大数据下的电厂燃料精细化管理有效措施分析

引言

电力行业作为国民经济的支柱产业，其燃料成本常占发电总成本七成以上，燃料管理水平直接决定电厂核心竞争力，大数据时代的到来给传统燃料管理模式带来革命性变革，电厂借助海量数据的采集与分析，突破信息不对称和决策滞后的瓶颈，实现燃料采购、储存、配送、消耗等环节的精细化管控，从而有效降低成本、提高效率，推动电力企业向智能化、低碳化方向转型。

一、基于大数据下的电厂燃料精细化管理的重要性

在当前能源转型和环保要求日益严格背景下，电厂燃料精细化管理作为提升企业竞争力和可持续发展的关键要素，大数据技术的广泛应用借由海量数据的采集、存储、分析和挖掘，给电厂燃料管理带来革命性变革，实现对燃料采购、储存、配送、消耗等全生命周期的精准管控；传统燃料管理模式因依赖人工经验和简单统计，存在信息滞后、决策盲目、成本控制不精确等问题，而基于大数据的精细化管理通过实时监控燃料质量变化、预测市场价格波动、优化库存结构、降低运营风险，显著提升燃料利用效率和经济效益，且电厂凭借数据驱动的管理模式，能更好地响应市场变化、制定科学合理的燃料采购策略，实现成本最小化和效益最大化的双重目标，为企业在激烈市场竞争中赢得优势地位奠定坚实基础[1]。

二、基于大数据下的电厂燃料精细化管理措施

（一）实时监测分析，动态优化配置

电厂燃料精细化管理的核心在于构建一套覆盖全流程的智能监测分析体系，这种体系不仅需要前端物联网和传感器技术的支撑，还需要后端大数据平台的深度挖掘与分析能力，从而实现对燃料质量的实时监控与动态调整，为电厂运行效率和经济效益的提升奠定坚实基础。现代电厂在燃料输送带、储煤场、给煤机等关键节点部署高精度传感器网络，每分钟采集数千个热值、水分、灰分、硫分等质量指标数据点，并结合气象信息、储煤场环境参数形成多维数据矩阵，由数据平台利用深度学习算法对这些实时数据进行分析，识别燃料质量变化趋势与潜在异常[2]。基于数据模型自动生成不同煤种最优配比方案的系统，会根据锅炉负荷变化、排放标准要求动态调整配煤比例，特定工况下硫分超标时自动增加低硫煤配比，确保排放达标且控制成本。将历史燃烧数据与当前燃料参数相结合的燃料质量预测模型，精确计算出不同配比下发电效率与排放水平，进而推荐经济性与环保性最佳平衡点的配置方案。通过持续积累的历史数据对比分析不断优化算法模型准确性的电厂，经季度性能评估显示，智能配煤系统较传统人工经验配煤平均提升热效率 2.3% ，降低标煤单耗 8.7 克/千瓦时，年节约燃料成本达数百万元。

（二）智能采购决策，精准成本控制

作为电厂成本控制关键环节的燃料智能采购决策系统，通过深度融合大数据分析与市场预测能力，打破传统采购模式中信息不对称与决策滞后的瓶颈，实现燃料采购的科学化、精准化与战略化，在波动的市场环境中把握最佳采购时机，显著提升企业经济效益[3]，其通过实时爬取国内外煤炭交易平台、期货市场、海运指数、铁路运力等多源数据并结合宏观经济指标、政策变化、季节性因素建立多维数据库，采用时间序列分析与神经网络算法构建准确度超过 85% 的价格预测模型，为采购时机选择提供精准指导；电厂采购部门依托系统推荐，在煤炭市场淡季或价格低谷期增加采购量，在价格上涨周期适当控制采购节奏，有效降低平均采购成本；该系统整合上千家供应商的历史交易数据，从煤质稳定性、价格竞争力、交货及时性等维度建立评分机制，形成供应商分级库，对 AAA 级优质供应商实施战略合作，对问题供应商实施动态淘汰，在保障燃料质量的同时控制采购风险；采购决策模型根据电厂负荷预测、库存水平、运输周期等因素，自动计算最优采购批次与采购量，避免因频繁小批量采购增加的议价成本或大批量采购导致的资金占用，同时考虑季节性因素制定差异化采购策略，如在雨季前适当增加库存，应对可能的运输中断风险。

（三）库存智能管控，降低运营风险

电厂燃料库存管理现已从以往传统的静态管理模式，转变为依靠大数据的智能动态管控体系。这种体系把各类繁杂的库存影响因素，都归并到一个统一的数学模型之中，达成库存水平的精准预估与调控。在确保供应稳定安全的同时，还能最大程度地削减库存成本，给电厂运营效率的提高，提供坚实有力的支持。库存智能管控系统先是借助对多年历史数据的挖掘剖析，探究电厂燃料消耗在时间分布上的规律，并结合季节性因素、节假日产生的影响以及计划检修周期等，构建消耗预测模型。该系统还整合了区域煤炭供应状况、运输能力变动、极端天气预警等外部数据信息，全面评估供应链可能面临的风险，智能化计算各个时间段的安全库存水平。电厂库区配备了三维激光扫描系统，并结合无人机巡检技术，能够对不同煤堆的体积、位置及温度进行精确监测。库存管理平台依据煤种特点、堆存时长、自燃风险等因素，对堆放布局和取用顺序予以优化。系统严格执行“先进先出”原则，有效减少了因煤炭长期堆存而引发的热值损失以及自燃风险。高级库存成本分析模型将资金占用成本、仓储维护费用、质量变差造成的损失、市场价格波动等因素，转化为统一的量化指标，通过边际效益分析来确定最为经济的库存规模。

（四）预测维护优化，提升设备效能

通过对设备全生命周期数据的深度学习，将传统被动维修模式转变为主动预测模式，实现设备故障早期预警与精准干预，大幅提升燃料处理系统可靠性与经济性，为燃料精细化管理提供坚实装备保障，且基于大数据的预测性维护体系直接关系到燃料处理系统设备健康状态及电厂安全稳定运行。电厂在输煤皮带、破碎机、筛分设备、给煤机等关键设备上安装数百个振动传感器、温度探测器、电流监测仪，实时采集设备运行状态数据并同步记录设备负载、环境条件、操作参数等相关信息以形成设备健康大数据平台。系统采用机器学习算法深度挖掘历史故障案例，识别出设备异常运行特征模式并建立针对不同故障类型的预测模型，当监测数据出现与故障模式相似趋势时提前发出预警并给出剩余使用寿命评估。维护决策支持系统根据故障严重程度、备件库存情况、生产计划安排智能生成最优维护时间窗口与维护方案，避免计划外停机对电厂生产的影响。设备健康管理平台能根据燃料特性自动优化设备运行参数，如处理高硬度煤种时调整破碎机转速和给料量以延长设备使用寿命，处理高水分煤种时优化输送带速度和张力控制来提高运行可靠性。

三、结束语

基于大数据的电厂燃料精细化管理作为电力行业数字化转型重要一环，未来随着人工智能、区块链等新兴技术深度融合，电厂燃料管理迈向更高智能化水平，形成全产业链协同的智慧能源体系，不仅实现燃料全生命周期闭环管理，更为碳达峰碳中和目标提供有力支撑，推动能源生产和消费方式根本性变革，引领电力行业高质量发展。

参考文献：

[1]秦威,连能利,林承宇.燃料智能化管理系统开发与关键技术探析[J].电力设备管理,2025,(08):134-136.

[2]崔凯,李信,闫聪.电厂燃料管理系统智能化技术探析[J].电力设备管理,2024,(20):113-115.

[3]耿泽鹏.基于精细化管理理论的 Z 电厂燃料部生产管理研究[D].宁夏大学,2022.