一种基于智能数据挖掘模型的电力多目标决策支持方法

摘要

本发明涉及一种基于智能数据挖掘模型的电力多目标决策支持方法，决策者根据实际问题的性质明确决策的目标确定目标层；统计达到目标所有需要考虑的影响因素，并将影响因素进行归纳、综合，确定准则层；对每一准则层下的所有指标均采用频度统计指标筛选方法进行海选，并根据可观测性原则将观测数据无法获得的指标删除；采用离差平方和对各个准则层内的指标进行聚类；采用因子分析法分析每个统计指标的因子载荷，保留每一类指标中因子载荷最大的指标筛选出多准则层间的共因指标；基于多元回归分析方法，构建指标层与准则层间的决策模型；根据各准则的决策模型，寻找多准则间的优化平衡点，以实现最终目标层的最优。

主权项

一种基于智能数据挖掘模型的电力多目标决策支持方法，其包括以下步骤：1）决策者根据实际问题的性质明确决策的目标，确定目标层；2）统计达到目标的影响因素，并将影响因素进行归纳、综合、分类，确定目标层下面的准则层，每一准则层中包含若干反映、评价该类准则的指标；3）对每一准则层下的所有指标均采用频度统计指标筛选方法进行海选，并根据可观测性原则将观测数据无法获得的指标删除；4）聚类前对指标数据进行无纲量化处理；5）采用离差平方和对各个准则层内的指标进行聚类，并对每一类中的指标进行非参数K‑W检验，判断聚类数目l的合理性；6）采用因子分析法分析每个统计指标的因子载荷，保留每一类指标中因子载荷最大的指标，删除其他指标，进而筛选出多准则层间的共因指标；7）基于多元回归分析方法，构建指标层与准则层间的决策模型，以量化指标层与准则层间的关系；8）根据各准则的决策模型，寻找多准则间的优化平衡点，以实现最终目标层的最优。