光网络数字孪生标准化与应用研究*

孟海军，赵 星，汤 瑞

（中国信息通信研究院 技术与标准研究所，北京 100191）

0 引言

数字孪生是指通过将物理世界中的实体或过程数字化来创建其虚拟副本，本质是数据加仿真的智能应用。数字孪生能够通过虚实映射实现在虚拟世界对生产过程、生产设备的描述、诊断、控制、预测来模拟现实世界的生产运行并辅助决策[1]。在光网络中，数字孪生可以用于模拟光信号的传输、网络拓扑和性能，以便进行网络规划、优化和故障诊断等任务。

光网络数字孪生系统是一种基于光网络和数字孪生技术的系统设计与应用研究方向。该系统通过将现实世界的物理系统通过数字模型和算法进行仿真和建模，实时获取物理系统的运行状态，并通过分析、优化和预测来改善物理系统的性能和效率。

在光网络领域，光网络数字孪生系统可以对光网络进行实时监测和管理，实时获取光网络的拓扑结构、链路状态、网络负载等信息，并通过建立数字模型和算法对光网络进行仿真和优化。通过光网络数字孪生系统，可以实现光网络的智能化管理和网络优化，提高光网络的性能和可靠性。

数字孪生在光网络中有许多应用场景，主要包括以下几种。

（1）光网络规划和设计：数字孪生可以帮助网络运营商和服务提供商进行光网络规划和设计。基于数字孪生技术，建立光网络的数字模型，模拟和仿真光网络的拓扑结构、链路状态、网络负载等信息，可以模拟和评估不同的光网络部署方案，以确定最佳的网络设计[2]。

（2）光网络性能优化：数字孪生可以用于光网络的性能优化[3]。通过实时收集和分析光网络的运行数据，可以建立一个数字孪生模型，运用机器学习等算法，分析光网络的拓扑结构和负载分布，优化光网络的资源分配和路由策略，提高光网络的性能和效率。

（3）光网络故障诊断和预测：数字孪生可以帮助快速诊断和解决光网络故障。通过实时获取光网络的运行状态等数据，分析光网络的故障模式、故障诊断和预测算法，实现对光网络运行故障的诊断和预测[4]。通过智能化的故障预测和恢复策略，提高光网络的可靠性和可用性。

（4）光网络教育和培训：数字孪生可以用于光网络的教育和培训。通过建立一个仿真的光网络模型，学生和从业人员可以在虚拟环境中学习和实践各种光网络相关的技术和操作，提高操作技能和知识水平。

（5）光网络安全与隐私保护：数字孪生可以用于光网络的安全性评估和威胁模拟。通过建立一个光网络的数字副本，可以模拟和评估不同的安全威胁和攻击情景，提供相应的安全防护策略和措施。通过建立光网络的安全模型和隐私保护算法，实现对光网络的安全监控和隐私保护。

1 光网络数字孪生标准化进展

目前，光网络中的数字孪生标准化工作尚处于初级阶段。然而，一些相关的标准化组织和研究机构已经开始关注数字孪生技术在光网络中的应用，并推动制定相应的标准。

国际方面，国际电信联盟远程通信标准化组（ITU-T for ITU Telecommunication Standardization Sector，ITU-T）通过开展《数字孪生网络需求及架构》项目研究，于2022 年2 月率先发布Y.3090 规范，提出了数字孪生网络（Digital Twin Network，DTN）的定义和架构，明确了DTN 中数据、模型、接口与物理网络实时交互等特征要素，确定了网络应用层、孪生网络层和物理网络层的基础架构，揭开了数字孪生网络标准化的序幕。ITU-T 关于DTN 的定义和架构结合了软件定义网络的相关思想，使得DTN 技术在软件定义光网络领域的标准化及应用成为可能；同时，光学传输网络标准化工作组（ITU-T SG15）正在探讨数字孪生在光网络中的应用，以提供更好的网络管理和控制能力。互联网工程任务组（The Internet Engineering Task Force，IETF）于2022 年3 月启动“DTN 概念和架构”项目，集中开展DTN 数据采集、DTN 接口技术、DTN 流量模拟、DTN 时延测量、性能导向DTN 等方向的研究，倡导DTN 数据收集接口的开放和标准化；IETF 较为具体的各方向技术研究为DTN 技术在实际场景中的开发应用和DTN技术的标准化指明了方向。此外，欧洲电信标准协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）的数字孪生专家组也在制定数字孪生相关的标准。

国内方面，CCSA TC3WG3 的SWG1 数字孪生网络工作组主要负责DTN 标准的制定，目前已完成10 项相关团标和行标的研究与立项，内容包括数字孪生架构、技术要求、评价方法、运营管理要求、数字地图等；主要标准项目包括《数字孪生网络 架构及技术要求》《数字孪生网络 网络建模技术要求》《数字孪生网络 能力评估》《数字孪生网络 孪生网络层数据域通用技术要求》《数字孪生网络 中间系统到中间系统（Intermediate System to Intermediate System，IS-IS）孪生体模拟能力要求》等。此外，TC6WG1 也已启动行业标准《传送网数字孪生总体技术要求》和研究课题《数字孪生和大数据技术在传送网领域的应用研究》《接入网数字孪生技术和应用研究》等课题的研究，开始为数字孪生在光传送网络的有序发展布局。此外，一些光网络设备制造商和研究机构也在进行数字孪生的研究和开发工作，并尝试将其应用于光网络中，以提高光网络的效率、稳定性和可靠性。

总的来说，数字孪生在光网络中的标准化工作还处于初级阶段，但已经开始受到重视并得到产业界的重点关注。随着数字孪生技术在光网络的不断发展和现网应用，标准化工作必将迎来快速发展的阶段。

2 光网络数字孪生架构

光网络数字孪生系统架构主要包括物理层、孪生层和应用层。光网络数字孪生系统架构如图1 所示。其中，物理层包括光网络设备、光纤链路、光器件、光网络拓扑等物理资源。应用层包括应用App、OSS/BSS、跨域管控系统等上层应用。孪生层包括数据采集、通信交互、数据存储、数据分析与建模、可视化应用等数字孪生功能模块。

图1 光网络数字孪生系统架构

（1）数据采集。负责采集光网络设备的实时数据，例如光功率、传输速率、错误率等。这一层可以使用传感器、监测设备或者网管系统来实现数据的采集。

（2）通信交互。负责实现采集层与上层系统之间的通信，将采集到的数据传输到上层系统。通信层可以使用网络通信协议，例如TCP/IP 协议，或者其他通信技术，例如NETCONF、RESTCONF 等。

（3）数据存储。负责存储采集到的数据，可以使用数据库或者数据仓库等技术来实现数据的存储。同时，存储层也可以用于存储设备的配置信息、历史数据等。

（4）数据分析与建模。负责对采集到的数据进行分析和建模，以生成光网络的数字孪生模型。这一层可以使用数据分析和机器学习算法来进行数据处理和模型构建。

（5）可视化应用。负责将生成的数字孪生模型以可视化的形式展示给用户，并提供相应的应用功能。用户可以通过可视化界面对光网络进行实时监测、故障诊断、性能优化等操作，用户的需求通过操作界面输入，并在服务层转化封装为结构化的请求数据，通过HTTP 等协议完成层间接口调用。

3 光网络数字孪生系统与管控系统交互接口

光网络数字孪生系统与管控系统之间的交互接口主要分为5 类，分别是数据共享接口、指令下发接口、故障告警接口、数据分析接口和可视化展示接口。光网络数字孪生系统与管控系统交互接口如图2 所示。

图2 光网络数字孪生系统与管控系统交互接口

（1）数据共享接口。光网络数字孪生系统可以提供接口，将实时的网络数据（如设备状态、光纤损耗、信号强度等）共享给管控系统。管控系统可以通过接口获取这些数据，并进行实时监控和分析。

（2）指令下发接口。管控系统可以通过接口向光网络数字孪生系统发送指令，如设备配置、网络调度等。光网络数字孪生系统接收到指令后，可以进行相应的操作，并将操作结果返回给管控系统。

（3）故障告警接口。光网络数字孪生系统可以向管控系统发送实时的故障告警信息，如设备故障、链路中断等。管控系统接收到故障告警后，可以及时采取相应的措施进行修复或处理。

（4）数据分析接口。光网络数字孪生系统可以向管控系统提供数据分析接口，将历史数据、统计数据等传输给管控系统。管控系统可以通过接口获取这些数据，并进行进一步的分析和决策。

（5）可视化展示接口。光网络数字孪生系统可以向管控系统提供可视化展示接口，将光网络的拓扑结构、设备状态、链路状况等以图形化的形式展示给管控系统。管控系统可以通过接口获取这些可视化数据，并进行交互操作和监控管理。

通过数字孪生系统与管控系统之间的交互接口，光网络数字孪生系统与管控系统可以实现数据传输、指令交互、故障告警、数据分析和可视化展示等功能，从而实现对光网络的全面监控和管理。

4 光网络数字孪生常用模型

光网络数字孪生是指通过将光网络的运行状态和性能数据与数字模型进行集成，以实现对光网络的全面仿真和分析的技术。光网络数字孪生模型通常分为基础模型和功能模型，光网络数字孪生模型体系如图3 所示。

图3 光网络数字孪生模型体系

基础模型是指将光网络的物理网络拓扑、设备和链路参数及其他相关信息进行建模和描述的模型。光网络数字孪生基础模型可以通过实时采集光网络的实际工作状态数据，将其与模型进行比对和更新，从而实现对光网络的实时监测和管理。基础模型主要由光纤、光设备、光器件、光网络拓扑等模型构成。

（1）光纤模型。光纤模型是数字孪生中的基础模型之一。它描述了光纤的物理特性，如损耗、色散和非线性效应等。这个模型可以帮助预测光信号在光纤中的衰减和扭曲情况，并优化光网络的传输性能。

（2）光设备模型。光设备模型用于描述不同类型的光设备，如光放大器、光开关和光调制器等。这些模型可以模拟光设备的工作原理和性能，帮助设计和优化光网络的设备配置。

（3）光器件模型。对光网络中使用的器件进行建模，包括光放大器、光调制器、光开关等。通过模拟这些器件在光网络中的工作情况，可以评估其性能和影响因素，优化光网络的设计和运行。

（4）光网络拓扑模型。光网络拓扑模型描述了光网络中各个节点和连接之间的拓扑结构。这个模型可以帮助规划和设计光网络的布局，并优化网络的容量和可靠性。

功能模型是在光网络数字孪生基础模型的基础上，通过加入一系列的功能模块和算法实现的模型。这些功能模块可以包括光路规划、资源调度、故障诊断、安全监测等，通过对数字孪生模型的建模和仿真，可以帮助运营商和网络管理员更好地理解和管理光网络，提升网络运行效率和可靠性。功能模型主要由光网络控制、光传输、光信号仿真、光网络性能评估等模型构成。

（1）光网络控制模型。光网络控制模型描述了光网络的控制和管理过程。它考虑了光网络的路由选择、光开关设置和灵活性等因素。这个模型可以帮助优化光网络的控制策略和运行效率。

（2）光传输模型。光传输模型用于描述光信号在光网络中的传输过程。它考虑了传输介质、光信号的传播特性和网络拓扑等因素。这个模型可以帮助预测光信号的传输效果，并优化光网络的传输路径和带宽分配。

（3）光信号仿真模型。对光信号的传输、调制、解调等过程进行建模，模拟真实光网络中的信号传输过程，包括信号的调制、解调、非线性失真等。通过模拟光信号的传输过程，可以评估信号质量和传输性能，优化光网络的性能。

（4）光网络性能评估模型。对光网络的性能进行评估，包括光链路的损耗、带宽利用率、信号质量等。通过模拟和分析光网络的性能参数，可以发现性能瓶颈，优化光网络的性能。

通过光网络数字孪生平台进行基础模型和功能模型的集成和应用，可以实现对光网络的仿真、规划、设计、优化、故障诊断和预测等方面进行仿真和分析。光网络数字孪生基础模型和功能模型相互连接与交互作用，共同构成一个完整的数字孪生模型。

5 光网络数字孪生模型学习算法

光网络数字孪生模型学习算法是指利用机器学习方法从数据中学习光网络的数字孪生模型。这样的模型可以用于模拟和预测光网络的性能、故障和状态等。常用的光网络数字孪生模型学习算法包括监督学习算法、遗传算法、强化学习算法和深度学习算法。

（1）监督学习算法。监督学习算法是通过使用已有的标记数据进行训练和学习[5]。在光网络中，可以使用已知的网络性能数据作为输入和输出，训练监督学习模型来预测光网络的性能。

（2）遗传算法。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解[6]。在光网络中，可以使用遗传算法优化光网络的拓扑和配置，以提高网络的性能和效率。

（3）强化学习算法。强化学习算法是一种通过试错和奖励机制来优化策略的学习方法[7]。在光网络中，可以使用强化学习算法来学习网络的控制策略，以实现自动化网络管理和优化。

（4）深度学习算法。深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络模拟光网络中复杂的关系和模式。在光网络中，可以使用深度学习算法来学习光信号传输的特征和预测网络的性能。

这些算法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合。需要注意的是，光网络中的数字孪生模型学习算法需要结合光学传输和网络管理的专业和领域知识，以确保学习到的模型具有可靠性和准确性。

6 光网络数字孪生应用挑战

光网络数字孪生技术是指将光网络实时运行状态与虚拟模型相结合，用数字孪生技术对光网络进行全面的监测、仿真和优化。尽管光网络数字孪生技术具有许多潜在的优势和应用领域，但它也面临一些挑战。

（1）数据获取。为了创建光网络的数字孪生，首先需要获取网络的实时运行数据。然而，由于光信号在光纤中传输，直接获取实时数据是一项挑战。目前，可以通过光网络的监测设备获取一些数据，但这些数据可能不够全面和准确，限制了数字孪生的精度和可靠性。

（2）数据处理和分析。光网络数字孪生需要对大量的数据进行处理和分析。这些数据包括网络拓扑结构、光信号传输特性、设备状态等。对于大规模的光网络来说，处理和分析这些数据是一项庞大的任务，需要高性能的计算和算法支持。

（3）模型建立和更新。光网络的数字孪生需要建立准确的模型来描述网络的物理特性和行为。这需要对光信号传输的物理过程和设备的行为进行深入的研究和理解。同时，光网络是一个动态的系统，网络拓扑和设备状态可能会频繁改变，因此数字孪生的模型需要及时更新。

（4）跨层级整合。光网络数字孪生需要整合多个不同层级的数据和模型，包括光物理层、光传输层和网络控制层等。这些层级之间存在复杂的相互作用和依赖关系，需要确定合适的整合方法和算法来实现数字孪生的跨层级仿真和优化。

（5）安全和隐私保护。光网络数字孪生涉及大量的网络数据和模型，其中可能包含敏感信息。因此，保护数字孪生的安全性和隐私性是一项重要的挑战。需要采取适当的安全措施，如数据加密和访问控制，以防止未经授权的访问和数据泄露。

随着光网络数字孪生技术的日益发展，克服这些挑战并广泛应用光网络数字孪生技术将带来许多好处，如实时监测和优化网络性能、提高网络的可靠性和安全性等；同时，光网络数字孪生也有助于加快光网络的创新和发展，推动光通信技术的进一步革新。

7 结语

本文分析了数字孪生在光网络中的广阔应用前景，梳理了光网络数字孪生技术国际国内标准化现状，结合数字孪生技术特点和光网络业务应用需求，提出光网络数字孪生系统架构和数字孪生系统与管控系统交互接口；结合光网络现网应用需求，提出光网络数字孪生常用模型和学习算法，最后分析了光网络数字孪生产业在业务和技术等方面的应用挑战，为光网络技术的革新和光网络数字孪生产业的快速发展和现网应用提供技术支撑。