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Energieverbrauch in Mobilfunknetzen optimieren

Innovative Strategien zielen darauf ab, den Energieverbrauch in Mobilfunknetzen für Nachhaltigkeit zu reduzieren.

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Mobile-Netze haben in den letzten Jahren ordentlich zugelegt. Viele Firmen suchen jetzt nach Wegen, um Energie in diesen Netzen zu sparen. Ein Projekt namens Energy Consumption Optimization in Radio Access Networks (ECO-RAN) widmet sich diesem Thema. 2022 wurde ECO-RAN als Projekt des Jahres von Energy Cluster Denmark ausgezeichnet.

Die Herausforderung des Energieverbrauchs

Je mehr Leute mobile Geräte nutzen, desto grösser wird die Nachfrage nach mobiler Abdeckung. Das hat dazu geführt, dass viele neue Mobilfunkstationen, oder Masten, installiert wurden, die Strom brauchen. Mit dem Aufkommen der 5G-Technologie wird auch der Energieverbrauch voraussichtlich weiter steigen. Energieeinsparungen sind jetzt und in Zukunft eine Priorität für Mobilfunkanbieter.

Auf der Suche nach Einsparungen

Um das Problem des Energieverbrauchs anzugehen, haben Forscher und die dänische Firma 2Operate zusammen ein Simulationswerkzeug entwickelt. Dieses Tool nutzt vergangene Daten, um zu verstehen, wie Mobilfunknetze funktionieren. Mit diesem Tool können Forscher experimentieren, indem sie Netz-Zellen ein- und ausschalten und Verkehrsbelastungen wiederholen, um zu sehen, wie sich das auf den Energieverbrauch auswirkt.

Ziel ist es, Wege zu finden, um Energie zu sparen, indem man die Betriebsweise der Netz-Zellen optimiert. Studien haben gezeigt, dass es Potenzial gibt, bis zu 10% des Energieverbrauchs in grösseren Netzen zu sparen.

Aktuelle Lösungen und ihre Einschränkungen

Momentan nutzen Mobilfunkanbieter halbautomatische Methoden, um den Energieverbrauch zu steuern. Diese Methoden basieren oft auf der Annahme, dass die Verkehrsströme konstant sind. Tatsächlich kann die Nachfrage jedoch tagsüber erheblich schwanken. Fortgeschrittenere Methoden, besonders solche, die Künstliche Intelligenz nutzen, werden erwogen, um die Energieeinsparungen zu verbessern.

Ein auffälliges Ergebnis von Machbarkeitsstudien zeigt, dass bestimmte Funktionen im Betriebssystem von Nokia Radioeinheiten automatisch zu bestimmten Zeiten, wie spät in der Nacht, ausschalten können. Das bedeutet, dass es tatsächlich möglich ist, Zeitpläne zu erstellen, die steuern, wann Netz-Zellen ein- oder ausgeschaltet werden sollen.

Mögliche finanzielle Einsparungen

Energie zu sparen in Mobilfunknetzen ist nicht nur gut für die Umwelt, sondern kann auch zu erheblichen finanziellen Einsparungen für Mobilfunkanbieter führen. Schätzungen zufolge könnte jede Firma zwischen 100 und 300 Euro jährlich für jeden Mobilmast sparen. Mit rund 10.000 Standorten in Dänemark könnten die Gesamteinsparungen mehrere Millionen dänische Kronen pro Jahr betragen.

Verständnis von Mobilfunknetzen

Mobilfunknetze bestehen aus mehreren Komponenten, darunter Basisstationen und Zellen, die auf verschiedenen Frequenzen arbeiten. Jede Basisstation kann mehrere Zellen haben, und jede Zelle bedient ein bestimmtes Gebiet, das als Pixel bekannt ist. Jedes Pixel hat eine eigene Verkehrsnachfrage, die sich im Laufe der Zeit ändert.

Für verschiedene Zwecke werden unterschiedliche Frequenzen genutzt. Niedrigere Frequenzen sind hauptsächlich für die Abdeckung da, während höhere Frequenzen dem Kapazitätsbedarf dienen. Zum Beispiel ist die 800 MHz-Frequenz wichtig für die Abdeckung und kann nicht abgeschaltet werden. Höhere Frequenzschichten können jedoch während Zeiten geringerer Nachfrage, wie über Nacht, abgeschaltet werden.

Nutzung von historischen Daten

Die Nutzung historischer Daten von Firmen wie 2Operate ist entscheidend für die Simulation von Mobilfunknetzen. Diese Daten zeigen die Verkehrsanforderungen für jede Basisstation und die Signalstärke in jedem Bereich. Indem sie diese vorhandenen Informationen nutzen, können Forscher modellieren, wie das Netzwerk unter verschiedenen Szenarien funktioniert.

Effiziente Strategien finden

Die Optimierung des Betriebs von Mobilfunknetzen erfordert, die Situation als ein Spiel zwischen einem Controller und seiner Umgebung zu modellieren. In diesem Fall besteht die Umwelt aus mehreren Zellen, Pixeln und deren zugehörigen Verkehrsanforderungen. Das Ziel ist, Strategien zu entwickeln, die entscheiden, ob eine Zelle eingeschaltet bleibt oder abgeschaltet wird, basierend auf der Nachfrage.

Angesichts der Komplexität des Netzwerks mit Hunderten von Zellen und Millionen von Pixeln ist es nicht einfach, die beste Strategie zu finden. Stattdessen konzentrieren sich die Forscher darauf, nahezu optimale Strategien durch verschiedene Techniken zu finden, die nützliche Näherungen ermöglichen.

Online-Strategie-Synthese

Um den Energieverbrauch über längere Zeiträume effektiv zu minimieren, wird ein Ansatz namens Online-Strategie-Synthese verwendet. Diese Methode beinhaltet, Strategien für kürzere Zeiträume periodisch zu berechnen, anstatt zu versuchen, eine langfristige Strategie auf einmal zu bestimmen.

Indem das Problem auf diese Weise aufgeteilt wird, wird es möglich, Entscheidungen für das Management des Energieverbrauchs in Echtzeit zu treffen. Simulationen zeigen, dass diese Methode praktische Lösungen zur Steuerung des Energieverbrauchs in Mobilfunknetzen bieten kann.

Verteilte Synthese für grosse Netze

Wenn es darum geht, sehr grosse Netze mit vielen Zellen zu verwalten, kann die direkte Anwendung der Online-Strategie-Synthese zu komplex werden. Um dies anzugehen, verwenden Forscher die verteilte Online-Synthese, die das Netzwerk in kleinere Abschnitte unterteilt. Jeder Abschnitt kann dann individuell verwaltet werden, und die entwickelten Strategien für jeden Abschnitt können kombiniert werden, um das gesamte Netzwerk zu steuern.

Simulation und Test

Die Forscher haben einen Simulator entwickelt, um diese Ideen mithilfe historischer Daten von zwei Standorten in Aalborg, Dänemark, zu testen. Der Simulator ist so konzipiert, dass er vergangene Daten abspielt und analysiert, wie sich der Energieverbrauch verändert, wenn Netz-Zellen ein- oder ausgeschaltet werden.

Durch Simulationen wurden Einsparungen von bis zu 10% beobachtet. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die getesteten Optimierungsstrategien zu erheblichen Energieeinsparungen führen könnten.

Zukünftige Richtungen

Obwohl die aktuellen Methoden zur Steuerung des Energieverbrauchs in Mobilfunknetzen vielversprechend sind, gibt es Möglichkeiten zur weiteren Verbesserung. Eine Richtung könnte darin bestehen, kooperative Strategien unter verteilten Controllern zu erforschen, um die Effizienz zu steigern. Ausserdem könnte die Verfeinerung des Modells für Verkehrsanforderungen zu besserer Genauigkeit und Vorhersage der Netzwerkbedürfnisse führen.

Fazit

Die Arbeiten zur Optimierung des Energieverbrauchs in Mobilfunknetzen zeigen, dass durch intelligentes Management der Netz-Zellen erhebliche Einsparungen möglich sind. Die Kombination aus Simulationen, historischen Daten und aufkommenden Technologien wie künstlicher Intelligenz bietet einen Weg, den Energieverbrauch im Mobilfunksektor erheblich zu reduzieren.

Da die Nachfrage nach Mobilfunknetzen weiter steigt, wird es entscheidend sein, Wege zu finden, um den Energieverbrauch im Zaum zu halten. Die fortlaufende Forschung und Entwicklung in diesem Bereich wird in den kommenden Jahren sowohl für finanzielle Einsparungen als auch für die Umweltverträglichkeit von grosser Bedeutung sein. Durch kontinuierliche Analyse und innovative Ansätze kann die Mobilfunkindustrie auf eine energieeffizientere Zukunft hinarbeiten.

Originalquelle

Titel: Energy Consumption Optimization in Radio Access Networks (ECO-RAN)

Zusammenfassung: In recent years, mobile network operators are showing interest in reducing energy consumption. Toward this goal, in cooperation with the Danish company 2Operate we have developed a stochastic simulation environment for mobile networks. Our simulator interacts with historical data from 2Operate and allow us to turn on and off network cells, replay traffic loads, etc. We have developed an optimization tool which is based on stochastic and distributed controllers computed by \uppaal. We have conducted experiments in our simulation tool. Experiments show that there is a potential to save up to 10\% of energy. We observe that for larger networks, there exists a larger potential for saving energy. Our simulator and \uppaal controllers, have been constructed in accordance to the 2Operate data and infrastructure. However, a main difference is that current equipment do not support updating schedulers on hourly bases. Nevertheless, new equipment e.g. new Huawei equipment do support changing schedulers on hourly basis. Therefore, integrating our solution in the production server of 2Operate is possible. However, rigorous testing in the production system is required.

Autoren: Anders Mariegaard, Kim G. Larsen, Marco Muniz, Thomas Dyhre Nielsen

Letzte Aktualisierung: 2023-04-01 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2304.00277

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.00277

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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