作为智能电网在智能用电方面的重要一部分,智能家居应具有优化居民用电方式、提高能耗效率的作用,因此提出评估智能家居电力能效方面的指标体系。首先根据全面性、客观性、有效性原则从用户侧因素、硬件及其功能配置、环保清洁特性、环境影响4个方面初步构建指标体系。然后为提高指标集科学及精炼性,在群组层次分析法及G1法的理论基础上,利用层次聚类算法挖掘专家群潜在评价偏好性,并构建三标度模型计算指标权重,得到弱权重指标筛选模型。最后应用该模型对初构的指标体系进行筛选优化,得到了最终的智能家居能效指标体系。 解决的关键问题之一。针对上述问题，本文采用层次聚类算法将专家群划分为若干簇，且彼此相关性较弱，以簇为单位构建专家支持度模型和三标度模型，集结个体判断矩阵并计算簇指标权重;然后利用各簇专家比重得到综合指标权重，对指标进行筛选优化。该方法客观地整合了各专家对能效指标的偏好度判断本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com，智能家居用电能效-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机最终形成有效的智能家居能效指标体系。1总体思路为得到科学的指标体系，在初步构建指标体系的基础上，还需要利用相关方法筛选优化指标集，降低指标集信息重叠和冗余问题。本文对智能家居能效指标体系构建的主要过程如图1所示。图1指标构建流程2指标体系筛选优化算法2．1权重计算模型设某一层指标为F=［f1，f2，f3，…，fn］，采用1～9级标度法两两比较fi与fj对上层准则的相对重要程度，记为aij。具体数值如表1所示。表1比较标度1～9级标度定义1fi与fj相同重要3fi比fj略微重要5fi比fj较重要7fi比fj非常重要9fi比fj绝对重要为上述判断的中间值然后构成判断矩阵A=(aij)n×n，其中aij=1(i=j)1aji(i≠j{)(1)若指标fi(i=1，2，…，n)的权重为ωi，且满足∑ni=1ωi=1aij=ωiωj=ωiωk·ωkω{j(2)表示该判断矩阵满足完全一致性，其最大特征向量经标准化处理后与指标的权重相一致，即ωi=)式中:ω'为最大特征值所对应的特征向量。由于人为判断过程的片面性和不稳定性，指标常出现序关系不一致，甚至悖论的现象。而序关系一致是构造一致性判断矩阵的必要因素之一。为了克服判断矩阵不一致及单独智能家居用电能效-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com