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人工智能为网络节能增效 全方位构建低碳通信网

发布日期:2020-04-27 07:40 浏览次数:

针对节能而言,进入关断的门限值越高,节能效果越好,但传统的节能方案,为了顾及网络中各种场景的差异性,一般情况下设置关断进入门限较为保守,使得节能效果受损。使用KPI回滚式自优化策略,可寻找节能进入门限与网络性能的拐点,最大化节能。

系统根据全场景话务模型,节能效果和KPI趋势的大数据分析,强化自学习,在线不断迭代优化。利用聚类算法寻求最优调整步长,监控网络核心KPI(包括建立类、掉话类、切换类、用户体验类等),在允许浮动范围内,不断迭代预测模型,最终达到节能和系统性能的最佳平衡点。

随着AI节能方案商用部署规模的不断扩大,商用数据样本的不断累积,AI预测及迭代算法也在不断地精细化:节能时间段可离散化设计,不同节能功能个性化门限配置,更细粒度优化步长迭代等,使之能够更好的匹配商用网络部署场景及用户行为习惯,进一步提高节能的效率;同时可支持重点保障场景,利用AI技术自动设定黑白名单,避免节能对这些场景的影响。

中兴AI节能方案已在国内广泛商用,先后在山东、重庆、四川、福建、湖南、辽宁等多地多运营商部署,累积应用规模超过10万个小区;同时,海外商用网络如马来、南非、意大利等也在同步部署验证。经商用验证,AI节能方案可有效降低10%-15%的能耗。换言之,在时代,每千站点可实现年节电150万至200万度,折合人民币约150万至200万(按工业用电平均电费1元/度进行估算),全面降低运营商OPEX,助力构建低碳通信网络。

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