WO2012001772A1 - 制御装置及び方法、並びにノード装置 - Google Patents

Abstract

　制御装置（４００）は、ネットワークに接続されるノード装置（１００、２００）が有する機能（１０４）の稼働状態を制御する装置であって、ノード装置における対象期間の最大トラヒック量（Ｔｍａｘ）を予測する予測手段（４３４）と、対象期間において、最大トラヒック量を処理するために要求される機能以外の機能を停止するよう、ノード装置の稼働状態を制御する制御手段（４４１、４４２）とを備える。

Description

制御装置及び方法、並びにノード装置

　本発明は、移動通信システムなどの通信システム上のノード装置、並びに該ノード装置を制御する制御装置及び制御方法の技術分野に関する。

　近年の移動通信システムの発展に応じて、ユーザによるネットワークを利用したトラヒック量は増加する傾向にある。基地局や制御局など、移動通信システム上での通信処理を行うノード装置は、想定される最大トラヒック量を上回る処理能力が要求される。このため、トラヒック量の増加に応じてノード装置の稼働数も増加することが求められ、且つ運用を開始した日より常時電源が投入され、搭載されている全ての設備が常時稼働することが求められる。

　ところで近年、環境問題への対応の一つとして、各業界において省電力化が求められている。要求されるトラヒック量に対して稼働が要求されない、余剰のノード装置の稼働を停止することは省電力化の最たる手段として考えられるが、上述した運用上の要請により、ノード装置の稼働を停止することは容易ではない。

　ノード装置の省電力化を実現するためには、例えば、設計段階における省電力デバイスの採用や、各装置の処理能力を高めることで、装置稼働数を減少することなどが考えられる。また、以下に示す先行技術文献には、制御局が配下の基地局に対して、出力が閾値を上回る場合に出力を停止させる制御を行う方法が説明されている。また、複数の交換機を備えるネットワークにおいて、各パスのトラヒックを監視し、トラヒックが少ないパスを使用しないように制御を行う方法が説明されている。

特開平１０－１４５８４２号公報 特開２００１－１１９７３０号公報

　上述したように、余剰のノード装置の稼働を停止し、省電力化を図ることは、装置運用の特性上困難である。このため、時間帯やその他の条件に応じて、ネットワークにおけるトラヒック量は大幅に増減する一方で、ネットワークを構成するノード装置全体での消費電力量は大きく変化しない。

　本発明は、上述した問題に鑑みて為されたものであり、トラヒック量の遷移に応じてノード装置の稼働状況を制御することで、省電力化を実現可能なノード装置、並びに該装置を制御する制御装置及び制御方法を提供することを課題とする。

　上記課題を解決するために、開示の制御装置は、ネットワークに接続されるノード装置が有する機能の稼働状態を制御する制御装置であって、予測手段と、制御手段とを備える。

　予測手段は、稼働制御の対象期間においてノード装置が処理する最大トラヒック量の予測を行う。

　制御手段は、稼働制御の対象期間に、予測される最大トラヒック量を処理するために要求される機能以外の機能を停止する指示をノード装置に通知することで、ノード装置の稼働状態を制御する
　開示の制御方法は、予測工程と、制御工程とを備える。予測工程においては、上述の予測手段が行う動作と同様の動作が行われる。制御工程では、上述の制御意手段が行う動作と同様の動作が行われる。

　開示のノード装置は、上述の制御装置と同様の予測手段と、制御手段とを備える。

　上述の構成によれば、予測される最大トラヒック量に応じて、ノード装置においてトラヒックの処理を行う際に余剰となる機能の稼働を停止することが可能となる。これにより、大幅な省電力効果を実現することが出来る。

移動通信システムの全体的な構成を示す図である。 稼働制御装置が適用される移動通信システムの構成例を示す図である。 稼働制御装置が適用される移動通信システムの構成例を示す図である。 稼働制御装置の構成を示すブロック図である。 稼働制御の対象の基地局又は制御局の構成を示すブロック図である。 稼働制御時の動作の流れを示すシーケンス図である。 収集されるトラヒック情報の例を示すテーブルである。 収集されるトラヒック情報より作成されるトラヒック量の近似曲線の例を示すグラフである。 トラヒック予測モデルの例を示すグラフである。 最大トラヒック量Ｔｍａｘの決定に係る動作の流れを示すフローチャートである。 稼働制御の指示に係る動作の流れを示すフローチャートである。 トラヒック予測モデルの更新に係る動作の流れを示すフローチャートである。 機能ごとの最大トラヒック量の例を示すテーブルである。 稼働設備ごとの稼働設備率と実際の稼働数との関係を示すテーブルである。 トラヒック量に基づく稼働制御による消費電力及び稼働設備数の推移を示すグラフである。 基地局及び制御局の稼働設備へのトラヒック量に基づく稼働制御のイメージを示す図である。 稼働制御中のトラヒック量の増加に追従する稼働制御に係る動作の流れを示すフローチャートである。 トリガ曲線の例を示すグラフである。 トリガ曲線の例を示すグラフである。

　以下に、発明を実施するための実施形態について説明する。

　（１）移動通信システムについて
　図１を参照して、開示の制御装置の一例が適用される移動通信システムの構成を示す。図１は、移動通信システムの構成を示すブロック図である。図１（ａ）は、３Ｇ（第３世代）方式と称される通信方式を採用する移動通信システム１ａのブロック図である。図１（ａ）に示されるように、移動通信システム１ａは、制御局２００を介して複数の基地局１００ａ乃至１００ｃがコアネットワークに接続される構成である。コアネットワークは、セルラシステムのキャリアが保有するネットワークであり、移動端末（ＵＥ：User Equipment）３００の契約情報の管理やＵＥ３００の呼処理や移動管理などの接続制御を実現するための機能を有する。基地局１００ａ乃至１００ｃは、配下に無線区間であるセルを形成して、該セル内に在圏するＵＥ３００を収容し、通信を行う。例えば、図１ａの例では、ＵＥ３００は、基地局１００ａに収容され、基地局１００ａを介して、例えばコアネットワーク上のデータサーバ等から送信されるサービスデータを受信する。

　図１（ｂ）は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）方式と称される所謂３．９Ｇの通信方式を採用する移動通信システム１ｂのブロック図である。図１（ｂ）に示されるように、移動通信システム１ｂは、複数の基地局１００ｄ乃至１００ｆが、制御局を介することなくコアネットワーク上の上位ノードであるＭＭＥ（Mobility Management Entity：移動管理エンティティ、不図示）等に接続される構成である。基地局１００ｄ乃至１００ｆは、移動通信システム１ａと同様に、配下に無線区間であるセルを形成して、該セル内に在圏するＵＥ３００と通信を行う。

　開示の制御装置の一例である後述の稼働制御装置４００による稼働制御の対象のノード装置とは、上述した移動通信システム１ａ及び１ｂなどのネットワーク上に配置されるノード一般について包含する概念である。例えば、ノード装置とは、基地局１００ａ乃至１００ｃ、及び基地局１００ｄ乃至１００ｆ、などのネットワークの端部に配置される所謂エッジノードや、制御局２００のようにネットワークの境界又は入口に配置される所謂中継ノードなどを含む趣旨である。尚、基地局１００ａ乃至１００ｆを区別することなく、例えばノード装置の一例として説明する場合には、基地局１００という表記を用いて説明する。以下、ノード装置の具体例として、基地局１００及び制御局２００を挙げて説明する。

　尚、以下では、移動通信システム１を例に挙げて説明を進めるが、移動通信システム以外の任意の通信システムに対して、後述する稼働制御装置４００を適用してもよい。

　（２）構成例
　移動通信システムに対する開示の制御装置の一例の適用の態様について、図２を参照して説明する。図２（ａ）は、図１（ａ）と同様に、３Ｇ方式に代表される制御局２００を有する移動通信システム１ａの構成を示すブロック図である。開示の制御装置の具体例である稼働制御装置４００は、ノード装置の具体例たる基地局１００ａ乃至１００ｃ及び制御局２００夫々に対して接続される独立した装置である。稼働制御装置４００は、基地局１００ａ乃至１００ｃ及び制御局２００の夫々において収集されるトラヒック情報の取得が可能であり、且つ基地局１００ａ乃至１００ｃ及び制御局２００の夫々に対して稼働制御のための指示が可能な態様で接続される。尚、図２（ａ）のように、一の制御局２００が複数の基地局１００を配下に収容する移動通信システム１ａにおいては、稼働制御装置４００は、制御局２００に対して接続され且つ複数の基地局１００に対して接続されない態様であってもよい。このとき、稼働制御装置４００は、各基地局１００ａ乃至１００ｃにおけるトラヒック情報の収集、及び稼働制御のための指示を制御局２００経由で実施することが好ましい。

　一方で、稼働制御装置４００は、図２（ｂ）に示されるＬＴＥ方式の移動通信システム１ｂにおいては、ノード装置の具体例たる基地局１００ｄ乃至１００ｆの夫々に対して接続される独立した装置であってよい。この場合においても同様に、稼働制御装置４００は、基地局１００ｄ乃至１００ｆの夫々において収集されるトラヒック情報の取得が可能であり、且つ基地局１００ｄ乃至１００ｆに対して稼働制御のための指示が可能な態様で接続される。

　また、稼働制御装置４００は、いずれかのノード装置内に組み込まれる装置構成の一部であってもよい。例えば、図３（ａ）に示される例では、稼働制御装置４００は、３Ｇ方式の移動通信システム１ａにおける制御局２００の構成部材の一部である。また、図３（ｂ）に示される例では、稼働制御装置４００は、ＬＴＥ方式の基地局１００ｆの構成部材の一部である。上述のように、稼働制御装置４００が基地局１００及び制御局２００において収集されるトラヒック情報を取得可能であり、且つ基地局１００及び制御局２００に対して稼働制御のための指示が可能な態様で接続される態様を踏襲していれば、このような他の装置の一部分として構成されてもよい。また、上述した接続の態様を踏襲する限りにおいては、稼働制御装置４００は、上述した以外の、例えばその他の通信方式を用いる移動通信システムに対して適用されてもよく、上述した以外の態様で設置されてもよい。例えば、ＬＴＥ方式の移動通信システム１ｂにおいては、稼働制御装置４００は、コアネットワーク上の上位ノードであるＭＭＥ内に配置されてもよく、また、コアネットワークに接続される独立した装置構成であってもよい
　図４を参照して、稼働制御装置４００の構成について説明する。図４は、稼働制御装置４００が有する構成と、各部が有する機能に対応する便宜上の機能部とを示すブロック図である。

　稼働制御装置４００は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、装置間インタフェース４０３とを備えている。

　ＣＰＵ４０１は、稼働制御装置４００全体の動作を制御する制御部であって、稼働制御を行うための機能部として、トラヒック情報管理部４１０と、トラヒック予測モデル管理部４２０と、トラヒック情報解析部４３０と、省電力制御部４４０を有する。

　メモリ４０２は、データ格納用のメモリであって、例えばＣＰＵ４０１を動作させるためのプログラムを格納する。ＣＰＵ４０１は、該プログラムを読み込むことで、各部の制御を行う。メモリ４０２内には、トラヒック予測モデルデータベース４２１と、稼働設備データベース４５０とが格納される。

　装置間インタフェース４０３は、稼働制御装置４００と、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００との接続用のインタフェースである。

　トラヒック情報管理部４１０は、トラヒック情報を取得及び管理するための機能部であって、トラヒック情報収集部４１１と収集間隔決定部４１２とを備える。

　トラヒック情報収集部４１１は、稼働制御の対象の基地局１００や制御局２００に対して、トラヒック情報の送信要求を行うと共に、送信されるトラヒック情報の収集を行う。トラヒック情報の要求は、要求時点でのトラヒック情報の要求と、収集間隔決定部４１２において決定される収集間隔毎のトラヒック情報の要求との２通りがある。

　収集間隔決定部４１２は、トラヒック情報収集部４１１において送信要求を行った時点でのトラヒック情報から、トラヒック情報解析のためのトラヒック情報収集間隔を決定する。収集間隔決定部４１２は、決定した収集間隔をトラヒック情報収集部４１１へ入力する。

　トラヒック予測モデル管理部４２０は、第２の所定期間の一例である過去のトラヒック情報の測定値からトラヒック予測モデルを作成し、実施形態における第２予測値の一例である最大トラヒック量Ｔｍを抽出するための機能部である。このため、トラヒック予測モデル管理部４２０は、トラヒック予測モデルデータベース４２１に対してアクセスすると共に、最大トラヒック量抽出部４２２と、トラヒック予測モデル更新部４２３とを備える
　トラヒック予測モデルデータベース４２１は、トラヒック情報管理部４１０において収集されるトラヒック情報を格納するデータベースである。トラヒック情報予測モデルデータベース４２１は、収集したトラヒック情報を天候、曜日、時間帯などの条件毎に集積し、条件毎のトラヒック予測モデルを作成する。尚、トラヒック予測モデルを作成するトラヒック情報の取得時の条件は、上述した以外にその他の条件を加えてもよい。例えば、何らかのイベントにより対象の基地局１００又は制御局２００が管理するエリア内のユーザ数が突発的に増加する場合について、イベントの開催時を条件に加えることなどが考えられる。

　最大トラヒック量抽出部４２２は、トラヒック予測モデルデータベース４２１により作成される条件毎のトラヒック予測モデルを参照して、トラヒック予測の対象となる期間（つまり、将来の予測対象期間）における最大トラヒック量Ｔｍを抽出する。最大トラヒック量抽出部４２２は、抽出した最大トラヒック量Ｔｍをトラヒック情報解析部４３０の補正値決定部４３３へ入力する。

　トラヒック予測モデル更新部４２３は、トラヒック情報管理部４１０において収集されるトラヒック情報の入力を受け、新たに入力されたトラヒック情報に応じてトラヒック予測モデルデータベース４２２の更新を行う。

　トラヒック情報解析部４３０は、取得したトラヒック情報から最大トラヒック量を予測すると共に、過去のトラヒック情報の測定値（つまり、トラヒック予測モデルデータベース４２１）から作成されたトラヒック予測モデルから抽出される最大トラヒック量Ｔｍと比較して、今後予測される最大トラヒック量を決定する機能を有する。このため、トラヒック情報解析部４３０は、近似曲線作成部４３１と、最大トラヒック予測部４３２と、補正値決定部４３３と、最大トラヒック決定部４３４とを備える。

　近似曲線作成部４３１は、トラヒック情報管理部４１０において収集されるトラヒック情報の入力を受け、例えば近似曲線を作成することなどにより、予測対象期間におけるトラヒック量の予測値の推移を算出する。近似曲線作成部４３１は、作成した近似曲線ｆ（ｘ）を最大トラヒック予測部４３２へ入力する。

　最大トラヒック予測部４３２は、近似曲線作成部４３１において算出されたトラヒック量の予測値の推移（つまり、近似曲線ｆ（ｘ））を参照し、予測対象期間における最大トラヒック量Ｔｃを算出する。かかる最大トラヒック量Ｔｃは、実施形態における第１予測値の一例であって、典型的には、第１の所定期間の一例である予測対象期間の直前の所定期間のトラヒック量の測定値より算出される。

　補正値決定部４３３は、近似曲線ｆ（ｘ）から予測される最大トラヒック量Ｔｃと、最大トラヒック量抽出部４２２においてトラヒック予測モデルから抽出される最大トラヒック量Ｔｍとを比較して、予測対象期間における最大トラヒック量の補正値Ｃを決定する。補正値決定部４３３は、決定した最大トラヒック量の補正値Ｃを最大トラヒック決定部４３４へ入力する。

　最大トラヒック決定部４３４は、近似曲線ｆ（ｘ）から予測される最大トラヒック量Ｔｃ、トラヒック予測モデルから抽出される最大トラヒック量Ｔｍ、及び補正値Ｃから、予測対象期間における最大トラヒック量Ｔｍａｘを決定する。最大トラヒック決定部４３４は、決定した最大トラヒック量Ｔｍａｘを稼働設備決定部４４１へ入力する。尚、補正値Ｃや最大トラヒック量Ｔｍａｘの決定の具体的な態様については後に詳述する。

　省電力制御部４４０は、稼働設備データベース４５０を参照し、基地局１００又は制御局２００に対して、トラヒック情報解析部４３０において算出される最大トラヒック量Ｔｍａｘを処理するために要求される設備を稼働させる指示を行う。このため、省電力制御部４４０は、稼働設備決定部４４１と、省電力制御通知部４４２とを備える。

　稼働設備決定部４４１は、トラヒック情報解析部４３０において決定される予測対象期間における最大トラヒック量Ｔｍａｘに基づいて、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００における好ましい稼働設備数を算出する。具体的には、稼働設備データベース４５０に格納される稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００内の稼働設備数を参照し、各稼働設備の処理量や消費電力などを考慮して、稼働設備数を決定する。

　省電力制御通知部４４２は、稼動設備決定部４４１において決定される稼働設備数を装置間インタフェース４０３を介して稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００に対して個別に通知することで、稼働制御の指示を行う。

　稼働設備データベース４５０は、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００が有する稼働設備の情報を格納するデータベースである。稼働設備データベース４５０は、例えば稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００におけるネットワーク通信用カードなどのハードウェアの稼働数、又は基地局１００が配下に生成するセル数などについて、処理量や消費電力などの情報を格納する。

　尚、各機能部は、ＣＰＵ４０１又はメモリ４０２内部の便宜上の機能部に限られず、例えばソフトウェアに記述されるプログラムや、独立したＣＰＵなどの実体として存在する態様などであってもよい。

　図５を参照して、稼働制御装置４００による稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００の構成について説明する。図５は、基地局１００又は制御局２００が共通して有する構成と、各部が有する機能に対応する便宜上の機能部とを示すブロック図である。尚、特に言及しない点においては、以下に説明する基地局１００又は制御局２００は、公知の基地局又は制御局と同様の構成を備えていてもよい。

　基地局１００又は制御局２００は、ＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、装置間インタフェース１０３と、稼働設備１０４とを備える。

　ＣＰＵ１０１は、基地局１００又は制御局２００全体の動作を制御する制御部であって、各部に対し動作制御のための信号の送受信を行う。ＣＰＵ１０１は、トラヒック情報通知部１１１、トラヒック情報収集部１１２、省電力制御受信部１１３及び省電力制御部１１４の機能部を有する。トラヒック情報通知部１１１は、トラヒック情報収集部１１２において収集されるトラヒック情報を装置間インタフェース１０３を介して稼働制御装置４００に通知する。トラヒック情報収集部１１２は、当該装置におけるトラヒック情報を収集し、トラヒック情報通知部１１１に渡す。省電力制御受信部１１３は、稼働制御装置４００より通知される稼働設備数を含む稼働制御の指示を受信し、省電力制御部１１４に渡す。省電力制御部１１４は、受信した稼働制御の指示に含まれる稼働設備数に応じて、稼働設備１０４内の各設備について稼働又は停止の指示を行う。尚、各機能部は、ＣＰＵ１０１内部の便宜上の機能部に限られず、例えばソフトウェアに記述されるプログラムや、独立したＣＰＵなどの実体として存在する態様などであってもよい。

　メモリ１０２は、データ格納用のメモリであって、例えばＣＰＵ１０１を動作させるためのプログラムを格納する。ＣＰＵ１０１は、該プログラムを読み込むことで、上述した各機能部に対応する処理や各部の制御を行ってもよい。

　装置間インタフェース１０３は、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００と、稼働制御装置４００との間での接続用のインタフェースである。

　稼働設備１０４は、基地局１００又は制御局２００における通信処理を実施するためのネットワーク通信用カードなどのハードウェアを包含する構成である。稼働設備１０４は、複数の通信用カードやチップなどの複数の稼働設備を含み、省電力制御部１１４の指示に応じて個々の稼働又は停止を実現出来る。

　（３）動作例
　図６を参照して、稼働制御装置４００の動作について説明する。図６は、稼働制御装置４００による処理の流れを示すシーケンス図である。

　図６に示されるように、稼働制御装置４００のトラヒック情報管理部４１０は、収集間隔決定部４１２により決定される収集間隔で基地局１００に対してトラヒック情報の要求を行う。トラヒック情報の要求を受けた基地局１００のトラヒック情報通知部１１１は、トラヒック情報収集部１１２が収集したトラヒック情報を稼働制御装置４００に対して送信する。その後、トラヒック情報管理部４１０は、収集したトラヒック情報をトラヒック情報解析部４３０に送信する。

　トラヒック情報の収集間隔は、例えば１分乃至１時間程度の間隔から条件に応じて適宜決定されることが好ましい。収集間隔を短く設定する場合、詳細なトラヒック情報を収集可能となり、トラヒック量の予測精度の向上が期待出来る。一方で、突発的な増減などのバースト的な推移の影響を受けやすく、その場合には却って精度が劣化する可能性がある。収集間隔を長く設定することで、バースト的な推移の影響を受けにくいものの、収集されるトラヒック情報が平均化されることとなり、収集間隔が短い場合と比較して予測精度が劣化する。

　収集間隔を決定するための条件として、例えば呼量の絶対値などを適用することが好ましい。呼量が多い時には、多少のトラヒック増減による予測への影響は無視可能なため、バースト的な推移の影響を受け難い。このため、呼量が多い時には、収集間隔を短くすることで、トラヒック予測の精度向上が可能となる。逆に、呼量が少ない時には、バースト的な推移の影響を受け易いため、収集間隔を長くすることで、バースト的な推移の影響を吸収することが可能となる。

　トラヒック情報のサンプリングデータ（つまり、収集されたトラヒック情報）は、予測対象期間におけるトラヒック量の予測に用いられる。このため、サンプリング数は、後述する近似曲線ｆ（ｘ）の算出において用いられる近似多項式の解法などに応じて適宜決定されることが好ましい。

　図７に、収集されるトラヒック情報の例について示す。図７（ａ）は、トラヒック情報の要求に含まれる情報の例を表にしたものである。トラヒック量の予測の対象となる予測対象期間、トラヒック情報の収集間隔、サンプリング数及び収集されるトラヒック情報の種類がトラヒック情報の要求メッセージ内に含まれ、基地局１００に通知される。図７（ａ）の例では、予測対象期間が１３：００－１４：００であり、収集間隔が１０分に設定される。また、トラヒック情報のサンプリング数は、１０に設定される。収集されるトラヒック情報は、呼量を示す指標たる回線呼び出し回数の総量（ＢＨＣＡ：Busy Hour Call Attempts）と、同時接続ユーザ数と、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量が設定される。

　図７（ｂ）は、図７（ａ）に示されるトラヒック情報要求に応じて収集されるトラヒック情報の例を示す表である。基地局１００のトラヒック情報通知部１１１は、トラヒック情報の収集間隔として設定される１０分毎に、呼量、同時接続ユーザ数及びＵ－ｐｌａｎｅ流量の夫々について情報を収集し、稼働制御装置４００に送信する。

　図７（ｂ）に示されるトラヒック情報の例では、１１：２０－１１：３０の期間では、呼量４００００、同時接続ユーザ数２５００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量８０ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１１：３０－１１：４０の期間では、呼量５２０００、同時接続ユーザ数２６００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量１００ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１１：４０－１１：５０の期間では、呼量５８０００、同時接続ユーザ数３０００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量１００ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１１：５０－１２：００の期間では、呼量６５０００、同時接続ユーザ数３２００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量１２０ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１２：００－１２：１０の期間では、呼量７８０００、同時接続ユーザ数４０００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量２００ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１２：１０－１２：２０の期間では、呼量８７０００、同時接続ユーザ数４４００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量３００ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。
１２：２０－１２：３０の期間では、呼量９００００、同時接続ユーザ数４５００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量３５０ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１２：３０－１２：４０の期間では、呼量９８０００、同時接続ユーザ数５０００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量３００ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１２：４０－１２：５０の期間では、呼量１０００００、同時接続ユーザ数５２００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量２５０ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。１２：５０－１３：００の期間では、呼量１０００００、同時接続ユーザ数５２００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量２５０ｋｂｐｓとのトラヒック情報が測定される。

　トラヒック情報解析部４３０の近似曲線作成部４３１は、受け取ったトラヒック情報を用いて、トラヒック量の推移を示す近似曲線ｆ（ｘ）を作成する。具体的には、近似曲線作成部４３１は、収集されるトラヒック情報に対して近似多項式を用いる近似法を用いることで、近似曲線ｆ（ｘ）を作成する。近似方法としては、例えば、最小二乗法やＡＩＣ、又は所謂データマイニングなどの手法が適用されてもよい。

　近似曲線作成部４３１は、収集されるトラヒック情報から近似曲線ｆ（ｘ）を作成することで、予測対象期間におけるトラヒック量の推移の予測をも行う。具体的には、上述のように作成される近似曲線ｆ（ｘ）を、現時点の予測実行タイミング以降に延長することで、将来的な予測対象期間におけるトラヒック量の推移の予測を行う。

　図８に、図７（ｂ）に示されるトラヒック情報のうちの呼量（ＢＨＣＡ）について、最小二乗法により算出された近似曲線ｆ（ｘ）を示す。図８では、近似曲線ｆ（ｘ）の作成を行う予測実行タイミングを１３：００に設定しており、近似曲線ｆ（ｘ）のうち、実線部は収集されたトラヒック情報に基づく近似値、点線部は近似曲線ｆ（ｘ）より算出される予測対象期間１３：００－１４：００における呼量の予測値である。

　最大トラヒック量予測部４３２は、算出された近似曲線ｆ（ｘ）を参照して、予測対象期間におけるトラヒック量の最大値Ｔｃ＝ｍａｘｆ（ｘ）を算出する。図８に示される例において、収集されたトラヒック情報に基づく近似曲線ｆ（ｘ）では、トラヒック量は増加傾向にあるものの、予測対象期間内において最大値を迎え、その後減少傾向に移行していくことが予想される。近似多項式に基づく演算により、最大トラヒック量予測部４３２は、例えば呼量として１０４８９６をトラヒック量の最大値Ｔｃとして予測する。

　次に、トラヒック情報解析部４３０の補正値決定部４３３は、トラヒック予測モデル管理部４２０に対して、トラヒック予測モデルの参照要求を通知する。トラヒック予測モデルの参照要求を受けたトラヒック予測モデル管理部４２０は、最大トラヒック抽出部４２２に対して、トラヒック予測モデルに基づく予測対象期間における最大トラヒック量Ｔｍの抽出を指示する。最大トラヒック抽出部４２２は、トラヒック予測モデルデータベース４２１に格納されるトラヒック情報より、予測対象期間と条件を同じくするトラヒック情報を収集し、条件毎のトラヒック予測モデルを作成する。

　図９に、グラフ化したトラヒック予測モデルの例を示す。図９の例では、予測対象期間と曜日を同じくする同時間帯のトラヒック情報である曜日別トラヒック予測モデル（点線部）と、予測対象期間と天候を同じくする同時間帯のトラヒック情報である天候別トラヒック予測モデル（一点破線部）とが示される。最大トラヒック抽出部４２２は、作成したトラヒック予測モデルから、条件毎に予測対象期間における最大トラヒック量Ｔｍを抽出する。図９の例では、最大トラヒック抽出部４２２は、曜日別トラヒック予測モデルから、最大トラヒック量Ｔｍ１として、９３０００という値を抽出し、天候別トラヒック予測モデルから、最大トラヒック量Ｔｍ２として、１２００００という値を抽出する。尚、作成されるトラヒック予測モデルの条件及び数は、予測対象期間や予測対象となる基地局１００又は制御局２００の種別などに応じて適宜変更されてもよい。最大トラヒック抽出部４２２は、作成される各トラヒック予測モデルと共に、抽出した最大トラヒック量Ｔｍ１及びＴｍ２をトラヒック情報解析部４３０に対して通知する。

　トラヒック情報解析部４３０の補正値決定部４３３は、抽出される最大トラヒック量Ｔｍ１及びＴｍ２、並びに収集される最大トラヒック量Ｔｃに基づいて、最大トラヒック量Ｔｃに対する補正値Ｃの算出を行う。補正値Ｃは、取得される最大トラヒック量Ｔｃ、Ｔｍ１及びＴｍ２の最大値に対して適用することで、予測対象期間において生じ得る最大トラヒック量Ｔｍａｘを算出するための値である。

　補正値Ｃは、例えば、取得される最大トラヒック量Ｔｃ、Ｔｍ１及びＴｍ２の内、最大値と最小値との差分により算出される。例えば、Ｔｃ＝１０４８９６、Ｔｍ１＝９３０００、Ｔｍ２＝１２００００の場合、Ｔｍ２とＴｍ１との差分より補正値Ｃ＝２７０００が得られる。

　予測対象期間の直前のトラヒック量の推移から予測される最大トラヒック量Ｔｃと、トラヒック予測モデルから抽出される最大トラヒック量Ｔｍ１及びＴｍ２との間の差分が少ないほど、予測される最大トラヒック量Ｔｃの精度が高いと考えられる。他方で、差分が大きいほど精度が低く、実際のトラヒック量が変動する可能性が高いと考えられる。そこで、差分が小さい場合には、適用する補正値Ｃが小さく、差分が大きくなるほど、適用する補正値Ｃが大きくなることが好ましい。

　最大トラヒック決定部３４３は、取得される最大トラヒック量Ｔｃ、Ｔｍ１及びＴｍ２の最大値に対して、補正値Ｃを加算した値を最大トラヒック量Ｔｍａｘ＝１４７０００に決定する。トラヒック情報解析部４３０は、決定された最大トラヒック量Ｔｍａｘを省電力制御部４４０に通知し、電力制御の実施を指示する。

　省電力制御部４４０の稼働設備決定部４４１は、稼働設備データベース４５０を参照することで、最大トラヒック量Ｔｍａｘを満たすために要求される稼働設備数を算出する。その後、省電力制御通知部４４２は、算出される稼働設備数を基地局１００に通知して、稼働制御の指示を行う。

　基地局１００は、通知される稼働設備数に応じて、稼働設備１０４内のネットワーク通信カードの稼働又は停止の制御、若しくは管理するセル数の調整を行う。

　また、トラヒック情報管理部４１０は、収集したトラヒック情報をトラヒック予測モデル管理部４２０のトラヒック予測モデル更新部４２３に送信する。トラヒック予測モデル更新部４２３は、受信したトラヒック情報をトラヒック予測モデルデータベース４２１に追加して、データベースの更新を行う。

　上述した稼働制御装置４００の最大トラヒック量Ｔｍａｘの決定動作の流れについて、図１０のフローチャートにまとめて説明する。図１０は、稼働制御のための最大トラヒック量Ｔｍａｘの決定動作の流れを示すフローチャートである。

　先ず、トラヒック情報管理部４１０の収集間隔決定部４１２がトラヒック情報の収集間隔を決定する（ステップＳ１０１）。続いて、トラヒック情報収集部４１１が、収集間隔毎に基地局１００に対してトラヒック情報要求を通知し、トラヒック情報を収集する（ステップＳ１０２）。

　収集されるトラヒック情報に基づいて、トラヒック情報解析部４３０の近似曲線作成部４３１がトラヒック情報の近似曲線ｆ（ｘ）を作成する（ステップＳ１０３）。最大トラヒック量予測部４３２は、作成される近似曲線ｆ（ｘ）より、予測対象期間においてｍａｘｆ（ｘ）となる最大トラヒック量Ｔｃを算出する（ステップＳ１０４）。

　一方、トラヒック予測モデル管理部４２０は、トラヒック予測モデルデータベース４２１に格納されるトラヒック情報より、予測対象期間と同条件のトラヒック情報を収集し、トラヒック予測モデルを作成する。最大トラヒック量抽出部４２２は、作成されるトラヒック予測モデルより、条件毎の最大トラヒック量Ｔｍ１、Ｔｍ２、・・・を抽出する（ステップＳ１０５）。

　補正値決定部４３３は、最大トラヒック量Ｔｃ及び最大トラヒック量Ｔｍ１、Ｔｍ２、・・・から、最大トラヒック量Ｔｍａｘを決定するための補正値Ｃを算出する（ステップＳ１０６）。最大トラヒック量決定部４３４は、最大トラヒック量Ｔｃ及び最大トラヒック量Ｔｍ１、Ｔｍ２、・・・の最大値に補正値Ｃを加算することで、最大トラヒック量Ｔｍａｘを決定し、省電力制御部４４０に通知する（ステップＳ１０７）。

　上述した稼働制御装置４００のトラヒック量の予測値の算出動作後に、稼働制御装置４００は、決定される最大トラヒック量Ｔｍａｘに基づいて、基地局１００の稼働制御を行う。稼働制御装置４００による稼働制御の動作の流れについて、図１１のフローチャートにまとめて説明する。図１１は、稼働制御時の処理の流れを示すフローチャートである。

　最大トラヒック量Ｔｍａｘの通知を受けた（ステップＳ２０１）稼働設備決定部４４１は、稼働設備データベース４５０を参照することで、該最大トラヒック量Ｔｍａｘを処理するための稼働設備率を算出する（ステップＳ２０２）。稼働設備率とは、具体的には、稼働制御装置４００による稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００が有する稼働設備のうち、稼働が要求される設備の割合である。

　稼働設備決定部４４１は、稼働設備データベース４５０を参照することで、稼働制御の対象の基地局１００などにおいて実際に稼働可能な稼働設備のうち、決定される稼働設備率に応じた稼働設備数を決定する（ステップＳ２０３）。

　その後、省電力制御通知部４４２は、稼働制御の対象の基地局１００などに対して決定した稼働設備数を通知することで、稼働制御の指示を行う（ステップＳ２０４）。

　一方、上述した稼働制御装置４００の最大トラヒック量Ｔｍａｘの決定動作後に、収集されたトラヒック情報に基づいて、トラヒック予測モデルデータベース４２１の更新が行われる。稼働制御装置４００によるトラヒック予測モデルデータベース４２１の更新動作の流れについて、図１２のフローチャートにまとめて説明する。

　トラヒック情報収集部４１１は、収集した（ステップＳ３０１）トラヒック情報を、トラヒック予測モデル管理部４２０のトラヒック予測モデル更新部４２３に入力する。このとき、トラヒック情報収集部４１１は、トラヒック情報が基地局１００などにおいて収集された際の時刻、天候、曜日などの諸条件を合わせて入力する。

　トラヒック予測モデル更新部４２３は、入力されるトラヒック情報を条件毎にトラヒック予測モデルデータベース４２１に追加することで、トラヒック予測モデルデータベース４２１の更新を行う（ステップＳ３０２）。トラヒック予測モデルデータベース４２１は、更新されたトラヒック情報を加えて、新しく条件毎のトラヒック予測モデルを作成する（ステップＳ３０３）。

　（４）稼働設備数の決定方法
　最大トラヒック量Ｔｍａｘに基づく稼働設備数の決定方法について説明する。

　稼働設備数の決定においては、上述のように、最大トラヒック量Ｔｍａｘを処理するための稼働設備率の算出と、該稼働設備率に応じた実際の稼働設備数の決定及び通知との大別して２つの動作が行われる。

　先ず、稼働制御装置４００の稼働設備決定部４４１は、稼働制御を行う設備毎に、最大トラヒック量Ｔｍａｘを処理するための稼働設備率を算出する。

　上述した最大トラヒック量Ｔｍａｘを決定する動作においては、トラヒック量を示す指標として呼量を例として説明したが、実際には収集対象となるトラヒック情報には呼量の他にも同時接続ユーザ数やＵ－Ｐｌａｎｅ流量も含まれてよい。基地局１００又は制御局２００には、機能毎に夫々独立した処理を行う稼働設備１０４を有するものも存在する。このような基地局１００又は制御局２００の稼働設備１０４の各機能においては、例えば呼量、同時接続ユーザ数、Ｕ－Ｐｌａｎｅ流量などのトラヒック情報のうち、夫々別々の情報を用いてトラヒックの管理をしている場合がある。このため、最大トラヒック量Ｔｍａｘの決定動作においては、機能毎にトラヒック情報を収集し、収集されるトラヒック情報から機能毎の最大トラヒック量Ｔｍａｘが決定されることが好ましい。また、機能毎の最大トラヒック量Ｔｍａｘから、機能毎の稼働設備率が決定されることが好ましい。

　図１３（ａ）に、稼働制御の対象が基地局１００である場合の機能毎の最大トラヒック量Ｔｍａｘの例を示す。図１３（ａ）に示される表には、予測対象期間である１３：００－１４：００における稼働設備率を決定するための最大トラヒック量Ｔｍａｘとして、呼量、同時接続ユーザ数及びＵ－ｐｌａｎｅ流量の予測値の最大値が記載されている。尚、呼量、同時接続ユーザ数及びＵ－ｐｌａｎｅ流量の予測値の最大値の夫々は、基地局１００の稼働設備１０４が有する機能Ａ、機能Ｂ及び機能Ｃについて別々に決定され、記載される。

　基地局１００の場合、機能Ａ、機能Ｂ及び機能Ｃの夫々は、例えば基地局１００が管理する複数のセルのうち対応するセルＡ、セルＢ及びセルＣの夫々の機能に対応する。３Ｇ方式やＬＴＥ方式の基地局１００においては、セルＡ、セルＢ及びセルＣについて、夫々個別に無線リソースの管理が行われる。このため、セル毎に最大トラヒック量Ｔｍａｘの予測を個別に行い、合計することで、基地局１００の稼働設備１０４における最大トラヒック量Ｔｍａｘを決定することが可能となる。尚、基地局１００では、位置関係的に、同一のエリアを複数のセルが同時にカバーする場合であっても、該エリアに在圏するＵＥ３００を収容し、無線リソースを提供するセル、言い換えれば機能は単一のものである。このため、セルなどの機能毎にトラヒック量を個別に扱い、稼働制御率についても個別に算出することが好ましい。

　また、稼働制御の対象が３Ｇ方式の制御局２００である場合、機能Ａ、機能Ｂ及び機能Ｃの夫々は、例えば制御局２００が備える複数のネットワーク通信用カードのうち対応するカードＡ、カードＢ及びカードＣに対応する。カード毎に処理するサービスが異なる場合、各カードが処理するトラヒック量にも差異が生じ得る。このため、カード毎、又は扱うサービス毎にトラヒック量を個別に扱い、稼働制御率についても個別に算出することが好ましい。

　図１３（ａ）に示される表には、基地局１００の機能Ａについて、呼量が８００００、同時接続ユーザ数が２０００、Ｕ－Ｐｌａｎｅ流量が１２０ｋｂｐｓというように最大トラヒック量Ｔｍａｘが決定されている。基地局１００の機能Ｂについて、呼量が２００００、同時接続ユーザ数が７００、Ｕ－Ｐｌａｎｅ流量が４０ｋｂｐｓというように最大トラヒック量Ｔｍａｘが決定されている。基地局１００の機能Ｃについて、呼量が１５０００、同時接続ユーザ数が５００、Ｕ－Ｐｌａｎｅ流量が５０ｋｂｐｓというように最大トラヒック量Ｔｍａｘが決定されている。

　上述のように、機能毎に決定される最大トラヒック量Ｔｍａｘを合計することで、基地局１００の稼働設備１０４全体について、呼量が１１５０００、同時接続ユーザ数が３２００、Ｕ－Ｐｌａｎｅ流量が２１０ｋｂｐｓというように最大トラヒック量Ｔｍａｘが決定されている。

　稼働制御装置４００の稼働設備決定部４４１は、基地局１００の稼働設備１０４全体における最大トラヒック量Ｔｍａｘに基づいて、基地局１００に対する稼働制御のための稼働設備率を決定する。稼働設備決定部４４１は、例えば、予め設定されるトラヒック量と該トラヒック量を処理するための稼働設備率との関係を示すデータを参照することで、最大トラヒック量Ｔｍａｘに応じた稼働設備率を決定する。該データは、例えば、図１３（ｂ）に示される表の形式で稼働設備データベース４５０内に格納される。

　図１３（ｂ）に示されるように、呼量、同時接続ユーザ数及びＵ－ｐｌａｎｅ流量の夫々について、トラヒック量を処理するために充分な稼働設備率が設定される。図１３（ｂ）の例では、トラヒック量の一例である呼量について、０であれば０％、１から２００００であれば２０％、２０００１から４００００であれば４０％、４０００１から６００００であれば６０％、６０００１から８００００であれば８０％、８０００１から１０００００であれば１００％のように設定されている。また、同時接続ユーザ数について、０であれば０％、１から１０００であれば２０％、１００１から２０００であれば４０％、２００１から３０００であれば６０％、３００１から４０００であれば８０％、４００１から５０００であれば１００％に設定されている。また、Ｕ－Ｐｌａｎｅ流量について、０ｋｂｐｓであれば０％、１ｋｂｐｓから４０ｋｂｐｓであれば２０％、４１ｂｐｓから８０ｋｂｐｓであれば４０％、８１ｂｐｓから１２０ｋｂｐｓであれば６０％、１２１ｂｐｓから１６０ｋｂｐｓであれば８０％、１６１ｂｐｓから２００ｋｂｐｓであれば１００％に設定されている。

　稼働設備決定部４４１が基地局１００の稼働設備１０４が有する機能Ａに着目して稼働設備率を算出する場合、最大トラヒック量Ｔｍａｘは、呼量８００００、同時接続ユーザ数２０００、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量１２０ｋｂｐｓとなる。図１３（ｂ）によれば、稼働設備１０４が有する機能Ａについて、呼量に着目する場合稼働設備率は８０％、同時接続ユーザ数に着目する場合稼働設備率は４０％、Ｕ－ｐｌａｎｅ流量に着目する場合稼働設備率は６０％となる。上述のように、基地局１００及び制御局２００などのノード装置の運用上の特性として、生じ得るトラヒック量を充分に処理可能な設備が稼働していることが要求される。このため、稼働設備決定部４４１は、上述のように決定される３通りの稼働設備率のうち、最大となる８０％を稼働設備１０４が有する機能Ａについての稼働設備率として決定する。

　稼働設備決定部４４１は、上述のように決定される稼働設備率に応じて、実際に基地局１００の稼働設備１０４における稼働設備のうちの稼働数を決定する。稼働設備決定部４４１は、例えば、予め設定される、稼働設備率に応じた稼働設備の数を示すデータを参照することで、稼働設備率に応じた稼働設備数を決定する。該データは、例えば、図１４に示される表の形式で稼働設備データベース４５０内に格納される。

　図１４（ａ）は、基地局１００の場合の稼働設備率と、稼働設備の一例であるセルの稼働数との関係を示す表である。図１４（ａ）の例では、稼働設備率が０％の場合セル数が０、稼働設備率が２０％の場合セル数が１、稼働設備率が４０％の場合セル数が２、稼働設備率が６０％の場合セル数が３、稼働設備率が８０％の場合セル数が４、稼働設備率が１００％の場合セル数が５に設定される。

　図１４（ｂ）は、制御局２００の場合の稼働設備率と、稼働設備の一例であるネットワーク通信用カードの稼働数との関係を示す表である。図１４（ｂ）の例では、一の機能Ａに対応するカードＡの稼働数について、稼働設備率が０％の場合０、稼働設備率が２０％乃至４０％の場合が１、稼働設備率が６０％乃至８０％の場合が２、稼働設備率が１００％の場合が３に設定される。また、他の機能Ｂに対応するカードＢの稼働数について、稼働設備率が０％の場合が０、稼働設備率が２０％の場合が１、稼働設備率が４０％の場合が２、稼働設備率が６０％の場合が３、稼働設備率が８０％の場合が４、稼働設備率が１００％の場合が５に設定される。

　尚、図１４に示される表は説明のための例であって、稼働設備率から実際に稼働すべき稼働設備数を決定可能なデータであればどのような態様のものを用いてもよい。また、その他何らかの手段により、稼働設備率から稼働設備数を算出する態様であってもよい。

　省電力制御部４４０の省電力制御通知部４４２は、算出される稼働設備数を個々の基地局１００又は制御局２００に対して通知することで、稼働制御の指示を行う。

　稼働制御の指示のためのメッセージには、上述のように算出される稼働設備数と、該稼働設備数が適用される期間、言い換えれば最大トラヒック量の算出時に設定される予測対象期間とが含まれる。

　稼働制御の指示を受けた基地局１００の省電力制御部１１４は、通知される期間、稼働設備１０４に対して、算出される稼働設備数に対応した設備を稼働させ、その他の設備については稼働を停止させ、電力の供給を停止する。

　以上、説明したように稼働制御装置４００の動作によれば、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００において、決定された最大トラヒック量Ｔｍａｘを処理するために充分な稼働設備を稼働させる一方で、残りの設備の稼働を停止させることが出来る。最大トラヒック量Ｔｍａｘは、予測対象期間以前のトラヒック量の推移から予測される近似曲線ｆ（ｘ）と、該予測対象期間と天候や曜日などが同条件となる過去のトラヒック量より作成されるトラヒック予測モデルとに基づいて決定される。尚、算出される最大トラヒック量Ｔｍａｘは、近似曲線ｆ（ｘ）から得られる最大トラヒック量Ｔｃと、トラヒック予測モデルから抽出される最大トラヒック量Ｔｍとのうちより大きい値に対して、更にマージンを追加した値として決定される。このため、予測対象期間において、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００において、最大トラヒック量Ｔｍａｘを超えてトラヒック量が増加することを好適に抑制出来る。

　図１５に、稼働制御装置４００による省電力化のイメージを示す。図１５（ａ）は、基地局１００又は制御局２００におけるトラヒック量の遷移と、消費電力の遷移を示すグラフである。

　稼働制御装置４００による稼働制御が行われない場合の消費電力量の推移（点線部）は、トラヒック量の大小に応じて大きく変化することがない。これは、トラヒック量が相対的に低い場合においても、トラヒックの処理を行っていない稼働設備が、トラヒック処理を行う稼働設備と同様に稼働している状態にあることによる。

　他方で、稼働制御装置４００による稼働制御が行われる場合の消費電力量の推移（実線部）では、トラヒック量の低下に伴って、稼働設備の稼働が停止されるため、消費電力量も大きく低下する。また、トラヒック量が増加する場合、予測されるトラヒック量の増加に応じて稼働する設備数を増加する制御が行われるため、消費電力量が増加する。図１５（ｂ）に、稼働制御装置４００による稼働制御が行われる場合の、基地局１００又は制御局２００における稼働設備数のイメージを示す。無地部は、基地局１００又は制御局２００が備える稼働可能な全体の設備数を示す。斜線部は、トラヒック処理を行っている稼働設備数を示す。点描部は、トラヒックの処理に要求される稼働設備数を超えて稼働する設備であって、トラヒックの処理については未稼働ではあるものの、トラヒックの増加に応じて処理可能となるよう稼働している設備数を示す。上述のように最大トラヒック量Ｔｍａｘは、予測されるトラヒック量の最大値に対してマージンを追加した値として決定されるため、予測を超えてトラヒック量が増加する場合であっても、点描部に示す余剰設備により、トラヒックの処理が可能となる。

　図１６を参照して、基地局１００及び制御局２００における稼働制御の具体的な作用について説明する。図１６（ａ）及び（ｂ）に示される図では、３Ｇ方式の移動通信システム１ａにおいて、基地局１００ａ乃至１００ｃ及び制御局２００の夫々に対して稼働制御装置４００が接続され、稼働制御が行われている。基地局１００ａ乃至１００ｃは、稼働設備１０４として、夫々セルＡ乃至Ｃを有している。制御局２００は、稼働設備１０４として、相異なる機能Ａ乃至Ｃを処理するための通信用カードＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１及びＣ２を有している。

　図１６（ａ）は、移動通信システム１ａにおいて、トラヒック量が相対的に多い図１５（ａ）の時刻Ｔ１に示される時点での基地局１００及び制御局２００における稼働設備の稼働のイメージである。時刻Ｔ１の時点ではトラヒック量が相対的に多いため、基地局１００ａ乃至１００ｃ及び制御局２００は、全ての稼働設備１０４を稼働させている。具体的には、基地局１００ａ乃至１００ｃは、夫々セルＡ乃至Ｃを稼働している。制御局２００は、通信用カードＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１及びＣ２を稼働している。

　図１６（ｂ）は、トラヒック量が相対的に少ない図１５（ａ）の時刻Ｔ２に示される時点での基地局１００及び制御局２００における稼働設備の稼働のイメージである。時刻Ｔ２の時点ではトラヒック量が相対的に少ないため、基地局１００ａ乃至１００ｃ及び制御局２００は、稼働設備１０４の一部を稼働させ、他の部分については稼働を停止している。具体的には、基地局１００ａ及び１００ｃが夫々セルＡ及びＣを稼働させる一方で、基地局１００ｂは、セルＢの稼働を停止している。制御局２００は、機能Ａ乃至Ｃ通信用カードＡ１、Ｂ１及びＣ１を稼働させる一方で、Ａ２、Ｂ２及びＣ２の稼働を停止している。

　以上説明したように、稼働制御装置４００による稼働制御によれば、基地局１００又は制御局２００が備える稼働設備１０４の稼働のための消費電力を好適に削減可能となる。これは、基地局１００又は制御局２００全体での省電力化を可能とし、運用コストの削減や、省電力化に伴う二酸化炭素排出量の削減という点で有益である。

　尚、上述の例では、稼働制御装置４００が最大トラヒック量Ｔｍａｘを処理するための稼働設備数を基地局１００又は制御局２００に通知することで、稼働制御の指示を実現している場合について説明している。しかしながら、稼働制御装置４００が基地局１００又は制御局２００に対して最大トラヒック量Ｔｍａｘを通知することで稼働制御の指示を行ってもよい。この場合、基地局１００又は制御局２００は、例えばメモリ１０２内に、最大トラヒック量Ｔｍａｘに応じた稼働設備数を示すデータを有し、該データを参照することで稼働設備１０４の稼働制御を行うことが好ましい。このように構成する場合、稼働制御装置４００における処理量を低減することが出来、より小規模な構成で上述の稼働制御を実現可能となる。

　（５）突発的なトラヒック量増加への対応方法
　上述した稼働制御装置４００の制御により、基地局１００又は制御局２００の稼働設備１０４の一部が停止している状態において、何らかの要因によって基地局１００又は制御局２００におけるトラヒック量が増加する場合がある。このとき、トラヒック量が予測を上回って増加する場合、稼働中の設備により処理可能なトラヒック量を上回る可能性がある。しかしながら、基地局１００又は制御局２００は、特性上、このようなトラヒック量の予測以上の増加に対しても追従して処理出来ることが好ましい。以下に、稼働中の設備の処理能力を超えてトラヒック量が増加する場合における処理について説明する。

　以下に説明する例では、稼働設備の一部が稼働を停止している間、稼働中の設備の処理能力を超えてトラヒック量が増加する場合、停止中の設備の稼働を開始するためのトリガとなるトラヒック量を決定する。図１７は、上述の例における一連の動作の流れを示すフローチャートである。

　稼働制御装置４００は、収集されるトラヒック情報より決定される最大トラヒック量Ｔｃと、トラヒック予測モデルより決定される最大トラヒック量Ｔｍとの比較を行う（ステップＳ４０１）。このとき、トラヒック予測モデルが複数存在する場合は、トラヒック予測モデルより決定される複数の最大トラヒック量Ｔｍ１、Ｔｍ２、・・・のうち、最大となるものを最大トラヒック量Ｔｍとする。

　最大トラヒック量Ｔｃが最大トラヒック量Ｔｍを上回る場合（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、稼働制御装置４００は、収集されるトラヒック情報より算出される近似曲線ｆ（ｘ）に対して、補正値Ｃの０．５倍を加算したｇ（ｘ）をトリガ曲線として作成する（ステップＳ４０２）
　図１８に、トリガ曲線ｇ（ｘ）の作成に係るグラフを示す。図１８（ａ）に示されるように、最大トラヒック量Ｔｃが最大トラヒック量Ｔｍを上回る場合、最大トラヒック量Ｔｍａｘは、最大トラヒック量Ｔｃに対して、補正値Ｃ＝Ｔｃ－Ｔｍを加算した値となる。稼働制御装置４００は、図１８（ｂ）に示されるように、近似曲線ｆ（ｘ）に対して、補正値Ｃの０．５倍を加算したトリガ曲線ｇ（ｘ）＝ｆ（ｘ）＋０．５Ｃを作成する。

　一方、最大トラヒック量Ｔｃが最大トラヒック量Ｔｍを下回る場合（ステップＳ４０１：Ｎｏ）、稼働制御装置４００は、収集されるトラヒック情報より算出される近似曲線ｆ（ｘ）に対して、補正値Ｃの１．５倍を加算したｇ（ｘ）＝ｆ（ｘ）＋１．５Ｃをトリガ曲線として作成する（ステップＳ４０３）。

　図１９に、トリガ曲線ｇ（ｘ）の作成に係るグラフを示す。図１９（ａ）に示されるように、最大トラヒック量Ｔｃが最大トラヒック量Ｔｍを下回る場合、最大トラヒック量Ｔｍａｘは、最大トラヒック量Ｔｍに対して、補正値Ｃ＝Ｔｍ－Ｔｃを加算した値となる。稼働制御装置４００は、図１９（ｂ）に示されるように、近似曲線ｆ（ｘ）に対して、補正値Ｃの１．５倍を加算したトリガ曲線ｇ（ｘ）を作成する。

　トリガ曲線ｇ（ｘ）を作成した後、稼働制御装置４００は、予測対象期間において、稼働制御の指示を行うと共に、稼働制御の対象の基地局１００又は制御局２００におけるトラヒック量をリアルタイムに監視する（ステップＳ４０４）。

　基地局１００又は制御局２００におけるトラヒック量がトリガ曲線ｇ（ｘ）を上回る場合（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、稼働制御装置４００は、該基地局１００又は制御局２００における稼働設備数の増加指示を再計算する（ステップＳ４０６）。稼働制御装置４００は、算出される稼働設備数を対象の基地局１００又は制御局２００に通知することで、稼働制御の指示を行う（ステップＳ４０７）。更に、稼働制御装置４００は、検出されたトラヒック量に応じて、トリガ曲線ｇ（ｘ）を修正する更新を行う（ステップＳ４０８）。例えば、稼働制御装置４００は、トリガ曲線ｇ（ｘ）に対して、補正値Ｃの０．５倍を加算したｇ’（ｘ）＝ｇ（ｘ）＋０．５Ｃを新しいトリガ曲線として作成する。

　トリガ曲線ｇ（ｘ）の更新（ステップＳ４０８）後、又はトラヒック量がトリガ曲線ｇ（ｘ）を超えない場合（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、稼働制御装置４００は、トラヒック量のリアルタイムの監視を、例えば予測対象期間が終了するまで継続する（ステップＳ４０９）。

　以上説明した動作によれば、制御対象の基地局１００又は制御局２００において、トラヒック量の増加が検出される場合に、トラヒック量が予め設定されるトリガ曲線ｇ（ｘ）に規定される閾値を上回った時点で、稼働設備数の再計算が行われる。稼働制御装置４００は、増加したトラヒック量に応じて算出される稼働設備数をトラヒック量の増加が検出された基地局１００又は制御局２００に対して通知することで稼働設備数を増加させる指示を行うことが出来る。このため、基地局１００又は制御局２００においては、トラヒック量の増加に応じた設備を稼働させることが可能となり、トラヒック量に追従した処理が可能となる。他方で、トラヒック量がトリガ曲線ｇ（ｘ）に規定される閾値を超えない場合は、基地局１００又は制御局２００は、上述のように設定された稼働設備数での稼働が可能となるため、装置運用上の消費電力の省電力化が実現出来る。

　本発明は、上述した実施例に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴なう制御装置及び制御方法並びにノード装置などもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

１　移動通信システム
１００　基地局、
１０１　ＣＰＵ、
１０２　メモリ、
１０３　装置間インタフェース、
１０４　稼働設備、
２００　制御局、
３００　移動端末（ＵＥ）、
４００　稼働制御装置、
４０１　ＣＰＵ、
４０２　メモリ、
４０３　装置間インタフェース、
４１０　トラヒック情報管理部、
４２０　トラヒック予測モデル管理部、
４３０　トラヒック情報解析部、
４４０　省電力制御部。

Claims (9)

1. 　ネットワークに接続されるノード装置が有する機能の稼働状態を制御する制御装置であって、
   　前記ノード装置における対象期間の最大トラヒック量を予測する予測手段と、
   　前記対象期間において、前記最大トラヒック量を処理するために要求される機能以外の機能を停止するよう、前記ノード装置の稼働状態を制御する制御手段と
   　を備えることを特徴とする制御装置。
2. 　前記ノード装置における第１の所定期間のトラヒック量の測定値に基づいて、前記対象期間のトラヒック量の第１予測値を算出する第１算出手段と、
   　前記ノード装置における前記第１の所定期間とは異なる第２の所定期間のトラヒック量の測定値に基づいて、前記対象期間のトラヒック量の第２予測値を算出する第２算出手段と
   　を更に備え、
   　前記予測手段は、前記トラヒック量の第１及び第２予測値に基づいて、前記ノード装置における対象期間の前記最大トラヒック量を予測することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 　収集される前記トラヒック量の測定値を格納する格納手段を更に備え、
   　前記第２算出手段は、前記格納手段に格納される、前記対象期間と類似する条件下で収集される前記第２の所定期間のトラヒック量の測定値に基づいて、前記第２予測値を算出することを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
4. 　前記第２算出手段は、前記格納手段に格納される、前記対象期間と類似する条件下で収集される前記第２の所定期間のトラヒック量の測定値に基づいて前記対象期間のトラヒック量の予測モデルを作成し、該予測モデルから前記第２予測値を算出することを特徴とする請求項３に記載の制御装置。
5. 　前記第１予測値は、前記第１の所定期間のトラヒック量の測定値に基づいて予測される、前記対象期間の前記トラヒック量の最大値であることを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
6. 　前記第２予測値は、前記第２の所定期間のトラヒック量の測定値に基づいて予測される、前記対象期間の前記トラヒック量の最大値であることを特徴とする請求項２に記載の制御装置。
7. 　前記制御手段は、前記ノード装置に対して、前記最大トラヒック量を処理するために要求される機能を通知することで、前記ノード装置の稼働状態を制御することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
8. 　制御装置によって実行される、ネットワークに接続されるノード装置が有する機能の稼働状態を制御する制御方法であって、
   　前記ノード装置における対象期間の最大トラヒック量を予測する予測工程と、
   　前記対象期間において、前記最大トラヒック量を処理するために要求される機能以外の機能を停止するよう、前記ノード装置の稼働状態を制御する制御工程と
   　を備えることを特徴とする制御方法。
9. 　ネットワークに接続されるノード装置であって、
   　当該ノード装置における対象期間の最大トラヒック量を予測する予測手段と、
   　前記対象期間において、前記最大トラヒック量を処理するために要求される機能以外の機能を停止するよう、当該ノード装置の稼働状態を制御する制御手段と
   　を備えることを特徴とするノード装置。

Images