李昆,方家琨,艾小猛*,周博,姚伟,文劲宇
(强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学))
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.213172
2019年6月6日,工信部发放5G商用牌照,我国正式进入5G商用元年。为满足用户日益增长的通信需求,相较于前代通信技术,5G宏基站配备了更多的天线数目、采用了更大的带宽及更高的基站部署密度。通信技术与设备的升级给用户带来了更好的通信体验,也增加了5G设备的功耗。根据中国移动公布数据,单个5G宏基站中通信设备的功耗达到了4297W,约为单个4G宏基站通信设备功耗(1100W)的4倍,并且由于5G宏基站部署密度增大,仅通信设备一项,5G网络中宏基站的总功耗将达到4G网络宏基站总功耗的12倍。此外,制冷系统等维持基站正常工作的配套设备功耗约占基站总功耗的10%~30%,考虑到5G宏基站的超密集部署特性,这部分功耗也不容忽视。5G宏基站网络用电量的上升将直接导致电信运营商运行成本的上升,预计到2025年,电费支出将超过其运营成本的15%。在世界范围内绿色低碳发展的背景下,研究5G宏基站节能技术是未来移动通信行业可持续发展的必由之路。
已有多基站联合节能研究存在两方面问题:1)考虑每个用户的最优分配和各宏基站的开关方式,由于基站间存在能量耦合关系,大规模通信网络下海量的0/1变量将造成无法求出最优解的问题;2)已有研究主要致力于5G宏基站内通信设备的节能问题,但宏基站机房内部还配备维持基站稳定运行的配套设备,包括:空调、储能电池和电源,以及机房外部配备的可再生能源发电装置等。现有调度策略下,电池储能和机房储热能力未能得到利用。因此,综合考虑各基站通信设备与配套设备的协调优化运行是促进5G网络节能降耗的潜在方法,当前鲜有相关研究。
(1)5G宏基站网络能量管理模型
本文的研究对象是蜂窝状分布的5G宏基站同构网络(homogeneous network),如图1所示。每个5G宏基站包含通信设备、空调、储能电池与可再生能源发电装置,宏基站结构图如图2所示。根据网络中各设备工作的物理过程,建立考虑通信与配套设备协调优化的5G宏基站网络能量管理模型,优化通信与配套设备的运行策略,实现网络用电成本最小化。
图1 5G宏基站网络示意
(2)5G宏基站网络能量管理模型重构方法
所提5G宏基站网络能量管理模型考虑了多时段、多基站、多设备、多用户的优化调度,大规模网络下直接求解将面临两方面的困难:1)优化模型中整数决策变量过多难以决策;2)网络中所有通信与配套设备的运行方式存在耦合关系,直接求解面临困难。
针对上述2点,本文采用基于地理位置的用户聚类方法减少用户分配的整数变量,如图3所示;提出适应性改进Benders分解算法对原问题进行模型重构,解决大规模网络无法求解的问题。
图3 基于地理位置的用户聚类示意
(1)5G宏基站网络能量管理模型有效性验证。
设置两个对比算例,验证所提模型的有效性。Case 1:通信设备和配套设备分别优化,不考虑两者协调;Case 2:通信设备和配套设备协调优化。对比结果表明,Case 2总用电成本相较于Case 1低7.0%,总配电网用电量低2.3%。
根据图4,Case 1和Case 2的流量低谷期内,网络中部分冗余基站休眠,其覆盖范围内的子区被转移至相邻小区的基站接受服务,子区转移遵循就近原则,优先与地理位置最近的相邻基站相连,从而节省能耗;高峰期内,流量需求大,各基站无法接收来自相邻小区的更多用户,因此所有基站均处于激活状态,为本小区的用户提供服务。
(a) 流量低谷期(左:Case 1;右:Case 2)
(b) 流量高峰期(左:Case 1;右:Case 2)
图4 通信设备工作状态示意
根据图5-图7,相较于Case 1,Case 2考虑了通信与配套的协调,能够充分利用机房热惯性和电池的储能容量,降低电价高峰时段的网络能耗需求;充分消纳新能源出力,从而进一步降低网络用电成本。
图5 网络负荷曲线
图6 网络供电曲线
图7 网络储能值曲线
(2)模型求解效率与求解精度验证
对比原模型(P)与基于用户聚类与Benders分解的重构模型(P'),如表1所示,所提重构模型P'能够有效提高求解效率与可行性,并且在经济性上具有较好的近似最优效果。
表1 原模型与重构模型的对比仿真结果
(1)在本文所提5G宏基站网络能量管理模型下,网络能够根据流量需求,动态优化通信设备开关状态和子区分配方式,在满足用户通信需求的前提下有效降低通信设备的用电成本。考虑通信与配套的协调,能够充分利用机房热惯性和电池的储能容量,降低电价高峰时段的网络能耗需求;充分消纳新能源出力,从而进一步降低网络用电成本。
(2)所提基于用户聚类与改进Benders分解的重构模型具有更高的求解效率,能够应对大规模网络无法求解的问题,适用于覆盖多个商业区和住宅区的大规模5G网络,并且在节约网络用电成本方面具有较好的近似最优性能。
引文信息
李昆, 方家琨, 艾小猛等. 考虑通信与配套设备协调优化的大规模5G宏基站网络能量管理模型[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(14): 5391-5404.
LI Kun, FANG Jiakun, AI Xiaomeng, et al. Energy Management Model of Large-scale 5G Macro Base Station Network Considering the Coordinated Optimization of Communication Equipment and Standard Equipment[J]. Proceedings of the CSEE, 2023, 43(14): 5391-5404(in Chinese).
团队介绍
华中科技大学SGO(思构)课题组由程时杰院士1988年留学回国后创建,目前课题组学术带头人为中国科学院院士、IEEE Fellow程时杰教授,现有教授11名(教育部“长江学者”特聘教授1名),博士后9名。先后获得国家科技进步一等奖1项、二等奖3项,省部级一等奖6项,国家级教学成果二等奖3项,省级教学成果特等奖和一等奖各1项。发表论文600多篇,出版专著2部、译著1部,获得专利和软件版权100多项。目前课题组主要包括新能源电力系统稳定分析与控制、储能与新能源并网、直流输电和直流电网、电力人工智能及应用等特色研究方向。课题组详细信息可参见网页:http://sgo.hust.edu.cn。
作者介绍
李昆(1997),男,博士研究生,研究方向为负荷侧管理与需求响应、考虑频率安全的低惯量电力系统优化运行等,likun_20@hust.edu.cn。
方家琨(1985),男,博士,华中科技大学教授、博导,电气与电子工程学院副院长,研究方向为氢能、储能技术的系统应用、综合能源系统优化建模等,jfa@hust.edu.cn。
艾小猛(1986),男,博士,华中科技大学教授、博导,研究方向为储能规划与市场模式、含大规模新能源并网的电力及综合能源系统规划与优化运行、负荷侧管理与需求响应等,xiaomengai1986@foxmail.com。
责任编辑:乔宝榆
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