400-6611-383

通信网络风险管理策略预警系统的研究与开发 CNR217-096

专业部门:检修部  |  项目类型:科技项目
作者:研发部  |  审核:研发部  |  发布:2026-08-03  |  更新:2026-09-14
通信网络风险管理策略预警系统的研究与开发
📖 本案例为电力行业技术项目分享,仅供技术交流与知识参考。

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点,研发了通信网络风险管理策略预警系统的研究与开发,有效提高了作业效率与安全水平。某供电局电力通信网承载继电保护、安控和调度自动化等生产业务通道。通信设备故障导致保护通道退出时,对应线路须降级或停运以维持电网安全稳定。2023年因通信故障导致2条220kV线路保护失去冗余通道,被迫降功率运行。日常维护依赖网管告警——仅当设备发生硬件故障或光路中断后才发出声光告警,此时业务通道已受影响,运维完全处于被动应对状态。光功率渐变劣化是最常见的前兆——从正常值-20dBm缓慢掉落至-25dBm的过程中网管无告警,维护人员也无从获知。

对比维度传统方式本创新方案
作业效率耗时较长,步骤繁琐流程简化,效率提高明显
安全风险人工操作多,风险较高减少人工干预,安全性提高
适用范围场景受限通用性强,适用范围广
维护成本维护频繁,成本较高结构稳定,维护成本低

存在问题

网管仅做事后告警无预警。光功率渐变劣化被忽视——-20dBm→-25dBm历时数天至数周,网管报"正常",直到中断。设备间的级联风险难以评估——一台汇聚层设备故障可能影响下游8至15台接入层设备,影响范围靠人工逐台梳理需约1h。光模块故障模式缺乏预测模型——现有维护完全依赖经验判断"这个光模块用了4年了该换了"。

创新目标

三项目标:一、建立LSTM预测模型,对未来4h光功率和误码率趋势做出预测,在恶化至告警门限前4h发出预警;二、建立设备-业务-保护通道三层拓扑关联分析,设备风险升高时自动列出全部受影响业务;三、将预警前移至维护人员可主动干预的时间窗口。

技术方案

从网管北向接口采集全网约320台传输设备的收发光功率、误码率和CPU利用率等指标(5分钟粒度)。利用35天历史数据训练LSTM神经网络预测模型——输入为前24h的8个特征(光功率、误码率、温度、电压等),输出为未来4h的光功率预测值。当光功率预测值在未来4h内将低于告警门限(-28dBm)时,系统提前发出预警。拓扑关联分析建立设备-承载业务-保护通道三层映射关系——当某设备风险等级升高时,自动列出关联的全部业务通道和受影响线路,以及建议的倒换方案。光模块健康度评估基于误码率趋势和运行时长(MTBF统计模型),预测光模块剩余有效寿命。

创新亮点

从事后告警变事前预警——提前4h获知光功率劣化趋势,维护窗口从"被动抢修"变为"主动干预"。级联风险自动评估替代人工梳理——受影响保护通道清单从约1h缩至秒级,且不会遗漏。LSTM预测模型准确率约85%——15次预警中12次确认为光模块缓慢劣化,均在保护通道退出前完成更换。

落地应用效果

2025年2月上线,累计预警23次——15次确认为光模块劣化,均在通道退出前完成更换,避免2条220kV线路降级。光缆中断次数同比下降约30%。年度维护成本节降约12万元(减少紧急抢修)。

产出物:预警系统1套、LSTM预测模型和训练脚本、拓扑关联分析模块、运维操作手册各1份。

适用场景:电力通信传输网和数据网光传输系统的运行风险预警和级联影响分析。

⚠️ 安全提示:网管北向接口数据仅用于分析预测,严禁通过该接口下发任何配置命令;LSTM模型须每季度用最新30天数据重新训练,防止运维环境变化导致模型漂移。

常见问题

Q:该创新成果的适用场景有哪些?

A:本成果适用于电力系统各类相关作业场景,包括但不限于变电站运维、输电线路检修、配电作业等。具体应用时可根据现场实际情况进行调整。

Q:与传统方案相比,主要优势是什么?

A:主要优势体现在作业效率提升、安全风险降低、操作便捷性增强等方面。经过实际应用验证,综合效益显著。

Q:后续是否有升级计划?

A:将根据现场应用反馈持续改进改进,进一步提升性能和适用性,拓展更多应用场景。

数据来源:项目验收报告及现场应用统计,单位信息已脱敏处理。

需要类似的创新方案?

中广研 CNRsch 专注电力行业科技创新研发,提供群创项目、职创项目、科技项目全流程咨询服务

立即咨询 或致电:400-xxx-xxxx
⚠️ 安全提示:本文为技术科普与选型参考,具体安装、检修须由持证专业人员按相关规程执行。

本项目相关常见问题

系统提前多长时间发出预警?+

系统基于LSTM预测模型对未来4小时光功率趋势进行预测,当预测值将在未来4小时内低于告警门限(-28dBm)时,提前4小时发出预警,使维护人员有主动干预的时间窗口。

预警系统采集哪些设备指标?+

系统从网管北向接口采集全网约320台传输设备的收发光功率、误码率、CPU利用率、温度、电压等指标,采集粒度为5分钟,用于LSTM模型训练和趋势预测。

LSTM预测模型的准确率如何?+

据项目统计,LSTM预测模型准确率约85%。2025年2月上线后累计预警23次,其中15次确认为光模块缓慢劣化,均在保护通道退出前完成更换,避免了2条220kV线路降级运行。

拓扑关联分析能解决什么问题?+

系统建立设备-承载业务-保护通道三层映射关系,当某设备风险等级升高时,自动列出全部受影响业务通道和线路,并给出建议倒换方案,将人工梳理时间从约1小时缩短至秒级,避免遗漏。

系统安全使用有哪些注意事项?+

网管北向接口数据仅用于分析预测,严禁通过该接口下发任何配置命令;LSTM模型须每季度用最新30天数据重新训练,防止运维环境变化导致模型漂移,影响预测准确性。

有类似技术需求或创新项目想法?欢迎咨询

400-6611-383