基站智能节电技术的应用探讨
移动通信基站耗电量占运营商总耗电量的60～70％左右，如何降低通信基站的耗电量对通信运营商实现节能减排目标有着十分重要的意义。BTS作为移动通信基站用电大户，BTS耗电量的降低可以减少设备发热量，相应空调的耗电量也会相应减少。因此做好BTS的节电工作就成为绿色基站建设的重要措施之一。
基站智能节电技术介绍
BTS小区TRX包括1个BCCHTRX和多个TCHTRX，每个TRX分为Digital、PAbias和TS/calls三部分。BCCH TRX的TS/calls分Broadcast TS、Control TS和Call TS，TCH TRX的TS/calls均为Call TS，Call
TS数量根据话务量变化而变化。
基站智能节电技术就是通过实时*估小区中的话务量水平，根据判决结果，将不需要的TCHTRX转入休眠状态，从而达到省电的效果。小区话务量水平的*估是通过监控小区中当前空闲业务信道数（IdleTrafficChannel）得到。当小区的话务量在特定时间内持续低于某一门限值时，TCH TRX将转入休眠状态。TCH TRX转入休眠状态后首先会阻止新的呼叫建立在该TRX上，然后通过小区内切换将该TCH
TRX上的连接转移到其它TRX上。当小区话务量提高后，原先进入休眠状态的TCH TRX又会在基站智能节电技术的作用下重新进入工作状态，从而满足高话务量的需求。
基站智能节电技术工作原理可参考图1和图2。
为了证实基站智能节电技术的节电效果及网络通信质量的影响，我们于2008年7月14日～24日在广西南宁选取了4个基站进行基站智能节电技术关闭/开启状态下BTS设备功耗和网络通信质量的对比分析，并结合TCO分析以探讨基站智能节电技术的应用价值。试点基站的设备型号、小区TRX数和机柜数等方面信息见表1。
智能节电测试数据分析和结论
基站智能节电技术节电效果是否真实可靠，受基站测试前后总话务量情况、基站TRX利用率和数据采集仪器安装是否合理等因数影响。基站测试前后话务量如果相差较大则会直接影响测试数据的准确性，基站TRX利用率过低或过高会使计算出来的节电效果要优于或劣于TRX利用率配置合理下的节电效果，数据采集仪器（电流钳）放置是否合理直接影响设备所测电流的准确性。
要保证分析数据的真实可靠，需从基站测试前后总话务量、基站TRX利用率、和数据采集仪器等三个方面进行校验核实。
1.话务量校验
智能节电技术关闭/开启状态下每个小区一周总话务量及总话务量差见表2。
从表2可以看出，智能节电技术关闭/开启状态下各一周时间里，周总话务量差在2.1～89.1erl之间，测试结果具有可比性。
2.TRX利用率校验
在测试期间话务量基本保持不变，测试结果具有可比性的基础上，技术人员再从TRX利用率方面进行校验。智能节电技术关闭/开启状态下各小区TRX利用率见表3。
TRX利用率＝日忙时话务量/(TRX数×7×0.7),城市TRX利用率为0.7（全速率情况下），利用率越高表示TRX使用越繁忙，利用率越低表示TRX使用越空闲。基站如果开通了半速率则忙时TRX利用率会提高，具体需根据半速率比例确定。
从表3中可以发现：汽车客运站的NX59371小区和NX59372小区，办公大厦的NX51223小区等三个小区在智能节电技术开启状态下忙时TRX利用率为0.24、0.31和0.28，均远低于0.7（“奥运保障计划”临时扩容了TRX），需与同类型同配置小区的节电效果作比较分析。
NX51223小区的节电效果达到28.80%，优于同类型同配置设备的节电效果，该组数据不作采纳；NX59372小区的节电效果为8.80%，与其他同类型同配置设备的平均节电效果基本相当，该组数据保留；NX59371小区无节电效果，需从数据采集仪器方面做进一步的分析。NX10332小区忙时TRX利用率0.78，TRX配置合理，但节电效果达到28.32%，明显优于同类型同配置设备的节电效果，需从数据采集仪器方面做进一步的分析。
3.数据采集仪器放置是否合理校验
数据采集仪器放置是否合理是通过校验同状态、同类型设备的功耗是否有明显差异来判断。某测试数据如果与同状态、同类型其他设备的测试数据存在明显差异，则认为该测试数据失真而不纳入最终分析报告中。
a.智能节电技术关闭状态下
汽车客运站2个小区均为6个TRX，在节电功能关闭状况下2个小区设备功耗有3A左右的差异；功能开启后，2个小区设备功耗基本相当。我们怀疑CellA节电技术关闭状态的测量数据有误，重新测试后CellA功耗为21A确定原测试数据18.36A为失真数据。因此汽车客运站CellA（NX59371），不纳入最终节电效果分析报告中。
b.智能节电技术开启状态下
技术人员分析了在智能节电技术关闭/开启情况下，全部RBS2202型6TRX小区和RBS2206型12TRX小区的耗电量同话务量关系。
经分析发现：在智能节电技术开启后，某小区（生活社区NX10332小区）相同话务量情况下的耗电量要明显小于其他小区。在话务量均为0erl左右时，该小区耗电量为400WH，其他小区为500WH，相差20％左右，与前面发现的“NX10332小区TRX配置合理情况下但节电效果达明显优于同类型同配置设备的现象”一致，故判断该小区智能节电技术开启状态下的测试数据失真而决定不纳入最终节电效果分析报告中。并且在智能节电技术关闭和开启情况下，相同话务量情况下的耗电量基本接近，没有明显差异的小区，上述小区的测试数据真实准确。
通过对测试数据进行校验核实，技术人员决定将存在测试数据失真的生活社区NX10332小区、办公大厦NX51223小区和汽车客运站NX59371小区不纳入基站智能节电技术的测试结果中。基站智能节电技术的最终测试结果见表4。
从表3中可以发现：汽车客运站的NX59371小区和NX59372小区，办公大厦的NX51223小区等三个小区在智能节电技术开启状态下忙时TRX利用率为0.24、0.31和0.28，均远低于0.7（“奥运保障计划”临时扩容了TRX），需与同类型同配置小区的节电效果作比较分析。
NX51223小区的节电效果达到28.80%，优于同类型同配置设备的节电效果，该组数据不作采纳；NX59372小区的节电效果为8.80%，与其他同类型同配置设备的平均节电效果基本相当，该组数据保留；NX59371小区无节电效果，需从数据采集仪器方面做进一步的分析。NX10332小区忙时TRX利用率0.78，TRX配置合理，但节电效果达到28.32%，明显优于同类型同配置设备的节电效果，需从数据采集仪器方面做进一步的分析。
3.数据采集仪器放置是否合理校验
数据采集仪器放置是否合理是通过校验同状态、同类型设备的功耗是否有明显差异来判断。某测试数据如果与同状态、同类型其他设备的测试数据存在明显差异，则认为该测试数据失真而不纳入最终分析报告中。
a.智能节电技术关闭状态下
汽车客运站2个小区均为6个TRX，在节电功能关闭状况下2个小区设备功耗有3A左右的差异；功能开启后，2个小区设备功耗基本相当。我们怀疑CellA节电技术关闭状态的测量数据有误，重新测试后CellA功耗为21A确定原测试数据18.36A为失真数据。因此汽车客运站CellA（NX59371），不纳入最终节电效果分析报告中。
b.智能节电技术开启状态下
技术人员分析了在智能节电技术关闭/开启情况下，全部RBS2202型6TRX小区和RBS2206型12TRX小区的耗电量同话务量关系。
经分析发现：在智能节电技术开启后，某小区（生活社区NX10332小区）相同话务量情况下的耗电量要明显小于其他小区。在话务量均为0erl左右时，该小区耗电量为400WH，其他小区为500WH，相差20％左右，与前面发现的“NX10332小区TRX配置合理情况下但节电效果达明显优于同类型同配置设备的现象”一致，故判断该小区智能节电技术开启状态下的测试数据失真而决定不纳入最终节电效果分析报告中。并且在智能节电技术关闭和开启情况下，相同话务量情况下的耗电量基本接近，没有明显差异的小区，上述小区的测试数据真实准确。
通过对测试数据进行校验核实，技术人员决定将存在测试数据失真的生活社区NX10332小区、办公大厦NX51223小区和汽车客运站NX59371小区不纳入基站智能节电技术的测试结果中。基站智能节电技术的最终测试结果见表4。
从表4中可以发现：小区TRX数越高节电效果越明显。小区TRX数越多，在话务量闲时可转入休眠状态的TRX数量和节省出来的PAbias功耗会越多，从而节电效果越明显。根据通信设备集成度越来越高和小区满TRX数越来越大的发展趋势，基站智能节电技术的应用效果会进一步提高。
智能节电技术经济可行性
2008年7月14～17日这四天，技术人员对生活社区RBS2202型设备、办公大厦与酒店RBS2206型设备的BTS和TRX日用电量统计分析见表5。
从表5中可以得出：RBS2202型设备每TRX日用电量为2.47度,RBS2206型设备每TRX日均用电量为2.13度。汽车客运站由于智能节电技术关闭状态下测试数据失真，所以不纳入本次统计分析。
智能节电技术软件费用成交价为295元/TRX，广西基站电费为0.58元/度，BTS的固定资产投资是按5年折旧报废考虑。我们对不同类型BTS智能节电技术经济可行性分析见表6。
从表6中可以发现：RBS2202型BTS启用智能节电技术的投资回收期大于固定资产投资折旧年限，不可行；RBS2206型BTS启用智能节电技术的投资回收期小于固定资产投资折旧年限，具备可行性。考虑RBS2206型不同TRX数的小区节电效果情况，建议智能节电技术在小区TRX数大于6的RBS2206型BTS上应用。
对网络性能的影响和应用探讨
基站智能节电技术应用过程中TCHTRX工作状态和休眠状态之间的转换，可能会给网络性能带来不良影响。本次测试通过网管系统采集智能节电技术关闭/开启状态下的相关网络性能指标后进行相关统计数据的对比*估。网络性能统计指标主要包括：传统网络统计指标、语音质量指标（信号质量SQI）、数据业务统计指标和BSC的CP负荷指标等四部分内容。传统网络统计指标包括了TCH和SDCCH的掉话率、指派成功率及拥塞率，切换尝试次数和成功率。数据质量指标包括了下行数据业务总量比较、上行数据业务总量比较、GPRS下行IP速率比较和GPRS上行IP速率比较。
技术人员根据对比*估结果发现：智能节电技术开启后，网络性能KPI指标均在正常范围内波动，BSC的CP负荷指标基本相近。智能节电技术的应用不会给网络性能带来不
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