AI使能的5G节能技术

徐丹，曾宇，孟维业，李力卡

（中国电信股份有限公司研究院AI研发中心，北京 102209）

1 引言

5G时代的到来将为海量设备提供网络服务，以满足泛在的连接及海量数据传输需求。根据《5G时代运营商数据和存储架构白皮书》[1]的预测，到2025年，5G网络中每月数据量将达到17.75 ZB，5G网络容量需求显著提升。为了满足5G网络的容量需求，在当前的5G架构下，网络使用了更宽的频谱资源[2]，同时引入了大规模多输入多输出（massive multiple input multiple output，massive MIMO）技术，使得5G网络的能耗大幅增加[3]。未来5G全面普及之后，预计到2030年，我国5G基站数量将达到1 500万个[4]，而单个5G基站的功耗是4G基站的3～4倍[5]，这会带来巨大的能源开销。依靠现有网络范式和体系结构来实现该目标将不可避免地导致能源紧缩，并带来严重的经济和环境问题。为应对全球能源短缺和环境保护面临的挑战，5G系统的节能技术成为当前学术界和运营商研究的重点[6]。

近年来，学术界已经开展了一系列研究，从理论上探索5G网络潜在的节能范式和体系架构。传统的网络节能主要通过合理的网络规划和多层关闭实现[7]，合理的网络规划意味着通过网络规划和优化，减少站点部署数量，以满足网络容量和节电的要求，提高覆盖效率，同时也可以减少无效的系统开销。然而5G网络的复杂性使得传统依赖于人工的运维手段无法满足节能需求，具体表现在：第一，解决方案不灵活。为了简化部署的复杂性，将在一个区域甚至整个网络中配置统一参数，而无须进行场景识别，这可能无法与实际流量变化相匹配；……