利用Heronian平均MCDM方法，构建用于管理微智能电网中电力生产和消费的知识增强框架

《Scientific Reports》：Knowledge enhanced framework for managing electricity generation and consumption in micro smart grids using Heronian mean MCDM approach

　　

摘要

随着全球化和外包趋势的发展，新的现代化工业企业越来越多地依赖广泛的供应商网络来构建复杂的电力生产和消费系统。为了保持高效的生产计划和调度，以及在微智能电网中整合和处理从电力生产到消费管理的各种数据，这一点变得越来越关键。为了解决上述问题，首先我们开发了基于基本规律的循环直觉不确定性语言模型。其次，我们根据该模型设计了四种不同类型的技术，分别是“算术海伦平均数”、“加权算术海伦平均数”、“几何海伦平均数”和“加权几何海伦平均数”模型，并阐述了它们的基本特性。此外，为了评估微智能电网中的电力生产和消费管理，我们构建了一种有价值的“多属性边界近似区域比较”技术模型。我们还讨论了所提出理论的案例研究，这些研究涵盖了在微智能电网中利用电力生产和消费数据进行节点分类、场景分类和链接预测的应用。最后，我们的解决方案将通过现有的排名模型进行评估，以分析这些衍生方法的优越性和效率。