摘? 要：為應(yīng)對電力通信網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展和業(yè)務(wù)安全性、可靠性要求不斷提高的趨勢。通過采集電力通信網(wǎng)絡(luò)承載的各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成通信網(wǎng)絡(luò)與承載業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系;通過對電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中所遵循的原則和經(jīng)驗以及輸出結(jié)果的深入調(diào)研，建立融合包括通信網(wǎng)絡(luò)與二次業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)、一二次業(yè)務(wù)發(fā)展對通信網(wǎng)絡(luò)各平面的資源需求;通過通信網(wǎng)絡(luò)承載業(yè)務(wù)按時間維度滾動發(fā)展的預(yù)測、城市建設(shè)規(guī)劃與電力設(shè)施建設(shè)的關(guān)聯(lián)以及基本風(fēng)險管控等模型算法，提供通信資源及業(yè)務(wù)的GIS可視化呈現(xiàn);通過通信網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險可視化推演、針對不同專業(yè)網(wǎng)絡(luò)平面的通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃成果的規(guī)范化輸出，結(jié)合人工干預(yù)手段對部分規(guī)劃結(jié)果微調(diào)等功能，最終建設(shè)完成的電力通信智能規(guī)劃應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)將有效提高規(guī)劃結(jié)論合理性和準(zhǔn)確度，更好地適應(yīng)和指導(dǎo)電力通信業(yè)務(wù)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：通信規(guī)劃;業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián);GIS呈現(xiàn);風(fēng)險可視化

中圖分類號：TM73;TM764? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）19-0056-05

Abstract：In order to cope with the rapid development of power communication network and the increasing demand of business security and reliability. Through collecting all kinds of business data carried by the electric power communication network，forming the relationship between the communication network and the carrying business;through the in-depth investigation of the principles and experience followed in the planning of the electric power communication network and the output results，establishing the integration including the relationship between the communication network and the secondary business，the resource demand of the primary and secondary business development on each plane of the communication network;through the communication network it provides GIS visualization of communication resources and services by forecasting the rolling development of business according to time dimension，association between urban construction planning and power facilities construction，basic risk management and control and other model al-gorithms;through visual deduction of communication network security risk，standardized output of communication network construction planning results for different professional network planes，combined with manual intervention means. Finally，the electric power communication intelligent planning application system is built by fine-tuning some planning results and other functions. The system will effectively improve the rationality and accuracy of planning conclusions，and better adapt to and guide the development direction of power communication business.

Keywords：communication plan;services connection;GIS presentation;risk visualization

0? 引? 言

隨著智能電網(wǎng)的穩(wěn)步推進(jìn)，電力通信網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)形態(tài)日漸豐富，各平面網(wǎng)元數(shù)量和承載的業(yè)務(wù)量不斷增長。一般情況下，電力通信網(wǎng)絡(luò)以5年為規(guī)劃周期，規(guī)劃過程中需要考慮的因素繁多，參考數(shù)據(jù)樣本量巨大，對編制人員的技術(shù)水平和規(guī)劃后目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的可維護(hù)性、可擴展性及可靠性均提出了較高的要求。

隨著各項技術(shù)的不斷發(fā)展，綜合利用信息化系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)提取、存儲和計算方面的優(yōu)勢，通過采集電力通信各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成通信網(wǎng)絡(luò)與承載業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系;通過對電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中所遵循的原則、經(jīng)驗以及輸出結(jié)果的深入調(diào)研，分析電力通信網(wǎng)絡(luò)各平面的薄弱環(huán)節(jié)，為擴容整改提出依據(jù);通過結(jié)合電力一、二次網(wǎng)架建設(shè)規(guī)劃，二次設(shè)備與通信網(wǎng)絡(luò)匹配規(guī)則，輸出合理的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃成果，最后利用機器學(xué)習(xí)在模型建立方面的規(guī)范性結(jié)果，真正實現(xiàn)將電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與生產(chǎn)實際需要結(jié)合起來。

1? 現(xiàn)狀分析

1.1? 電力通信規(guī)劃管理現(xiàn)狀

長期以來，電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃都是采用傳統(tǒng)手工編制方式，通過人工搜集數(shù)據(jù)，依據(jù)過往零散經(jīng)驗，參考現(xiàn)網(wǎng)運行狀況和一二次網(wǎng)架建設(shè)規(guī)劃，制定通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的相關(guān)方向。這樣的方式，引用數(shù)據(jù)可靠性差，編制過程效率低，缺少對各類型潛在風(fēng)險的預(yù)判，不同通信平面間的規(guī)劃缺乏統(tǒng)一協(xié)調(diào)，規(guī)劃結(jié)論脫離實際嚴(yán)重，在實際生產(chǎn)建設(shè)過程中重新設(shè)計和臨時調(diào)整的部分過多，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的效果難以評估，失去了以規(guī)劃指導(dǎo)生產(chǎn)的意義，同時造成了時間和人力成本的極大浪費。

1.2? 電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃研究分析

目前電網(wǎng)公司對于信息化支撐電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的方式僅限于利用通信數(shù)據(jù)中心作為參考依據(jù)，缺少與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的直接關(guān)聯(lián)結(jié)合，也缺少通過算法對網(wǎng)絡(luò)建設(shè)智能規(guī)劃模型的構(gòu)建，針對通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的體系化研究更是一片空白。

2? 關(guān)鍵技術(shù)研究

2.1? 大數(shù)據(jù)分析

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)提取網(wǎng)絡(luò)資源、適配主要業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)數(shù)據(jù)，融合建立電力通信規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫并支持上層的人工智能成果輸出和BI可視化展現(xiàn)，構(gòu)成高效、可靠、規(guī)范的規(guī)劃系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

在組建大數(shù)據(jù)平臺時，數(shù)據(jù)采集可采用Sqoop、Flume、Kettle，數(shù)據(jù)處理選擇Hue、Hive、Spark、HDFS/Alluxio，數(shù)據(jù)展示選擇Pentaho，數(shù)據(jù)管理選擇ZooKeeper，綜合以上可搭建適合智能化規(guī)劃系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺。

傳統(tǒng)的計算模式在大數(shù)據(jù)技術(shù)的影響下發(fā)生了根本性的變革，實現(xiàn)了從過去的以“流程”為核心逐步向以“數(shù)據(jù)”為核心的改變，如Hadoop分布式計算框架已經(jīng)實現(xiàn)了以“數(shù)據(jù)”為核心的架構(gòu)。未來，IT系統(tǒng)的升級方式將按照非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及分析的需求，實現(xiàn)從簡單增量到架構(gòu)的顯著改變。

將“數(shù)據(jù)”作為一切應(yīng)用的核心，進(jìn)而開展相關(guān)問題的思考和解決方法的探索，是目前整個IT產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變方向。以目前最為前沿的云計算和人工智能而言，“數(shù)據(jù)”更是成為了它們的基礎(chǔ)，也進(jìn)一步彰顯了數(shù)據(jù)較之流程的重要性。

按照統(tǒng)計學(xué)和概率論的理論，從抽樣數(shù)據(jù)中得到的結(jié)論都有一定程度的不確定性，而樣本的范圍越大，樣本的數(shù)據(jù)越充分，得到結(jié)論的不確定性就會越低，結(jié)論也會越接近事實，因此，利用大數(shù)據(jù)來思考問題和分析問題，將更加有利于問題的解決。

2.2? 機器學(xué)習(xí)

通過“機器學(xué)習(xí)”的AdaBoost決策算法，可以實現(xiàn)大樣本量歷史決策經(jīng)驗的學(xué)習(xí)和基于多變量的規(guī)劃決策模型的建立。

機器學(xué)習(xí)的核心是從大量歷史樣本數(shù)據(jù)中提取規(guī)劃決策模型。在機器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)是統(tǒng)計學(xué)習(xí)的核心，通過研究并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征，可以概括抽象出數(shù)據(jù)的模型，并以此為基礎(chǔ)，最終實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測。

機器學(xué)習(xí)是基于數(shù)據(jù)的分析方法，它的前提是同類數(shù)據(jù)具有一定的統(tǒng)計規(guī)律性。機器學(xué)習(xí)通過對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、處理、分析，提煉出數(shù)據(jù)的規(guī)律，建立起數(shù)據(jù)模型，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。機器學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法是眾多的機器學(xué)習(xí)方法中較為有效的一種。在這種學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)（也被稱作“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”）被按照特性分組，并按照分組結(jié)果賦予每組數(shù)據(jù)明確的標(biāo)識。以電子郵件系統(tǒng)為例，收到的“垃圾郵件”和“非垃圾郵件”等將分別對應(yīng)一個特定的數(shù)字，如1、2、3、4等。隨后，監(jiān)督式學(xué)習(xí)方式將逐步對學(xué)習(xí)預(yù)測的結(jié)果和“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實際結(jié)果不斷進(jìn)行比較，不斷地對預(yù)測模型進(jìn)行調(diào)整，直到預(yù)測結(jié)果達(dá)到預(yù)期的準(zhǔn)確率，最終實現(xiàn)預(yù)測模型的建立?；貧w問題和分類問題是監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用場景，而邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）算法則是監(jiān)督式學(xué)習(xí)方式的兩種常見算法。監(jiān)督式學(xué)習(xí)方式示意圖如圖3所示。

2.3? BI商業(yè)智能

通過BI智能可以呈現(xiàn)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃全景、通信設(shè)施與業(yè)務(wù)的匹配關(guān)系及變化趨勢、動態(tài)展示通信網(wǎng)絡(luò)資源利用率及集中性指標(biāo)。

以決策樹、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸、羅吉斯回歸等為核心的BI應(yīng)用，可以高效實現(xiàn)在規(guī)劃大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)挖掘和前端數(shù)據(jù)渲染的呈現(xiàn)。

數(shù)據(jù)挖掘是從特定形式的數(shù)據(jù)中提煉知識的過程，其主要任務(wù)是對數(shù)據(jù)的描述、分類和預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘常用的數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)包括線性回歸、最小二乘法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.4? 微服務(wù)

圍繞業(yè)務(wù)領(lǐng)域組件來創(chuàng)建應(yīng)用，是微服務(wù)（Microservices）的基本思想。這些被創(chuàng)建的應(yīng)用可實現(xiàn)獨立的開發(fā)、管理和加速，而微服務(wù)云平臺和以微服務(wù)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)架構(gòu)，可以使得結(jié)構(gòu)相對分散的系統(tǒng)組件的部署、管理和服務(wù)功能交付變得更加簡單。微服務(wù)的邏輯結(jié)構(gòu)如圖4所示。

采用Spring Cloud和Docker構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)。其中Spring Cloud用于提供簡化分布式系統(tǒng)構(gòu)建的工具集，而對每一個服務(wù)進(jìn)行的部署和構(gòu)建則可以通過Docker來實現(xiàn)，同時在開發(fā)機上利用Docker Compose開展端到端的集成測試工作。

3? 規(guī)劃系統(tǒng)的研究與實踐內(nèi)容

基于大數(shù)據(jù)和人工智能的電力通信規(guī)劃系統(tǒng)的研究，是融合了電力通信網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀、電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)和管理業(yè)務(wù)的通信資源需求、通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展按時間維度的精準(zhǔn)預(yù)測、城市建設(shè)規(guī)劃與電力設(shè)施建設(shè)的關(guān)聯(lián)以及大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能技術(shù)的一個多層次、廣范圍、高標(biāo)準(zhǔn)的復(fù)雜系統(tǒng)研究，主要涉及內(nèi)容如下。

3.1? 研究電力通信規(guī)劃需求輸入及數(shù)據(jù)采集、比對、建模規(guī)范模型

（1）建立電力通信規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫。通過詳細(xì)調(diào)研電網(wǎng)各級單位通信規(guī)劃所需參考的數(shù)據(jù)內(nèi)容，融合目前已有的通信運行管控系統(tǒng)、OMS系統(tǒng)、設(shè)計院圖紙、谷歌地球及中調(diào)、供電局等本地的維護(hù)材料，形成全省統(tǒng)一的通信規(guī)劃數(shù)據(jù)庫，用于規(guī)劃系統(tǒng)的運行并同時支持電網(wǎng)通信工程建設(shè)項目的設(shè)計工作。

（2）研究一二次業(yè)務(wù)發(fā)展對通信網(wǎng)絡(luò)各平面的資源需求模型。研究電網(wǎng)一次業(yè)務(wù)發(fā)展對二次業(yè)務(wù)需求及二次業(yè)務(wù)對通信網(wǎng)絡(luò)需求的關(guān)聯(lián)模型，并將此模型作為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的基礎(chǔ)模型之一，選取任意一次、二次業(yè)務(wù)，即可清晰地展現(xiàn)對傳輸網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)、光纜網(wǎng)等各網(wǎng)絡(luò)通道的資源需求，如圖5所示的規(guī)劃系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫示意圖。

（3）研究城市建設(shè)規(guī)劃與電力設(shè)施建設(shè)的關(guān)聯(lián)模型。將城市建設(shè)規(guī)劃與電力設(shè)施建設(shè)的關(guān)聯(lián)關(guān)系固化為系統(tǒng)算法模型，并根據(jù)建設(shè)規(guī)劃的落實情況動態(tài)調(diào)整關(guān)聯(lián)模型的輸出結(jié)果。規(guī)劃系統(tǒng)關(guān)聯(lián)模型圖如圖6所示。

3.2? 研究各類電力通信規(guī)劃輸出算法模型

（1）研究通信網(wǎng)絡(luò)承載業(yè)務(wù)按時間維度滾動發(fā)展的預(yù)測模型。依據(jù)國家能源政策、智能電網(wǎng)、保底電網(wǎng)等整體發(fā)展計劃，結(jié)合過往電力通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢和技術(shù)演進(jìn)替代趨勢，提出通信網(wǎng)絡(luò)所承載業(yè)務(wù)按五年、三年、一年等時間維度滾動發(fā)展的預(yù)測模型，同時可根據(jù)新政策、新計劃的出臺動態(tài)調(diào)整預(yù)測模型。業(yè)務(wù)隨時間維度滾動發(fā)展的預(yù)測模型圖如圖7所示。

（2）研究針對不同專業(yè)網(wǎng)絡(luò)平面的通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃算法模型。通過上述研究成果和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，通過機器學(xué)習(xí)的AdaBoost決策算法，實現(xiàn)大樣本量歷史決策經(jīng)驗的學(xué)習(xí)，提出針對傳輸網(wǎng)、調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)、綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)、語音調(diào)度交換網(wǎng)、PCM接入網(wǎng)、配網(wǎng)（含無線公網(wǎng)）、光纜網(wǎng)等不同專業(yè)各網(wǎng)絡(luò)平面的整體通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃算法模型。

（3）研究與在建工程融合，掌握規(guī)劃起始時間點可竣工投產(chǎn)的工程信息，保障建設(shè)規(guī)劃所依據(jù)數(shù)據(jù)與現(xiàn)網(wǎng)的動態(tài)一致性。跟蹤各類開展中的基建、檢修、技改等工程建設(shè)的進(jìn)度和成果，根據(jù)實際和預(yù)計投產(chǎn)情況動態(tài)調(diào)整規(guī)劃起始時間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作為面向現(xiàn)網(wǎng)組網(wǎng)情況的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃基礎(chǔ)參考數(shù)據(jù)。規(guī)劃系統(tǒng)與在建工程的結(jié)合示意圖如圖8所示。

（4）研究不同專業(yè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃過程中對機房空間、電源、光纜等基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一協(xié)同規(guī)劃模型。改變過往規(guī)劃過程中將機房空間、通信電源、光纜等資源作為輔助設(shè)施獨立提出規(guī)劃再取總和的方式，將機房空間、通信電源、光纜作為子規(guī)劃項目的規(guī)劃主體，統(tǒng)籌安排資源調(diào)整以同時滿足各專業(yè)網(wǎng)絡(luò)的支撐需求。

（5）研究通信網(wǎng)元的規(guī)劃，細(xì)化至符合業(yè)務(wù)通道配置原則、設(shè)備健康性評價、N-1剛性約束等網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險要求相結(jié)合的算法模型。研究各專業(yè)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)元規(guī)劃過程中需要考慮的符合業(yè)務(wù)通道配置原則、設(shè)備健康性評價、N-1剛性約束等網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險等的基本風(fēng)險管控要求，形成基礎(chǔ)評估約束算法模型。

3.3? 研究規(guī)劃相關(guān)數(shù)據(jù)及規(guī)劃結(jié)果的可視化呈現(xiàn)方式

（1）研究通信網(wǎng)絡(luò)與二次業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)及基于GIS地圖等的可視化呈現(xiàn)方式。研究各專業(yè)網(wǎng)絡(luò)平面與二次業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)方式，通過GIS地圖圖層控制，以“分層選點-分片布點-互聯(lián)關(guān)系融合”為主要原則，展示全省及各地市二次業(yè)務(wù)點及通信設(shè)施分布情況，直觀統(tǒng)計區(qū)域業(yè)務(wù)和資源類型等涉及要素的數(shù)量，以區(qū)域顏色渲染區(qū)分業(yè)務(wù)與通信資源的對應(yīng)匹配情況。匹配示意圖如圖9所示。

（2）通過BI手段呈現(xiàn)通信設(shè)施與業(yè)務(wù)的匹配關(guān)系及變化趨勢，動態(tài)呈現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)資源利用率及集中性指標(biāo)。通過BI技術(shù)對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)重點參數(shù)和規(guī)模目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)參數(shù)進(jìn)行直觀可視化對比呈現(xiàn)，通過系統(tǒng)可以查看網(wǎng)絡(luò)重點參數(shù)隨著建設(shè)和運維活動產(chǎn)生的變化趨勢，同時也可直觀展現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)資源利用率及集中性指標(biāo)的變化情況。網(wǎng)絡(luò)資源利用率變化情況示意圖如圖10所示。

（3）研究規(guī)劃結(jié)果安全風(fēng)險的可視化推演及少量人工修正干預(yù)。研究對電力通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行按區(qū)域、按專業(yè)、按具體安全風(fēng)險評估標(biāo)準(zhǔn)等維度進(jìn)行基于地圖和拓?fù)鋱D的可視化推演方法，并提供人工干預(yù)手段對部分規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行允許范圍內(nèi)的微調(diào)。安全風(fēng)險可視化推演示意圖如圖11所示，其中實線表示主要導(dǎo)致，虛線表示可能導(dǎo)致。

（4）研究按照電網(wǎng)規(guī)范文檔格式輸出規(guī)劃成果。對電力通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃結(jié)果確認(rèn)后可按照規(guī)范文檔格式形成標(biāo)準(zhǔn)化輸出成果，符合電網(wǎng)的成果提交標(biāo)準(zhǔn)。

通過采集電力通信各類承載業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，形成通信網(wǎng)絡(luò)與承載業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過對電力通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中所遵循的原則和經(jīng)驗以及輸出結(jié)果的深入調(diào)研，建立融合包括通信網(wǎng)絡(luò)與二次業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)、一二次業(yè)務(wù)發(fā)展對通信網(wǎng)絡(luò)各平面的資源需求、通信網(wǎng)絡(luò)承載業(yè)務(wù)按時間維度滾動發(fā)展預(yù)測、城市建設(shè)規(guī)劃與電力設(shè)施建設(shè)關(guān)聯(lián)、在建工程融合、基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一協(xié)同規(guī)劃、基本風(fēng)險管控等模型算法，提供通信資源及業(yè)務(wù)的GIS可視化呈現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險可視化推演、針對不同專業(yè)網(wǎng)絡(luò)平面的通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃成果規(guī)范化輸出、人工干預(yù)手段對部分規(guī)劃結(jié)果微調(diào)等功能的電力通信網(wǎng)絡(luò)智能規(guī)劃系統(tǒng)。

4? 結(jié)? 論

智能電力通信規(guī)劃系統(tǒng)的建設(shè)將有效提高規(guī)劃結(jié)論的合理性和準(zhǔn)確度，更好地適應(yīng)和指導(dǎo)電力通信業(yè)務(wù)的發(fā)展方向，通過對規(guī)劃系統(tǒng)的研究與實踐，實現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)的分析與規(guī)劃管理自動化，讓管理人員的相關(guān)工作更加簡易，實現(xiàn)通信資源的有效利用，不斷提升電力通信網(wǎng)的運行和維護(hù)水平。電力通信規(guī)劃系統(tǒng)的研究成果可在電網(wǎng)推廣應(yīng)用，并可以擴展應(yīng)用至其他電力專業(yè)。

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作者簡介：侯捷（1982-），男，漢族，山西太原人，工程師，工學(xué)碩士，研究方向：電力系統(tǒng)通信。