为了省电,通信网络到底有多拼?

发布时间 - 2022-03-29 10:20:39

通信网络的能耗问题,一直都是人们关注的焦点。

根据运营商财报数据,2020 年,中国移动的能耗费用是 376.6 亿元,中国电信 146.4 亿元,中国联通 129 亿元。三大电信运营商加在一起,是 652 亿元。要知道,2020 年三大运营商的利润,一共也就 1411.48 亿元。

三大电信运营商的能耗费用(单位:亿元)

▲ 三大电信运营商的能耗费用(单位:亿元)

近年来,随着 5G 和数据中心的规模建设,运营商不仅投入了大量的建设资金,在能耗费用方面也是开支甚巨,形成了沉重的成本负担。

从下图我们也可以看出,运营商在 2020 年的能耗支出,相比前一年直接飙涨了 60 多亿元,增速惊人。

不断增加的通信网络能耗,不仅意味着巨额的电费,也意味着海量的碳排放量。

根据工信部估计,按目前的发展趋势,2035 年中国 5G 和数据中心的碳排放总量将达 2.3~3.1 亿吨,约占中国碳排放总量的 2~4%,相当于北京目前全市二氧化碳排放量的两倍。

众所周知,我们在 2020 年明确提出了“双碳”战略,即 2030 年实现“碳达峰”、2060 年实现“碳中和”。通信网络的能耗问题,严重阻碍了“双碳”战略目标的实现。它不仅仅关系到运营商的经营业绩,更影响了我们的生态环境,以及社会经济的可持续发展。

那么,通信网络的能耗问题,到底该如何解决呢?我们该如何进行节能减排?5G、数据中心这些“电老虎”,真的有办法驯服吗?

节能减排的思路演变

办法当然是有的。

事实上,通信网络的节能减排,业界已经研究了很多年,并且也积累和沉淀了一些经验和方法。

随着时代的快速发展,通信网络的规模变得越来越大,能耗也越来越大。

于是,通信行业在传统经验方法的基础上,提出了更宏观、更科学的通信网络节能减排思路,归纳为两个词,分别是:网络全生命周期、端到端

所谓网络全生命周期节能减排,是指在设计和规划节能减排方案时,从宏观上进行整体规划,覆盖通信设备从研发、生产、建设到维护的各个环节,进行全面提效降能。

而端到端,则是站在产品和设备类型的角度,将节能减排落实到终端、接入网(基站)、承载网、核心网、数据中心等通信网络的各个领域。

新的节能减排思路强调整体思维,以及多维度的协同合作,带来了节能效率的大幅提升,逐渐被越来越多的运营商和设备商接受,成为行业趋势。

节能减排的具体举措

接下来,我们就按照网络全生命周期的角度,逐一介绍通信网络的节能举措。

先看看产品研发设计环节。

在产品研发设计阶段进行设备功耗控制和改良,相当于从源头上进行了节能减排。

这是效果最直接的方式,也是难度更大的方式,对企业的研发能力要求很高。企业需要需要投入大量的资源进行创新和试错,这里面可以提升的空间也越来越小。

以 5G 基站为例。5G 基站的能耗问题,一直都是人们关注的焦点。因为引入了 AAU 有源天线以及 Massive MIMO 技术,5G 基站的能耗相比 4G 有明显的增加。5G 单站的功耗,大约是 4G 的 2.5~3.5 倍。(当然了,我们也需要注意到,5G 的单位比特能耗是明显下降的。也就是说,5G 的能效明显高于 4G。)

2019 年 4G / 5G 基站功耗对比

▲ 2019 年 4G / 5G 基站功耗对比

为了压低 5G 基站的工作功耗,设备商可以说是绞尽脑汁。

在产品设计阶段,厂商们就需要将能耗指标摆在和性能指标同等重要的位置。

为了满足能耗要求,他们会通过采用自研高性能芯片、更合理的产品结构设计、更先进的材料和工艺,实现产品的能效。

接下来,是产品生产制造环节。

如何降低工业制造过程中的能耗,不仅是通信行业的问题,更是整个工业界的共性问题。

以往的节能方式,主要集中在设备的工艺升级和能源的改造替换上。

现在,这种方式的节能空间越来越小。于是,引入 5G、工业互联网、MEC、AI 等多种数字智能技术,进行智能制造,成为工业界的新选择。

▲ 智能制造车间

智能制造实现了高度数字化、智能化、无人化,大幅提升了生产效率,减少了生产过程中的碳排放。

再接下来,我们重点说说通信网络建设和运维环节。这两个环节现在是整个行业关注的节能减排重点,发展潜力很大。

我们还是先看看基站侧。

对于运营商来说,5G 能耗的 70%,来自于 RAN(接入网)。因此,站点侧的节能降耗,是他们的首要任务。

基站站点的能源模型(来自:GSMA,翻译:鲜枣课堂)

▲ 基站站点的能源模型(来自:GSMA,翻译:鲜枣课堂)

基站的节能,通常包括以下几种方式:站点组网方案的改进,清洁能源的使用,AI 技术的引入,等等。

站点的集中化、绿色化、小型化,是这些年的主流趋势。尤其是 C-RAN 被提出之后,随着技术的升级,基站的组网部署方式开始发生明显变化。

包括中兴、华为在内的主流设备商,都提出了极简站点的方案。

方案中,基站的建设模式从分布式向集中式转变,从几何叠加向逻辑集成转变。例如,设备小型化、集成化,将机房变机柜、机柜变杆站,尽量减少设备空间占用,减少机房数量,从而减少机房租赁成本以及空调费用。

在能源方面,基站主要的节能举措就是:采用大量的清洁能源,市电变绿电,降低电费支出,减少碳排放。

具体的做法包括:

  • 一、尽量采用太阳能光伏电源,实现太阳能、交流电源、蓄电池等多路供电保障。

白天高峰用电时段,由光伏与储能电池设备供电,储能电池利用夜间的低谷用电时段进行储能,达到“削峰填谷”的目的。

安徽六安移动的 5G 绿色基站

▲ 安徽六安移动的 5G 绿色基站

  • 二、采用锂电池代替铅酸电池。

传统的铅酸电池面临很多问题,如体积大、重量重、循环寿命短,且对环境要求严苛,温度太高会缩减寿命、太低则影响使用性能。

相比之下,锂电不仅体积小、重量轻,而且更环保。锂电的能量体积密度和能量重量密度是铅酸电池的 4-5 倍,循环寿命更是有 10-20 倍的提升。

图片来源:面向 5G 的边缘数据中心基础设施白皮书

▲ 图片来源:面向 5G 的边缘数据中心基础设施白皮书

以往锂电主要用于备电。现在,围绕锂电有了很多智能储能系统方案。

智能储能系统(图片来源:数字能源十大趋势白皮书)

▲ 智能储能系统(图片来源:数字能源十大趋势白皮书)

这类系统采用更精准的电化学模型,引入数字化智能化技术,提升储能管理精度,可以实现和电网更好的协同。它还可以针对阶梯电价,进行错峰用电管理,实现错峰运营效率更大化。

除了网络架构和能源改造之外,对通信网络进行节能减排的最有效手段,就是“智能化运维”。

也就是说,部署智能化的能源管理工具,通过多层级能效提升、预防性维护、多维度运营管理等功能,提升网络运维效率,降低无效上站成本和站点宕站风险,减少网络维护费用。

说到智能化,当然离不开 AI。

AI 技术这几年发展非常迅速,而通信技术对 AI 的引入,重点就在于运维阶段。

基于 AI 和大数据技术,通过智能算法对通信业务进行预测、调度与分配,可以在保障用户体验的前提下,能够实现每比特的能耗更优。

基站节能最有效的手段就是关断

前几年,流行过这么一个说法,说运营商在网络低峰期,会关闭 5G 基站,节约电费。这个说法当时引起了社会的一片哗然。

其实,频繁开关基站电源,对设备寿命的影响很大。现在运营商进行设备关断,并不是简单地关掉整个设备的电源,而是基于对业务负荷的精准分析和预测,进行多维度多粒度的节能关断。

换句话说,就是更聪明地关断 —— 不关基站,可以关载波、关天线通道,甚至关子帧、关符号。

亚帧关断

▲ 亚帧关断

通道关断

▲ 通道关断

载波关断

▲ 载波关断

4G / 5G 共模基站协作关断

▲ 4G / 5G 共模基站协作关断

数据中心的节能减排

除了基站之外,数据中心的节能减排,我也简单和大家聊一聊。

随着“东数西算”战略的推出,数据中心成为了整个社会的关注重点。作为算力的主要载体,它同样面对严峻的能耗问题。根据数据显示,2020 年,全国数据中心共耗电 2045 亿千瓦时,占全社会用电量的 2.7%,非常惊人。

图片来源:《中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究》

▲ 图片来源:《中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究》

数据中心的节能减排方案,和基站有很多共通之处,例如新能源的引入,AI 运维的采用。但是,因为数据中心本身的大体量、大规模特点,它的节能方案又有很多特殊的地方。

之前我介绍“东数西算”的时候说过,数据中心专门有一个指标叫做 PUE(Power Usage Effectiveness,电能使用效率)。PUE = 数据中心总能耗 / IT 设备能耗,这个值越接近 1,则表明该数据中心的非 IT 设备耗能越少,即能效水平越高。

除了 IT 业务设备之外,数据中心更大的能耗开销,集中在散热制冷上。

所以,数据中心的节能思路集中在两个方面:

  • 一、使用更清洁的电能,提高可再生能源比例;

  • 二、采用新的制冷技术和方法,提高制冷效率。

可再生能源比例,这个就不用多说了。政策正在引导数据中心建设往风电、水电、太阳能更充沛的地区发展,就是为了更好地利用新能源,降低对化石能源的依赖。

除了外部能源之外,数据中心也努力进行内部储能系统的改造,采用“HVDC + 市电”的方案,替代传统的“UPS + 市电”方案。

HVDC 是 High Voltage Direct Current,高压直流输电。“HVDC + 市电”的可靠性和安全性更高,供电效率强于“UPS + 市电”,是不间断电源的主流发展趋势。

现在很多数据中心服务商,重点打造柔性用能电力模块,把用电、备电、储能进行场景的设备整合和智能调动,形成数据中心能源网的本地路由器。说白了,就是从单一市电变为多能互补,什么电都能用,灵活适配。

值得一提的是,直流现在正成为更多数据中心的选择。因为直流的损耗更小,对电能的利用率更高,符合现在数据中心高算力下的高能耗需求。

我们重点看一下散热制冷。

数据中心传统的散热方式是风冷。由机房空调(CRAC)或机房空气处理单元(CRAH)产生的冷空气,通过送风通道,输送至设备所在位置,进行冷却。

以前的风冷,都是房间级,也就是对整个机房进行吹风制冷。这种方式制冷路径太长,效率太低。

现在流行的是池级、排级和机柜级风冷,也就是说,以一个机柜池、一排机柜或者单个机柜为中心,进行散热设计。

机柜排级散热,以一排机柜为对象,进行风道设计。

很显然,气流路径越短,散热效率越高。

除了风冷之外,现在逐渐开始流行水冷、液冷。

液体的导热能力是空气的 25 倍,相同体积下,液体带走的热量是空气的近 3000 倍。从噪音角度来看,同等散热水平下,液冷的噪音比风冷降低 20-35 分贝。从能耗的角度来看,液冷比风冷节约电量 30%-50%。

液冷分为两种。一种是液体没有与散热器件进行直接接触的(只是参与热交换),还有一种是液体制冷剂直接与散热器件进行接触的(甚至是浸泡在制冷液中)。后者的制冷效率更高,几乎可以做到 PUE 为 1.04(极限接近于 1),但是成本和技术难度也更高。

数据中心还有几种制冷技术越来越火,例如背板空调和间接蒸发冷却等。

间接蒸发冷却空调

▲ 间接蒸发冷却空调

除了可再生能源和制冷技术创新之外,数据中心还采用了很多其它的节能减排手段。例如,大规模采用预制模块化数据中心,缩短建设工期,简化建设流程。

预制模块化数据中心

▲ 预制模块化数据中心

再例如,和基站一样,引入 AI 技术,对数据中心的能源管理和运维系统进行智能化升级,进行节能和健康度的建模,利用 AI 算法进行数据训练,最后形成更佳参数寻优。

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