定级评审中 创新训练 510电子与通信技术 科创融合大挑战未定级

本项目研究内容为基于已有样机实时监测数据及实验室测试数据，使用机器学习算法，依据风力、天气、温度对光缆性能的变化进行预测，为超长距架空光缆通信系统的高性能传输提供坚实保障。 我国正全力推进新质生产力的蓬勃发展，其中特高压工程作为八大新型基础设施建设的关键一环，扮演着绿色能源、清洁能源输送的核心角色。特高压光缆，作为这一系统中不可或缺的信息通道，不仅支撑着特高压输电的信息化和智能化，更在保障能源高效、安全传输方面发挥着举足轻重的作用。 然而，特高压光缆因其特殊的架空环境，面临着更为严酷的运行挑战。这种环境下，光缆的性能会受到诸如天气、风力、电磁干扰等多种环境因素的直接影响。在众多影响因素中，偏振模色散损伤（PMD）尤为关键，它直接影响着通信的质量和稳定性。 为了有效应对这一挑战，我国科研团队积极攻关，已成功研制出了国内首台偏振模色散样机。这一设备能够在现网环境下实时监测PMD数据以及相应的环境数据，为光缆性能的精准评估提供了有力支持。 基于这些实时监测数据，本项目计划进一步构建基于AI大模型的智能预测系统，这一系统能够依据环境因素，智能分析光缆性能的变化趋势，为超长距架空光缆通信系统的高性能传输提供坚实保障。