【摘 要】
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为了实现国家十二五规划制定的节能减排目标,越来越多的大型企业加大了节能减排的力度。其中,乙烯行业作为大型耗能企业,其生产装置日益复杂化,生产过程数据呈现高维化,寻求
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为了实现国家十二五规划制定的节能减排目标,越来越多的大型企业加大了节能减排的力度。其中,乙烯行业作为大型耗能企业,其生产装置日益复杂化,生产过程数据呈现高维化,寻求一种行之有效的方法对其能源效率进行准确分析受到越来越多研究人员的关注。数据包络分析—英文名字为Data Envelopment Analysis,简称DEA,是一种不依赖数据类型的能源效率分析优化方法,且不依赖数据的量纲,已经成功地应用到经济领域多参数输入多指标输出单元的能源效率分析。在乙烯生产能源效率分析过程中,随着装置的规模越来越大,影响乙烯装置的能效的因素越来越多；然而,过多的输入输出指标和不当的指标都会导致DEA方法分辨率过低,进而影响DEA方法能效分析的有效性。针对这个问题,本文采取主元分析方法(Principal Component Analysis, PCA)对乙烯生产过程的输入输出指标进行处理。数据经过主元分析之后,一方面减少了数据的维数,另一方面去除了数据之间的冗余信息、线性关系和噪声等不利于模型精度的因素。由此,为了更有效地分析乙烯装置的能源效率,本文提出了一种基于主元分析的数据包络分析方法(PCA-DEA)。最后,将本文所提出的PCA-DEA模型应用到实际乙烯生产装置能效分析当中。为了说明PCA-DEA模型的有效性,该模型的分析结果与单纯选用主要指标DEA算法和未结合PCA的DEA算法的分析结果进行比较,比较结果验证了PCA-DEA模型的有效性,为提高乙烯装置能效分析的准确性拓宽了思路,提供更有效的方法。
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