核电DCS是否要引入边缘计算技术？

核电站数字化仪控系统，是核电站的大脑、神经中枢、运行中心和安全屏障，是核电站关键核心技术的载体。现在随着世界数字化、网络化、智能化高速发展，核电仪控系统也朝着更先进的智能控制系统发展，那对安全等级要求极高的核电控制系统，要不要应用云平台、AI、边缘计算等这些新技术呢？智能化的方向是什么？本文通过层层分析，给出了一个答案。

核电的安全特征是高危险性和低发生率，公众对其安全性期望极高。数字化控制系统直接控制核电机组生产过程，是确保安全的重要设备系统。在核安全文化的深度渗透下，核电行业对于控制系统的安全性、可用性和稳定性要求远高于火电、风电等其他发电行业。

我国核电站控制系统的发展回顾

自上世纪八十年代，核电控制系统从传统的模拟控制系统转向基于工业计算机和工业实时网络的数字化仪控系统，应用范围从单纯的数据采集监视系统（SCADA）逐步延伸到常规岛、核岛和BOP控制系统（DCS），最终实现了1E级反应堆保护和安全专设控制系统的数字化。

大亚湾核电站首先引入法国研制的电站计算机系统，实现了核电机组运行状态监视功能；恰希玛一期工程由于西方国家的禁运，中核集团决定采用了和利时公司基于国内技术自主开发的电站计算机系统，秦山二期继续扩大国产数字化仪控系统的应用范围，和利时不但提供了KIT/KPS系统，还在常规岛控制首次实现了DCS系统的应用；2007年中广核与和利时合资成立的广利核公司获得了红沿河1-4号机和宁德1-2号机等6台百万级核电机组数字化仪控系统合同，采用和利时研制的DCS系统（HOLLiAS-N）实现了数字化运行仪控系统全面自主化；广利核公司自2008年开始自主研发1E级的核电站安全保护系统（和睦系统），2014年获得阳江5、6号机的核安全级DCS合同，在核电数字化仪控自主可控方面实现了关键性的突破。

核电控制系统的智能化

随着人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的突破，以DCS、PLC、SCADA为代表的数字化控制系统也逐步向智能控制系统方向发展。

一般认为智能控制系统是具备人工智能（Artificial Intelligence）的控制系统。人工智能是一种利用计算机系统模仿人类思维，问题解决和决策制定能力。目前的人工智能尚属于弱人工智能，只能在有限领域执行人类预先给定的任务，不能主动提出问题、解决问题和规划未来，也就是不具备自我意识。

核电控制系统的核心功能是周期采集核电机组运行状态，按照预先编程的控制逻辑算法调节生产过程以达到预期目标，并保证生产过程的安全和稳定。由于核电生产过程的高精度机理模型基本上无法准确辨识，设计的控制方案大部分是基于简化机理模型。PID是机组控制最常用的算法，具有较好的鲁棒性，在稳定工况时自控投入率较高，但在一些动态过程或异常工况，还可能需要控制参数调整或人工直接接入控制。

从运行数字化的角度看，核电控制系统的智能主要体现在对于外部工艺过程和自身变化的主动适应能力，这里主要涉及三个基本要求，一是感知信息是否充分、准确、及时获得关键运行数据；二是控制算法的鲁棒性是否够高，动态和静态性能指标满足工艺要求；三是调节操作是否及时发出并精确执行到位。

数字化智能化技术的选择

从智慧核电大平台建设的角度，核电控制系统直接采用云计算、边缘计算、机器学习、5G和物联网等新一代ICT技术似乎理所当然，但目前尚有几个具体技术问题值得讨论。

核电DCS是否要上云？

现有的核电DCS为了避免共因故障，提高系统强壮性，采取了多重化、实体隔离和纵深防御等技术措施。云计算强调资源中心化和统一集中管控，在核电控制应用场景下，云平台需要证明对算力、存储和网络资源的集中整合不能成为潜在的共因故障点。在核电安全设计准则的限制下，DCS控制站部署方式实际上是完全的预分配，不存在按需灵活部署的需求，而且核电DCS的控制算法在调试完成后很少修改，即使修改，也必须在现场完成全面的功能测试后才允许投入运行。云平台软件复杂度高，对于资源调度快速性要求不高，采用标准的虚机或容器方式部署在云上的虚拟控制站运行实例一旦发生故障很难在生产安全允许的时间内（一般是3个典型控制周期内150ms）恢复，无法满足核电控制可用性要求。从目前的情况分析，云化的核电控制系统安全风险尚不可控，实现的意义不大。