核電DCS是否要引入邊緣計算技術(shù)？

核電站數(shù)字化儀控系統(tǒng)，是核電站的大腦、神經(jīng)中樞、運行中心和安全屏障，是核電站關(guān)鍵核心技術(shù)的載體?，F(xiàn)在隨著世界數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化高速發(fā)展，核電儀控系統(tǒng)也朝著更先進的智能控制系統(tǒng)發(fā)展，那對安全等級要求極高的核電控制系統(tǒng)，要不要應用云平臺、AI、邊緣計算等這些新技術(shù)呢？智能化的方向是什么？本文通過層層分析，給出了一個答案。

核電的安全特征是高危險性和低發(fā)生率，公眾對其安全性期望極高。數(shù)字化控制系統(tǒng)直接控制核電機組生產(chǎn)過程，是確保安全的重要設備系統(tǒng)。在核安全文化的深度滲透下，核電行業(yè)對于控制系統(tǒng)的安全性、可用性和穩(wěn)定性要求遠高于火電、風電等其他發(fā)電行業(yè)。

我國核電站控制系統(tǒng)的發(fā)展回顧

自上世紀八十年代，核電控制系統(tǒng)從傳統(tǒng)的模擬控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)向基于工業(yè)計算機和工業(yè)實時網(wǎng)絡的數(shù)字化儀控系統(tǒng)，應用范圍從單純的數(shù)據(jù)采集監(jiān)視系統(tǒng)（SCADA）逐步延伸到常規(guī)島、核島和BOP控制系統(tǒng)（DCS），最終實現(xiàn)了1E級反應堆保護和安全專設控制系統(tǒng)的數(shù)字化。

大亞灣核電站首先引入法國研制的電站計算機系統(tǒng)，實現(xiàn)了核電機組運行狀態(tài)監(jiān)視功能；恰?，斠黄诠こ逃捎谖鞣絿业慕\，中核集團決定采用了和利時公司基于國內(nèi)技術(shù)自主開發(fā)的電站計算機系統(tǒng)，秦山二期繼續(xù)擴大國產(chǎn)數(shù)字化儀控系統(tǒng)的應用范圍，和利時不但提供了KIT/KPS系統(tǒng)，還在常規(guī)島控制首次實現(xiàn)了DCS系統(tǒng)的應用；2007年中廣核與和利時合資成立的廣利核公司獲得了紅沿河1-4號機和寧德1-2號機等6臺百萬級核電機組數(shù)字化儀控系統(tǒng)合同，采用和利時研制的DCS系統(tǒng)（HOLLiAS-N）實現(xiàn)了數(shù)字化運行儀控系統(tǒng)全面自主化；廣利核公司自2008年開始自主研發(fā)1E級的核電站安全保護系統(tǒng)（和睦系統(tǒng)），2014年獲得陽江5、6號機的核安全級DCS合同，在核電數(shù)字化儀控自主可控方面實現(xiàn)了關(guān)鍵性的突破。

核電控制系統(tǒng)的智能化

隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術(shù)的突破，以DCS、PLC、SCADA為代表的數(shù)字化控制系統(tǒng)也逐步向智能控制系統(tǒng)方向發(fā)展。

一般認為智能控制系統(tǒng)是具備人工智能（Artificial Intelligence）的控制系統(tǒng)。人工智能是一種利用計算機系統(tǒng)模仿人類思維，問題解決和決策制定能力。目前的人工智能尚屬于弱人工智能，只能在有限領(lǐng)域執(zhí)行人類預先給定的任務，不能主動提出問題、解決問題和規(guī)劃未來，也就是不具備自我意識。

核電控制系統(tǒng)的核心功能是周期采集核電機組運行狀態(tài)，按照預先編程的控制邏輯算法調(diào)節(jié)生產(chǎn)過程以達到預期目標，并保證生產(chǎn)過程的安全和穩(wěn)定。由于核電生產(chǎn)過程的高精度機理模型基本上無法準確辨識，設計的控制方案大部分是基于簡化機理模型。PID是機組控制最常用的算法，具有較好的魯棒性，在穩(wěn)定工況時自控投入率較高，但在一些動態(tài)過程或異常工況，還可能需要控制參數(shù)調(diào)整或人工直接接入控制。

從運行數(shù)字化的角度看，核電控制系統(tǒng)的智能主要體現(xiàn)在對于外部工藝過程和自身變化的主動適應能力，這里主要涉及三個基本要求，一是感知信息是否充分、準確、及時獲得關(guān)鍵運行數(shù)據(jù)；二是控制算法的魯棒性是否夠高，動態(tài)和靜態(tài)性能指標滿足工藝要求；三是調(diào)節(jié)操作是否及時發(fā)出并精確執(zhí)行到位。

數(shù)字化智能化技術(shù)的選擇

從智慧核電大平臺建設的角度，核電控制系統(tǒng)直接采用云計算、邊緣計算、機器學習、5G和物聯(lián)網(wǎng)等新一代ICT技術(shù)似乎理所當然，但目前尚有幾個具體技術(shù)問題值得討論。

Q1

核電DCS是否要上云？

現(xiàn)有的核電DCS為了避免共因故障，提高系統(tǒng)強壯性，采取了多重化、實體隔離和縱深防御等技術(shù)措施。云計算強調(diào)資源中心化和統(tǒng)一集中管控，在核電控制應用場景下，云平臺需要證明對算力、存儲和網(wǎng)絡資源的集中整合不能成為潛在的共因故障點。在核電安全設計準則的限制下，DCS控制站部署方式實際上是完全的預分配，不存在按需靈活部署的需求，而且核電DCS的控制算法在調(diào)試完成后很少修改，即使修改，也必須在現(xiàn)場完成全面的功能測試后才允許投入運行。云平臺軟件復雜度高，對于資源調(diào)度快速性要求不高，采用標準的虛機或容器方式部署在云上的虛擬控制站運行實例一旦發(fā)生故障很難在生產(chǎn)安全允許的時間內(nèi)（一般是3個典型控制周期內(nèi)150ms）恢復，無法滿足核電控制可用性要求。從目前的情況分析，云化的核電控制系統(tǒng)安全風險尚不可控，實現(xiàn)的意義不大。

Q2

核電DCS是否要引入邊緣計算技術(shù)？

邊緣計算的出現(xiàn)改變了云計算強烈的單一中心化趨勢，多個云節(jié)點與多個邊緣節(jié)點共同組成一個分布式系統(tǒng)，邊緣節(jié)點和云節(jié)點之間不存在強依賴關(guān)系，邊緣節(jié)點可以脫離云節(jié)點獨立自主運行。邊緣與邊緣，邊緣與云，云與云之間可以建立任意的端到端服務關(guān)系。這種異構(gòu)分布式服務模式比集中化的云服務模式更適合核電數(shù)字化控制應用場景要求。核電控制系統(tǒng)作為邊緣節(jié)點，可以通過全局統(tǒng)一的服務和資源管理接口為云節(jié)點提供相關(guān)的數(shù)據(jù)和服務，還可以遠程調(diào)用云節(jié)點提供的算力、存儲等資源為邊緣節(jié)點所用，完成需要大算力、大存儲的數(shù)據(jù)分析或機器學習應用，實現(xiàn)云邊協(xié)同運行。

Q3

基于大數(shù)據(jù)的機器學習能否解決

核電機組智能控制問題？

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、設備運維、自動駕駛等眾多方面取得了重大進展。深度學習實質(zhì)上是一種基于概率論與統(tǒng)計學的機器學習方法，首先深度學習嚴重依賴于樣本的選擇和數(shù)量，其次通過深度學習獲得的推理模型的有效性目前尚處于較低水平，與核電控制的確定性和安全性要求相差較大。核電智能控制的未來不能僅考慮大數(shù)據(jù)機器學習一條發(fā)展路徑，而且要研究基于確定論的小數(shù)據(jù)學習方法，神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制、模糊控制、預測控制和遺傳算法等等也有可能解決核電智能控制問題。

Q4

核電DCS采集的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)和范圍

是否充分？

從核電設備智能運維的角度，核電控制系統(tǒng)是最重要的數(shù)據(jù)來源，由于信號采集硬件采集速率和IO通訊總線帶寬的限制，目前DCS的現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)采集周期最小一般是50ms；同樣由于服務器處理能力和數(shù)據(jù)庫架構(gòu)問題，在DCS歷史數(shù)據(jù)庫保存的歷史數(shù)據(jù)記錄周期大多在0.5或1秒，這意味著從歷史數(shù)據(jù)庫保存的數(shù)據(jù)只能反映較慢的變化過程，無法提供瞬變狀態(tài)的信息，造成核電機組設備運行數(shù)據(jù)供應不足，智能運維分析能力受限。

Q5

核電DCS的信息安全如何保證？

針對核電的惡意攻擊行為之中危險性最高的是APT攻擊，依賴單一技術(shù)手段很難實現(xiàn)對有組織的多專業(yè)組合APT攻擊的有效防護，需要借鑒核電領(lǐng)域常用的多樣性縱深防御措施，重重設防，及時發(fā)現(xiàn)，快速響應，斬斷伸向核電安全的黑手。核電DCS處于安全一區(qū)，需要符合等保三級要求，但核電DCS的智能化勢必要打通與安全二區(qū)和安全三區(qū)的雙向通訊通道，同時也帶來了外部網(wǎng)絡攻擊的潛在威脅。除了采用傳統(tǒng)的網(wǎng)閘、防火墻、網(wǎng)絡審計等外掛式安全增強手段，還應該提高DCS自身的安全能力，通過控制器硬件架構(gòu)、嵌入式操作系統(tǒng)、實時控制軟件、控制組態(tài)軟件、安全網(wǎng)絡協(xié)議的安全升級同時滿足功能安全與信息安全的要求。

新一代核電控制系統(tǒng)智能化升級的方向

預期的新一代核電控制系統(tǒng)智能化升級方向主要包括：

1、研究新的智能控制算法解決經(jīng)典控制論和現(xiàn)代控制論難以解決的非線性、時變、強耦合的核電復雜工藝系統(tǒng)控制魯棒性問題。

2、研究圖像、視頻、音頻等多媒體信息與傳統(tǒng)的溫度、壓力、流量等工業(yè)過程參數(shù)的融合感知和實時分析方法，通過基于多傳感器和圖像信息融合的多維度復合控制方法能有效提高控制的敏感度和響應性。

3、升級DCS硬件，增加高速輸入模塊和遠程IO單元；提高IO總線速率，支持光纖和銅纜傳輸介質(zhì)；采用高性能的多核CPU和固態(tài)存儲器，滿足高速數(shù)據(jù)采集和存儲的要求；采用服務器集群方式提高數(shù)據(jù)服務和計算服務能力。

4、設計全新的DCS組態(tài)集成開發(fā)環(huán)境（IDE），支持服務器和單機兩種工程開發(fā)模式以及C/S和B/S客戶端，提供版本控制功能滿足分布式多版本同步開發(fā)；支持IEC61131-3編程語言、編譯型的C/C++語言和解釋型的python語言；支持創(chuàng)建多個周期、中斷和連續(xù)運行任務；支持基于OPC UA的層次化對象模型。

5、控制站支持虛擬化運行模式，部署Hypervisor軟件，允許創(chuàng)建控制虛機和計算虛機，分別支持實時控制任務和非實時計算任務。

6、控制站提供開放的工業(yè)實時以太網(wǎng)和現(xiàn)場總線，支持與安裝在現(xiàn)場的智能傳感器和執(zhí)行器的雙向通訊。

7、控制站的實時控制軟件與IO通道解耦，支持IO通道虛擬化和跨站分配。

8、采用內(nèi)生安全設計，支持基于國密算法的數(shù)據(jù)細粒度加密傳輸和存儲，采用雙體系可信計算架構(gòu)，支持靜態(tài)和動態(tài)度量，滿足等保三級要求。

核電數(shù)字化控制系統(tǒng)的智能化升級不但需要滿足未來新建機組的要求，同時也需要考慮在役機組的升級改造的要求。

伴隨著中國核電產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，基于統(tǒng)一標準的元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、分布式服務接口的新一代核電數(shù)字化控制系統(tǒng)必將為智慧核電的建設提供強有力的支撐。

作者介紹

朱毅明，?現(xiàn)任和利時集團中央研究院總工程師，教授級高工，國家智能制造標準化專家咨詢組專家。長期從事工業(yè)自動化和信息系統(tǒng)的開發(fā)設計工作，主持并完成了多項核高基、863計劃等國家級科技項目，包括和利時第五代模塊化DCS、支持GOA4級全自動駕駛的地鐵調(diào)度監(jiān)控系統(tǒng)、自主可控大型PLC、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成開發(fā)平臺和內(nèi)生信息安全的DCS等。

編輯：黃飛