在当今快速发展的科技时代，技术创新已成为推动社会进步的重要力量。在通信网络领域，随着5G技术的普及和物联网的快速发展，通信网络设备的数量和规模日益庞大，其能耗问题也日益凸显。因此，如何通过技术创新实现通信网络设备的节能降耗，已成为业界关注的焦点。
技术创新，引领绿色转型
为响应国家“双碳”目标及中国移动集团“C²三能计划”，在中国移动集团网络事业部的指导下，吉林移动携手中国移动集团设计院、烽火通信，针对现有SPN网络共同进行技术研究，并提出《一种基于VMD与WPD的改进LSTM模型的通信传输设备智能节电方法》技术。其关键点为利用波形分解和降噪技术优化神经网络LSTM算法，从而提高整体预测准确度，实现精准流量预测。同时，采用实时数据与优化预测算法相结合，可时刻跟踪设备功耗，自动调节单板功耗，达到控制设备整体功耗与节能的目的。
关键技术点一：搭建VMD改进LSTM预测模型
在对现网流量数据进行建模时，先通过VMD波形分解为三个部分：趋势部分+周期变化部分+余量（噪声）部分，然后对每个部分分别进行建模并实施LSTM时间序列预测，最后将三部分的预测值累加即可得到流量对数预测值，实现预测准确率满足中国移动技术规范，如下例图所示：
关键技术点二：设备功耗控制
通过预测流量数据来计算设备交叉容量需求，从而实现设备负载动态调整，具体逻辑如下：
流量预测转换为交叉盘需求预测量：对每一个时间尺度，定义流量预测转换为交叉盘需求预测量的函数：Pj(t) = Fj(Lj(t))，j是时间尺度序号，Lj（t）是未来t时刻的流量，Pj(t)是对应的交叉盘数量。Pj(t)可为浮点数。
F函数设计方法如下，未来t时刻的交叉盘预测量：
Pj(t)=Fj(Lj(t))=K*max(Lk-j(t))/H
其中定义参数如下：
Lk-j(t)：t时刻第k个业务盘基于第j时间尺度的预测流量。因此该时刻业务盘预测流量分别为： L1-j(t)，L2-j(t)，L3-j(t)，… …，Lk-j(t)，K为业务盘的总数量。
Pj(t)：在未来t时刻的交叉盘预测需求数量
P_current：当前在位设备交叉盘总数
K：当前在位设备业务盘槽位数
H：代表交叉盘的最大交叉容量
智能感知 精准调控，效能与环保并重
通过该技术完成实时数据与优化预测算法相结合，时刻跟踪设备功耗，感知网络流量的波动，通过算法优化，自动调整设备的工作状态，确保在满足通信需求的同时，最大限度减少能源消耗，实现功耗随设备负载动态调整，使网络具备能耗的精细化管理，达到最佳节能效果，实现真正的“按需分配”。这种智能化的管理方式，不仅可提升网络运行效率，还能有效延长设备的使用寿命，实现经济效益与环境效益的双赢。当前，该功能已在全国范围内的SPN网络进行应用，可节省电量1401.6万度/年，相当于减少13974吨二氧化碳排放，随着全网设备部署，节能成效愈发显著。
共创绿色未来，携手迈进低碳新时代
面对全球气候变化的严峻挑战，每一份节能减碳的努力都至关重要。SPN网络的功耗动态控制功能，不仅能够帮助运营商降低运营成本，提升市场竞争力，更是对构建可持续发展作出的有力贡献。未来，中国移动与烽火通信将持续秉持创新发展、合作共赢的理念，携手并进，以科技创新共绘低碳、高效、绿色的网络图景。
