关键词：云计算；发电企业；精益计划；信息；自动管理；平台

计划管理作为企业资源配置与运营决策的核心环节，其效能直接关乎企业的市场竞争力与经济效益。然而，传统计划管理模式受僵化信息架构与滞后技术手段制约，普遍存在异构数据孤岛、业务流转迟缓以及决策支持薄弱等系统性问题。张存斌等人[1]提出了基于信创技术的管理平台，初步达成了不同业务系统间的数据交换，在一定程度上缓解了信息孤岛问题。不过，该平台缺乏对信息语义的统一理解与深度治理，致使汇聚后的数据质量参差不齐，难以直接支撑高价值的分析应用。潘玉颖[2]提出了一个面向特定业务领域的垂直化信息管理平台，但该平台无法满足计划信息在编制、执行、调整等不同生命周期阶段对安全性、可见性与操作权限的动态、细粒度管控需求。基于此，本文开展了基于云计算的发电企业精益计划信息自动管理平台设计研究。

1   发电企业精益计划信息自动管理平台硬件设计

平台硬件设计的根本目标是构建一个弹性、可靠且可扩展的云计算基座，以承载上层复杂的软件应用与海量异构信息处理需求。为保障平台在高并发信息处理和关键业务连续性的双重压力下稳定运行，硬件配置参数遵循高可用与性能冗余原则，关键配置设计如表1所示。

表1 平台核心硬件配置参数

此硬件配置设计借助资源池化，可实现从静态分配到动态供给的转变，并能依据上层软件应用的负载波动，实时弹性伸缩底层资源，进而为整个精益计划信息自动管理平台的稳定、高效运行奠定坚实的物理基础。

2   发电企业精益计划信息自动管理平台软件设计

2.1   基于云计算的平台逻辑分层架构设计

软件架构采用五层逻辑分层架构，具体架构如图1所示。

图1 基于云计算的平台逻辑分层架构

如图1所示，数据接入层借助边缘计算节点，实现了多源异构数据的统一接入； 同时， 采用Kafka消息队列构建分布式数据流处理管道，具备每秒处理10万条数据的实时处理能力。资源管理层依托Kubernetes容器编排引擎，实现了计算资源的弹性伸缩，并通过自定义资源定义，扩展了发电行业专用资源类型[3]。服务支撑层通过构建微服务中台，将通用功能封装成可复用的服务组件。计划引擎服务采用基于约束满足问题的求解框架，对计划编制的硬约束和软约束进行定义，并通过回溯算法生成可行解空间。服务调用关系通过服务依赖图进行建模，并利用拓扑排序算法优化服务调用顺序。

2.2   发电企业精益计划信息融合

针对发电企业存在的数据孤岛现象，本文设计了多源异构计划信息语义化融合框架。该框架首先构建了发电领域本体模型，对设备、计划、资源等核心概念的语义关系进行定义，并采用OWL语言对本体的结构进行形式化描述；然后运用基于本体映射的信息融合算法，把不同系统的计划数据转化为统一语义表示。整个融合过程划分为三个阶段：

在模式对齐阶段，开展概念相似度的计算工作，如式（1）所示：

sim(c1 , c2)=c1'   simstruct(c1 , C2)+2'  siminit(c1 ,c2)（1）

其中， simstruct为结构相似度，   siminit为实例相似度，co、2为权重系数。通过计算概念相似度， 实现数据模式匹配，相似度阈值设为0.75。

在数据转换阶段，依据映射规则把源数据转换为目标本体实例，研发12类转换适配器，用于处理数值单位转换、时间格式统一等任务。

在质量评估阶段，进行融合数据质量指数（DQI）的计算，计算公式如式（2）所示：

DQI =a1 '   S+a2'  A+a3    T+a4   K               （2）

其中，表示字段填充率，通过数据库NULL值统计；A表示跨系统值一致性；T表示数据时效性；K表示数值精度。

当DQI<0.8时，平台将自动触发数据清洗与校验流程，通知数据源系统或提示管理人员介入，从而形成一个评估-反馈-优化的质量闭环。

遵循上述流程，发电企业内原本分散、异构的计划数据被系统性地整合成一个高质量、可关联的全局知识网络，为后续的信息自动管理提供了有力支撑。

2.3   基于属性的精益计划信息自动管理

在完成发电企业精益计划信息融合后，设计动态属性驱动的计划信息管理机制，通过明确计划元素的属性集，实现全生命周期的自适应管理。

在该机制中，每次对计划信息的访问或操作请求，均会被抽象为一个包含主体、资源、动作和环境四大类属性的上下文。主体属性涵盖用户身份、部门、岗位及当前角色等；资源属性包括信息类型、密级、所属项目和生命周期状态等；动作属性指试图执行的操作；环境属性则包含访问时间、地理位置、终端类型和网络环境等。

平台内嵌的策略决策点会实时评估请求上下文，并依据预先定义的、以自然语言或标准化语言编写的策略规则库，做出允许或拒绝的决策，同时可能触发信息自动推送等附加操作。

在自适应管理方面，构建计划执行偏差预测模型，通过LSTM神经网络分析历史计划执行数据，预测未来24小时的偏差概率。模型输入特征包括计划属性、设备状态、环境参数等28个维度，输出为偏差类型及发生概率。当预测偏差概率超过0.65的阈值时，系统将自动触发计划调整流程，并通过遗传算法生成优化方案，目标函数定义为式（3）：

R=min( t   T+O, '  AR+C '  AC)          （3）

其中，AT为时间偏差，AR为资源偏差，C为成本偏差，权重系数cot、cor、C根据业务优先级动态调整。

通过上述流程的实施，可实现基于属性的发电企业精益计划信息自动管理目标。

3   平台测试

3.1   测试准备

实验模拟了某中型火力发电企业一个典型季度的计划管理业务场景，该场景涉及生产计划、检修计划、燃料采购计划以及经营预算计划的协同编制与滚动调整。三组平台被部署在硬件资源等效的云环境中，以此确保计算、存储以及网络资源的基础性能一致。其具体配置如表2所示。

表2 实验环境与基准配置

为客观评估本文所设计的基于云计算的发电企业精益计划信息自动管理平台的实际效能，将本文平台作为实验组，将文献 [1]、文献 [2]提出的两种主流传统架构平台分别设置为对照A组和对照B组，开展对比测试。

3.2   测试结果

测试聚焦于信息贯通效率与业务协同效能这两个维度，并展开系统性对比。

针对信息纵向贯通效率，也就是检验从底层异构数据源到顶层应用之间数据流的时效性与可用性， 实验设计了端到端数据新鲜度以及复杂查询响应时间这两项关键指标来进行定量评估。测试结果如表3所示。

表3 信息纵向贯通效率定量分析结果对比

根据表3的对比数据可知，本文平台在两项指标上均表现出显著优势：其数据新鲜度约为对照A组的5.1倍、对照B组的6.3倍，复杂查询响应速度分别达到对照A组的3.8倍、对照B组的5.6倍。这充分证明，本文平台能够近乎实时地消弭数据孤岛， 为上层应用提供高效、融合的全局数据视图， 从根本上解决了传统平台因架构僵化、模型缺失导致的数据延迟高、关联查询困难等纵向贯通瓶颈问题。

为评估业务横向协同效能，实验模拟了涵盖月度生产-检修计划联动编制、燃料库存预警驱动的计划动态调整、市场电价波动下的经营计划重排等6个典型业务场景，以完成场景核心流程所需的总耗时作为衡量协同效率的指标。测试结果如图2所示。

图2 业务横向协同效能对比

通过图2的对比结果可知，在所有测试场景中，本文平台的应用均使得发电企业精益计划信息管理耗时短于两种传统平台，管理效率优势显著。这不仅验证了本文平台在提升计划编制与动态调整效率方面的普适性优势， 更证明了其通过增强信息流转的自动化与智能化水平，能有效压缩业务协同周期、提升企业整体运营的敏捷性与响应能力。

4   结束语

本文所设计的平台，有效攻克了发电企业计划管理中长期存在的信息贯通与协同难题，其在信息流转效率与业务协同敏捷性方面均显著优于传统模式，验证了其技术方案的先进性与工程实用性。这一成果不仅为发电企业的数字化精益转型提供了切实可行的解决方案，也为流程工业领域的计划管理智能化升级提供了颇具价值的参考范式。

作者简介：

陈垚霖（1989-），男，广东广州人，初级工程师，本科，现就职于广东惠州天然气发电有限公司，研究方向为体系管理、计划管理、工程管理。

参考文献：

[1] 张存斌, 王薇, 周天, 等. 基于信创技术的火力发电企业资产管理平台研发及应用[J]. 中国科技纵横, 2025, (4) : 63 - 66.

[2] 潘玉颖. 发电企业碳排放和碳资产管理平台的构建与应用[J]. 环境保护, 2024, 52 (13) : 55 - 57.

[3] 沈红. 精益财务管理模式在火力发电企业中的应用[J]. 乡镇企业导报, 2025, (1) : 168 - 170.

摘自《自动化博览》2026年3月刊