Шабданбек уулу Роман – директор «MonMonTech» LLC, Соединенные Штаты Америки, тeл.: +1 937 8957610, e-mail: Roman.s@monmontech.com
АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИИ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ БАЗОВЫХ СТАНЦИЙ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ
Рассмотрены вопросы оптимизации энергопотребления базовых станций нового поколения (4G/5G), применяемых в современных мобильных сетях связи. Выполнен сравнительный анализ энергозатрат оборудования ведущих производителей (Huawei, ZTE, Ericsson, Nokia) с учётом архитектуры радиомодулей, конфигураций антенн Massive MIMO и используемых систем охлаждения. Показано, что увеличение числа активных антенн и объемов цифровой обработки сигнала в 5G приводит к возрастанию потребления энергии. Предложены меры по повышению энергоэффективности на основе интеллектуального управления питанием, интеграции радиомодулей с антеннами, оптимизации систем охлаждения и применения алгоритмов машинного обучения для прогнозирования сетевой нагрузки. Внедрение указанных решений позволяет снизить эксплуатационные расходы операторов связи и уменьшить углеродный след отрасли.
Түйүндүү сөздөр орус тилинде:базовая станция; 4G; 5G; энергопотребление; Massive MIMO; интеллектуальное управление; охлаждение; энергоэффективность
ЖАҢЫ МУУНДАГЫ БАЗАЛЫК СТАНЦИЯЛАРДЫН ЭНЕРГИЯ КЕРЕКТӨӨСҮН ТАЛДОО ЖАНА ОПТИМИЗАЦИЯЛОО
Макалада заманбап мобилдик байланыш тармактарында колдонулган жаңы муундагы (4G/5G) базалык станцияларынын энергия керектөөсүн оптималдаштыруу маселелери каралат. Huawei, ZTE, Ericsson жана Nokia сыяктуу алдыңкы өндүрүүчүлөрдүн жабдууларынын энергиялык өзгөчөлүктөрүнө салыштырма талдоо жүргүзүлүп, радиомодулдардын архитектурасы, Massive MIMO антенна конфигурациялары жана колдонулган муздатуу системалары эске алынган. 5G технологиясында активдүү антенналардын санынын көбөйүшү жана санариптик сигналды иштетүүнүн көлөмүнүн өсүшү энергия керектөөнүн жогорулашына алып келери көрсөтүлгөн. Энергия натыйжалуулугун жогорулатуу үчүн интеллектуалдык энергия башкаруу системаларын колдонуу, радиомодулдарды антенналар менен интеграциялоо, муздатуу системаларын оптималдаштыруу жана тармактык жүктү алдын ала божомолдоо үчүн машиналык окутуу алгоритмдерин пайдалануу боюнча чаралар сунушталган. Бул чечимдерди ишке ашыруу операторлордун эксплуатациялык чыгымдарын азайтууга жана тармак индустриясынын көмүртек изин кыскартууга мүмкүндүк берет.
Түйүндүү сөздөр кыргыз тилинде:базалык станция; 4G; 5G; энергия керектөө; Massive MIMO; интеллектуалдык башкаруу; муздатуу; энергия натыйжалуулугу
ANALYSIS AND OPTIMIZATION OF ENERGY CONSUMPTION OF NEXT-GENERATION BASE STATIONS
The article examines the issues of optimizing energy consumption in next-generation (4G/5G) base stations used in modern mobile communication networks. A comparative analysis of the energy consumption of equipment from leading manufacturers (Huawei, ZTE, Ericsson, Nokia) is presented, taking into account the architecture of radio modules, Massive MIMO antenna configurations, and cooling systems applied. It is shown that the increase in the number of active antennas and the amount of digital signal processing in 5G leads to higher energy consumption. Measures to improve energy efficiency are proposed based on intelligent power management, integration of radio modules with antennas, optimization of cooling systems, and the use of machine learning algorithms for network load forecasting. The implementation of these solutions can reduce the operational costs of mobile network operators and lower the carbon footprint of the industry.
Түйүндүү сөздөр англис тилинде:base station; 4G; 5G; energy consumption; Massive MIMO; intelligent management; cooling; energy efficiency