方法依托于復雜的網絡理論與圖論，結合虛擬化技術與網絡功能虛擬化（Network Functions Virtualization，NFV），通過軟件定義網絡（Software Defined Network，SDN）實現網絡資源的靈活調度與管理，以進一步提高網絡的能效比。在軟件層面，利用深度學習、強化學習等人工智能算法，實時分析與預測網絡流量和設備狀態，實現對設備工作模式的智能調控，以動態調整設備的輸出功率、智能休眠喚醒機制等，實現對網絡狀況的精準感知與響應。同時，根據實際業務需求動態調整能耗策略，最大限度地提升能源利用效率[2]。

2 AI 在動態節能技術中的應用

在機樓傳輸OTN 設備這類能耗密集型的網絡設施中，動態調整功耗的方法能夠有效減少無效或過量的能源使用，從而達到優化整體能耗結構、提高能源使用效率的目的[3]。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術，特別是機器學習和深度學習算法，能夠高效處理和分析大量復雜的網絡數據，實現對網絡狀態、流量模式及設備性能的預測。同時，通過分析網絡流量數據，AI 系統可以預測流量高峰和低谷期，動態調整網絡設備的能耗設置，以適應不同的業務需求，避免在低負載時期浪費能源。AI 技術可以實現對網絡環境和設備狀態的連續學習與適應，隨著時間的推移不斷優化能耗調控策略[4]。通過不斷收集執行結果和性能數據，評估現有節能策略的效果，識別改進空間，自動調整和優化策略，從而實現持續的能效改進[5]。

3 智能動態節能技術研究

3.1 智能動態節能系統架構設計

3.1.1 數據采集與處理模塊

數據采集與處理模塊是智能動態節能系統的基礎，負責實時收集機樓內的OTN 設備及其網絡環境的功耗、網絡流量、設備狀態及環境參數等關鍵數據。該模塊采用傳感器技術與網絡監控工具，確保收集數據的實時性，為后續的數據分析與節能決策提供基礎。采集的數據參數及其說明如表1 所示。

表1 參數及其說明

3.1.2 數據處理與分析模塊

數據處理與分析模塊利用數據處理技術對采集到的數據進行預處理，完成數據清洗、歸一化以及特征提取等，并利用機器學習算法深入分析處理后的數據。該模塊的核心在于通過模式識別和預測模型洞察網絡流量的變化趨勢與設備能耗模式，為節能決策提供科學依據。

3.1.3 決策引擎

決策引擎則根據數據分析結果制定最優的節能策略，結合規則的算法與優化模型，綜合考慮業務需求、設備性能以及能效目標等多重因素，動態調整OTN設備的工作模式和能耗配置。

3.1.4 執行模塊

執行模塊負責將決策引擎制定的節能策略轉化為具體的控制命令，通過網絡管理系統下發至OTN 設備，實現對設備工作模式的調整和能耗的精準控制。

3.1.5 監控與反饋模塊

監控與反饋模塊負責實時監控系統執行效果，并將執行結果反饋至數據處理與分析模塊、決策引擎，形成閉環控制。在實時監測節能效果的同時，根據反饋結果不斷優化數據分析模型和節能策略，實現系統性能的持續提升。

3.2 動態節能策略

為分析設備實時運行狀態，利用數據采集與處理機制，實時監控設備的負載情況、流量模式及其他相關參數。同時，設置預定義的負載閾值，用于自動識別當前負載低于該閾值的設備，并將其標記為低負載或空載狀態。識別方法借助機器學習算法，以動態適應網絡環境的變化，通過歷史數據訓練優化負載閾值，在識別出空載和低負載設備后設計功率調節策略，并綜合考慮設備的運行要求、業務保障以及能效目標，實現對設備功率的精細控制。對于識別為低負載的設備，采取降低設備的運行頻率、切換至低功耗模式或關閉部分非核心功能等策略；對于空載設備則采取更為激進的措施，如關閉全部非核心功能或轉入深度休眠狀態，以最大限度地降低能耗，具體流程如圖1 所示。

圖1 動態節能流程

策略設計還需融入智能化的決策機制，能夠根據網絡業務的實時需求和預測結果動態調整節能措施的強度與范圍。在業務低峰期，加強節能措施的應用；而在流量高峰到來前，提前恢復設備的正常功率設置，確保業務不受影響。功率調節策略包含反饋機制，能夠實時監測節能措施的實施效果，收集設備的能耗數據和業務性能指標，使系統能夠評估節能策略的效果，并根據反饋信息調整和優化策略。

4 案例分析

4.1 案例概況

在廣州機樓OTN 設備的動態節能實施案例中，項目團隊面臨的主要挑戰是傳輸網絡的快速發展與能源消耗的日益增加。例如，機樓內部署的OTN 設備因業務量波動導致能耗效率低下，尤其在業務低谷期間，大量設備處于空載或低負載狀態，能耗較高。針對這一問題，項目組借助智能動態節能技術，實現對OTN 設備能耗的有效管理和優化，重點實現以下幾個關鍵目標。第一，準確識別網絡中處于空載和低負載狀態的OTN 設備，并對這些設備實施精準的能耗調控，以降低能耗；第二，根據實時業務流量和設備運行狀態動態調整設備功率配置，確保在滿足業務需求的同時，最大限度地減少能源消耗；第三，通過實時監控和數據分析，不斷優化節能策略，提高系統的智能化水平和節能效率，實現機樓OTN 設備運營的經濟效益與環境效益的雙重提升。

4.2 技術應用

智能動態節能系統架構方面，構建了多層次的智能控制框架。該框架集成了數據采集模塊、數據處理與分析引擎、決策支持系統以及執行控制單元，充分考慮了OTN 設備的運行特性和網絡業務的動態變化，以確保節能措施的靈活性和高效性。在數據采集與分析方面，通過部署高精度的傳感器和采集設備，實時監測OTN 設備的運行狀態、功耗水平以及網絡流量情況，同時利用流數據處理和大數據分析技術對采集到的數據進行實時處理與深入分析，確保能夠準確識別處于空載和低負載狀態的設備。

項目團隊還開發了一套基于AI 的能耗優化算法，能夠根據網絡流量的實時變化和設備的當前狀態，動態調整OTN 設備的功耗配置。對于檢測到的空載或低負載設備，系統會自動降低其功耗或將其切換至低能耗模式，同時確保不影響網絡的正常運行和業務質量。為確保節能措施的有效性和可持續性，項目團隊還設計了一套綜合的監測和反饋機制，實時監控節能策略的實施效果，并收集節能前后的能耗數據、設備性能指標以及服務質量參數，對節能效果進行定量評估。

5 結 論

通過深入分析機樓傳輸OTN 設備智能動態節能技術和廣州機樓OTN 設備實施案例的實踐探索可知，高度集成的智能系統在實現能耗優化方面具有巨大潛力。機樓傳輸OTN 設備智能動態節能技術為通信網絡的能效管理提供了創新思路，通過精準識別設備負載狀況并動態調整能耗策略，能夠有效保障網絡性能和服務質量，最大限度地提升能源使用效率。隨著AI、大數據分析等技術的不斷進步與融合，智能動態節能技術的應用范圍將進一步拓展，從而為更廣泛的能耗密集型行業提供高效的節能減排方案。