周明千，朱清峰（中讯邮电咨询设计院有限公司郑州分公司，河南郑州 450007）

我国已经加入《巴黎协定》并对外庄严承诺“碳达峰”“碳中和”目标，各行各业已经行动起来，关注节能降碳技术和产品的创新及研发。通信运营商一直以来视“节能减排”为工作的重中之重，现在又在国家“双碳”目标的驱动下，立足通信行业运营现状及未来发展需求，积极履行央企责任担当，聚焦“识碳”“管碳”“控碳”“降碳”全生命周期的“节能降碳”总体目标，纷纷响应并着手制定节能减排行动方案和实现路径。

“双碳”目标为通信行业发展带来一定压力，但也加速通信行业进一步发展数字化转型，构建绿色健康的网络生态。作为在通信基础设施中占据重要地位的铅酸蓄电池，它的应用及运维管理一直是优势与弊端并驾齐驱，在如今“双碳”目标与数字化、智能化转型的浪潮里，探讨如何高效、低碳、智能化地运维管理，对实现降本提效、为“减碳”助力具有积极意义。

蓄电池自发明以来在现代工业社会一直扮演着储能、备用电源的角色。在通信行业，阀控式铅酸蓄电池作为通信设备供电系统的备用电源，一直是通信网络安全运行的最后一道关口，对数据中心、核心局房、汇聚机房及基站非常重要，长期占据着通信备电的首要地位，也是现在通信机房保有量最大的电池类型。但铅酸蓄电池的应用和日常维护管理也依然存在诸多弊端，成为长期困扰电源运维人员的痛点问题。

2.1 落后电池无法“锚定”，容量和寿命“难以捉摸”

通信机房中应用的铅酸蓄电池在其全生命周期中长期处于在线浮充状态，按标准规定，当市电断电时电池组放出容量低于额定容量的80%时需要替换掉整组电池。废旧蓄电池因含铅及硫酸电解液等物质被国家定为重要的污染源，而通信站点使用的蓄电池每4～6 年需要整组更换一次，运营商每年淘汰报废的电池组成千上万，虽然无法得知这些蓄电池组中究竟有多少只真正“寿终正寝”的电池，但是它们对环境造成的巨大污染和破坏却是显而易见的。

整组电池的备电能力往往取决于其中的落后电池，为了找到落后电池、摸底电池容量，通信运维人员一般采用以下方法。

a）电压测量法。直接用万用表测量每只电池的端电压，电压低的为落后电池，这种方法准确性较差，只适用于蓄电池组经常充放电的工况下，而对于长期处于浮充状态的蓄电池组来说，落后电池的电压和正常的电压差别并不明显。

b）核对性放电法。分为离线式和在线式，采用实际负载或假负载对电池组进行核对性放电，是目前准确度最高的一种手段，也是运维上最常用的手段。但是缺点显而易见：第一，核对放电时间长，在线式放电为浅放电，容量“摸底”能力有限，离线式放电电池组需要脱离系统，万一放电期间停电，会导致系统出现断电事故，风险大；
第二，需要运维人员现场操作，仅一个数据中心就会有上千组蓄电池，工作量巨大，只适合定期维护，不适合日常维护；
第三，机房必须具备主备电池的条件；
第四，频繁放电也会导致蓄电池硫酸盐化，损害蓄电池寿命。

综上所述，目前“锚定”落后电池缺乏准确的判断手段，也没有更加高效的检测方法检测整组电池的真实容量和寿命，但是这对通信供电安全、运维管理、环境生态却至关重要。

2.2 铅酸蓄电池备电效能低下

在2021 年“5G 与碳中和、碳达峰论坛”上，中国工程院院士吴锋预测，到2026 年三大运营商全部升级5G 后，其电力消耗将达到全国总用电量的2.1%，耗电量将达到2 100亿kWh［1］。通信运营商跻身耗电大户，电费已占企业运营成本半数以上。铅酸蓄电池环境适应性较差，最佳工作温度一般在15 ℃～25 ℃，当环境温度超过25 ℃时，每升高10 ℃，铅酸蓄电池的寿命就会降低50%。低温时充电效率、可放出容量也会大幅下降，因此需要机房温度保持在30 ℃以下，以维系铅酸蓄电池寿命，这就势必增加大量的空调能耗。此外，蓄电池维护工作量大、工作繁琐，再加上“冗余配置”的备电模式，不仅增加建设和运行成本，更进一步突出传统备电结构效能低、代价高的问题。

无论是数量级庞大的淘汰报废铅酸蓄电池，还是作为机房环境温度“洼地”的铅酸蓄电池，都聚焦于蓄电池自身的“健康”问题。根据工信部通信司数据披露，50%以上通信系统的故障是由蓄电池故障造成的，对蓄电池的“健康”状态进行切实有效的管理将直接关系到通信系统的供电安全。因此，在目前铅酸蓄电池地位还无法撼动的客观现实情况下，建立准确有效的蓄电池健康管理系统，对落后电池、容量和寿命趋势进行准确判断和预测成为了蓄电池运维管理的目标。这不仅可以有效减少运维人员工作量，避免因突发的电池系统故障而导致供电中断事故及通信业务损失，更是积极践行“双碳”目标下运营商持续创新发展节能服务模式、提高精细化运维管理水平、落实“绿色采购消纳”的低碳降碳管理举措［2−4］。

为了解决铅酸蓄电池应用中的种种缺点与节能降碳带来的压力问题，充分发展创新思维和提升运维管理能力是当务之急。利用大数据、人工智能、机器学习等新技术［5−8］，建立落后电池多维参数判断、蓄电池及蓄电池组剩余容量预测、与实时负荷匹配的放电时长预测及寿命预测核心算法模型，开发一个数字化、智能化、通用的阀控式铅酸蓄电池健康管理系统是必要的手段。该系统可以作为数字通信局房孪生软件的一个模块，也可以作为独立的蓄电池健康管理系统应用，配合蓄电池硬件采集设备、物联网SU模块，在数据中心、核心局房等通信机房进行部署。

3.1 数据海量收集、关键指标关联表征

在实际应用中，浮充、均充及市电断电后的放电是伴随铅酸蓄电池整个运行周期的3 种工况，在这些过程中，电池的端电压、内阻/电导、极柱温度、环境温度、通信负荷等参数均会对蓄电池的容量和寿命产生影响［9−10］。通过对现网运行的开关电源、UPS、高压直流电源系统所配置的蓄电池监控数据、蓄电池厂家的测试数据以及检测中心试验数据进行收集，以及对新旧电池、淘汰报废电池在不同温度、不同放电倍率下放电试验的数据进行分析比对和关键因素的趋势分析，拟合各数据与蓄电池技术指标的相关性关系，确定蓄电池关键参数影响因子，初步建立关联关系。电池环境温度与内阻关系和淘汰报废电池组放电试验分别如图1和图2所示。

图1 电池环境温度与内阻关系

图2 淘汰报废电池组放电试验

通过初步分析可以得知，蓄电池内阻与容量的表征关系最为明显，内阻越大，容量衰减得越厉害；
内阻与环境温度也息息相关，环境温度低时，内阻呈明显上升的趋势。对整组淘汰电池进行放电试验也能看出，容量劣化的蓄电池确实会拖垮整组电池的放电时长和放出容量，但是并不代表组内全部电池的寿命均终止。

3.2 大数据分析挖掘、AI算法模型研究

对影响铅酸蓄电池容量关键参数进行特征分析后，需要对如何建立AI 算法模型进行探讨和梳理，以便建立落后电池多维度参数判断、剩余容量预测、多组蓄电池系统与实时负荷的匹配及放电时长计算、蓄电池组寿命预测的算法模型。算法模型建立后需要部署在现网实际运行的蓄电池系统环境下，对算法进行连续测试验证、修正以及优化。通过对实际运行环境下的不同厂家、不同规格型号、不同使用年限的蓄电池容量、寿命进行数据分析和机器学习，找出各生产厂家影响电池容量、寿命的共性特征，最终形成通用性算法以适配所有阀控式铅酸蓄电池。算法模型目前主要有2个研究趋势，一是回归算法模型，但具有表征非线性能力较弱、人为调整参数出入性大、对序列预测难以捕捉其时序性特征等缺点，并不适用于蓄电池这种物理模型较为复杂且性能趋势是很多因素共同作用的结果的特点，因此更好的解决方式是引入深度学习模型［11］。

深度学习模型中的LSTM 循环神经网络，是一种具有长短时记忆功能的时间递归神经网络，可以很好地处理长时间序列数据的预测问题。它可以有效地决定哪些历史信息被遗忘，哪些输入信息被保留，哪些信息可以被输出，从而更加高效地处理时间序列，目前已广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。在蓄电池容量预测研究方面，目前在公开的NASA 数据集和CALCE 数据集上的验证结果显示，本模型有较好的预测表现，具体如图3所示。

图3 公开数据集LSTM预测结果

确定选用的AI算法模型后，针对蓄电池实际测试出的充放电循环状态、浮充状态的数据进行了分析，通过特征工程，采用线性拟合模型和深度学习模型对高温浮充循环的SOH 进行预测，进行了基于放电曲线拟合方法来预测电池剩余放电时间的研究。

该蓄电池循环放电次数总共为168 次，与容量预测相关的是放出电量特征列，用前5～8 个点预测下一个点，下一次预测代入真实点，在这168个数据点上训练得到的LSTM模型结果如图4所示。

图4 蓄电池某循环数据分析结果

3.3 铅酸蓄电池健康管理系统开发

铅酸蓄电池健康管理系统包含在线式数据采集硬件系统和算法功能软件平台，其中硬件系统主要包含专用的电池采集模块和监控单元，用以在线实时采集蓄电池各项关键参数，并实现与软件平台的数据传输与对接功能，如图5 所示。软件平台内嵌蓄电池核心算法模型，实现算法功能和上层UI界面展示，如图6所示。

图5 在线式蓄电池数据采集系统组网架构

图6 蓄电池健康管理系统平台设计示例

通信行业的能源消耗主要源自数字基建，数字基建是指5G 基站、数据中心等新型基础设施，其建设和运行需要大量电力供应。有研究显示，数字基建占行业总能耗的近70%，其中数据中心能耗最大，占45%。数字基建的绿色低碳发展成为了通信行业实现“双碳”目标的重要抓手，以实现发展和环境保护的共赢。铅酸蓄电池作为基础设施中的重要一环，其低碳管理也需要被重视和思考。

铅酸蓄电池健康管理系统可以用于各行各业需要铅酸蓄电池浮充工作模式管理的场景，其中通信行业的数据中心、核心局房是重点应用场景。它可早期预警蓄电池故障，解决因蓄电池故障导致的通信业务中断问题；
也可以预测蓄电池的容量和寿命，对蓄电池的“健康”状态做到心中有数，对落后电池“精准锚定”，减少“提前更换”“整组更换”带来的资源浪费问题，减轻因淘汰报废电池带来的环境压力。其次，它也能“敏锐感知”影响蓄电池健康状态的关键因素之一的环境温度，未来可与机房空调联动，进行动态调节温控管理，从而减轻电能耗压力。另一方面，对铅酸蓄电池的健康状态进行有效管理，还可以减少电源运维人员的工作量，缓解人员短缺问题，为用户节约维护费用及人工成本。无论是直接还是间接，都能够实现降本增效、节能降碳的目标，助力绿色通信网络的发展。

铅酸蓄电池健康管理助力传统通信业务减碳降碳，是“双碳”目标下通信运营商提升自身“碳管理”水平的重要一环。作为行业的赋能者，通信运营商不仅要加强节能技术创新，形成高效绿色网络，还要不断提升解决传统方案现存问题的能力。从全行业链条梳理脉络，充分利用5G、大数据、人工智能、工业互联网等新兴技术，提供数字化、智能化解决方案，加快与传统生产运营管理方式的深度融合，早日实现通信行业碳达峰、碳中和的“双碳”目标。

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