Research on the Evaluation of the Efficacy of Comprehensive Agricultural Energy Electricity Substitution in the Environment of Energy Saving and Emission Reduction Based on Fuzzy Clustering Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to explore the effectiveness of integrated energy electric energy substitution in agriculture in the environment of energy saving and emission reduction. The fuzzy clustering algorithm is used to divide different family clusters according to the energy saving and emission reduction ability based on the use of comprehensive energy in agricultural enterprises. Based on the exponential smoothing method and equivalent calorific value method, a prediction model of electric energy substitution efficiency was constructed. Combined with the ANP method, the evaluation indexes of agricultural electric energy substitution efficiency were weighted and graded. In this paper, 100 agricultural enterprises are divided into 5 clusters according to their energy saving and emission reduction ability, which are optimization level, managed level, development level, pressure-based level, and initial level. The model of this paper predicts that the consumption of terminal coal, oil, and electric energy of agricultural projects in 2027 is between 31663.68 and 7447.991.67 million tons of standard coal, and that the electric energy substitution in the same year can be up to 693,755.69 million tons of standard coal. The comprehensive scores of the first-level indicators of economic benefit, environmental benefit, and social benefit are 91.06, 91.26, and 92.01 in order, and the comprehensive efficiency grade is “Excellence”. To summarize the results, this study suggests increasing the investment of electric energy substitution equipment in agricultural production to promote the synergistic development of integrated energy system and electric energy substitution strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».