基于主成分分析法火电厂选址综合决策

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1、《电气开关》(2014．No．4)文章编号：1004—289X(2014)04—0061—05基于主成分分析法的火电厂选址综合决策唐学文(广西电网公司南宁供电局，广西西宁530004)摘要：针对目前火电厂选址方案综合决策问题的大多数方法过于依赖专家评判确定指标权重具有主观性大的弊端。将多元统计学中的主成分分析方法(PCA)应用到火电厂选址综合决策问题中。主成分分析法可以保证原始数据信息缺失最小的情况下，用少数具有不相关性的主成分来代替原来相互关联的指标。它使原指标数据从多维信息降到低维，在结构上大大简化，并用主成分对系

2、统总方差贡献率来确定各主成分的权重，避免了主观随意性。选取了火电厂选址决策问题中考虑的部分指标，形成了火电厂选址综合评价指标体系，建立了基于主成分分析的火电厂选址决策模型。结合算例介绍了采用基于主成分分析法的火电厂选址综合决策问题的具体步骤。算例结果验证本方法的有效性和客观性。关键词：火电厂选址；综合决策；主成分分析法中图分类号：TM0文献标识码：BComprehensiveDecision—MakingofHeal--EngineplantSiteSelectionBasedonPrincipalComponentA

3、nalysisTANGXue—wen(NaningPowerSupplyBureau，GuangxiPowerGridCorporation，Nanning530004，China)Abstract：Atpresent，themethodsofsolvingtheproblemofcomprehensivedecision—makingthermalpowerplants’lo·cationselectionhavedrawbacksofsubjectivityandarbitrariness，becausethose

4、methodstodetermineindexweightscorn-pletelydependonexperts’evaluation，andtheprincipalcomponentanalysis(PCA)inmultivariatestatisticsisappliedtosolvetheproblemofcomprehensivedecision—makingthermalpowerplants’location．PCAcanutilizeafewofuncorre—latedprincipalcompone

5、ntstosubstitutetheoriginalinterdependentindices．PCAintegratesandsimplifiestheoriginalin—dexdatainformation，meanwhiletheweightsofprincipalcomponentscanbedeterminedaccordingtotheprincipalcorn-ponentscontributionrateoftotalvarianceofthesystem，andheinfluencesofsubje

6、ctivefactorsanduncertainfactorsdur-ingtheevaluationarereduced．Inthispaper，someindicesconsideredintheproblemofcomprehensivedecision-makingthermalpowerplants’locationselectionarechosen，andthermalpowerplants’locationselectioncomprehensiveevalua—tionindexsystemisfor

7、med，andthedecision-makingmodelofthermalpowerplants’locationselectionisestablished．Combiningwithcalculationexample，concreteprocedurestosolvecomprehensivedecision-makingforalternativethermalpowerplantbyPCAarepresentedindetail．Calculationresuhsshowthatthedecision—m

8、akingbasedonPCAissatisfiedandthedecision—makingresultiscredible．Keywords：locationselectionofthermalpowerplant；comprehensivedecision-making；principalcomponentanalysis(