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隨著5G基站建設(shè)速度加快、開站數(shù)量上升，運營商OPEX支出已超過凈利潤，電費快速增長且占比高達(dá)26%左右，給運營商經(jīng)營帶來非常大的挑戰(zhàn)和壓力，急需新的技術(shù)和解決方案幫助運營商降低基站電費支出。

傳統(tǒng)基站電池僅用于市電停電時的應(yīng)急備電，沒有成為基站資產(chǎn)經(jīng)營的一種生產(chǎn)工具，造成運營商較大的儲能設(shè)備沉默資產(chǎn)浪費。當(dāng)前電力部門結(jié)合電網(wǎng)的負(fù)荷變化，將每天24小時劃分為尖峰、高峰、平時、低谷等幾個時段，對各時段分別制定不同的電價，來鼓勵用戶合理安排用電時間，削峰填谷，提高設(shè)備的利用效率并節(jié)約能源，保障電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，對于降低用電客戶用電成本、優(yōu)化供電電網(wǎng)供電結(jié)構(gòu)有著重大的效益收益和社會收益。

5G基站電源及儲能工況更為復(fù)雜

通信基站儲能系統(tǒng)削峰填谷需要優(yōu)先保障備電可靠性及電池資產(chǎn)安全性，這部分受到市電停電、負(fù)載波動、電池容量、電池新舊等多重因素影響。不同于2G/ 3G/4G時代，5G基站電源及儲能工況更為復(fù)雜，主要體現(xiàn)在：

5G基站負(fù)載功率更大，負(fù)載波動影響更為劇烈，電池放電電流變化更大，削峰時電池放電開始時刻、放電停止時刻需要更為精準(zhǔn)，不同站點電池的SOC和SOH不同，需要儲能系統(tǒng)調(diào)度及時、動態(tài)按站響應(yīng)，固定錯峰模型下難以準(zhǔn)確計算出批量站點的設(shè)置參數(shù)，一刀切的做法很容易導(dǎo)致部分站點異常宕站或收益不足。

按用戶差異化供備電管理，浙江鐵塔建站要求依照負(fù)載2G/3G/4G備電3小時、5G備電1小時配置電池容量，不同站點備電時長不統(tǒng)一、相同站點備電時長分梯次，需要智能化算法自動匹配站點削峰填谷策略。

存在大量的電池混搭，人工完成海量數(shù)據(jù)分析和測算成本太高且難以實現(xiàn)，給不出準(zhǔn)確的固定錯峰設(shè)置參數(shù)。

5G建站按需擴(kuò)容，不同時期的基站電源容量、電池配置和負(fù)載大小會發(fā)生變化，需要應(yīng)用數(shù)字化工具實時監(jiān)測站點配置變化，智能化調(diào)整削峰填谷參數(shù)。

由此可見，在5G基站上直接應(yīng)用統(tǒng)一固定削峰填谷可能會引起電池過放導(dǎo)致備電不足而產(chǎn)生宕站，或電池欠放導(dǎo)致收益不能最大化，或深度放電導(dǎo)致影響電池壽命和投資資產(chǎn)安全，統(tǒng)一固定模型無法做到節(jié)省電費收益最優(yōu)、資產(chǎn)全生命周期綜合收益最優(yōu)。

5G基站由市電供電，通過直流電源實現(xiàn)交流轉(zhuǎn)直流能源轉(zhuǎn)換，由電池儲能系統(tǒng)實現(xiàn)交流停電時電池備電，保障通信設(shè)備負(fù)載持續(xù)供電和業(yè)務(wù)持續(xù)運行。根據(jù)每天峰谷電價情況設(shè)置錯峰用電參數(shù)，實現(xiàn)谷價使用外市電（電池儲能）、峰價不使用外市電（電池放電）的功能，最終達(dá)到降低電費的目的。5G智能電源可利用現(xiàn)網(wǎng)具備循環(huán)能力的電池實現(xiàn)錯峰用電，也可以在現(xiàn)網(wǎng)備電電池基礎(chǔ)上疊加智能鋰電實現(xiàn)錯峰用電。

5G基站AI削峰填谷需要動態(tài)監(jiān)測電網(wǎng)、負(fù)載和電池情況，進(jìn)行持續(xù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練及建模，實現(xiàn)站點能源綜合尋優(yōu)。現(xiàn)網(wǎng)站點動環(huán)監(jiān)控單元檢測數(shù)量足夠，但是每小時上報一次數(shù)據(jù)實時性不夠。5G智能電源可以實現(xiàn)站點數(shù)字化精細(xì)管理，數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)大，通信上報響應(yīng)高達(dá)秒級，智能鋰電BMS實現(xiàn)高精準(zhǔn)度的SOC和SOH預(yù)測，這些構(gòu)成AI削峰填谷站點單元的基本數(shù)字化要素。

站點單元數(shù)據(jù)上報給云端匯流形成數(shù)據(jù)湖，基于大數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練出AI停電模型、AI負(fù)載模型和AI電池模型，支持基于歷史數(shù)據(jù)離線仿真回測，促進(jìn)迭代提升，支持用戶配置一站一策、一時一策多種靈活的省電策略，構(gòu)建AI動態(tài)推理能力。

AI削峰填谷原理及尋優(yōu)策略

AI削峰填谷實現(xiàn)動態(tài)精準(zhǔn)預(yù)測，需要滿足以下條件——

過去的歷史數(shù)據(jù)特征分析和建模，從站點單元的歷史停電、負(fù)載和電池特征、基站屬性中提取特征字，把網(wǎng)絡(luò)中提取的特征字聚類分析，依照特性算法，構(gòu)建出基礎(chǔ)模型。

現(xiàn)在的站點單元數(shù)據(jù)快速響應(yīng)和處理，當(dāng)前站點單元上報數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型比對與計算，綜合考慮加權(quán)因子，給出站點單元預(yù)測信息。

未來的變化及自學(xué)習(xí)迭代?；跁r空預(yù)測算法，既有時間上的負(fù)載變化規(guī)律的學(xué)習(xí)，又有空間上站與站業(yè)務(wù)切換帶來的負(fù)載變化的學(xué)習(xí)；在兩個空間上的每個原始特征都會被衍生變換出更多高階特征，幫助模型充分挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律。

根據(jù)站點負(fù)載的不同和突變情況，在AI預(yù)測算法中加入數(shù)據(jù)突變的趨勢檢測和概念漂移（是否判斷數(shù)據(jù)規(guī)律發(fā)生變化）特性張量，使負(fù)載變量場景可迅速響應(yīng)跟隨。

錯峰過程曲線轉(zhuǎn)折點是尋優(yōu)算法（電費模型）自助優(yōu)化決策的結(jié)果，無人工規(guī)則的干預(yù)。由尋優(yōu)模型直接輸出充放電時間和充放電量，電源、鋰電聯(lián)動并做異常保護(hù)逃生，達(dá)到可靠備電前提下的電費最小。

AI削峰填谷還需要分析和處理特殊場景情況。

在高速路口等負(fù)載強(qiáng)隨機(jī)波動站點場景，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的動態(tài)預(yù)測精度，試點測試負(fù)載預(yù)測精度平均誤差為5.7%。

在福利院等負(fù)載波動較小站點場景，能夠進(jìn)一步提高負(fù)載預(yù)測精度，試點測試平均誤差為1.1%。同時通過充放電策略尋優(yōu)獲得全局最優(yōu)的充放電量和充放電位置，實現(xiàn)節(jié)能收益最大化和系統(tǒng)可靠性的平衡，自動選擇間歇式放電，控制溫升，利于電池壽命延長。

在商務(wù)樓宇等重要站點場景，電池備電安全系數(shù)要求較高，系統(tǒng)判斷冗余備電時間不足，不做削峰填谷，優(yōu)先確保供電可靠。

AI技術(shù)應(yīng)用于5G基站削峰填谷，有利于站點備電可靠性的提升，配置簡化，無須根據(jù)不同站點配置不同的備電深度，非人工進(jìn)行充放電策略設(shè)計，并實現(xiàn)站點削峰填谷綜合收益最大化。

AI技術(shù)試點應(yīng)用及效果分析

AI削峰填谷節(jié)省基站電費

針對杭州13個局點選取不同的負(fù)載大小與電池容量站點，進(jìn)行AI削峰填谷特性驗證，每年平均收益1784元/站，平均收益比例為17.1%，經(jīng)濟(jì)效益明顯。全部試點投入運營長達(dá)半年多時間，站點零起宕站事故，站點供備電可靠性得到有效保障。

實現(xiàn)電池精準(zhǔn)配置預(yù)測

通過對現(xiàn)網(wǎng)站點的停電信息、風(fēng)險因子等大數(shù)據(jù)分析（如交流停電、負(fù)載功率、電池容量配置等），結(jié)合電池容量和負(fù)載預(yù)測，判斷站點的電池欠配或過配容量，對電池進(jìn)行精準(zhǔn)運維和電池配置的優(yōu)化指導(dǎo)，在可靠供電的前提下實現(xiàn)電池精準(zhǔn)配置。

有益于供電可用度提升

PAV（Power Availability，供電可用度）特性實現(xiàn)站點級、區(qū)域級能源動力可用度有效看護(hù)，及時發(fā)現(xiàn)超過基線的異常情況，挖掘TOP N問題站點，便于及時采取有效措施。通過對全網(wǎng)站點進(jìn)行動力可用度看護(hù)，電池備電風(fēng)險性分析，識別供電薄弱點，實現(xiàn)精準(zhǔn)改造，提高維護(hù)效率。

智能化風(fēng)險預(yù)警

通過對現(xiàn)網(wǎng)站點的實時告警及下級設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行智能化分析，快速識別站點風(fēng)險，基于風(fēng)險提醒運維提前預(yù)防或宕站預(yù)測的方式降低站點宕站率，指導(dǎo)運維精準(zhǔn)下站。

總體分為兩部分：預(yù)防性預(yù)警分析與風(fēng)險性預(yù)警分析。

預(yù)防性風(fēng)險分析：基于站點電源設(shè)備的告警、性能數(shù)據(jù)及配置信息，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，提前識別有隱患的站點，給出隱患的具體信息及處理建議，指導(dǎo)前瞻性的運維，提前消除隱患，避免宕站。如電池老化、電池單體高溫等風(fēng)險。

風(fēng)險性預(yù)警分析：基于站點需要及時處理的風(fēng)險，及時上報風(fēng)險預(yù)警，給出智能化原因分析及處理建議，指導(dǎo)運維精準(zhǔn)下站，如不及時處理會引發(fā)站點宕站的風(fēng)險。如PSU輸出能力不足、電池熔絲斷、電池剩余備電時長不足、交流停電時長過長等。

宕站根因智能化分析

針對已宕站站點，根據(jù)告警與歷史性能數(shù)據(jù)自動分析，遠(yuǎn)程識別站點宕站根因，免運維下站定位故障。

以上簡要分析和論證了AI技術(shù)在5G基站儲能系統(tǒng)削峰填谷應(yīng)用的原理和可行性方法，該研究可以有效解決固定錯峰方案在5G演進(jìn)中的不足，極大提升通信基站備電可靠性，最大化削峰填谷節(jié)電收益。

通信基站運用數(shù)字化和智能化技術(shù)，加強(qiáng)了站點綜合能源調(diào)度管理，實現(xiàn)站點級、網(wǎng)絡(luò)級能源利用率最優(yōu)，打下智能運維基礎(chǔ)。

在3060（二氧化碳排放力爭2030年前達(dá)到峰值，力爭2060年前實現(xiàn)碳中和）政策的驅(qū)動下，預(yù)計運營商會積極試點及推廣AI技術(shù)在通信基站的應(yīng)用。該研究在業(yè)務(wù)上為運營商降本增效和基站能源架構(gòu)轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航，在行業(yè)內(nèi)初步實踐基站能源調(diào)度尋優(yōu)理論，為更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)能源信息化提供了重要的理論和技術(shù)支撐。

原標(biāo)題：