2025年11月13日，核动力运行研究所运行总体主管工程师罗俊杰在深圳核博会核电智慧运行论坛发表《核电厂主控室智慧监视研究与应用》主旨报告。
关键点：
1. 背景与问题：核电主控室监控的人机瓶颈（00:00）
在我国核电快速发展、机组日益复杂的背景下，主控室需实时监控数千参数并快速决策，传统阈值+人工模式面临标准不统一、耦合关系复杂、人工难以长时高强度关注的挑战。亟需构建一套融合经验知识与海量数据的智能化监控与预警体系。
2. 系统总体方案与模块组成（02:45）
系统分为三大模块：系统管理（人机界面+数据仓库/数字孪生）、运行监控与预警（后台监控、参数与模型配置）、辅助功能（运维计算工具、顺态工况监视与提示）。目标是自动监控、精准预警，预防停机与设备损坏。
3. 架构特点与七类核心模型（04:09）
采用“数据优先-模型中台-HMI交互”的三层架构。模型层包含：停堆/停机预警、重要参数监视、机组全参数对比、日常计算、顺态/事故监视、技术规格书超限预警、例行工作预警等七类核心模型，覆盖多场景监控分析。
4. 知识建模方法与智能预警机制（05:30）
与电厂专家共建业务主线与参数关联网，算法工程师基于历史与实时数据训练模型（多变量方法含PCA），实现趋势性与关联性异常识别。区别于传统单点超限报警，系统可对下降/上升趋势进行预测性预警，并设有人机复核的误报/漏报回流训练，形成自学习闭环。
5. 海量数据与三层数据建模流程（12:26）
面对最高达1秒10次的高频采样与海量点位，采用“三层数据”策略：一次原始数据→特征与稳态识别后形成二次数据→经模型清洗与融合形成用于报警与预测的三次数据，保障时效性与有效性。
6. 关键功能场景：对比分析与停堆/甩负荷预警（14:27）
提供机组全参数在时间维与机组维的对比分析，快速识别偏差与潜在异常；基于趋势与耦合特征实现停堆/停机/甩负荷至少15分钟的提前预警，并输出未来时段的异常发生概率与可能触发点。
7. 技术规格书超限与顺态工况监视、例行工作预警（18:01）
把技术规格书条款参数化纳入模型做后台监控；顺态工况采用标准线/规格线直观报警；例行工作预警对如液罐液位上/下行趋势进行到时预测，分级提示颜色并生成操作清单，指导及时切罐等处置。
8. 日常计算与可视化工具集（21:10）
将主控室常用热工/反应性/净化率等计算内置为可视化工具，自动拉取设备实时与历史数据，降低手工计算负担，提高运算一致性与追溯性。
9. 实际案例验证：大修后瓦温偏高与给水箱液位异常（22:38）
案例1：大修后汽轮机部分瓦温在同工况、同时间显著高于同期，系统触发偏差预警，建议现场检查。案例2：给水箱液位出现异常下降趋势，系统在未达传统报警阈值前即发出提前预警，指导人员排查补水与工况。
10. 创新点与推广计划（25:39）
创新体现在数据驱动多变量模型与“事前”预警工程化落地，并引入顺态识别与操作一致性校验。系统已在福清机组全覆盖上线，后续将扩展至更多电厂，通过更多历史数据深度训练以降低误报/漏报并应对模型漂移。
时间线：
00:00 - 开场与研究背景：核电扩张下主控室传统监控的局限与痛点。
02:45 - 系统总体概述：三大模块与目标（自动监控、精准预警）。
04:09 - 架构与模型：数据优先架构与七类核心模型。
05:30 - 知识建模与算法：多变量分析、趋势性预警、闭环学习。
12:26 - 数据分层：一次/二次/三次数据流程应对高频大数据。
14:27 - 功能场景Ⅰ：全参数对比与停堆/甩负荷提前预警。
18:01 - 功能场景Ⅱ：技术规格书超限、顺态监视与例行工作预警。
21:10 - 运维工具：日常计算与可视化，减负增效。
22:38 - 案例展示：瓦温偏高与给水箱液位异常的提前发现与处置。
25:39 - 创新与展望：从事后到事前的工程化创新与多厂推广计划。
AI 延伸阅读(下文由AI生成，其内容可能存在偏差，请注意甄别)：
核电主控室智慧监视系统上线应用，推动核电运行从“越线报警”迈向“趋势预警”
随着我国核电建设加速推进，核电机组数量持续增加，主控室在机组安全运行中的核心作用愈发突出。主控室需要对大量设备、系统和运行参数进行实时监视，并在异常征兆出现时迅速作出判断和响应。然而，传统监控方式主要依赖人工值守和阈值报警，面对数千项参数、秒级采样数据以及多工况耦合关系，已难以满足更高水平安全运行和精细化管理的需求。
传统监控的主要痛点在于数据量巨大、异常演化隐蔽、响应链条复杂。机组运行过程中，设备参数、运行参数和仪表信号持续高频产生，常规采样达到秒级，部分典型场景最高可达每秒10次。长期高强度值守容易受到人因限制影响，尤其是对缓慢变化的异常趋势，人工监视可能难以及时捕捉。同时，多参量、多设备、多工况之间存在复杂耦合，仅依靠单点阈值越线报警，往往意味着故障已经发展到较为明显的阶段。
针对这些挑战，核电主控室智慧监视系统采用数据层、模型层和交互层三层架构。数据层通过数字孪生和仿真模块提供数据支撑，并建设统一数据仓库；模型层部署七类核心模型和后台监控分析引擎，对运行状态进行持续识别、预测和诊断；交互层则面向主控室操纵员，提供HMI前端、报警预警界面和操作辅助工具，使复杂分析结果能够以直观方式服务现场决策。
在系统功能上，智慧监视系统主要包括系统管理、运行监控与预警、操作辅助三大模块。系统管理覆盖前台应用、人机交互、数据仓库以及开发配置工具；运行监控与预警负责参数设置、模型配置、后台检测和告警推送；操作辅助则提供计算工具、顺态工况提示和例行工作提醒。通过这些模块协同，系统能够把海量运行数据转化为可识别、可解释、可处置的运行信息。
该系统的数据体系分为一次数据源、二次数据源和三次数据。一次数据源保留原始采集数据，二次数据源经过去噪、稳态识别、特征构造等处理，三次数据则用于报警、预测和分析。数据处理过程中，系统会进行工况标签化、异常值剔除、时间对齐、缺失修复和一致性校核，为模型训练和在线判断提供可靠基础。在知识建模方面，运维人员和操纵人员共同梳理业务主线与关键节点，形成参数依赖图谱，再结合约束条件、历史数据和实时数据，使用包括PCA在内的算法开展训练、验证和上线迭代。
与传统阈值报警不同，智慧监视系统强调趋势、速率和多参数耦合关系。在线数据进入模型后，系统会结合历史训练基线和当前变化趋势，推断异常发生概率及可能到达的时间点，并通过综合报警模块进行分级提示。对于缓变类事件，系统至少可提前约15分钟发出预警，典型场景下可提供30分钟和120分钟两级提示。人工复核结果还会回流至模型，用于优化阈值、特征和判断逻辑，形成持续学习闭环。
目前系统已构建七类核心模型，分别面向停堆或停机预警、重要参数监视、机组全参数对比、日常计算、顺态事故监视、技术规格书超线预警和例行工作预警等场景。其中，停堆/停机预警模型用于识别可能导致停堆或甩负荷的演化征兆；重要参数监视模型可基于参数依赖图谱发现异常并给出根因指引；机组全参数对比模型支持跨时间、跨机组和跨工况的偏差分析；技术规格书超线预警模型则可对T/S关键条款进行在线符合性监测和留痕提示。
在实际应用中，系统已覆盖趋势类早期预警、液位与罐区管理、技术规格符合性监控以及多维对比分析等场景。例如，当泵流量持续下降但尚未越限时，模型可判断其在30至120分钟内可能触及限制并提前发出分级预警；当液位接近满罐或异常下降时，系统可预测到达阈值的时间，并给出切罐、补水等操作建议。报警中心还可对已触发、处理中和已消警事件进行全生命周期管理，操作队列则帮助操纵员对紧急和重要动作进行可视化排序。
在福清核电的实际运行验证中，系统已取得应用成效。一次案例中，大修后机组处于稳态运行，汽轮机4号、7号、8号瓦温在相同条件下明显高于同期水平，系统发出“相对升高”预警，并建议检修人员复核装配和冷却等因素，从而避免温升进一步发展至硬阈值越限。另一次案例中，给水箱液位尚未达到硬报警值，但已呈现异常下降趋势，模型提前识别异常模式并提示检查补水、泄漏等可能原因，避免了低液位报警及连锁影响。目前，该系统已在福清核电全机组上线运行，后续计划推广至更多电厂和机组，并通过引入更丰富的历史数据、深化模型训练和完善人机协同机制，进一步提升场景泛化能力和预警准确性。
