在目前煤炭市场持续处于紧平衡的状态下，火电企业依靠设计煤源或单个矿井煤炭作为主煤源已不再现实。由于煤价长期居高不下，火电企业亏损面不断扩大，在保证安全、环保的前提下，坚持多煤种掺烧、有效降低燃料成本已成为火电企业的不二选择。如何科学地解决多煤种、多煤源的优化采购及调运，将有限的资源科学分配，最终形成“黄金搭档”，实现单一电厂到厂标煤单价最低或多家电厂综合采购成本最低，是燃料工作者不得不面对、也不得不解决的课题。

　　寻求燃料最优采购结构

　　近年来，部分企业在优化采购计划和调运方面进行了大胆尝试，有标煤单价由低到高排序优先选法、配煤掺烧煤质需求法等等，但在科学性、有效性、精准性等方面仍存在一定差距。利用数学模型求最优解的方法在其它行业中多次使用且效果明显，但在火电厂燃料采购、调运管理中还未被有效应用。原因是受制于燃料采购工作中煤质、煤价、煤量、运力等不确定因素较多以及信息化手段制约等，故鲜有推广应用。近期某企业大胆探索实施了智能调运系统，即基于规划求解模型寻求成本最低日调运方案，产生了成本得到有效控制的良好效果，事实证明了应用模型优化采购计划及调运方案的科学性和可行性。本文基于规划求解模型对火电厂燃料采购管理应用进行探索和分析。

　　（一）基本思路及适用范围

　　优化电煤采购计划及调运方案模型基于数学线性规划问题，即在给定煤质指标、调运环境等约束条件下，利用“规划求解模型”反复计算生成电煤采购计划或调运方案，即确定选什么煤和每种煤的数量，最终实现采购成本最低目标。规划求解模型主要适用：多煤源对单个电厂的采购结构优化；同一煤源对多电厂的分配方案优化；多煤源对多电厂的交叉采购结构方案优化。

　　（二）产生最优的采购方案

　　维护准确的数据库是模型科学运算的前提。燃料采购数据库内容包括：供应商名称、煤质指标、煤价、运费、合同计划量上下限、船型、装船频次、卸煤条件等。将数据库有关数据对应录入模型，利用软件（EXCEL、SPSS、LINGO）得出决策变量理想的燃料采购或调运方案。为剔除模型从纯数学角度计算结果操作存在的局限性，提高方案的实用性及可行性，需结合实际调运环境情况，修正部分约束条件，模型反复计算生成可行的燃料采购或调运方案。

　　在生成总部（集团公司）采购方案时，由于数据较多且区域差异较大，只对采购量占比较大和定价机制完善的国内重点煤矿或进口煤进行结构优化，本着总采购成本最低的原则按照年度合同总量二次分配，平衡资源布局、价格及煤质引起的成本差异与利益最大化之间的关系。

　　在生成区域（二级公司）采购方案时，重点解决交叉煤源（共用煤源）的总量分配问题。交叉煤源量大且同时可供应多家电厂，煤炭资源紧张时可能会引起争抢，影响区域公司整体布局。因此在生成方案时，本着总量限制的原则提前对交叉煤源进行科学分配，避免内部哄抢，采购有缺口的单位提前着手寻找其他替代煤源。

　　在生成企业（火电厂）采购方案时，重点考虑将现有煤源进行优化组合，形成满足生产需求同时保证企业效益最大化的采购方案。避免传统经验计划调运方法的盲目性及随意性，从采购源头上控制成本，采购方案更具科学性，杜绝了人为因素的干扰，可以有效防止滋生腐败。

　　基于模型最优方案的燃料采购管理

　　参照或应用燃料采购方案可编制年度或月度、日采购调运计划。在调运过程中出现较大偏差，及时修正约束条件重新生成采购方案，调整采购计划。按照分解的日需求计划结合实际调运环境，输入可供煤源及需求生成日调运方案，下达有关燃料供应商、安排来煤接卸计划，实现配煤掺烧方案向计划调运的前移，提高接卸效率，减少掺配费用。

　　次月初将实际执行情况与基于模型优化的采购方案进行对标，按模型验证实际执行的方向性及准确性，对完成偏差较大的原因要专题分析，不断总结经验并弥补短板。

　　基于规划求解模型最优方案的燃料采购管理，降低了燃料采购管控风险，改变了原来人工计算的粗放式、经验式采购管理，实现了计算机优化采购结构，有效的控制了燃料采购成本，具有经济、简单、快捷、易推广等优点。该方法仍然存在对软件操作熟练要求较高，手工填报数据较多，数据连贯性不强等问题，需要开发智能燃料计划调运系统进行固化，定期维护燃料采购数据库信息，按管理周期自动生成最优燃料采购及调运方案 ，从根本上减少人为干扰因素，并成为火电厂燃料采购管理的有力助手。