大数据驱动的火电企业燃料采购计划智能决策研究

在火电企业运营成本当中，燃料成本所占比重大，一般能达到 70% 至 90% 的高比例。因此，科学合理的制定燃料采购计划，对于火电企业在控制成本、提升经济效益以及增强市场竞争力等方面有着关键的意义。随着信息技术快速发展，大数据具有数据量大、数据类型多样、处理速度快和价值密度低但潜在价值高的特点，能够整合多源数据，挖掘数据背后的规律和趋势，为火电企业提供更精准、科学的决策支持。

一、大数据驱动的燃料采购计划智能决策关键技术

（一）大数据采集与预处理技术

火电企业在燃料采购方面，所涉及的数据来源广泛，包括煤炭供应商信息、煤炭市场价格数据、煤炭质量数据、运输信息以及电厂自身生产运营的诸多数据（如发电计划、机组运行的各项参数）等等。就煤炭供应商信息来讲，包含了供应商的基本资质情况、供应能力、以往的供应价格状况、产品质量稳定性等诸多维度数据；煤炭市场价格数据不但要收集国内各大煤炭交易市场的实时价格情况，还要关注国际煤炭市场价格的走势走向，以此来分析价格出现波动的趋势特点以及背后的原因所在。这些数据来源复杂，其格式也多种多样，需要采用 ETL（Extract，Transform，Load）技术来开展采集与预处理工作。ETL技术能够从不同的数据源当中抽取数据，对数据进行清洗操作（去除重复、错误、不完整的数据），同时进行转换处理（统一数据格式、开展数据标准化等），之后再将其加载到数据仓库或大数据平台，为后续开展的数据分析与决策等工作提供高质量的的数据基础。

（二）数据挖掘与分析技术

在数量庞大的燃料采购数据中，蕴含着颇为丰富的各类信息，但这些信息大多处于隐性状态，需借助数据挖掘与分析技术将其揭示出来。比如，利用关联规则挖掘算法对不同煤种的价格和质量之间存在的关联关系加以分析，找出性价比较高的煤种组合；还能够运用时间序列分析方法针对煤炭市场的价格展开预测工作，依据历史价格数据构建起相应的模型，进而对未来一段时期内的价格走势做出预测，以此给采购时机的挑选提供依据。

（三）智能决策模型构建技术

基于大数据分析结果，构建智能决策模型是实现燃料采购计划智能决策的关键核心。常见的决策模型有线性规划模型、混合整数规划模型等等。拿线性规划模型来讲，在能满足电厂发电计划对燃料数量以及质量所提要求的约束条

件下，把燃料采购总成本降到最低当作目标函数，将煤炭采购价格、运输成本以及库存成本等都纳入到成本考量的范围当中，凭借优化算法求出最为理想的燃料采购量以及采购组合方案。

二、大数据驱动的火电企业燃料采购计划智能决策流程

（一）数据收集与整合

火电企业首要任务是构建起完备的数据收集体系，以便能从诸多不同渠道来收集数据，如内部生产系统、外部煤炭市场平台以及供应商数据库等。就企业内部而言，要对机组的发电负荷、煤耗、热效率等运行数据予以实时采集，同时库存煤的数量情况、质量状况等相关信息也需一并收集；而从外部来看，收集各大煤炭交易中心的价格行情、煤炭资源分布信息、运输公司的运力大小以及运价高低等。然后，借助数据整合平台，把原本分散在各处的数据加以汇总与统一存储，形成一个全面、系统的燃料采购相关数据集。

（二）需求预测与分析

借助历史发电数据、未来发电规划以及机组自身能耗特点，融合时间序列分析、回归分析等预测手段，对电厂所需的燃料展开预测。不仅要预测燃料整体的需求量，还得依照不同机组的燃烧特性以及负荷方面的安排情况，预测对不同煤种、不同质量等级煤炭的需求。同时，对市场上煤炭供应的稳定性状况及其潜在风险加以分析，考虑可能会出现的供应短缺或供应过剩等情况，以及供应商供应能力变化等因素，为采购计划的制定提供全面的需求和供应分析基础。

（三）采购计划制定

在燃料采购管理中，科学合理的采购计划是保障企业稳定运营、控制成本和降低风险的关键环节。依照需求预测以及市场分析得出的结果，借助智能决策模型来拟定燃料采购计划。在模型构建过程中，需要周全顾及采购成本、库存成本、运输成本还有质量风险等因素，以实现采购计划的最优化。

以煤炭采购为例，可利用优化算法从不同供应商所提供的各种各样的煤种当中进行选择并加以组合，进而明确每个供应商的采购量、采购时间以及运输方式等关键要素。同时，联系风险评估模型，对采购计划展开风险的评估以及相应调整工作，从而保证采购计划既能满足电厂生产所需，又能在成本控制和风险防范之间达到平衡。

具体数据如下表所示：

通过对上述数据的分析与整合，结合智能决策模型与风险评估模型，能够更加精准地制定燃料采购计划，在满足电厂生产需求的同时，有效控制成本、降低质量风险，实现采购效益的最大化。

结论

大数据技术给火电企业燃料采购计划决策带来了重大变革。通过大数据采集与预处理、数据挖掘与分析以及智能决策模型构建等重要技术，实现了从数据收集与整合、需求预测与分析、采购计划制定、采购执行与监控的全流程智能决策。这种大数据驱动的智能决策模式，为火电企业带来了降低采购成本、提高采购计划准确性、增强风险应对能力和提升运营效率等诸多优势，对于火电企业在复杂多变的市场环境中实现可持续发展具有重要意义。

参考文献：

[1] 陈力恒 ， 张金越 ， 王辉 ， 等 . 基于数据挖掘的耙吸船能效优化智能决策管理系统 [J]. 实验技术与管理 ， 2025， 42（2）：44-51.