将递归特征消除方法应用于可再生能源领域，并基于相对效用和非线性标准化进行评估

《Renewable Energy》：Integration of recursive feature elimination in renewable energy sources with evaluation based on relative utility and nonlinear standardization

深圳可再生能源优化决策框架研究提出融合递归特征消除（RFE）、对数百分比变化驱动目标加权（LOPCOW）与非线性标准化（ERUNS）及线性迪菲尼 fuzzy-软最大化平均（LiDFSMA）的混合模型，通过动态筛选关键指标（如光照条件、能源效率）实现多准则决策优化，实证表明太阳能热电为最优选择。

　　随着全球气候变化问题的日益严峻，越来越多的社区开始认识到向可再生能源（RE）转型的重要性。这一转变不仅有助于减少温室气体排放，还能促进可持续的城市发展和未来世代的能源安全。在这样的背景下，一些快速城市化的城市正致力于制定战略，以确定最适合满足其未来电力需求的可再生能源来源。为了提供一个全面且严谨的评估体系，研究者们需要综合考虑多种关键标准，这些标准涵盖了定量和定性因素，以确保做出的知识性且平衡的决策。

决策者在复杂且相互关联的世界中常常面临不确定性的挑战，尤其是在处理多个相互冲突的标准时。现实世界中的问题通常属于多标准决策问题，而传统的决策方法往往只考虑单一标准，如成本或性能，这种做法显然不足以应对复杂的决策需求。因此，多标准决策方法（MCDM）应运而生，它旨在评估和排序竞争性替代方案，尤其是在涉及多个相关标准的决策评估中。这些方法旨在帮助决策者探索复杂性，而不是自动完成决策过程。它们可以提供一个框架，用于分析与评估基于多种、往往相互冲突的标准的替代方案，并有助于实现客观、一致、透明和可审计的决策。

尽管这些方法在处理基于全面评估的定量和定性因素时非常有用，但它们在实际应用中仍面临一些挑战。例如，数据维度高、模糊不确定性以及聚合过程的透明度等问题，都是现有MCDM模型需要解决的关键问题。为了克服这些挑战，研究者们不断探索新的方法和技术，以提高决策过程的效率和准确性。本研究提出了一种新的决策支持框架，该框架结合了递归特征消除（RFE）方法、基于对数百分比变化的客观加权技术（LOPCOW）和基于相对效用与非线性标准化的评估方法（ERUNS），并通过线性对偶模糊软最大平均（LiDFSMA）算子进行专家意见的聚合。这种混合模型旨在通过先进的加权和聚合技术，解决多标准决策中的不确定性问题。

RFE是一种广泛应用于多个领域的特征选择技术，它能够有效减少数据特征的数量，提高模型的计算效率。在本研究中，RFE被用来动态地选择对评估最具影响力的特征，从而简化决策过程并提高其准确性。通过结合LOPCOW和ERUNS，该框架不仅能够客观地确定各标准的重要性，还能对替代方案进行更加精准的评估。此外，LiDFSMA算子的引入，使得专家意见在模糊环境下的聚合更加灵活和高效，从而增强了决策过程的可靠性。

在能源效率评估中，模糊MCDM技术被广泛用于分析包括定量和定性因素在内的多种标准，将专家意见转化为可衡量的数据。模糊逻辑被用来处理诸如环境影响和社会接受度等主观且波动的变量，从而实现更加平衡和细致的判断。本研究提出的方法通过整合不确定性因素，提供了一个全面的评估框架，使得决策过程更加科学和系统化。许多研究人员已经使用LOPCOW方法来计算MCDM研究中的客观权重，表1展示了这一策略在多个应用中的有效性。

本研究特别关注中国深圳这一城市案例，因为深圳在能源需求、城市化进程和可再生能源发展方面具有独特的条件。深圳的快速城市化和对可持续发展的承诺，使其成为验证新方法的理想场所。该模型虽然应用于深圳，但其模块化和可扩展的结构，使其能够适应全球其他快速发展的城市。研究的主要目标包括：构建一个综合考虑定性和定量因素的MCDM模型；将专家意见系统化地融入决策过程；通过优化不确定性下的聚合技术，提升MCDM方法的实用性；以及为参与可再生能源规划的政策制定者提供一个透明且实用的资源。

研究还提出了一种新的LOPCOW-ERUNS方法，结合了LiDFSWA算子，用于高效地识别最优替代方案。这一方法通过优化客观加权和评估过程，提高了决策的准确性和可靠性。研究的实施过程包括以下几个步骤：首先，使用RFE方法对初始的14个标准进行筛选，最终确定5个最具影响力的评估因素；其次，应用LOPCOW-ERUNS方法对这些因素进行客观加权和评估；最后，通过LiDFSMA算子对专家意见进行聚合，从而得到最终的决策结果。

此外，研究还进行了敏感性分析，以评估所提出方法在不同条件下的鲁棒性和优越性。分析结果表明，参数k和δ的变化对决策结果的影响相对较小，尤其是在k的范围从0.5到500的情况下，替代方案的排名保持了高度的一致性。这表明，该方法在处理不确定性时具有较强的稳定性，能够为政策制定者提供可靠的决策支持。

在方法论和实际应用方面，本研究提供了一些重要的见解。首先，LOPCOW-ERUNS方法的结合，使得在处理多标准决策时能够更有效地应对不确定性。其次，LiDFSMA算子的引入，提高了专家意见在模糊环境下的聚合效率，使得决策过程更加透明和可重复。这些技术的综合应用，不仅提升了决策的准确性，还增强了模型的适应性和实用性。

本研究的创新点在于，它不仅提出了一种新的决策支持框架，还通过实际案例研究验证了该框架的有效性。深圳作为快速城市化的代表，其能源需求和可持续发展计划为评估该方法提供了良好的背景。通过将复杂的决策过程模块化，该框架能够被广泛应用于其他城市，从而推动全球范围内的可持续能源采用。

研究的结论表明，太阳能热能是深圳最适合的可再生能源选择，因为它在发电能力和适应直接阳光条件方面表现出色。这一结果不仅反映了深圳的环境特点，也表明了太阳能热能在快速城市化地区的应用潜力。通过整合RFE、LOPCOW-ERUNS和LiDFSMA算子，该方法提高了决策过程的透明度，减少了复杂性，并促进了在政策相关可再生能源情境下的决策制定。

本研究的贡献不仅在于提出了一种新的决策支持框架，还在于它为未来的可再生能源规划提供了重要的参考。研究者们通过系统化的分析和实际案例的验证，展示了该方法在处理多标准决策时的灵活性和可靠性。此外，研究还强调了在可再生能源决策中整合环境可持续性、社会公平和技术进步的重要性，以有效应对当前的生态和能源挑战。

总之，本研究通过提出一种新的混合决策支持框架，为快速城市化地区的可再生能源选择提供了科学、系统和透明的解决方案。该框架不仅能够提高决策的准确性，还能增强政策制定者的信心，推动可持续能源的采用。随着全球对气候变化和可持续发展的关注不断增加，这种新的决策支持框架将在未来的能源规划中发挥重要作用。