机楼传输OTN 设备智能动态节能技术研究

李少敏，唐慧敏，刘毅亨

（中国移动通信集团广东有限公司广州分公司，广东 广州 510000）

0 引 言

在骨干枢纽机楼节点，机房空间和电力资源的紧张问题已成为制约网络持续发展的重要瓶颈。根据大数据分析，通信网络的业务流量分布呈现出明显的不均衡性，在光传送网（Optical Transport Network，OTN）设备及其相似领域，多种节能技术得到了深入研究与应用，旨在降低能耗，提升能源利用效率。尽管现有的节能技术能够在一定程度上降低能耗，但仍面临一些挑战。例如，如何在不影响网络性能和服务质量的前提下实现更高效的节能、如何处理网络业务的不可预测性和急剧波动对节能策略的影响等。因此，探索更为智能化、动态化的节能技术，特别是结合人工智能与大数据分析技术对OTN 设备进行智能化能耗管理，成为当前研究的重要方向。

1 现有节能技术分析

OTN 设备及相关领域的节能技术主要通过精细化的能耗管理与智能化的控制手段来降低能耗。在设备层面，常采用先进的半导体材料、微型化设计理念及高效的能电源管理系统，从根本上降低硬件功耗。同时，利用量子点技术与光子晶体等纳米技术，进一步提升光电转换效率，从源头上减少能量损耗[1]。在网络层面，通过算法优化与网络架构调整，能够重构光网络拓扑、优化波长路由算法等，实现能源的动态分配与优化利用。这些方法依托于复杂的网络理论与图论，结合虚拟化技术与网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，NFV），通过软件定义网络（Software Defined Network，SDN）实现网络资源的灵活调度与管理，以进一步提高网络的能效比。在软件层面，利用深度学习、强化学习等人工智能算法，实时分析与预测网络流量和设备状态，实现对设备工作模式的智能调控，以动态调整设备的输出功率、智能休眠唤醒机制等，实现对网络状况的精准感知与响应。同时，根据实际业务需求动态调整能耗策略，最大限度地提升能源利用效率[2]。

2 AI 在动态节能技术中的应用

在机楼传输OTN 设备这类能耗密集型的网络设施中，动态调整功耗的方法能够有效减少无效或过量的能源使用，从而达到优化整体能耗结构、提高能源使用效率的目的[3]。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，特别是机器学习和深度学习算法，能够高效处理和分析大量复杂的网络数据，实现对网络状态、流量模式及设备性能的预测。同时，通过分析网络流量数据，AI 系统可以预测流量高峰和低谷期，动态调整网络设备的能耗设置，以适应不同的业务需求，避免在低负载时期浪费能源。AI 技术可以实现对网络环境和设备状态的连续学习与适应，随着时间的推移不断优化能耗调控策略[4]。通过不断收集执行结果和性能数据，评估现有节能策略的效果，识别改进空间，自动调整和优化策略，从而实现持续的能效改进[5]。

3 智能动态节能技术研究

3.1 智能动态节能系统架构设计

3.1.1 数据采集与处理模块

数据采集与处理模块是智能动态节能系统的基础，负责实时收集机楼内的OTN 设备及其网络环境的功耗、网络流量、设备状态及环境参数等关键数据。该模块采用传感器技术与网络监控工具，确保收集数据的实时性，为后续的数据分析与节能决策提供基础。采集的数据参数及其说明如表1 所示。

表1 参数及其说明

3.1.2 数据处理与分析模块

数据处理与分析模块利用数据处理技术对采集到的数据进行预处理，完成数据清洗、归一化以及特征提取等，并利用机器学习算法深入分析处理后的数据。该模块的核心在于通过模式识别和预测模型洞察网络流量的变化趋势与设备能耗模式，为节能决策提供科学依据。

3.1.3 决策引擎

决策引擎则根据数据分析结果制定最优的节能策略，结合规则的算法与优化模型，综合考虑业务需求、设备性能以及能效目标等多重因素，动态调整OTN设备的工作模式和能耗配置。

3.1.4 执行模块

执行模块负责将决策引擎制定的节能策略转化为具体的控制命令，通过网络管理系统下发至OTN 设备，实现对设备工作模式的调整和能耗的精准控制。

3.1.5 监控与反馈模块

监控与反馈模块负责实时监控系统执行效果，并将执行结果反馈至数据处理与分析模块、决策引擎，形成闭环控制。在实时监测节能效果的同时，根据反馈结果不断优化数据分析模型和节能策略，实现系统性能的持续提升。

3.2 动态节能策略

为分析设备实时运行状态，利用数据采集与处理机制，实时监控设备的负载情况、流量模式及其他相关参数。同时，设置预定义的负载阈值，用于自动识别当前负载低于该阈值的设备，并将其标记为低负载或空载状态。识别方法借助机器学习算法，以动态适应网络环境的变化，通过历史数据训练优化负载阈值，在识别出空载和低负载设备后设计功率调节策略，并综合考虑设备的运行要求、业务保障以及能效目标，实现对设备功率的精细控制。对于识别为低负载的设备，采取降低设备的运行频率、切换至低功耗模式或关闭部分非核心功能等策略；对于空载设备则采取更为激进的措施，如关闭全部非核心功能或转入深度休眠状态，以最大限度地降低能耗，具体流程如图1 所示。

图1 动态节能流程

策略设计还需融入智能化的决策机制，能够根据网络业务的实时需求和预测结果动态调整节能措施的强度与范围。在业务低峰期，加强节能措施的应用；而在流量高峰到来前，提前恢复设备的正常功率设置，确保业务不受影响。功率调节策略包含反馈机制，能够实时监测节能措施的实施效果，收集设备的能耗数据和业务性能指标，使系统能够评估节能策略的效果，并根据反馈信息调整和优化策略。

4 案例分析

4.1 案例概况

在广州机楼OTN 设备的动态节能实施案例中，项目团队面临的主要挑战是传输网络的快速发展与能源消耗的日益增加。例如，机楼内部署的OTN 设备因业务量波动导致能耗效率低下，尤其在业务低谷期间，大量设备处于空载或低负载状态，能耗较高。针对这一问题，项目组借助智能动态节能技术，实现对OTN 设备能耗的有效管理和优化，重点实现以下几个关键目标。第一，准确识别网络中处于空载和低负载状态的OTN 设备，并对这些设备实施精准的能耗调控，以降低能耗；第二，根据实时业务流量和设备运行状态动态调整设备功率配置，确保在满足业务需求的同时，最大限度地减少能源消耗；第三，通过实时监控和数据分析，不断优化节能策略，提高系统的智能化水平和节能效率，实现机楼OTN 设备运营的经济效益与环境效益的双重提升。

4.2 技术应用

智能动态节能系统架构方面，构建了多层次的智能控制框架。该框架集成了数据采集模块、数据处理与分析引擎、决策支持系统以及执行控制单元，充分考虑了OTN 设备的运行特性和网络业务的动态变化，以确保节能措施的灵活性和高效性。在数据采集与分析方面，通过部署高精度的传感器和采集设备，实时监测OTN 设备的运行状态、功耗水平以及网络流量情况，同时利用流数据处理和大数据分析技术对采集到的数据进行实时处理与深入分析，确保能够准确识别处于空载和低负载状态的设备。

项目团队还开发了一套基于AI 的能耗优化算法，能够根据网络流量的实时变化和设备的当前状态，动态调整OTN 设备的功耗配置。对于检测到的空载或低负载设备，系统会自动降低其功耗或将其切换至低能耗模式，同时确保不影响网络的正常运行和业务质量。为确保节能措施的有效性和可持续性，项目团队还设计了一套综合的监测和反馈机制，实时监控节能策略的实施效果，并收集节能前后的能耗数据、设备性能指标以及服务质量参数，对节能效果进行定量评估。

5 结 论

通过深入分析机楼传输OTN 设备智能动态节能技术和广州机楼OTN 设备实施案例的实践探索可知，高度集成的智能系统在实现能耗优化方面具有巨大潜力。机楼传输OTN 设备智能动态节能技术为通信网络的能效管理提供了创新思路，通过精准识别设备负载状况并动态调整能耗策略，能够有效保障网络性能和服务质量，最大限度地提升能源使用效率。随着AI、大数据分析等技术的不断进步与融合，智能动态节能技术的应用范围将进一步拓展，从而为更广泛的能耗密集型行业提供高效的节能减排方案。