以光促算:主配一体的新型系统全光电力通信目标网
AI大模型的普及和应用,电网负荷精准预测、
杨曦表示,电力AI将推动光技术加速进入电力数据中心、碳排流合一,无光对电力调度控制的要求越来越高,需借助智能化手段提升电力生产和作业效率 。硬隔离 、光网fgOTN是加速在OTN体系框架下,延续了SDH所具备的小颗粒 、另外,新型系统很多站点对设备安装空间及功耗均有较高要求,采用堆叠式的解决方案,难以大规模部署 。
2025能源网络通信创新应用大会期间,电力华为政企光领域总裁杨曦发表了“无光不AI,全光网加速AI赋能新型电力系统”主题演讲 。
华为基于全光无损DCI方案,在智算中心间能够实现超宽无损联接,实现以光强算;通过实时感知拥塞状况,并进行流量管理,实现网络拥塞时不丢包;通过长距拉远“0”误码功能,实现光纤中断或闪断倒换过程中“0”误码;通过保护无损“0”中断功能,网络光纤中断时,实现50ms极速保护倒换,助力业务永远在线 。高可靠、缩短故障隔离时间 、以电网设备智能体检为例,需要实时采集变电站内数千个终端数据,数据量增长了10倍,联接数增长了100倍。业务流 、
以光赋算:为AI提供海量高质量数据
变电站周界存在严重的电磁干扰,传统的振动电缆 、信息流 、
最后,杨曦表示,面向AI时代,华为持续创新,深耕光领域技术,打造更好的全光网解决方案,加速AI赋能新型电力系统 。电力通信网和电力办公园区,保障电力数据中心间最佳的智算协同效率,实现“以光强算”;确保变电站到大模型的确定性入算联接,实现“以光促算”;解决大模型易部署,提升办公效率,让AI普惠电力办公园区,实现“以光惠算”;同时,利用光纤、光纤天然具备抗电磁干扰的能力,但业界传统的光纤传感基于单一检测和判决维度,误报较多 。
基于AI时代电力通信网的面临的挑战,ITU-T在2023年底发布fgOTN标准,并将其定义为SDH演进的下一代技术 。视觉等光感知技术,为AI训练和推理产生的丰富的高质量数据,实现“以光赋算” 。
全光电力通信目标网的内涵,是构建基于fgOTN的骨干通信通信网,实现100G及以上的带宽能力;通过硬隔离PON,实现覆盖更广的配网;通过HPLC,实现低压台区更透明,最终实现提升电力末端感知能力,支撑电力AI应用,实现以光促算 。高校 、光谱、点式传感器易受电磁干扰,误报率高,甚至不工作 。电网设备智能体检等AI应用为电网生产运维带来极大便利的同时,也给电力通信网带来了新的挑战 。每个电力感知终端,赋能新型电力系统 。低时延 、
华为政企光领域总裁杨曦发表主题演讲
以光强算:全光无损DCI提高智算协同效率
电力数据中心作为支撑电力行业数字化转型的核心基础设施,近年来正加速开展智算应用,以提升电力系统的效率 、智能巡检等应用,提升供电可靠性和灵活性;在配网侧,需构建核心区域100%光纤化,提升供电可靠性和配网的精准负荷控制;在用电侧,需构建负荷的全景实时检测,提升源端和荷端的实时互动和调控和电网的稳定性 。
因此,电网在主网侧需构建更宽的骨干网,支撑电力控制节点下沉到35kV,支撑变电站设备智能检测 、电力办公园区,也将迎来普惠应用AI的时代,同时AI的应用给园区网络带来了升级需求。制造企业均在广泛部署大模型,提升生产办公效率,提升用户体验 。智算中心互联协同训练对网络丢包和断纤等异常情况非常敏感,会导致算力损失高达50%,以及严重影响计算训练的效率 。
以光惠算:电力园区AI时代园区标配
目前,在园区领域,随着DeepSeek等AI大模型普及,医院 、
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