隨著人工智能、物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的突破，DCS、PLC、SCADA數字控制系統也逐漸向智能控制系統發展。核電控制系統的核心功能是根據預編程的控制邏輯算法，周期收集核電機組的運行狀態，調整生產過程，達到預期目標，確保生產過程的防護穩定。江蘇奇峰電氣制造有限公司專注生產DCS系統方案定制廠家，今天奇峰小編帶你分享DCS系統在核電控制系統中的應用。

核電控制系統的核心功能是根據預編程的控制邏輯算法，周期收集核電機組的運行狀態，調整生產過程，達到預期目標，確保生產過程的防護穩定。由于核電生產過程中的高精度機理模型無法準確識別，設計的控制方案大多是基于簡化機理模型。PID它是機組控制中較常用的算法，具有良好的魯棒性，在穩定的工作條件下具有較高的自動控制投但在一些動態過程或異常工作條件下，也可能需要控制參數調整或手動直接接入控制。

1.核電DCS系統要不要上云？

現有的核電DCS采取多重化、實體隔離、深度防御等技術措施，避免共因故障，提高系統強度。云計算強調資源集中和統一集中控制。在核電控制應用場景中，云平臺需要證明計算能力、存儲和網絡資源的集中集成不能成為潛在的共同故障點。在核電防護設計準則的限制下，DCS控制站的部署實際上是完全預分配的，沒有靈活部署的需要，核電DCS調試后很少修改控制算法。即使修改，也需要在現場完成多方面功能測試后才能投入運行。云平臺軟件復雜性高，對資源調度快速性要求低。云上虛擬控制站的運行實例一旦出現故障，就很難在生產防護允許的時間內出現故障(通常是3個典型的控制周期內的160ms）不能滿足核電控制可用性要求的恢復。從目前的情況分析來看，云化核電控制系統的防護風險尚不可控，實現意義不大。

2.核電DCS系統邊緣計算技術是否應引入？

邊緣計算的出現改變了云計算強烈的單一集中趨勢。多個云節點與多個邊緣節點共同形成分布式系統。邊緣節點與云節點之間沒有強烈的依賴關系，邊緣節點可以獨立運行。任何端到端服務關系都可以建立在邊緣和邊緣、邊緣和云之間。與集中云服務模式相比，這種異構分布式服務模式更適合核電數字控制應用場景的要求。核電控制系統作為邊緣節點，可以通過全球統一的服務和資源管理接口為云節點提供相關數據和服務，也可以遠程調用云節點為邊緣節點提供計算能力、存儲資源，完成大計算能力、大存儲數據分析或機器學習應用，實現云協同運行。

3.基于大數據的機器學習能否解決核電機組的智能控制問題？

近十年來，以深度學習為代表的人工智能算法在視覺識別、自然語言處理、設備運行維護、自動駕駛等方面取得了重大進展。深度學習本質上是一種基于概率論和統計學的機器學習方法。先，深度學習嚴重依賴于樣本的選擇和數量。其次，通過深度學習獲得的推理模型的有效性仍處于較低水平，與核電控制的確定性和防護要求有很大差異。核電智能控制的未來不僅要考慮大數據機器學習的發展路徑，還要研究基于確定論的小數據學習方法、神經網絡自適應控制、模糊控制、預測控制和遺傳算法。

4.核電DCS系統收集的生產過程數據和范圍是否充分？

從核電設備智能運維的角度來看，核電控制系統是由于信號采集硬件采集速率和IO目前，通信總線帶寬的限制DCS現場實時數據采集周期一般為50ms；由于服務器處理能力和數據庫架構問題，DCS歷史數據庫保存的歷史數據記錄周期多為0.5或1秒，這意味著從歷史數據庫中保存的數據只能反映緩慢的變化過程，不能提供瞬態信息，導致核電機組設備運行數據供應不足，智能運維分析能力有限。

5.核電DCS系統如何保證信息防護？

惡意攻擊核電較危險的是APT依靠單一的技術手段很難實現有組織的多組合APT攻擊的有效保護需要借鑒核電領域常用的多樣性深度防御措施，重設防，及時發現，快速響應，切斷伸向核電防護的黑手。核電DCS在防護區，需要滿足等保三級要求，但核電DCS智能必然會與防護二區和防護三區開辟雙向通信通道，同時也會帶來外部網絡攻擊的潛在威脅。除了采用傳統的網閘、防火墻、網絡審計等插件防護增強手段外，還應改進DCS通過控制器硬件架構、嵌入式操作系統、實時控制軟件、控制組態軟件、防護網絡協議的防護升級，滿足功能防護和信息防護的要求。

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