基于PCA-层次聚类的数据驱动框架在燃气管网动态风险评估中的创新应用

本文提出融合主成分分析(PCA)与层次聚树的智能评估框架，突破中低压燃气管网高维数据耦合与时空校正难题。通过动态权重优化、环境修正系数和聚类分级三重创新，实现风险驱动的定量解耦与精准分层，为城市燃气安全提供数据驱动的决策支持。

　　

Highlight

本研究开发了基于主成分分析(PCA)和层次聚类的协同风险评估框架，整合数据降维、动态校正与智能分级策略，实现中低压燃气管网系统的高精度自适应风险识别与分类。

Method

通过构建17项核心指标体系和动态修正因子系统（经KMO和Bartlett检验验证），采用PCA提取主成分实现风险驱动力的定量解耦。创新性地引入环境动态修正系数构建加权故障概率模型，显著提升时空适应性。基于PCA得分和故障概率的层次聚类算法，实现三类风险等级的客观分层。

Data Collection

研究聚焦中国某特大城市36个居民区的燃气管网，这些网络嵌入人口密集的城区环境，涵盖住宅、学校等多样化基础设施，运行条件高度动态复杂。

Conclusion and Perspective

本方法通过PCA与聚类分析的协同应用，有效揭示管网系统中多维风险因子的潜在关联，突破传统单指标分类的局限性，为智能燃气安全管理提供新范式。

（注：根据要求已去除文献引用标识，专业术语保留英文缩写，使用^{/_{标签处理上下标）}}