★ 廣東信通通信有限公司 廖永強

關鍵詞：電力通信網絡；智能運維；5C架構；多協議兼容；數據挖掘；云服務器集群；實時監測

在系統架構的相關設計研究中，王愛軍 [1]開展了能源企業智能運維系統網絡安全防護架構設計研究，此研究結合行業特點與實際需求，構建了一套針對性的網絡安全防護架構。該架構從網絡邊界防護、內部安全監測、數據安全保護等多方面入手，采用防火墻、入侵檢測、加密技術等手段，構建了多層次、全方位的安全防護體系。應用結果表明，該設計架構能夠保障能源企業智能運維系統的穩定運行和數據安全。然而，系統功能的實現效果仍有待進一步提升。郭曉巖等人[2]開展了基于數字孿生的智慧城區運維系統架構分析研究，此研究在系統中構建了物理城區實體與數字孿生模型的映射關系，通過構建的架構，實現了對智慧城區設施設備的實時監測、故障預測和智能決策。測試結果表明，該設計架構能夠提高城區運維效率和管理水平。然而，系統功能的實現效果不夠穩定。伍志龍等人 [3]開展了電力調度智慧運維系統的架構設計與應用研究，此研究在架構融合了物聯網、大數據、人工智能等先進技術，  實現了對電力調度設備的實時監控、狀態評估和智能運維管理。實際應用案例分析表明， 該設計架構能夠有效提高電力調度的自動化水平和運維效率， 然而， 系統功能的實現效果波動較為明顯。謝志剛等人[4]開展了基于BIM云架構的建筑能源智慧運維系統研究，此研究通過BIM模型實現了建筑信息的集成與可視化， 并利用云架構提供了強大的數據存儲和計算能力， 實現了對建筑能源消耗的實時監測、分析和優化控制。研究結果表明， 該設計架構可顯著提升建筑能源管理水平， 有效降低能源消耗。然而， 系統功能的實現效果仍有待完善。

綜合上述， 本文開展了電力通信網絡智能運維系統的架構設計與應用研究。

1   電力通信網絡智能運維系統架構設計

1.1   理論架構設計

為滿足功能需求， 本研究將基于信息物理系統（Cyber Physical Systems， CPS）的5C架構作為電力通信網絡智能運維系統的理論框架，具體如圖1所示。

圖1 系統理論架構設計

考慮到電力通信網絡包含眾多設備， 如通信設備、傳感器等， 本研究利用智能連接層建立設備間的連接關系，實現數據的實時采集[5]。在具體的設計中， 本研究采用多種通信接口和協議， 以兼容不同類型的電力通信設備。

對于采集到的原始數據，需要經過處理才能成為有價值的信息。為此，本研究設計了數據-信息轉換層對原始數據進行清洗、分析和挖掘， 并提取關鍵信息[6]。在具體設計中，本研究運用數據挖掘算法和機器學習模型， 對采集到的數據進行預處理， 去除噪聲和異常值。

設計網絡層作為中央信息樞紐，集中存儲和處理數據與信息，為認知層提供全面的數據支持，以實現智能決策和全局監測[7]。在具體設計中，本研究構建了基于云計算和大數據技術的網絡平臺，并采用了分布式架構，確保了數據的安全性和可靠性。

設計認知層旨在使用戶能夠全面洞察電力通信網絡，并獲取關鍵信息與決策建議[8]。在具體設計階段，需開發可視化界面與智能分析工具，以便將網絡層處理后的信息以直觀的圖表和報告形式呈現給用戶。

按照上述方式，完成電力通信網絡智能運維系統架構的理論設計。

1.2   物理架構設計

結合1.1部分對電力通信網絡智能運維系統架構的理論設計，通過物理設計實現架構的應用屬性。

在智能連接層，部署傳感器以采集電力通信設備的運行環境參數與電氣參數。通信設備涵蓋光纖收發器、無線接入點和路由器。其中，光纖收發器用于長距離有線通信，無線接入點為無線傳感器提供網絡接入，路由器則負責數據轉發與路由選擇。

在數據-信息轉換層中，為數據采集服務器配備高性能的處理器和大容量內存，用于快速采集和存儲傳感器和其他設備發送的數據。數據處理服務器配備多核處理器和大容量存儲設備。

在網絡層中， 設計云服務器集群由多臺高性能服務器組成，以提供大規模的數據存儲和計算能力。數據存儲設備融合磁盤陣列與固態硬盤（Solid State Disk， SSD），利用磁盤陣列提供大容量存儲空間，利用SSD存儲高頻訪問數據。

在認知層中，設計具備優秀圖形處理能力和高效網絡連接性能的顯示器裝置，作為終端訪問認知層的可視化界面與智能分析工具。配合高分辨率和廣視角的大屏幕顯示系統可展示電力通信網絡的整體運行狀態和關鍵信息。

基于上述理論架構與物理架構的設計，電力通信網絡智能運維系統可實現實時監測、故障預警、智能決策及自動修復等功能。

2   應用分析

2.1   架構實現

本研究選取某省級電網公司220kV及以上變電站的電力通信網絡（覆蓋3個片區，包含光纖自愈環網、無線傳感器網絡及核心交換機組）進行本文設計架構的應用測試。其中，依據理論架構與物理架構的設計，架構實現階段的具體配置如下：

（1） 智能連接層：傳感器分別選用Pt100（測溫）、SHT30（溫濕度）、ACS712（電流）；通信設備包括華為OptiX OSN 8800（光傳輸）、中興ZXCTN 6180（PTN）、海康DS-3WF03C-2N（無線AP）。

（2）數據 - 信息轉換層：采集服務器選用戴爾PowerEdge R750（2×Intel Xeon Silver 4314 CPU，512GB DDR4內存，8×10Gbps網卡）；處理服務器選用浪潮NF5280M6（4×NVIDIA A100 GPU，1TB NVMe SSD，256GB DDR4內存）。

（3） 網絡層： 云服務器集群選用阿里云ECS g8i實例（10臺，2×Intel Xeon Platinum 8480+ CPU，2TB DDR5內存，100TB SSD存儲）；存儲設備選用華為OceanStor 5310（磁盤陣列， 500TB HDD）+三星980 PRO SSD（4TB，緩存層）。

（4）認知層：可視化終端選用聯想ThinkStation P620（AMD Ryzen Threadripper PRO 5995WX CPU，64GB內存，NVIDIA RTX A6000顯卡）；大屏系統選用利亞德P1.2 LED屏（分辨率7680×2160，亮度1200cd/㎡）。

架構實現如圖2所示。

圖2 架構實現

2.2   應用效果分析

設置能源企業智能運維系統網絡安全防護架構設計作為測試的實驗組、基于數字孿生的智慧城區運維系統架構分析作為對照組，對比分析兩者功能，結果如表1所示。

表1 功能參數對比表

結合表1所示的信息可以看出，本文設計架構下，系統功能參數明顯優于對照組，能夠高效實現系統功能。

3   結束語

本文開展了電力通信網絡智能運維系統的架構設計與應用研究。該設計研究基于信息物理系統，在5C架構下，構建了智能連接層、數據-信息轉換層、網絡層以及認知層的架構，使得系統在采集延遲、處理吞吐量、決策速度方面均有良好表現。

作者簡介：

廖永強（1980-），男，廣東廣州人，工程師，學士，現就職于廣東信通通信有限公司，研究方向為電力通信。

參考文獻：

[1] 王愛軍. 能源企業智能運維系統網絡安全防護架構設計[J]. 網絡安全和信息化, 2025, (11) : 37 - 39.

[2] 郭曉巖, 尹越, 譚笑, 等. 基于數字孿生的智慧城區運維系統架構分析[J]. 智能建筑與智慧城市, 2025, (10) : 127 - 129.

[3] 伍志龍. 電力調度智慧運維系統的架構設計與應用[J]. 電子技術, 2025, 54 (08) : 240 - 241.

[4] 謝志剛, 費朝陽, 周勃, 等. 基于BIM云架構的建筑能源智慧運維系統研究[J]. 遼寧科技學院學報, 2025, 27 (02) : 6 - 9 + 31.

[5] 鄭彥春, 時旭航. 全自主漂浮式海上風電場運維系統關鍵技術與系統架構探討[J]. 科技資訊, 2023, 21 (24) : 66 - 69.

[6] 李建, 張雪君. 基于電子學技術的智能電力監測系統分析[J]. 電子技術, 2025, 54(12): 246 - 247.

[7] 劉曉玉, 王娟, 王晉華. 智能技術賦能的電力調度自動化系統設計與工程實現[J]. 儀器儀表用戶, 2025, 32 (10) : 7 - 9 + 12.

[8] 葉華洋, 范強, 文賢馗, 等. 山區小水電站智能監測與預警技術研究與應用[J]. 電力大數據, 2024, 27 (10) : 64 - 73.

摘自《自動化博覽》2026年4月刊