Data-Driven Energy Conservation in Cellular Networks: A Systems Approach
Notice bibliographique
Résumé
The energy consumption of mobile networks is already substantial nowadays, and only expected to further increase with the roll-out of 5G. Base stations are the key elements in this context: reducing their energy consumption is of paramount importance for network operators, not only to lower operating costs, but also to meet sustainable development goals. Today's base stations are typically over-provisioned, i.e., they comprise multiple cells to meet the peak load in a region. Therefore, substantial energy savings are possible by switching off cells that are under-utilized. This article proposes a data-driven approach to determine the time periods when a cell can be switched off. Forecasting is used to accurately predict network utilization and automatically find the time intervals to reliably switch off a cell. We carefully analyze the requirements of the system as a whole, from data collection to forecasting methods, to enable effective energy savings in practice. Considering several real-world traces from LTE networks, we show that an average of 10.24% energy savings is possible. We explore the trade-offs between energy savings and overhead in switching off cells, and provide insights into the choice of methods accordingly. In particular, we show that the accuracy of forecasting is not the most important factor in achieving energy savings; instead, the prediction (uncertainty) interval plays a key role in being able to achieve energy savings with less impact on end-users. Finally, we propose a model to generate utilization traces that match the distribution of real-world traces obtained from cellular networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».