複雑な電力および石炭市場に効果的に対処するためには、燃料のスマートな管理の強化が火力発電所の管理の重要な部分になります。石炭の品質に関する歴史的なデータについては、K-meansおよびDBSCAN 2のクラスタリングアルゴリズムを使用して低発熱量、揮発分、硫黄のクラスタリングを分析しました。K-meansクラスタリングアルゴリズムは、歴史的な石炭品質データセットを4つのカテゴリに分割しました。シルエット係数は0.587であり、分割後、同じカテゴリ内の石炭成分はほとんど同じでした。さまざまなクラスタリングラベルでの石炭の頻度と比率の統計分析を行い、石炭採取場は比例的に分割され、各地域に石炭が積まれました。これを基に、石炭の採掘場の管理と情報保存プロセスに関するデジタルガイドが設計され、倉庫スペースの利用率の向上と石炭鉱山管理の効率化に重要な意味を持っています。

スマート燃料管理; 石炭採取場の分割; 石炭積み; K-meansクラスタリング; 最適解