1. 建设背景与目标

1.1.    虚拟化技术的介绍

虚拟化的含义很广泛，将任何一种形式的资源抽象成另一种形式的技术都是虚拟化技术。它是一种能够更有效地利用物理计算机硬件的过程，也是云计算的基础。虚拟化或虚拟技术（Virtualization）作为一种资源管理技术，能够实现将计算机中诸如CPU、内存、磁盘空间、网络适配器等各种实体资源加以抽象、转换后形成一种全新形态的电脑配置环境。并且其组合形态的可塑性极强，可拆分和组合为一个或多个环境形态。因其形态的特殊性，使得该虚拟的电脑配置环境打破了实体结构间的不可拆分和切割的桎梏，使用户可以采用更便捷高效更合理化的方式来应用这些电脑硬件资源。

随着目前业界针对工业互联网、工业4.0等的技术体系探索，具体来说实现控制器灵活性和可扩展性的技术路线主要有以下两种：

（1）实现控制器虚拟化。利用控制器虚拟化取代传统硬件控制器；

（2）控制器硬件重构，实现下一代新型和智能的控制器设备，取代传统硬件控制器。

这两种技术是目前工业向互联网转化的技术热点和研究方向，至少从理论实现的角度上来说，实现控制器虚拟化将最大程度的保障现有的大部分厂家及其用户的现有利益，并且基于在IT系统的成功应用，使得该项技术应用于工业领域充满希望。另外的控制器硬件重构，主要以软件定义思想为核心，将控制器硬件的逻辑运算平面和逻辑控制平面进行分离，控制器硬件将实现通用的逻辑运算，统一由控制器进行控制平面的逻辑控制和逻辑管理。

1.2.    虚拟化技术在电厂中的应用

虚拟化技术在电厂中的应用主要体现在以下几个方面：

①　提高资源利用率：通过虚拟化技术，可以在物理服务器上创建多个虚拟机，实现更高的资源利用率和灵活性。

②　提高系统可靠性：每个虚拟机都是独立的，并且具有自己的操作系统和应用程序。如果某个虚拟机出现故障，其他的虚拟机可以继续正常运行，不会受到任何影响。

③　提高可管理性：通过虚拟化技术，可以对所有的虚拟机进行统一管理和维护，大大降低了管理成本和维护成本。

④　提高安全性：虚拟化技术可以实现资源的动态分配和调整，使得输煤系统控制云平台可以更好地适应不同的业务需求和场景。

⑤　在电力行业中，虚拟化技术的应用已经成为了行业变革的重要驱动力。它不仅提升了运营效率，增强了数据安全，还优化了资源配置，为电力行业的可持续发展注入了新的活力。

首先，服务器虚拟化技术让电厂的运营变得更为高效。它通过虚拟化技术将物理服务器转化为虚拟服务器，使得服务器资源得到了更为合理的分配和共享。这不仅减少了服务器的闲置和浪费，提高了服务器的利用率，还降低了能源的消耗和排放，为电厂的环保事业做出了积极的贡献。此外，服务器虚拟化技术还具备出色的能效比，使得电力行业在满足高效率的同时，也能够实现绿色、可持续的发展。

其次，存储虚拟化技术的应用为电力行业的数据管理提供了更为可靠的支持。它能够将各种存储设备统一管理起来，形成一个逻辑上的存储池，使得数据的读写、备份和管理变得更加高效和有序。这种技术不仅保证了数据的安全性，还提高了存储设备的运行效率，为电力行业的数据管理带来了革命性的变革。同时，存储虚拟化技术的应用还为电力行业提供了更为灵活和可靠的数据存储解决方案，使得电力行业在应对数据存储需求时更加从容和自信。

此外，网络虚拟化技术的应用也为电力行业的网络安全防护提供了更为全面和可靠的支持。它通过将多个网络设备整合为一个逻辑网络，实现了网络的灵活配置和高效管理。这不仅提高了网络的可靠性，降低了网络的故障风险，还大大增强了网络的安全防护能力，使得电力行业能够从容应对各种网络安全威胁，确保关键信息的安全和完整。网络虚拟化技术的应用还为电力行业提供了更为灵活和可靠的网络安全解决方案，使得电力行业在应对网络安全威胁时更加从容和自信。

1.3.    方案建设目标

传统的DCS控制系统在工业领域的应用已有多年历史，能较好的完成传统控制任务，但随着流程工业对生产控制精细化、高效化的要求不断提高，以及人工智能、大数据等新一代信息技术的蓬勃发展，现在的控制系统不仅要处理传统的温度、压力、流量和液位等四大传感信号，而且还要能够处理视觉、语音等以前没有的信号，要支持5G等无线通信，这些对于传统的控制系统是无法做到的；另外，传统的控制系统厂家各自都有自己的通信协议，不开放、不可扩展、不可兼容，这对于未来按需生产的智能制造是不相适应的。因此，传统DCS难以实现与人工智能、大数据等技术的深度融合，难以满足对控制系统、数据的更高要求。

传统的工业控制系统通常被称为五层金字塔模型，从现场传感层到PLC/DCS控制层，再到上面的数据采集和监控SCADA层，生产执行MES层和企业管理ERP层。目前的工业互联网平台以兼容传统架构的方式运行，通过实时或者历史数据库或者专门的数据采集网关进行现场数据的采集，然后上传到平台上进行数据处理、展示，以及利用工业App做数据应用，进行预测和优化生产过程。但要实现真正意义上工业互联网所构建的蓝图，这样的架构并不能满足要求。在工业生产过程中，最终的控制过程还需要PLC/DCS来进行控制，MES、ERP或者工业APP不仅需要从PLC/DCS直接采集数据，而且还需要PLC/DCS能够直接执行来自MES、ERP或者工业APP的指令，根据指令优化和调整PLC控制程序，实现工业生产的效率提升，同时也避免繁琐的人工调试过程。近年来，随着5G的通讯技术、物联网、虚拟化技术的发展，为OT与IT层深度融合、协同控制提供了途径，工厂需要更扁平的架构、更简单的流程和更智能的分析。

图1.3-1 虚拟云化演进图

控制器云化（虚拟化）是技术发展的一个方向，在云端运行传统控制器软件，通过将物联接口标准化和应用云化，实现设备的远程控制。将传统的DCS控制器部署于云端，利用云平台的强大算力，可以显著提升控制器指令速度，缩短控制周期，降低控制器负荷；云平台的大型存储能力、分析能力，可以支撑更多复杂控制和优化算法，通过机器学习形成对被控设备的自动控制策略，提高过程控制分析能力、自动化水平，通过云端底层数据打通，OT与IT的融合具备广阔的想象和产品创新发展空间，产生一系列的优化控制、节能降耗等行业控制方法应用，以上软件服务均布置在统一云平台，为用户形成完整的解决方案，形成产品组合并创造增值空间，能够更好的支撑云平台推广。当前，智能优化控制技术在行业内已纷纷开展试点和应用，这是配合智能电网发展智能化电厂必须完成的下一个目标。随着先进控制策略、智能算法、优化算法的发展已逐步成熟，在传统DCS工业控制系统的基础上，发展新一代智能运行控制系统已经成为必然。

图1.3-2 虚拟化DCS演进图

本方案中的虚拟化控制系统采用基于DCS控制器虚拟化技术，可部署在电厂私有云计算平台的虚拟机上，利用云服务器的算力资源，通过云服务器提供的冗余虚拟机环境加载实时操作系统，实现DCS DPU在虚拟化环境中的运行，实现DCS控制逻辑、监视画面的虚拟化部署，最终达到数据的交互综合利用，资源的合理配置。

系统由虚拟控制器、控制网络、远程网关及IO模块组成，并配有操作员站、工程师及历史站及相关配套软件，系统使用操作符合常规DCS操作习惯。虚拟控制器为完全虚拟化控制器，虚拟控制器支持在单个虚拟机部署，可安装于云平台，由云平台分配虚拟机、用于安装云控制器、网络通讯及其依赖的环境。云控制器的逻辑组态以及数据存储均在虚拟服务器中实现，逻辑运算依托虚拟控制器，整个云平台虚拟控制器的扫描周期、信号回路的传输周期、可靠性应满足电厂辅助车间生产时延性要求（小于等于200ms）。

2.  方案详细介绍

2.1.    生产云平台整体架构设计

本项目在机组DCS、公用DCS网段之上构建生产云与厂级云两级云平台。利用生产云计算基础设施强大的算力构建智能计算服务平台，部署智能寻优控制、智能监盘、及锅炉数字孪生等智能应用，同时，通过一体化通讯机制与DCS控制系统进行高效安全数据双向通讯，实现闭环实时控制，这样，就共同组成了一套基于生产云计算的电厂一体化的智能DCS控制系统（以下简称“ICS”），成为电厂实现智能化生产提供强有力的保障。

图2.1-1 生产云平台技术架构

和利时在大型燃煤发电厂的ICS发电控制系统建设方面有着丰富的工程经验和众多的实施案例，可为电厂提供以和利时DCS系统网络为网络基础拓展出智能控制所需智能优化控制站、基于私有云部署的大数据分析环境、智能计算环境、智能控制环境、智能算法组态环境和开放的应用开发环境，其中开放的应用环境可以为第三方的智能模块提供组态工具，支持第三方开发的算法模型、高级应用置于统一的生产云平台资源环境下运行。将常规DCS系统无缝升级成ICS系统，并确保不影响原有DCS系统的安全性和实时性。

图2.1-2 生产云平台界面示意图

和利时智能生产云平台采用以智能发电控制系统（ICS）为核心，在传统DCS配置基础上扩展智能优化算法库、智能控制器、高级值班员工作站、高性能服务器等资源，为实现发电过程的智能监盘、智能控制、智能寻优提供可靠的软硬件环境。在智能发电控制系统上，在系统的智能控制器及高性能服务器中预留了运行第三方高级应用的开放环境，具备吸收各种优秀智能应用资源能力，实现机组APS智能启停、在线寻优控制、智能监盘等智能化的应用，实现机组智能发电控制及辅助运行。

和利时智能生产云平台设计包含DCS实时控制网、生产云智能计算网等多层网络并接入生产视频网络实现综合泛在感知。本项目网络结构图如下：

图2.1-3 板集电厂二期生产云平台网络架构图

2.1.1.            平台性能优势

（1）横向扩充，更强大的计算、存储能力

集群模式下，传统双网双冗余的结构，只能同时有一台服务器能提供处理能力，和利时智能生产云平台采用双网三冗余的结构，三台服务器通过负载均衡的方式同时工作，相当于左侧三倍的处理能力，同时还具有横向扩充能力。当一台服务器故障时仍然能正常工作。同时实时数据和历史数据进行分布式部署和备份，确保服务高可用及数据的安全。所有服务器构建为一个统一集群，服务器内部通讯对外隔离，按照运行的权限和接口进行调用；基于 RBAC 的权限管理服务，细化每一个资源的访问权限，并对所有操作进行记录和审计。

图2.1.1-1 智能生产云平台服务器监控详情

（2）对第三方算法应用进行有效网络抑制

第三方应用查询请求建立在数据服务器自有历史库和实时库，不会对DCS系统网络负荷率造成影响。数据服务器对第三方应用写请求进行缓存汇聚，定时稳定下发，对DCS系统网造成影响有限。数据服务器具备对第三方应用写请求的阈值、梯度、权限等合法校验功能。应用控制器中第三方算法，只能被动等候调用，没有操作网络、内存、存储、调度的能力。应用控制器中的第三方算法虽然是黑盒提供，但是平台具备应用前对其使用的函数和资源做检查的能力。应用控制器通过网络变量对外输出，其流量、频度、范围都受到ICS平台监视和控制。OPS 可监控所有第三方应用状态，并提供报警、日志、事件、倒换等功能。

图2.1.1-2 智能生产云平台WEB监控系统

（4）丰富的工业互联网应用服务

Ø  实时数据存取服务：提供实时数据的高速存取处理

Ø  历史数据存取服务：提供历史数据的高速存取，趋势查询，聚合查询功能

Ø  数据网关服务：提供多种格式的数据转发服务

Ø  消息总线服务：提供分布式环境下的消息通讯、高速数据交换的总线服务

Ø  用户及权限管理服务：提供基于 RBAC 用户、角色、资源、组织机构处理服务

Ø  单点登录服务：提供全平台单点登录服务

Ø  系统管理服务：提供系统设置处理

Ø  数据采集服务：支持多种渠道，多种协议的数据 ETL 服务

Ø  任务调度服务：定时任务

Ø  MQTT代理服务：接受MQTT的订阅/发布处理

图2.1.1-3 智能生产云平台微服务框架系统设计

（5）围绕以 OPCUA 标准构建的信息模型，基于模型驱动技术，功能和流程高度可配置、可重构、可扩展，与工业互联网的相关服务无缝结合。

OPCUA 实现了工业互联网的 “标准与规范”，其中信息模型又是 OPCUA 的核心。该信息模型采用了多级分层网络，可通过元数据描述命名空间里的对象。对象的结构之间也可相互引用实例，采用图（GRAPH）数据的组织方式，可导航到任何节点对象。平台完全支持 OPCUA 信息模型和通信标准，可输出符合国际标准的 XML 模型文件，也可直接发布容器形式的以 OPCUA 微服务模型。

图2.1.1-4 智能生产云平台模型标准和规范

 平台完成了基于 WEB 的多用户、可协作的 OPCUA 建模工具，充分支持流程行业的建模工作需求。能为实现各类特定任务，对数据进行标准封装，形成各种行业包模型。IT 平台在行业 PAAS 层上集成的诸多工具，包括工作流编排、可视化组态、逻辑组态、高级报表、自定义表单、规则引擎、元数据设计、大数据分析、机器学习等都以模型为基础，将多元异构数据进行了融合。

图2.1.1-5 OPC UA建模工具

（6）利用先进的NoSQL技术: 高性能、高并发，支持分布式

高速内存服务器，通过集群、哨兵等灵活的部署模式以支持分布式计算，拥有多种数据类型以及消息机制、过期机制、持久化机制。非常适合用作实时数据存取的场景。InfluxDB是一款专门处理高写入和查询负载的时序数据库，用于存储大规模的时序数据并进行实时分析，支持毫秒级储存，完全满足快速控制要求，支持十万点以上数据的存储和调用。

2.2.    虚拟控制器系统介绍

图2.2-1 虚拟控制系统架构图

如上图，虚拟系统由IO及网关、虚拟控制器、上位监控及网络组成。其中：

（1）           上位监控

上位监控系统采用和利时MACS6.5.4版本，包含工程师站，操作员站，历史站等功能，保持与传统DCS软件整体功能基本一致。

（2）           虚拟控制器

部署在用于服务器中，由硬件资源，虚拟化平台软件，操作系统及应用软件组成，完成和传统控制器的相同功能。通过虚拟化技术，一台服务器可以部署多个控制器。虚拟控制器支持控制器冗余，和上位机软件还是通过双以太网进行通信。

（3）           网络

整个系统中包含三种网络，系统网网络，控制网网络，冗余网网络。系统网：DCS工程师站，操作员站，历史站等与控制器通信的网络。控制网：控制器与IO模块进行数据通信的网络。

（4）           网关

完成虚拟控制器与IO模块间的以太网和DP之间的协议转换，实现云化控制器和I/O模块的通信。单网关支持4条链路独立DP。与控制器通信通过以太网通信，支持两条链路冗余；支持在虚拟控制器和网关之间使用5G网络。

（5）           IO模块

保持和现有和利时IO模块一致。

2.2.1.            控制平台云的软件虚拟化部署架构

图2.2.1-1 虚拟化部署架构

云化DCS控制层软件由硬件资源，虚拟化平台软件，操作系统及各种应用软件组成。

(1)      虚拟化：

l  和利时虚拟控制器支持采用Xen虚拟化及VMWARE技术。

l  支持将硬件实体资源（CPU、内存、磁盘空间、网络适配器等）分配给各种应用的操作系统。

(2)      操作系统层：

1)         云化控制器的操作系统：

l  采用采用RTLinux操作系统，保证控制器能够完成实时控制；

l  和利时完成对Linux系统的调度时基的调整，提供系统调度准确性；

2)         工程师站和操作员站的操作系统：

l  采用linux也可以支持windows；

l  在虚拟化前后系统使用的操作系统、应用软件都是未经更改的，因此软件的稳定性与虚拟化前完全相同。

(3)      组态服务软件：

l  支持多工程师协同组态，多个工程客户端同时组态同一个工程。

l  支持远程进行离线组态和在线下装和调试组态逻辑。

l  支持根据各种使用场景对不同角色设置合理的用户权限。

2.2.2.            云化控制器软件结构

云化控制器软件（RTS）架构

图2.2.2-1 虚拟化控制器结构

l  支持运算和通信管理分核处理，保证IEC运算独自CPU核运算，提供强大运算能力。

l  支持工艺模型仿真运行，模型数据使用现场数据的镜像，可实现现场事故预测。

l  支持工业控制网络与现场总线的统一。

l  支持IEC61131-3组态多任务运行。

l  支持传统控制器的IEC61131-3组态逻辑运算。

l  支持虚拟控制器资源监测及诊断。

l  支持传统控制器冗余功能，实现控制器无扰切换。

l  云化控制器后大大提高了运算能力，运算能力比传统控制器提高5倍数以上。可降低传统控制器的运算负荷。

l  单个云化控制器支持64M组态程序，支持128M组态数据区。支持接入8000个I/O点。

2.2.3.            云化控制器功能介绍

图2.2.3-1 云化控制器系统特点

系统主要特点如下：

(1)       软件定义

虚拟控制系统的组件均实现了虚拟化，可以对控制器的CPU资源、计算容量进行弹性伸缩。实现硬件资源利用的最大化，及性能接入量的最优配置。

(2)       扁平化

使用扁平化架构，实现根据所接入的系统规模进行虚拟设备的可裁剪，分布式地部署，提高系统地可靠性及灵活性。

(3)       智能协同

系统利用虚拟高速总线通讯，实现了逻辑控制器、智能算法服务器地无缝集成，实现了ms级、s/min级的多时间尺度的融合，以及简单逻辑控制、复杂智能控制及寻优算法的一体化。

(4)       多用户组态

系统支持权限多用户的远程登陆及同时组态，提高了工程协同能力，大大缩短工期。

(5)       多客户端访问

支持移动等多客户端访问。

(6)       支持海量接入

系统采集网络支持原有DCS所有IO类型模块，能够接入海量传感数据。

2.2.3.1.       控制器功能扩展

结合和利时CPS系统，实现辅网的智能化控制运行，利用虚拟控制器技术实现辅助车间纳入虚拟化控制系统控制，同时，在平台上部署高级应用包括：智能报警、智能监测、过程控制与工业电视联动、仪表示值自动识别、智能设备轮换、故障设备自动切除等应用。具体功能包括：

(1)       智能报警：利用智能发电控制系统高性能服务器的信息处理能力，采用人工智能技术，通过推理机制和故障知识库，建立报警因果关系模型，实现报警过滤、溯源、诊断、预测等功能，帮助运行人员快速处理各类异常，实现人机协同智能监盘：

1）报警管理与统计分析：设置和组态符合EEMUA-191《报警系统设计及管理导则》和ISA18.2《过程工业报警系统管理》的国际规范标准，可广泛应用于报警系统生命周期的各个阶段。

2）参数预警：当设备或系统产生运行异常趋势，但参数还没有到达报警阈值时，提前给出设备或系统预警信息，提醒运行人员密切注意并采取必要的干预措施，以提高运行安全经济性。

3）转机诊断：基于工艺运行信号的诊断，工艺信号报警诊断模块与原DCS系统采用实时通讯机制，而关于智能预警模块的计算均在DCS中通过组态的形式实现。基于振动信号的诊断，基于振动信号诊断模块允许用户对设备振动数据进行波形和频谱分析，对各种数据进行趋势分析和相关趋势分析。

4）滋扰报警抑制：进行异常报警的特征分析，采取滤波、延迟、死区、系统和设备运行状态相关的报警限值设定、优先级调整、多变量关联分析等措施抑制或消除滋扰报警。

5）报警诊断：利用现有的生产过程知识和专家经验建立故障知识库，实时对生产过程中的故障识别，发送诊断信息，并提供处理指导意见

(2)       定期工作自动执行 ：通过开展电厂定期工作智能化的研究，结合先进的控制思想、程序控制理念，能够实现定期工作按照正规操作步骤及工艺标准执行，工作任务自动创建、运行条件自动确认、功能自动执行、试验数据自动记录、结果结论自动分析生成。在正常条件下能够自动地根据定期工作、定期试验的工作要求，通过采用先进的控制策略实现定期工作对人工的依赖，减少工作过程中的不确定性和人为因素的影响，确保机组定期工作、定期试验自动执行、智能分析，对设备做到可知、可控，保持系统的可靠性。

(3)       典型故障自动处理：针对常规典型故障（设备故障），具备及时完成故障点的切除或及时合理地触发RB功能，满足机组在常规典型故障条件下的故障自动处理，及时调整各项参数，确保机组的不间断运行；针对非常规典型故障（功能性故障），机组具备故障评估功能，具有故障自愈能力，通过对故障的自约束能力来降低故障的危害。

(4)       操作过程与视频联动：在主辅机主要转动设备周边布置位于安全I区的视频系统，与ICS系统进行联动。包括视频系统的诊断结果信息送入ICS作为报警项；设备操作时，视频系统可对应弹出相关设备画面。

(5)       设备状态监测及评价：

1）阀门性能监测：根据执行机构以往故障的现象和运行人员的经验，建立执行机构性能判断专家知识库。采用专家知识库，对阀门的工作状态、线性度实时计算并监控，并给出分类提示，供运行和检修人员直观监控，进行辅助决策。对一般阀门计算其电机统计时间以进行健康预报警；

2）控制回路品质监测;在线实时监测机组主要控制回路的控制品质评价，采用控制指标评价相关算法，通过对控制回路实时动态数据的分析，将当前控制回路品质量化成具体得分，供运行和检修人员直观查看;

3）设备健康度监测：基于机组运行历史数据，采用神经网络算法建立设备相关输入和输出变量神经网络模型，根据输出变量实时值与神经网络模型预测值，采用关联度分析，对系统的健康程度进行评估打分，实现对系统的异常预警和健康度分析。

2.2.4.            虚拟控制系统技术指标

（1）           虚拟控制系统控制器相关技术指标应达到或高于电厂常规DCS相关技术指标要求。

（2）           虚拟控制系统的单回路控制周期应小于等于200ms，即信号从就地远程IO柜的输入模块、网络采集传输、虚拟控制器运算后发出指令、再到就地远程IO柜的输出模块的时间响应。

（3）           操作信号响应时间（即键盘发出操作指令到LCD屏幕上显示该信号反馈的时间），开关量信号操作时间不大于1.0s，模拟量信号操作时间不大于2.5s。

（4）           单个虚拟控制器支持对调度时基的调整，提供系统调度准确性，POU任务周期可在40ms，100ms，200ms，500ms，1s设置。

（5）           虚拟控制器在最大负荷运行时，负荷率不超过40％。

（6）           单台虚拟控制器可支持接入不少于4800点的IO硬接点的容量，并保证时延满足要求。

（7）           模拟量处理器模件完成所有指定任务的最大执行周期不应超过250ms，开关量处理器模件所有指定任务的最大执行周期不应超过100ms。

（8）           对需快速处理的模拟和顺序控制回路，其处理能力应分别为每125ms和50ms执行一次。

（9）           报警过滤、报警溯源规则可组态；

（10）       报警过滤50%以上无效报警；

（11）       参数预警和辅机健康度诊断模块中，在正常运行工况下各参数预测值与实际值相对偏差小于5%；

（12）       报警溯源算法准确率达到96%；

（13）       任何智能报警画面均应能在2秒(或更少)的时间以内完全显示出来，所有显示的数据应每秒更新一次。

3.  创新性和推广价值

3.1.    创新性

虚拟控制器相较于传统实体控制器有以下四点优势：

(1)       虚拟控制器运行平台具有运行高度复杂智能算法和简单逻辑算法相协调的计算的能力，打通底层数据共享，实现IT与OT的便捷融合，实现不同控制站的控制协同；

(2)       具备无线接入能力，满足工业控制的低延时、高度的可靠性、可用性，能够连接分散、远程、乃至广域的IO；

(3)       硬件平台具备更高的可靠性，通过IT技术保证数据安全、信息安全与控制器长期可靠工作；

(4)       具有灵活的软件定义能力，云化后单台服务器可以支持的虚拟控制器数量，相比于真实控制器需要有成本优势。

在实现控制器虚拟化方面，鉴于虚拟化和云计算在ICT领域取得巨大成功，其创新程度甚至颠覆了整个ICT旧有的架构体系，其效果也是相当显著，可将现在的ICT环境的运营成本较明显的降低。虚拟化和云计算开始逐步向工业控制系统领域延申。但是，在工业环境中，对控制系统要求通常很高，系统故障、实时性等对工业生产和应用来说是至关重要的。要使得在工业应用，需要通过工业4.0综合技术实践将虚拟化和云计算等先进IT创新技术有效运用于工业领域并提高工业生产效率是关键，当前，工业互联网和工业4.0技术正在试点推广中，成熟度和可靠性，以及在需要满足稳定性和实时计算等较高要求的工业控制环境中大规模应用正在进一步验证。

3.2.    推广价值

随着互联网技术的不断发展和创新，以虚拟化技术为基础的云计算平台逐渐成为各行各业企业管理和生产经营的重要数据支撑平台，云计算平台的应用范畴在虚拟化技术的支持下变得越来越广泛。深入研究虚拟化技术在云计算中的具体应用，并不断摸索基于虚拟化技术的云计算平台架构设计，不断提升虚拟化技术在云计算中的应用价值，可提升云计算平台运行的效率和稳定性，最终实现云计算平台在实践应用过程中的资源最大化和效益最大化发展。

和利时在控制器虚拟化或软件定义控制器方面已经研究多年，当前，和利时已经在控制器虚拟化方面进行了产品发布，和利时边缘智能控制器、边缘智能一体机已顺利落地北京地铁19号线一期工程,实现和利时边缘计算平台在智慧城轨领域的首次成功应用。通过虚拟化技术与传统工业控制、AI人工智能算法相结合,边缘智能控制器实现传统BAS功能、机电智能诊断功能等场景应用,实现自动扶梯、风机、站台门、蓄电池、节能控制等五类设备/系统的故障诊断与预测分析。