精准高效的数字孪生光网络技术探讨和实践-14页_6mb

报告摘要

数字孪生光网络技术总结

报告概述

本报告探讨了精准高效的数字孪生光网络技术，在中国移动研究院的实践中进行总结。报告基于2023年12月29日的演讲，内容涵盖数字孪生光网络的总体架构、实现方式、应用场景、现实问题及未来展望。核心目标是提升光网络的实时评估、故障定位和性能预测能力，保障网络健康度。

核心内容

数字孪生光网络的定义与作用：这是一种技术，用于实时评估光网络性能、快速定位异常和预测趋势，通过数字孪生模型平台融合物理网络数据，实现全生命周期的管理。它解决光网络规模庞大、规划效率低、可靠性差等问题。
现实问题：光网络设备超过3亿端，流量巨大但容效差；故障频发、难预测和定位；人工巡检效率低下，业务开通周期长，网络健康度需提升。
关键技术实现：通过南向、东西向接口采集网络数据，构建仿真模型，使用机器学习和深度学习算法进行预测。实现方式包括：
- 采集光纤静态和动态特征数据，利用随机森林模型识别同路由光纤，准确率高达95.93%。
- 应用性能余量优化和故障自动定界，例如OSNR劣化故障预测准确率99%。
架构设计：采用了支持跨域协同的数字孪生体系架构，包括全生命周期闭环运维、云管端协同和模块化系统设计。实现跨域协同优化，通过标准化模型接口兼容多厂商设备。
应用场景与实践：
- 故障溯源：精准定位网络变化事件。
- 性能优化：提升加掉波效率，保障业务安全。
- 业务发放：自动预测波长配置，减少人为干预。
评估模型：网络健康度通过可靠性（故障率、冗余保护率）和可维护性（故障预防覆盖率、平均修复时长）综合评价。
总结与展望：报告强调设计了跨域协同架构，挖掘了全生命周期应用，在实践中取得显著效果。未来需统一光网络健康度定义，扩展应用。