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矩陣光開關與智能跳纖系統(tǒng):實現(xiàn)光纜遠程智能切換的技術突破

2025-12-30

針對電力通信光纜易受外界破壞、業(yè)務恢復耗時長的行業(yè)痛點,國網(wǎng)四川廣安供電公司的技術團隊在2019年公開了一項創(chuàng)新專利——矩陣光開關及智能跳纖系統(tǒng)。

在電力通信系統(tǒng)中,光纜承載著信息、調(diào)度、保護等多種關鍵業(yè)務,一旦光纜出現(xiàn)故障,傳統(tǒng)處理方式往往需要多組人員奔赴現(xiàn)場,手動跳纖恢復業(yè)務,不僅耗時長、成本高,而且受地理與協(xié)調(diào)手續(xù)的限制,嚴重影響通信恢復效率。

為此,一項名為“矩陣光開關及智能跳纖系統(tǒng)”的專利技術應運而生。該技術通過構建矩陣式光開關結(jié)構,結(jié)合智能控制與雙網(wǎng)冗余通信,實現(xiàn)了對光纜連接的遠程、快速、安全重構。


傳統(tǒng)光纜維護的兩難困境

在電力通信網(wǎng)絡中,光纜是信息傳輸?shù)摹按髣用}”,承載著調(diào)度數(shù)據(jù)、保護信號、安控指令等關鍵業(yè)務。然而光纜常因施工挖斷、動物啃咬、電化學腐蝕、人為破壞等原因?qū)е虏糠掷w芯損壞。

故障往往不會導致整條光纜完全中斷,而只是部分纖芯損耗過大或中斷,其余纖芯仍可正常使用。傳統(tǒng)處理方式主要有兩種,但各存在明顯短板。

一種是純?nèi)斯がF(xiàn)場處理:運維人員在接到故障通知后,需分赴光纜兩端站點,通過測試定位損壞纖芯,再通過光纖配線架進行手動跳接。流程繁瑣、協(xié)調(diào)復雜,尤其在偏遠山區(qū),恢復業(yè)務常常需要數(shù)小時甚至更長時間。

另一種是依賴SDH傳輸設備:將所有纖芯接入SDH設備,通過板卡進行業(yè)務分配與保護。這種方式雖能實現(xiàn)快速切換,但需投入大量SDH光板與交叉板資源,成本高昂,且一旦設備管理通道中斷,靈活性將大大降低。

無論是人工方式的時間成本,還是SDH方案的經(jīng)濟成本,都難以滿足電力通信系統(tǒng)對“快速恢復、降本增效”的迫切需求。



矩陣光開關,實現(xiàn)光路的靈活重構

該技術的核心硬件創(chuàng)新在于提出了一種“矩陣式光開關”結(jié)構。這是一種可實現(xiàn)任意輸入與任意輸出之間光路連接的開關陣列。

具體來說,一個N×N矩陣光開關包含n路輸入、n路輸出以及n2個獨立的光開關單元。每一路輸入光纖都并聯(lián)著n個光開關,而這n個開關的另一端分別連接至n路不同的輸出光纖。

3×3矩陣光開關結(jié)構示意圖 - 廣西科毅光通信

圖1:3×3矩陣光開關結(jié)構示意圖

每個光開關單元都配有獨立的驅(qū)動電路,通過接收“0”或“1”的控制信號,來決定開關的“開”或“關”狀態(tài)。當某個開關導通時,對應的輸入與輸出光路即被連通。

這種結(jié)構就像一個大號的“電話總機”,通過控制不同“接線柱”(光開關)的通斷,就能靈活地將任何一路來電(輸入光信號)轉(zhuǎn)接到任何一路目標分機(輸出端口)上。

專利中建議采用反射式光開關,這類開關具有穩(wěn)定性高、損耗低的特點。更重要的是,驅(qū)動電路設計有狀態(tài)保持功能,即使控制信號暫時丟失,開關也能維持原有狀態(tài),極大提升了系統(tǒng)的可靠性。



統(tǒng)設計,智能跳纖的遠程控制

僅有硬件矩陣還不夠,如何遠程、安全、可靠地控制這些開關,才是實現(xiàn)智能跳纖的關鍵。專利提出了一套完整的“智能跳纖系統(tǒng)”設計方案。

系統(tǒng)在每一個通信站點部署一個“智能光配線架”,其核心就是上述的矩陣光開關。所有進站光纜首先接入該架,輸出則分配給不同的業(yè)務設備。

系統(tǒng)的“大腦”是一個微控制器(MCU),它負責接收遠程指令,并翻譯成對矩陣中每一個光開關驅(qū)動電路的控制信號。

單路光開關單元控制電路示意圖 - 廣西科毅光通信

圖2:單路光開關單元控制電路示意圖


為實現(xiàn)遠程控制,MCU集成了以太網(wǎng)模塊,并同時接入兩張網(wǎng)絡:通信以太網(wǎng)信息內(nèi)網(wǎng)(綜合數(shù)據(jù)網(wǎng))。在中心機房,則部署一臺雙網(wǎng)卡的跳纖主服務器,它也同時連接這兩張網(wǎng)絡。

于是,任何一臺授權的內(nèi)容電腦,都可以通過信息內(nèi)網(wǎng)或通信以太網(wǎng),遠程登錄到這臺主服務器,進而對轄區(qū)內(nèi)所有站點的矩陣光開關進行統(tǒng)一指揮和配置,實現(xiàn)“一鍵跳纖”。



雙網(wǎng)冗余與安全機制,保障控制萬無一失

將控制網(wǎng)絡暴露在內(nèi)網(wǎng)中,必然引入安全風險。為此,專利設計了一套嚴密的雙網(wǎng)冗余通信與安全訪問機制。

首先,跳纖主服務器通過VPN接入信息內(nèi)網(wǎng),并設置了基于MAC地址的白名單訪問控制,非授權設備無法連接,從入口處筑牢安全防線。


更重要的是其智能化的雙網(wǎng)切換邏輯

  • 正常情況下,所有控制命令優(yōu)先通過通信以太網(wǎng)傳輸,這條通道更專業(yè)、更穩(wěn)定。

  • 當某兩個站點(假設為A站和B站)之間的通信以太網(wǎng)因光纜故障而中斷時,系統(tǒng)會自動檢測到這一情況。

  • 此時,A站的光開關仍由通信以太網(wǎng)控制(因其與主站的通道可能未中斷)。主服務器對B站的控制命令,會先通過通信網(wǎng)發(fā)送至A站,再由A站通過仍然可用的信息內(nèi)網(wǎng)通道“接力”轉(zhuǎn)發(fā)給B站。

智能跳纖系統(tǒng)組網(wǎng)方案示意圖 - 廣西科毅光通信

圖3:智能跳纖系統(tǒng)組網(wǎng)方案示意圖

為了保證接力傳輸?shù)陌踩珹站和B站之間會預先約定一個動態(tài)變化的“串碼”,用于身份校驗。這個串碼只在兩站之間同步,不上傳至主服務器,即使控制信道被竊聽,也難以偽造合法控制指令。



初始狀態(tài)與矩陣控制算法,杜絕業(yè)務全中斷風險

對于一個n×n的開關矩陣,如果控制不當或發(fā)生故障(如驅(qū)動電路掉電),可能導致所有開關同時斷開,造成業(yè)務全中斷的災難性后果。專利通過巧妙的初始狀態(tài)設計與控制算法規(guī)避了這一風險。

系統(tǒng)將矩陣光開關的初始狀態(tài)設置為“單位矩陣”模式,即只有正對角線上的開關處于默認的“常閉”狀態(tài),其他所有開關均為“常開”狀態(tài)。

這意味著,在設備上電但未收到任何控制指令時,第1路輸入自動連通第1路輸出,第2路輸入自動連通第2路輸出……以此類推,業(yè)務保持原路徑通行,系統(tǒng)是安全、可用的。

當需要進行跳纖時,主服務器會計算一個“目標矩陣O”,它描述了跳纖后所有開關應有的狀態(tài)。再根據(jù)初始狀態(tài)矩陣S,通過邏輯“異或”運算,反推出需要下發(fā)的“控制矩陣C”。

控制矩陣C=目標矩陣O的對角線取反。這套算法確保了控制過程的數(shù)學嚴謹性和結(jié)果的可預測性,從邏輯層面杜絕了誤操作導致業(yè)務全斷的可能。



效益對比,智能系統(tǒng)如何顯著提升效率?

為了量化智能跳纖系統(tǒng)的優(yōu)勢,專利中建立了一個數(shù)學模型,對比了傳統(tǒng)人工方式與遠程智能方式的平均業(yè)務恢復時間。

假設A站與B站間光纜中斷,中心站到A站距離L1,A、B站間距L2。模型中考慮了光纜完全中斷與部分斷芯的概率、車輛速度、手續(xù)辦理時間、現(xiàn)場操作時間、熔接時間等多種因素。

跳纖系統(tǒng)光纜中斷分析示意圖 - 廣西科毅光通信

圖4:跳纖系統(tǒng)光纜中斷分析示意圖

代入某供電公司的實際參數(shù)(如L1=100km,L2=15km,纖芯數(shù)n=24等)進行計算后,得出結(jié)論:

  • 傳統(tǒng)人工處理平均耗時T1≈192分鐘

  • 智能遠程跳纖平均耗時T2≈77.6分鐘

智能系統(tǒng)將業(yè)務平均恢復時間縮短了近60%。這不僅是時間的節(jié)省,更意味著電網(wǎng)調(diào)度、保護等重要業(yè)務中斷風險的顯著降低,以及人力、車輛等運維成本的大幅節(jié)約。



這項專利技術將傳統(tǒng)的靜態(tài)光配線架升級為可軟件定義的智能光交換節(jié)點。如今,隨著光纖網(wǎng)絡規(guī)模不斷擴大,運維復雜性與日俱增,具備遠程、自動、智能調(diào)度能力的光纖基礎設施已成為行業(yè)剛需。

從電力通信到數(shù)據(jù)中心光互聯(lián),從5G前傳到企業(yè)專網(wǎng),矩陣光開關所代表的靈活光連接理念正在滲透更多場景。它不僅是一套故障恢復工具,更是構建彈性、自適應光網(wǎng)絡的基石。

當光纜不再脆弱,當中斷不再漫長,隱藏在光纖中的數(shù)字洪流,才能真正暢通無阻地奔赴未來。


擇合適的光開關等光學器件及光學設備是一項需要綜合考量技術、性能、成本和供應商實力的工作。希望本指南能為您提供清晰的思路。我們建議您在明確自身需求后,詳細對比關鍵參數(shù),并優(yōu)先選擇像科毅光通信這樣技術扎實、質(zhì)量可靠、服務專業(yè)的合作伙伴。

 

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(注:本文部分內(nèi)容由AI協(xié)助習作,僅供參考)



 


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