關鍵詞：云計算；發電企業；精益計劃；信息；自動管理；平臺

計劃管理作為企業資源配置與運營決策的核心環節，其效能直接關乎企業的市場競爭力與經濟效益。然而，傳統計劃管理模式受僵化信息架構與滯后技術手段制約，普遍存在異構數據孤島、業務流轉遲緩以及決策支持薄弱等系統性問題。張存斌等人[1]提出了基于信創技術的管理平臺，初步達成了不同業務系統間的數據交換，在一定程度上緩解了信息孤島問題。不過，該平臺缺乏對信息語義的統一理解與深度治理，致使匯聚后的數據質量參差不齊，難以直接支撐高價值的分析應用。潘玉穎[2]提出了一個面向特定業務領域的垂直化信息管理平臺，但該平臺無法滿足計劃信息在編制、執行、調整等不同生命周期階段對安全性、可見性與操作權限的動態、細粒度管控需求。基于此，本文開展了基于云計算的發電企業精益計劃信息自動管理平臺設計研究。

1   發電企業精益計劃信息自動管理平臺硬件設計

平臺硬件設計的根本目標是構建一個彈性、可靠且可擴展的云計算基座，以承載上層復雜的軟件應用與海量異構信息處理需求。為保障平臺在高并發信息處理和關鍵業務連續性的雙重壓力下穩定運行，硬件配置參數遵循高可用與性能冗余原則，關鍵配置設計如表1所示。

表1 平臺核心硬件配置參數

此硬件配置設計借助資源池化，可實現從靜態分配到動態供給的轉變，并能依據上層軟件應用的負載波動，實時彈性伸縮底層資源，進而為整個精益計劃信息自動管理平臺的穩定、高效運行奠定堅實的物理基礎。

2   發電企業精益計劃信息自動管理平臺軟件設計

2.1   基于云計算的平臺邏輯分層架構設計

軟件架構采用五層邏輯分層架構，具體架構如圖1所示。

圖1 基于云計算的平臺邏輯分層架構

如圖1所示，數據接入層借助邊緣計算節點，實現了多源異構數據的統一接入； 同時， 采用Kafka消息隊列構建分布式數據流處理管道，具備每秒處理10萬條數據的實時處理能力。資源管理層依托Kubernetes容器編排引擎，實現了計算資源的彈性伸縮，并通過自定義資源定義，擴展了發電行業專用資源類型[3]。服務支撐層通過構建微服務中臺，將通用功能封裝成可復用的服務組件。計劃引擎服務采用基于約束滿足問題的求解框架，對計劃編制的硬約束和軟約束進行定義，并通過回溯算法生成可行解空間。服務調用關系通過服務依賴圖進行建模，并利用拓撲排序算法優化服務調用順序。

2.2   發電企業精益計劃信息融合

針對發電企業存在的數據孤島現象，本文設計了多源異構計劃信息語義化融合框架。該框架首先構建了發電領域本體模型，對設備、計劃、資源等核心概念的語義關系進行定義，并采用OWL語言對本體的結構進行形式化描述；然后運用基于本體映射的信息融合算法，把不同系統的計劃數據轉化為統一語義表示。整個融合過程劃分為三個階段：

在模式對齊階段，開展概念相似度的計算工作，如式（1）所示：

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

其中， simstruct為結構相似度，   siminit為實例相似度，co、2為權重系數。通過計算概念相似度， 實現數據模式匹配，相似度閾值設為0.75。

在數據轉換階段，依據映射規則把源數據轉換為目標本體實例，研發12類轉換適配器，用于處理數值單位轉換、時間格式統一等任務。

在質量評估階段，進行融合數據質量指數（DQI）的計算，計算公式如式（2）所示：

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

其中，表示字段填充率，通過數據庫NULL值統計；A表示跨系統值一致性；T表示數據時效性；K表示數值精度。

當DQI<0.8時，平臺將自動觸發數據清洗與校驗流程，通知數據源系統或提示管理人員介入，從而形成一個評估-反饋-優化的質量閉環。

遵循上述流程，發電企業內原本分散、異構的計劃數據被系統性地整合成一個高質量、可關聯的全局知識網絡，為后續的信息自動管理提供了有力支撐。

2.3   基于屬性的精益計劃信息自動管理

在完成發電企業精益計劃信息融合后，設計動態屬性驅動的計劃信息管理機制，通過明確計劃元素的屬性集，實現全生命周期的自適應管理。

在該機制中，每次對計劃信息的訪問或操作請求，均會被抽象為一個包含主體、資源、動作和環境四大類屬性的上下文。主體屬性涵蓋用戶身份、部門、崗位及當前角色等；資源屬性包括信息類型、密級、所屬項目和生命周期狀態等；動作屬性指試圖執行的操作；環境屬性則包含訪問時間、地理位置、終端類型和網絡環境等。

平臺內嵌的策略決策點會實時評估請求上下文，并依據預先定義的、以自然語言或標準化語言編寫的策略規則庫，做出允許或拒絕的決策，同時可能觸發信息自動推送等附加操作。

在自適應管理方面，構建計劃執行偏差預測模型，通過LSTM神經網絡分析歷史計劃執行數據，預測未來24小時的偏差概率。模型輸入特征包括計劃屬性、設備狀態、環境參數等28個維度，輸出為偏差類型及發生概率。當預測偏差概率超過0.65的閾值時，系統將自動觸發計劃調整流程，并通過遺傳算法生成優化方案，目標函數定義為式（3）：

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

其中，AT為時間偏差，AR為資源偏差，C為成本偏差，權重系數cot、cor、C根據業務優先級動態調整。

通過上述流程的實施，可實現基于屬性的發電企業精益計劃信息自動管理目標。

3   平臺測試

3.1   測試準備

實驗模擬了某中型火力發電企業一個典型季度的計劃管理業務場景，該場景涉及生產計劃、檢修計劃、燃料采購計劃以及經營預算計劃的協同編制與滾動調整。三組平臺被部署在硬件資源等效的云環境中，以此確保計算、存儲以及網絡資源的基礎性能一致。其具體配置如表2所示。

表2 實驗環境與基準配置

為客觀評估本文所設計的基于云計算的發電企業精益計劃信息自動管理平臺的實際效能，將本文平臺作為實驗組，將文獻 [1]、文獻 [2]提出的兩種主流傳統架構平臺分別設置為對照A組和對照B組，開展對比測試。

3.2   測試結果

測試聚焦于信息貫通效率與業務協同效能這兩個維度，并展開系統性對比。

針對信息縱向貫通效率，也就是檢驗從底層異構數據源到頂層應用之間數據流的時效性與可用性， 實驗設計了端到端數據新鮮度以及復雜查詢響應時間這兩項關鍵指標來進行定量評估。測試結果如表3所示。

表3 信息縱向貫通效率定量分析結果對比

根據表3的對比數據可知，本文平臺在兩項指標上均表現出顯著優勢：其數據新鮮度約為對照A組的5.1倍、對照B組的6.3倍，復雜查詢響應速度分別達到對照A組的3.8倍、對照B組的5.6倍。這充分證明，本文平臺能夠近乎實時地消弭數據孤島， 為上層應用提供高效、融合的全局數據視圖， 從根本上解決了傳統平臺因架構僵化、模型缺失導致的數據延遲高、關聯查詢困難等縱向貫通瓶頸問題。

為評估業務橫向協同效能，實驗模擬了涵蓋月度生產-檢修計劃聯動編制、燃料庫存預警驅動的計劃動態調整、市場電價波動下的經營計劃重排等6個典型業務場景，以完成場景核心流程所需的總耗時作為衡量協同效率的指標。測試結果如圖2所示。

圖2 業務橫向協同效能對比

通過圖2的對比結果可知，在所有測試場景中，本文平臺的應用均使得發電企業精益計劃信息管理耗時短于兩種傳統平臺，管理效率優勢顯著。這不僅驗證了本文平臺在提升計劃編制與動態調整效率方面的普適性優勢， 更證明了其通過增強信息流轉的自動化與智能化水平，能有效壓縮業務協同周期、提升企業整體運營的敏捷性與響應能力。

4   結束語

本文所設計的平臺，有效攻克了發電企業計劃管理中長期存在的信息貫通與協同難題，其在信息流轉效率與業務協同敏捷性方面均顯著優于傳統模式，驗證了其技術方案的先進性與工程實用性。這一成果不僅為發電企業的數字化精益轉型提供了切實可行的解決方案，也為流程工業領域的計劃管理智能化升級提供了頗具價值的參考范式。

作者簡介：

陳垚霖（1989-），男，廣東廣州人，初級工程師，本科，現就職于廣東惠州天然氣發電有限公司，研究方向為體系管理、計劃管理、工程管理。

參考文獻：

[1] 張存斌, 王薇, 周天, 等. 基于信創技術的火力發電企業資產管理平臺研發及應用[J]. 中國科技縱橫, 2025, (4) : 63 - 66.

[2] 潘玉穎. 發電企業碳排放和碳資產管理平臺的構建與應用[J]. 環境保護, 2024, 52 (13) : 55 - 57.

[3] 沈紅. 精益財務管理模式在火力發電企業中的應用[J]. 鄉鎮企業導報, 2025, (1) : 168 - 170.

摘自《自動化博覽》2026年3月刊