発電機ユニットが供給する石炭消費量は、ユニットのエネルギー節約および消費量削減レベルの主要な指標です。本論文では、ユニットのエネルギー消費に関連する歴史データを分析するためにビッグデータ解析技術を使用し、各負荷範囲の石炭消費特性の分析モデルを構築するためにバックプロパゲーション（BP）ニューラルネットワークを使用し、さまざまな運転状態で制御可能な各パラメータの石炭消費への影響評価要因と、さまざまな負荷範囲でのモデル予測能力を計算します。結果は、BPニューラルネットワークに基づく石炭消費分析モデルのトレーニングおよび予測の精度が±0.6%の範囲内にあること、すなわち高い計算精度を示しています。各制御可能なパラメータは、さまざまな負荷範囲で石炭消費に異なる影響を与えますが、一定の規則性を持っています。実際の運転時には、高い影響評価要因を持つパラメータの調整に焦点を当てる必要があります。

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