1 000 MW超超临界调峰机组燃料数智化管理核心设备升级改造与工程实践

张国山; 马军; 郝勇; 刘俊杰

doi:10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.009

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1 000 MW超超临界调峰机组燃料数智化管理核心设备升级改造与工程实践

数字化与智能化 | 更新时间：2026-09-10

- 1 000 MW超超临界调峰机组燃料数智化管理核心设备升级改造与工程实践
- Upgrading， Renovation and Engineering Practice of Core Equipment for Digital-intelligent Fuel Management of 1 000 MW Ultra‑supercritical Peak‑regulating Units
- 发电设备 2026年40卷第5期页码：387-393
- 作者机构：
  
  1.甘肃电投常乐发电有限责任公司，甘肃酒泉 736100
  2.甘肃紫金云大数据开发有限责任公司，甘肃金昌 737100
  3.中国科学院兰州化学物理研究所甘肃省节能与储能材料重点实验室，兰州 730000
- 作者简介：
  
  张国山（1972—），男，高级工程师，从事燃料管理及热能动力工程研究工作。E-mail：451120700@qq.com
- 基金信息：
  
  甘肃省重大科学与技术专项(25ZDGF001)
- DOI：10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.009
  中图分类号： TM621.3;
- 收稿：2025-11-25，
  
  修回：2025-12-04，
  
  纸质出版：2026-09-15
- 稿件说明：
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张国山,马军,郝勇,等.1 000 MW超超临界调峰机组燃料数智化管理核心设备升级改造与工程实践[J].发电设备,2026,40(5):387-393.

ZHANG Guoshan,MA Jun,HAO Yong,et al.Upgrading， Renovation and Engineering Practice of Core Equipment for Digital-intelligent Fuel Management of 1 000 MW Ultra‑supercritical Peak‑regulating Units[J].POWER EQUIPMENT,2026,40(05):387-393.
张国山,马军,郝勇,等.1 000 MW超超临界调峰机组燃料数智化管理核心设备升级改造与工程实践[J].发电设备,2026,40(5):387-393. DOI： 10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.009.

ZHANG Guoshan,MA Jun,HAO Yong,et al.Upgrading， Renovation and Engineering Practice of Core Equipment for Digital-intelligent Fuel Management of 1 000 MW Ultra‑supercritical Peak‑regulating Units[J].POWER EQUIPMENT,2026,40(05):387-393. DOI： 10.19806/j.cnki.fdsb.2026.05.009.

摘要

为解决新型电力系统与“双碳”目标下燃煤调峰机组燃料管理存在的“精度低、响应慢、溯源难”的3大痛点问题，以某电厂的4×1 000 MW机组为研究对象，通过升级燃料数智化管理系统，提出“多源感知‒智能算法‒区块链存证”三位一体框架，利用光学字符识别（OCR）‒二维码识别、注意力机制改进反向传播（BP）神经网络、轻量化燃料大模型及联盟区块链技术集成策略，成功构建了燃煤调峰机组燃料全流程智能管理体系。结果表明：改造后的系统实现了3大突破，矿票/车辆识别准确率高于99.85%；采样合格率提升至98.6%，采购成本预测误差小于3.2%；结算争议率从8%降至1%，故障率降至0.8次/月。本研究为燃料数智化管理系统的设备选型、算法路径及区块链模式提供了系统性解决方案。

Abstract

To address the three major drawbacks of "low precision， slow response and difficult traceability" in the fuel management of coal-fired peak-regulating units under the new power system and the "dual carbon" goals， the upgrading of the digital-intelligent fuel management system for the 4×1 000 MW units of a power plant was focused on， and a three‑in‑one framework of "multi-source perception-intelligent algorithms-blockchain certification" was proposed. A fully intelligent management system across the entire process was finally achieved by integrating optical character recognition （OCR）-QR code recognition， attention‑mechanism‑improved back propagation （BP） neural networks， lightweight fuel large models， and consortium blockchain technology. The results show that the system has achieved three major breakthroughs. The accuracy rate of mine ticket/vehicle recognition is over 99.85%. The sampling qualification rate has been raised to 98.6%， and the prediction error of procurement cost is less than 3.2%. The settlement dispute rate has dropped from 8% to 1%， and the failure rate has decreased to 0.8 times per month. The research provides systematic solutions for equipment selection， algorithm paths and blockchain modes in digital- intelligent fuel management systems.

关键词

Keywords

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