5G基站和数据中心的中长期负荷预测研究

2023-10-12马玉草高鹏飞张铁峰梁海峰

电力科学与工程 2023年9期

马玉草，高鹏飞，张铁峰,3，梁海峰

（1.华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定 071003；2.内蒙古超高压供电局内蒙古自治区呼和浩特 010080；3.河北省电力物联网技术重点实验室（华北电力大学），河北保定 071003）

0 引言

以5G 基站、数据中心为代表的新一代通信基础设施运行所带来的新增负荷将远远超过当前通信设施的配电容量，这给电网规划和运行带来了挑战[1]。

为了使电网规划能够适应和满足信息基础设施运行所带来的负荷增长，需对其进行预测研究[2]。伴随着国家新基建不断推进，未来信息基础设施将成为我国用电需求增长的新动能，进行负荷预测研究可为其能耗效率的优化提供重要依据。文献[3]在建立负荷预测模型时引入实时电价作为影响因素，并结合混沌时间序列相空间重构理论和最小二乘支持向量机建立了负荷预测模型。文献[4]运用循环神经网络模型中的长短期记忆网络，预测了数据中心能耗的关键性指标性能系数和电源使用效率。文献[5]提出一种基于混沌精英优化的哈里斯鹰算法，并结合核极限学习机算法进行了电力负荷回归预测。有关学者分析了5G 和数据中心的发展前景，其中文献[6]基于产业生命周期理论，研究预测了高、中、低3 个场景下的5G 综合能源服务的市场规模；文献[7]从能源和电力的角度全面分析了数据中心的能耗，并结合数据中心未来发展趋势进行了预测。现有关于信息基础设施负荷预测的相关研究主要集中于预测方法和预测模型，缺乏针对新基建规划策略的定量化预测分析，且短期预测较多，不足以为电网的规划提供参考。

由于以5G 基站、数据中心为代表的新一代信息通信技术基础设施能耗与技术进步密切相关，传统负荷预测方法难以适用，因此研究5G 和数据中心的负荷预测方法并进行中长期负荷预测对于未来电网规划具有重要理论和实际意义。

为此，在对5G 基站和数据中心机架建成数量分析的基础上，考虑到技术进步对能耗的影响以及未来发展的饱和趋势和部署规划，本文采用可变增长率的趋势预测方法，并结合线性回归分析法，完成了5G 基站和数据中心未来5～10 年的电量预测。

1 信息基础设施的负荷预测方法

负荷预测包括电力预测和电量预测。由于信息基础设施的电力预测受多种因素影响，例如不同用户负荷特性、不同地域类型导致的区域负荷特性以及气候环境造成的季节负荷特性等，所以精确预测其日负荷曲线难度较大。由于信息基础设施部署范围广、数量多，其日负荷变化存在一定的互补性，集中后的电力预测量不会在某个时段过低或过高且对电网的影响相对较低，因此本文主要对信息基础设施进行电量预测研究。

本文的电量预测主要基于传统电力负荷预测方法，在趋势外推法和回归分析法上进行了改进，具体如下：

1）5G 基站/数据中心机架数量的预测方法：可变增长率的趋势预测方法。

趋势外推法是常见的预测方法，可分为增长型、周期波动型、生命周期型3 类[8]。增长型趋势预测法适用于中期预测，可根据历史数据通过计算得到其相邻时间间隔的增长速度，并针对此速度序列进行预测，从而得到计算期末期的预测量，模型如式（1）所示。

式中：yn为计算期末期的预测量；y0为预测基准值；Δj,j+1为第j+1 年数量相对于第j年数量的增长率。

增长率Δj,j+1可根据已知年份数据得出。由于事物的发展要经历起始发展阶段、过渡阶段、饱和发展阶段、饱和阶段4 个阶段[8]，因此考虑未来饱和趋势，设定拐点m以对增长率进行修正。

当前信息基础设施数量发展处于过渡阶段，建设数量近似呈线性增长，m年后其处于饱和发展阶段，建设速度减缓，并在n年达到饱和阶段。因此设从基础年开始到第m年，增长趋势为以α为固定增长率的增长；在第m+1 年到第n年则增长率递减。建立增长率递减模型，如式（2）所示。

式中：α为从基础年开始到第m年的增长率；β为从第m+1 年到第n年每年递减的数值。

当j取n时，可以得到β的取值范围，即。

2）单站/单机架功耗值预测方法：回归分析法。

线性回归分析法主要在自变量少、数据量不大的情况下通过分析影响因素与目标对象之间的关系来进行预测，分为一元线性回归与多元线性回归[9]。

本文进行功耗值预测时着重考虑技术进步产生的影响，因此运用一元线性回归分析法，其模型构建具体如式（3）所示。

式中：Y为预测值；X为影响因子；a和b为回归系数，可用最小二乘法求解。

3）5G 基站/数据中心的电量预测方法。

利用对未来n年5G基站以及数据中心机架数量的预测结果，并结合其平均功耗预测值，采用线性函数模型分别计算其逐年耗电量。电量计算模型如式（4）所示。

式中：E为预测年度该基础设施的总耗电量；P为预测年度5G 基站/数据中心机架的平均功耗；N为预测年度5G 基站/数据中心机架的数量；T为预测年度信息基础设施的运行时长，默认值为8 760 h。

电力系统负荷可按时间划分为长、中、短、超短期负荷。中期负荷预测是指预测期限为5～10 年并以年为单位的预测，主要用于电网的规划、增容和改建。因此，本文在考虑技术进步对能耗的影响以及未来发展的饱和趋势和部署规划的情况下，采用可变增长率的趋势预测方法与线性回归分析法相结合的方式，对5G 和数据中心进行5～10 年的中期负荷预测，完成高、中、低3 种预测方案。

信息基础设施电量预测流程如图1 所示。

图1 基于改进趋势预测方法的电量预测流程Fig. 1 Flow chart of electricity consumption prediction based on improved trend prediction method

2 5G 基站的负荷预测

2.1 5G 基站的数量预测

近年来，信息通信技术快速发展带动了移动通信需求，无线数据流量的比例不断增加。5G 基站的载波频率高、覆盖范围小，因此若要满足5G网络覆盖要求则需要建设数量更多、密度更高基站。据统计，全国5G 基站建成数量在2019 年底已超13 万个。在2019—2022 年间，我国信息基础设施建设成效显著，2022 年底5G 基站已建成231.2 万个。我国5G 基站的建成情况如图2 所示。

图2 2019—2022 年全国5G 建成基站累计Fig. 2 The total number of 5G base stations built in China from 2019 to 2022

由图2 可知，近3 年5G 基站建设数量年增长率呈下降趋势，并且下降速度减缓；预计在未来几年，5G 基站数量仍将继续增长，但年增长率趋于平稳。根据《5G 应用“扬帆”行动计划（2021—2023 年）》和《“十四五”信息通信行业发展规划》，预计2025 年我国5G 基站数量将达到360 万站以上，以2022 年基站数量231 万为基础，可得基站数量的中位数增长率为16%。从我国三大运营商在5G 业务的投资规划看，工信部对上述基站数量的预测相对保守。前瞻产业研究院预计到2025 年5G 基站累计建成数量约500 万站，按此可计算基站数量的高增长率为29%。虽然2021 年我国的5G 建设进度因芯片短缺已经被拖慢，但未来我国5G 基站建设数量将呈现较为平稳的节奏，且其增长率不会过低。对照中增长率16%和高增长率29%的差值，取其差值的二分之一为低增长率与中增长率的差值，约7%，因此设低增长率为9%，再进一步寻找增长率变化拐点，对增长率进行修正。

目前我国已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施，5G 网络已覆盖所有地级市城区、超过98%的县城城区和80%的乡镇镇区。未来基站建设将主要实现网络信号增强。因此将5G 基站建设数量作为基站发展饱和的重要指标。当区域经济社会水平发展到一定阶段后，基站建设数量增长趋缓，总体上保持相对稳定（连续5 年建设数量年增速小于1%）时的数量，此时5G 基站建设呈现饱和状态。考虑到未来5G 基站饱和以及6G 的兴起，新增基站数量将会逐年减少，因此5G基站数量保持线性增长一段时间后增速线性递减，设定拐点为2025 年。预估2030 年5G 基站数量将趋于饱和状态，因此设定年增速为1%。根据增长率修正模型获得5G 基站数量5～10 年的高、中、低3 种增速预测值见表1。利用可变增长率趋势预测方法对基站的逐年数量进行预测，得到3种方案下5G基站逐年数量预测结果，如图3所示。

表1 5G 基站数量高、中、低3 种增速预测Tab. 1 Predicted values for high, medium, and low growth rates %

图3 5G 基站数量逐年预测Fig. 3 Annual prediction of the quantity of 5G base stations

2.2 5G 基站的单站功耗值预测

“十四五”时期，我国数字经济转向高质量平稳发展新阶段，因此5G 基站的单站功耗随着技术及设备的更新会有所降低。现有5G 基站主设备功耗为3～4 kW。

对“十四五”期间5G 基站功耗发展趋势进行预测。预计到2025 年，单个5G 基站平均功耗将下降至3 kW；到2030 年，单个5G 基站平均功耗将进一步降至2.5 kW[10]。

利用一元线性回归预测方法得到5G 基站近10 年的功耗预测结果如图4 所示。

图4 5G 基站近10 年功耗预测Fig. 4 Power consumption prediction of 5G base stations in the near 10 years

2.3 5G 基站的电量预测

根据5G 基站数量的高、中、低3 种方案的预测结果，再结合其逐年功耗的预测值，利用电量计算模型可得到3 种方案下5G 基站的年耗电量预测值，其逐年耗电量预测趋势如图5 所示，并得到5G基站中增速方案下的逐年耗电量预测表（见表2）。

图5 5G 基站耗电量逐年预测Fig. 5 Annual power consumption prediction of 5G base stations

表2 5G 基站中增速逐年耗电量预测Tab. 2 Annual power consumption prediction for growth rate in 5G base stations

以增长率16%为中位数进行预测，可得2025年5G 基站数量达361 万站，到2030 年可达504万站；同时根据式（4）计算得到2025 年5G 基站耗电量达1.116×1011kW·h，到2030 年耗电量达1.463×1011kW·h。

综上可知，5G 基站建成数量的不断增加将产生大量新增负荷，在“十四五”期间其用电需求发展呈上升趋势。由于5G 基站建设数量终将趋于饱和且其单站功耗随着技术发展会有所降低，未来5G 基站年耗电量的增长速度会逐年减缓。

3 数据中心的负荷预测

3.1 数据中心的机架数量预测

随着现代社会的智能化发展，互联设备急剧增多，这也大大增加了计算、存储和数据处理的需求，因此数据中心的建设也在逐步加快[11]。中国信息通信研究院数据显示，2017—2021 年间我国数据中心机架数量从166 万架增至520 万架。全国数据中心机架数量累计建设情况如图6所示。

在“十四五”、“十五五”期间，全国数据中心机架规模继续保持增长的趋势。根据工业和信息化部《全国数据中心应用发展指引》《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023 年）》，预计2025 年我国数据中心机架数量将达759万架。

图6 2017—2021 年数据中心机架数量累计建设情况Fig. 6 Accumulated construction of data center racks from 2017 to 2021

本文以2021 年数据中心机架数量520 万为基数，假设到2025 年线性增长到759 万，得中位数增长率为10%，以该值上下5%作为高增长率和低增长率。同样考虑数据中心发展饱和的情况，设定2025 年为增长率修正拐点，预计数据中心机架数量保持线性增长一段时间后，增长率开始呈线性递减。利用增长率修正模型得到数据中心机架数量的高、中、低3 种增速预测值（见表3）。通过改进的增长趋势预测方法可得到数据中心机架数量逐年预测结果，如图7 所示。

表3 数据中心机架数量高、中、低3 种增速预测Tab. 3 Predicted for high, medium, and low growth rates of numbers of data center racks %

图7 数据中心机架逐年数量预测结果Fig. 7 Prediction of the yearly quantity of data center racks

3.2 数据中心的单机架功耗值预测

目前，全国数据中心单机架的平均功耗为5～6 kW。互联网大型企业新建的数据中心趋于大型化、规模化，其单机架平均功耗在8 kW 左右。近些年，由于服务器设备的更新，以及大型规模及以上数据中心建设数量增多，因此单机架平均功耗将持续提升。预计未来十年全国数据中心平均单机架功耗将达到7 kW 及以上。

利用一元线性回归预测方法得到数据中心近10 年的单机架功耗预测值，如图8 所示。

图8 数据中心近10 年的单机架功耗预测Fig. 8 Prediction of single rack power consumption for data centers in the near 10 years

3.3 数据中心的电量预测

物联设备的增多将导致数据中心计算需求量的增大，其能耗也将持续增加。2020 年我国数据中心用电需求约为2.500×1014W·h[12]。根据“十四五”新基建的发展规划，预计数据中心用电需求年均增速为10%，2025 年时其用电需求达4.026×1014W·h。随着节能技术创新发展，数据中心用电需求年均增速或降至8%，2030 年时数据中心用电需求预计为5.916×1014W·h。数据中心10 年用电需求预测如图9 所示。

图9 数据中心近10 年用电需求发展趋势Fig. 9 Development trend of electricity demand in data centers in the near 10 years

随着我国数据中心建成数量的快速增长，能源需求也在快速攀升[12]。根据数据中心机架数量的高、中、低3 种方案的预测结果，再结合其逐年功耗的预测值，利用电量计算模型可得到3 种方案下数据中心的逐年耗电量预测结果，如图10所示，并得到数据中心中增速预测逐年耗电量表（见表4）。

图10 数据中心逐年耗电量预测Fig. 10 Prediction of annual power consumption of data centers

表4 数据中心中增速逐年耗电量预测Tab. 4 Annual electricity consumption prediction for growth rate in data centers

由于数据中心的新型基础设施耗电量大，且需稳定运行，所以其快速建设会给电网带来稳定的电力基础负荷。

将数据中心用电需求预测结果与利用改进的趋势预测方法得到的电量预测结果相互校核。由图9和图10 可得数据中心用电需求预测结果为：2025年时用电需求将达到4.026×1014W·h，2030 年时用电需求预计为5.916×1014W·h。本文改进的趋势预测方法以增长率10%为中位数的预测方案结果为：2025 年年耗电量将达到4.002×1014W·h，2030 年时数据中心年耗电量预计为5.837×1014W·h。两者预测结果基本一致。