深化改革 “黔”进动力 ⑥ | 黔源电力普定发电公司:以“三个聚焦”深化改革
(来源:黔源电力)
编者按
2025年是国企改革深化提升行动的收官之年,也是谋划新一轮改革的关键之年。当前改革需双线推进:既要高质量完成核心任务,增强企业核心功能与竞争力;也要立足长远,培育新质生产力,为下一轮改革夯实基础。
黔源电力以“钉钉子”精神推动改革落地,在治理优化、效能提升等方面形成了一批有价值的创新机制与实践经验。
即日起,本刊推出系列案例报道,深入一线呈现改革成果、剖析难点堵点,展现企业“闯、创、干”的实践风貌,为收官凝聚力量,为新一轮改革探路,持续书写公司高质量发展新篇章。
普定发电公司
以“三个聚焦”深化改革

普定发电公司党委深入学习贯彻习近平总书记关于国有企业改革发展的重要论述,将贯彻落实党的二十届三中全会精神与推进国有企业改革深化提升行动有机衔接,及时学习宣传贯彻党的二十届四中全会精神,聚焦夯实管理内核,聚焦安全保供基石,聚焦人力效能激活,将推动落实国企改革深化提升行动作为公司抓重点、补短板、强弱项的有力抓手,为企业高质量发展注入强劲动能。
01
主要做法
聚焦管理内核,驱动企业质效升级
一是加快完善制度体系。重新梳理和完善上级公司2025年应建制度目录,合计修订、新增制度30余项,进一步优化工作流程,推进决策科学化。二是优化经营授权体系。新增企业负责人专题会议议事规则,修订“三重一大”事项决策清单,建立由党委、企业负责人、总经理组成的决策主体,建立起组织有力、权责清晰、运转高效的现代企业法人治理结构。三是推动生产管控模式变革。制定印发“无人值班(少人值守)、远程集控”实施方案,优化人力资源配置,提升运维效率。实施后,运行值班人员得到精简,富余人员有序转岗至检修维护岗位,有效缓解了检修力量不足的问题。同步推进制度修订、人员培训及设备综合治理,夯实了机组自主检修的人才基础,检修成本显著节约。四是推动数字化建设。持续提升智能化水平,有效应用远程诊断平台、智能安全监管平台、物资管理系统等数字化工具,推动经营管理向精细化、规范化迈进,实现设备异常提前预警、运维成本有效控制。

聚焦安全保供,筑牢稳定运行防线
一是强化能源保供基础。狠抓设备运维标准化管理,为每台主设备建立“健康档案”,记录从安装、运行、检修到淘汰的全过程台账,为设备状态评估和检修决策提供支撑。将运行操作、设备检修、现场作业等全过程标准化,严格执行“两票三制”,杜绝人为误操作。发电机组可靠性和稳定性显著增强,提前完成公司下达的年发电计划。二是健全安全体制机制。深化风险防控与应急准备机制。建立安全事故、机组检修技改安全等风险清单,针对大坝、发电机组等关键设施,动态开展风险辨识、评估和应对。开展安全生产隐患排查,及时发现缺陷,制定整改计划,消除缺陷,做到排查、整改、治理、消缺落实闭环管理。完善人身事故、设备事故、电力网络与信息系统等方面的应急预案体系,定期开展应急演练,锤炼应急队伍的快速响应和协同处置能力。三是强化重要基础设施建设。配备专业技术人员,定期开展大坝定检,有效补齐管理短板,保障水工建筑物安全运行。大坝安全管理水平全面提升,为电站长期稳定运行奠定坚实基础。

聚焦“三能机制”,激励担当作为
一是优化用人机制。推动形成能者上、优者奖、庸者下、劣者汰的鲜明选人用人导向,构建“干部能上能下、员工能进能出”的动态调整机制,提升队伍运行整体质效。二是完善绩效机制。经理层成员100%实行任期制和契约化管理,按“一岗一聘”原则签订经理层年度经营业绩责任书,落实经营业绩考评及薪酬兑现。三是创新分配机制。印发执行《月度绩效考核管理办法》《绩效管理办法》,将绩效考核结果与薪酬挂钩,建立工资与效益同向联动、收入能增能减机制。坚持“按劳分配、以岗定薪、以绩定奖、岗变薪变”的原则,建立薪酬管理、刚性兑现等机制,薪酬分配向生产一线、关键岗位倾斜,强化干事创业正向激励。

02
改革成效
安全基础持续牢固,稳定运行再创新高。高质量完成三台机组自主检修工作,为机组汛期长时间运行奠定坚实基础。利用大坝安全第五次定期检查、“春检”“秋检”自查等专项检查开展风险管控和隐患排查治理,严格执行反违章管理制度和公司“安全生产十大禁令”。截至日前,连续实现超7600天的安全生产纪录,安全生产基础更加牢固。
队伍结构持续优化,发展活力有效激发。通过三项制度改革,大力推动“三能机制”落实落地。2023年以来,竞争上岗、公开选聘选拔管理人员6人次,平级调动2人次,末等调整和不胜任退出的管理人员2人次,推荐1名干部到集团公司交流学习,组织上下交流学习26人次。职工队伍年龄结构更合理,技术空心化、技术断层问题得到显著改善。中层管理人员更加年轻化,团队战斗力、协作能力更强,工作效率显著提升。
运维模式持续转型,智能预判有效提升。远程诊断平台、智能安全监管平台、大坝裂缝管理平台和水情水调智能测报等系统建设,使职工在工作中从依赖个人经验的“人工判断”,转向基于数据模型的“智能预判”,提高了决策的科学性。运维重心从事后补救的“故障修复”,转向事前防范的“健康管理”。通过对设备状态的持续监测和趋势分析,能够在故障发生前介入,有效避免机组“非停”。
