研究背景与问题

电力通信网作为国家能源基础设施的重要组成部分，其数字化转型进程正在加速。然而，随着网络复杂度的不断提升和灵活性要求的日益增加，传统的人工处理决策方式面临着巨大的挑战。电力通信网在智能化方面的需求日益迫切，以应对日益复杂的网络管理和维护任务。

当前电力通信网的智能化水平尚不能满足实际需求，特别是在网络自愈、故障诊断、性能优化等方面存在诸多不足。因此，研究如何利用人工智能技术提升电力通信网的智能化水平，成为当前亟待解决的问题。

研究方法

本研究从电力通信网和自智网络融合的角度出发，提出了基于人工智能的电力通信自智网络技术方案。首先，对电力通信网的现状进行了深入分析，明确了网络智能化需求。其次，结合人工智能技术在数据处理、模式识别、决策支持等方面的优势，设计了相应的算法和模型。最后，通过仿真实验和实际应用验证了所提出技术方案的有效性和实用性。

具体研究方法包括：1）数据采集与预处理，通过构建电力通信网数据采集平台，对网络运行数据进行实时采集和预处理；2）人工智能算法设计，针对电力通信网的特点，设计适用于网络智能化的深度学习、机器学习等算法；3）模型构建与优化，通过模型训练和优化，提高算法在电力通信网中的应用效果；4）仿真实验与实际应用，通过仿真实验验证模型的有效性，并在实际电力通信网中进行应用，评估技术方案的实际效果。

核心结果

本研究取得以下核心结果：1）提出了基于人工智能的电力通信自智网络技术框架，实现了电力通信网的智能化管理；2）设计并实现了电力通信网故障诊断、性能优化、自愈等功能；3）通过仿真实验和实际应用，验证了所提出技术方案的有效性和实用性；4）为电力通信网的智能化发展提供了新的思路和方法。

具体成果包括：1）故障诊断准确率达到90%以上；2）性能优化效果显著，网络平均响应时间缩短20%；3）自愈功能有效提高了电力通信网的可靠性和稳定性；4）技术方案在多个电力通信网项目中得到应用，取得了良好的经济效益和社会效益。

结论与意义

本研究提出的基于人工智能的电力通信自智网络技术，为电力通信网的智能化发展提供了新的思路和方法。通过对电力通信网现状的分析和问题的明确，结合人工智能技术的优势，实现了电力通信网的智能化管理。这一研究不仅有助于提升电力通信网的运行效率和管理水平，而且对推动电力通信网的数字化转型具有重要意义。

本研究成果可为电力通信网相关领域的科研人员和企业提供参考，促进电力通信网智能化技术的发展和应用。同时，本研究也为我国电力通信网的智能化升级提供了技术支撑，有助于提高电力通信网的可靠性和安全性，保障国家能源安全。

文章来源：《电力信息与通信技术》 网址: http://www.hnshkxzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/328.html