简介：摘要：以两化融合、互联网+、工业智能化为代表的信息革命为火电企业生产管理的转型升级提供了支撑和契机，能源发展的趋势已呈现清洁化、低碳化、智能化、多元化特征，传统火电行业的运营模式与竞争格局正在逐步向智能化方向转化。国务院发布的《国家创新驱动发展战略纲要》指出，把数字化、网络化、智能化、绿色化作为提升产业竞争力的技术基点。智慧电厂的建设已成为火电企业智能化转型的重要环节。本文对数字化煤场管理系统在火电厂中的应用进行分析，以供参考。

简介：摘要： 社会经济的发展和科学技术的进步，推动着电力行业的发展，这也对火电厂燃料管理提出更高要求。文章通过分析数字化煤场管理系统在火电厂燃料管理中的具体应用，得出数字化煤场管理系统能够有效提高火电厂燃料管理的水平，提高火电厂的经济效益。

简介：摘要:电厂一期工程运煤系统按满足4×600MW机组共用设计，在满足一期2台机组所需之外，还拥有较大的出力裕量；二期2×1000MW机组贮煤系统拟采用技术先进、占地小、环保效益好、混煤功能强的方形煤仓型式，为了发挥二期贮煤方仓的特点以提升一期燃煤品质，研究实现两期运煤系统的整合方案，提高效率、节约投资、降本增效，具有重要的意义。

简介：摘要：露天煤场中的煤尘和较小煤粒会在风的作用下形成扬尘，造成资源浪费，同时煤尘随风扩散，对周边环境和附近居民健康都将造成威胁。为减少扬尘，企业常采用洒水的方式来保持煤堆表面湿润，防止煤粉飞扬。要达到长期抑尘的效果必须浪费大量的水资源作为为代价。针对露天煤场产生的危害，热电部对该煤场进行全面封闭改造。本文通过对该煤场封闭过程中危害因素进行控制，保证煤场封闭项目的顺利进行，煤场全封闭后达到节能减排和环境保护的效果，在生产实践中为安全、环保和优化生产提供了可靠的保证。

简介：摘要：随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展，社会已经进入到了全新的发展阶段中，而随着社会各界对于煤炭资源需求量的逐步提升，更应当积极促进煤场的智能化转变，通过数据联动关键技术的应用，不仅可以构建出三维化、动态化的展示模型，也能够解决传统煤场当中粗放式管理模式带来的各类问题。因此，文章首先对智能化煤场数据联动关键技术的基本概述展开深入分析；在此基础上，提出智能化煤场数据联动关键技术的具体应用措施。

简介：针对煤场存煤量体积计算的问题,本文提出利用全站仪配合CASS软件的方法,通过外业用全站仪来获取煤场高精度的点信息,然后内业将点信息导入CASS软件,利用CASS软件的土方计算功能精确的计算出煤场存煤量.实验结果表明,全站仪配合CASS软件的方法不仅提高了测量精度,而且大大减轻了劳动强度、提高了工作效率,是测量煤场存煤量行之有效地方法.

简介：

简介：摘要 :在这个科技与物质齐驱并进的时代，电力事业的在我国持续高速前进 ,电力设备的生产以及技术的研发与应用得到有效结合。为了让网络化管理更加盛行，在火电厂煤场网络管理系统得到广泛应用。对此，本文利用智能管理体系对煤场进行数字化管理的实际研究分析。

简介：摘要：社会的发展，促进了各个产业的进步，圆形煤场堆取料机更是加快了发电厂的发展脚步，但堆取料机的应用维护仍是一大难题，在这篇文章中，首先对圆形煤场的含义、优点做了简单介绍，接着对堆取料机的定义、工作原理以及分类进行了阐释，然后解释了发电厂的发电过程和分类，最后介绍了堆取料机在发电厂中的应用以及出现的问题和维护措施，强调了其在发电厂发挥的重要作用以及应用它的必要性。

简介：摘要 :跟着我国经济快速发展，需要对煤炭的各方面信息进行全方位掌握，我们对火力发电厂煤场数字化管理系统进行针对性的设计原则进行探讨，面对各路有限公司开发网络式的煤场管理系统，实现了规范煤场管理的网络化。本文是对这种系统模式和各模块结构功能的深入分析，并指出对其内容应该改善的地方，提高方向性的发展。

简介：摘要：在我国电力事业发展过程中 ,智能型电力设备、电力技术不断涌现。在火电厂全面数字化智能化建设的背景下 ,智能数字化煤场管理系统也成为火电厂燃料管理的主要方向。本文以智能数字化煤场管理系统为研究目标 ,结合火电厂燃料管理特点 ,对火电厂智能数字化煤场管理系统的设计、开发及应用进行了简单的分析 ,以望为火电厂燃料精细化、智能化管理提供有效的借鉴。

简介：摘要：煤炭是支持我国社会发展的重要能源，最近几年煤炭的价格一直在上涨，燃料的成本也已经占据了整个火电厂运营成本的较大一部分，甚至超过了70%，因此降低燃料的成本对于电厂来讲十分重要。在成本的降低过程中除了燃煤本身的采购价格之外，还可以通过降低热值损失的方式。本文主要对煤场管理在火力发电厂节能管理中的重要作用进行分析和研究。

简介：摘要： 本文从火电企业燃料接卸、堆存、取用等煤场管理及配煤掺烧现状，提出数字化煤场、掺烧全流程全成本影响因素评估两个模型建设的必要性。实现火电企业煤场燃料管理、掺配由粗放式管理到精细化管控，掺烧工作由经验式决策到智慧模型数据化决策。