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★本刊記者/文曉

國能智深控制技術(shù)有限公司科環(huán)級資深專家/工控信息安全實驗室主任 王朝輝

國能智深控制技術(shù)有限公司（簡稱國能智深）是國內(nèi)領(lǐng)先的工業(yè)自動化、數(shù)字化、智能化產(chǎn)品技術(shù)和整體解決方案供應(yīng)商，長期致力于重大技術(shù)裝備、大型流程工業(yè)自動化控制系統(tǒng)的自主研發(fā)、設(shè)計、制造與工程應(yīng)用，形成了分散控制系統(tǒng)（DCS）、可編程控制器（PLC）、現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（FCS）、全激勵式仿真系統(tǒng)（SIM）、先進控制與優(yōu)化（APC）、生產(chǎn)過程優(yōu)化、工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全、區(qū)域分布式集中監(jiān)控（SCADA）、智能發(fā)電為核心的工業(yè)過程控制技術(shù)與產(chǎn)品體系，為工控領(lǐng)域提供工業(yè)生產(chǎn)全生命周期的自動化、信息化和智能化整體解決方案。

國能智深控制技術(shù)有限公司科環(huán)級資深專家/工控信息安全實驗室主任王朝輝表示，國能智深具有完全自主產(chǎn)權(quán)、進入國際先進行列的EDPF系列控制系統(tǒng)產(chǎn)品和技術(shù)，廣泛應(yīng)用于電力（火電、水電、核電、新能源發(fā)電、地熱發(fā)電等）及煤炭、化工、市政熱網(wǎng)等各工業(yè)領(lǐng)域。其中，涉及電力裝機容量累計達3.5億千瓦，大型火電機組DCS在全國市場占比約22%。

致力控制系統(tǒng)技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新

采訪中，王朝輝表示，國能智深始終致力于國產(chǎn)控制系統(tǒng)的應(yīng)用突破和技術(shù)創(chuàng)新。近年來，國能智深在技術(shù)創(chuàng)新、市場拓展和服務(wù)提升方面取得了顯著進展，取得了一系列首臺套成功應(yīng)用案例。2020年，世界首臺華龍一號融合技術(shù)核電機組首堆自主可控DCS項目-漳州1、2號機組非安全級DCS；2021年，國內(nèi)首套全國產(chǎn)自主可控智能分散控制系統(tǒng)iDCS在內(nèi)蒙古能源有限公司布連電廠成功實現(xiàn)示范應(yīng)用；2022年研發(fā)推出全國產(chǎn)自主可控風電機組PLC控制系統(tǒng)并成功實現(xiàn)示范應(yīng)用；2023年，自主研發(fā)的大型分布式智能一體化管控平臺（iICP）在寧夏大型光伏電站成功應(yīng)用；2024年，國內(nèi)首套大型水電站全國產(chǎn)自主可控智能監(jiān)控系統(tǒng)（HICS）在國家重大能源項目-青海省瑪爾擋水電站成功應(yīng)用。

在技術(shù)創(chuàng)新方面，國能智深也始終引領(lǐng)國產(chǎn)控制系統(tǒng)的發(fā)展。國能智深的控制系統(tǒng)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)，打破了國外技術(shù)壟斷，實現(xiàn)了全國產(chǎn)化。其智能分散控制系統(tǒng)（iDCS）融入人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，具備自學習與自診斷的智能化特征，廣泛適用于各類復(fù)雜工業(yè)控制應(yīng)用。

近期，國能智深的技術(shù)創(chuàng)新包括全國產(chǎn)自主可控智能分散控制系統(tǒng)iDCS，具備設(shè)備故障自動診斷與預(yù)警能力，提升了生產(chǎn)效率與安全性。同時，iICP智能一體化管控平臺結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，動態(tài)控制生產(chǎn)過程并支持多樣化系統(tǒng)集成，增強了操作靈活性。可信控制器集成了可信計算技術(shù)，確保系統(tǒng)的安全性。全流量加密DCS基于國密算法，保障數(shù)據(jù)的機密性與完整性。這些創(chuàng)新標志著行業(yè)進步，為未來智能制造和安全生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。

引領(lǐng)工業(yè)發(fā)展的新未來

當前，在新一代信息技術(shù)與自動化技術(shù)深度融合的背景下，控制系統(tǒng)正在經(jīng)歷重要的發(fā)展趨勢，推動技術(shù)進步并創(chuàng)造新機遇。對此，王朝輝深表認同，他分析認為控制系統(tǒng)未來發(fā)展的主要趨勢包括四大方面：

其一，智能化與自主化：應(yīng)用機器學習和深度學習實現(xiàn)自適應(yīng)和預(yù)測控制，減少人工干預(yù)，提升響應(yīng)速度與效率；

其二，互聯(lián)互通與集成化：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)促進設(shè)備間互聯(lián)，提升不同控制系統(tǒng)與信息管理系統(tǒng)（如MES和ERP）的無縫集成，增強數(shù)據(jù)流動與協(xié)同工作效率；

其三，數(shù)據(jù)驅(qū)動與分析：實時分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)支持決策，推動動態(tài)優(yōu)化，提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，降低碳排放。

其四，安全與可靠性：重視網(wǎng)絡(luò)安全，通過增強防護措施防止數(shù)據(jù)泄露和惡意攻擊，應(yīng)用預(yù)測性維護技術(shù)提前識別潛在故障，提高系統(tǒng)可靠性與穩(wěn)定性。

據(jù)其介紹，面向未來發(fā)展，國能智深的控制系統(tǒng)與IT融合展現(xiàn)了多維度創(chuàng)新能力，包括：

（1）數(shù)據(jù)中臺：實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中管理，推動數(shù)據(jù)標準化，利用大數(shù)據(jù)分析提供優(yōu)化建議，提升效率與質(zhì)量；

（2）智能控制算法：基于機器學習實現(xiàn)生產(chǎn)過程智能優(yōu)化與預(yù)測，減少人工干預(yù)，提高響應(yīng)速度與效率；

（3）網(wǎng)絡(luò)安全與故障預(yù)測：強化內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計與外部防護，實施多層次安全策略確保數(shù)據(jù)安全，利用預(yù)測性維護技術(shù)提前識別設(shè)備故障，減少停機時間。

“這些技術(shù)應(yīng)用全面提升了國能智深控制系統(tǒng)的智能化水平與安全性，為現(xiàn)代控制系統(tǒng)的演進奠定基礎(chǔ)，引領(lǐng)工業(yè)發(fā)展的新未來。”王朝輝說道。

推動數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級

控制系統(tǒng)是重大技術(shù)裝備、工業(yè)生產(chǎn)過程的“大腦”“神經(jīng)中樞”和控制中心，是保障安全和實現(xiàn)自動化、數(shù)字化、智能化的關(guān)鍵技術(shù)支撐。在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，控制系統(tǒng)作為核心驅(qū)動力，實現(xiàn)了生產(chǎn)流程的自動化實時監(jiān)控，降低了人為干預(yù)和錯誤風險，同時提升了生產(chǎn)效率。智能化是控制系統(tǒng)發(fā)展的重要趨勢，結(jié)合人工智能技術(shù)，能夠分析歷史與實時數(shù)據(jù)，識別生產(chǎn)模式，提供決策支持，提高運營連貫性。

據(jù)王朝輝透露，國能智深在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中采取了一系列舉措，推動能源及智能制造創(chuàng)新。國能智深加大研發(fā)投入，推出iICP智能一體化管控平臺，實現(xiàn)新能源系統(tǒng)的集中監(jiān)控；成立智能技術(shù)研發(fā)部，開發(fā)iDCS自主可控智能分散控制系統(tǒng)，優(yōu)化發(fā)電廠智能控制。此外，國能智深還與高校、科研機構(gòu)及產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)合作，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型新模式。

在王朝輝看來，人工智能（AI）技術(shù)為自動控制系統(tǒng)提供智能決策和自適應(yīng)能力，使其能在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中快速響應(yīng)和調(diào)整，優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低能耗和廢棄物排放，促進可持續(xù)發(fā)展，是智能化、綠色化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動力。但另一方面，AI在工業(yè)自動化中的應(yīng)用也面臨挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量受設(shè)備老化和傳感器故障影響，低質(zhì)量數(shù)據(jù)削弱模型效果；模型缺乏可解釋性限制其在嚴格要求行業(yè)中的應(yīng)用；計算復(fù)雜性影響實時性與響應(yīng)速度；增加數(shù)據(jù)泄露和安全風險；與現(xiàn)有設(shè)備的兼容性問題增加集成復(fù)雜性與成本。

“總之，AI驅(qū)動的自動化控制系統(tǒng)是現(xiàn)代工業(yè)重要發(fā)展方向。隨著技術(shù)進步，AI將與自動化控制系統(tǒng)緊密結(jié)合，創(chuàng)造新的生產(chǎn)力，未來期待在智能化建設(shè)中實現(xiàn)創(chuàng)新與突破。”王朝輝表示。

摘自《自動化博覽》2024年10月刊