光传送网(Optical Transmission Networks,OTN ),通过在电力通信网的骨干层中建立光传送体系,实现对电层和光层的双重调度,是以波分复用技术为基础、在光层组织网络的传送网,进而能够提升电力通信网络的传输速度、传输效率和传输容量,是目前面向新型电力通信业务的最佳光网络传送技术。随着电力通信网的建设、运行和精细化管理的不断推进,迫切需要全面、整体、科学地了解网络性能,及时掌握网络运行情况、健康状况和薄弱环节。OTN已经普遍部署在电网中,OTN网络的运行情况将直接影响电网的安全稳定运行。为保证电力OTN网络的可靠性和安全性,需要定期对电力OTN的网络状况进行客观全面的运行质量评估。目前针对电力OTN网络的可靠性及网络优化方法的研究相对较多,对OTN网络运行质量的研究相对较少,不能有效的评估网络的运行情况。针对该问题,本文设计与实现了电力OTN网络运行质量评估方法,有利于网络运维人员及时对网络进行监管,从而保证网络的QoS。本文的研究内容如下:1、提出基于LM-BP神经网络的运行质量评估方法。首先根据层次分析法,确立了电力OTN网络运行质量评价的指标体系。针对传统的BP算法具有学习收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点的问题,本文提出了基于LM-BP的神经网络算法来评估网络的运行质量。最后,分别对标准BP神经网络算法和LM-BP神经网络算法进行仿真实验,对比分析验证了 LM-BP神经网络算法具有更少的的迭代次数和更好的预测精度,说明了该算法的可行性。2、设计并实现了电力OTN网络运行质量评价模块。基于以上提出的LM-BP神经网络的运行质量评估方法,本文的评价模块具有质量指标管理,指标数据管理,运行质量评价、运行质量评估报告管理和系统管理等功能。网络运行质量评价模块通过接口调用LM-BP神网络算法,进而评估网络运行质量值。并按照软件设计流程,实现了该模块,并将该评价模块应用到某网省某A区域,可用于评估该区域的网络运行质量,验证了该评价模块的正确性。本课题设计的网络运行质最评价模块,能够方便运维人员实时的监管网络的运行情况及查看各个指标的值,方便运维人员缩小监管范围,主动防范,及时发现问题,对保障电力OTN网络的运行,提高通信网的服务质量,进而提高整个电网的质量,有一定的重要意义。