摘要
전력 및 석탄 시장의 복잡성에 대응하기 위해 스마트 연료 관리 강화는 태양열 발전소 관리의 중요한 구성 요소가 됩니다. 석탄 품질에 대한 역사적 데이터를 위해 K-평균과 DBSCAN 2 클러스터링 알고리즘을 사용하여 낮은 발열량, 휘발성 및 황의 클러스터링을 분석했습니다. K-평균 클러스터링 알고리즘은 역사적인 석탄 품질 데이터 세트를 4가지 범주로 분할했습니다. 실루엣 계수는 0.587이었고 분할 후에도 동일 범주 내의 석탄 구성 요소는 거의 동일했습니다. 다양한 클러스터링 레이블에서의 석탄 빈도와 비율의 통계 분석을 실시했으며, 석탄 폐광은 비례적으로 분할되었고 각 지역에 석탄이 적재되었습니다. 이를 기반으로 석탄 광산 관리 및 정보 저장 프로세스에 대한 디지털 지침이 설계되었으며, 창고 공간 이용률과 석탄 광산 관리의 효율성을 향상시키는 데 중요한 의미가 있습니다.
关键词
스마트 연료 관리; 석탄 광산 구획; 석탄 적치; K-평균 클러스터링; 최적 솔루션