Jednostka Przetwarzania Podstawowego (BBU) Rdzeń Stacji Bazowych Komunikacji Mobilnej

Optymalizacja oszczędzania energii przez BBU (Baseband Unit) odgrywa kluczową rolę w obniżaniu kosztów operacyjnych w sieciach 4G/5G, gdzie BBU zużywają znaczną ilość energii na skutek ciągłej pracy modułów przetwarzających, transceiverów i systemów chłodzenia. Główne strategie obejmują dynamiczne skalowanie zasobów, polegające na wyłączaniu bezczynnych rdzeni przetwarzających lub modułów interfejsu radiowego w czasie niskiego ruchu (np. późnym wieczorem), co zmniejsza zużycie energii o 20–30% bez wpływu na jakość usług. Adaptacyjne skalowanie napięcia i częstotliwości (AVFS) dostosowuje prędkość zegara CPU i napięcie w zależności od obciążenia w czasie rzeczywistym – niższe częstotliwości podczas niskiego użycia zmniejszają zużycie energii, zachowując przy tym reaktywność. Tryby uśpienia, takie jak nieciągłe odbieranie (DRX) dla bezczynnych użytkowników, pozwalają BBU przechodzić w stany o niskim zużyciu energii, gdy nie są aktywnie przetwarzane dane, przy czym czasy przebudzenia są dostrojone tak, by uniknąć skoków opóźnień. Optymalizacje sprzętowe również mają znaczenie: stosowanie zasilaczy o wysokiej sprawności (certyfikat 80+ Platinum) zmniejsza straty związane z konwersją energii, a zaawansowane zarządzanie termiczne (np. wentylatory o zmiennej prędkości) dostosowuje chłodzenie do temperatury, unikając niepotrzebnego zużycia energii. Współpraca z RRUs (Remote Radio Units) zwiększa oszczędności – BBU mogą wysyłać sygnały uśpienia do niedowymiarowanych RRUs, tworząc zsynchronizowaną sieć o niskim zużyciu energii w godzinach pozaszczytowymi. Algorytmy uczenia maszynowego przewidują wzorce ruchu, umożliwiając proaktywne dostosowania mocy; na przykład, przewidywanie szczytowego ruchu rano pozwala zwiększyć zasoby z wyprzedzeniem. Testy terenowe wykazały, że te strategie mogą zmniejszyć zużycie energii przez BBU o nawet 40% w sieciach podmiejskich, a w obszarach miejskich – o 15–25% ze względu na stabilny ruch. Ważne jest, aby optymalizacja łączyła oszczędności z wydajnością – zapewniając, że opóźnienia i przepustowość pozostają w ramach umów dotyczących poziomu usług (SLA) dla kluczowych aplikacji, takich jak usługi ratunkowe czy przemysłowy IoT.