电力通信业务演进：随着电力通信业务的持续演进，海量小颗粒业务的灵活接入需求与基于光传送网（OTN）的电力通信网业务调度能力存在显著不匹配。

传统OTN的局限性：传统OTN在资源调度及控制机制上存在局限性，无法实现对各类业务的高效、差异化资源承载。

fgOTN的引入：细粒度光传送网（fgOTN）作为ITU-T G.709标准体系下面向Sub-1G小颗粒业务的硬管道解决方案，通过引入细粒度灵活光通道数据单元（fgODUflex），具备高效承载业务的能力。

研究目标：实现对电力业务的高效差异化承载。

方法概述：提出基于fgOTN的电力通信网多层资源协同调度方法，包括建立基于软件定义网络（SDN）控制下的多层资源协同架构、建立fgOTN层、ODUk层及OXC层的协同优化模型、设计基于启发式引导的混合贪心粒子群（HG-PSO）算法进行调度。

架构组成：由控制平面与数据平面两部分组成，控制平面集中维护全网fgOTN/ODUk/OXC三层资源状态，SDN控制器集成全局拓扑、统一资源建模、多层PCE路径计算和PCEP信令扩展等功能。

数据平面：包括fgOTN层、ODUk电层及OXC光层资源，各层分工明确，协同工作以实现高效资源调度。

时延建模：综合考虑链路传输时延和设备处理时延，构建业务在路径上的总端到端时延模型。

成本建模：量化不同业务对带宽、时延及可靠性需求差异，构建链路资源成本模型，包括fgOTN层、ODUk层及OXC层波长三部分成本。

目标函数：在满足高优先级业务时延约束及链路资源容量限制的前提下，最小化多层链路资源成本与业务端到端路径加权时延之和。

算法框架：在粒子群优化算法基础上引入分层贪心启发式机制，构造启发式引导向量，使算法在fgOTN、ODUk和OXC三层资源间实现更高效的协同调度。

算法策略：通过分层贪心规则初始化与启发式引导迭代，实现三层资源的高效协同调度，包括初始资源规划、候选路径计算、粒子群初始化、粒子群优化迭代、约束检查、更新个体与全局最优等步骤。

仿真设置：在Matlab平台上搭建仿真环境，设定网络拓扑、业务请求、资源单位成本与时延参数等。

性能对比：对比HG-PSO方法与传统逐跳资源分配方法（OXCHBH+ODUHBH）及不引入集中控制的多层协同资源调度方法（MCRS）在网络阻塞率、资源利用率、平均时延及平均成本等方面的性能。

结果分析：HG-PSO方法在高业务负载下表现出较低的阻塞率和较高的资源利用率，同时有效控制了高低优先级业务的平均时延与调度成本，验证了其可行性与性能优势。

研究结论：基于fgOTN的电力通信网多层资源协同调度方法能够有效降低业务平均时延与阻塞率，实现资源优化，满足电力业务的差异化承载需求。

未来展望：目前研究在算法收敛速度上仍有提升空间，未来将改进自适应算法优化，增强动态场景响应能力。