[发明专利]基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法

权利要求书

1.一种基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，包括：

收集不同工况下光伏外窗建筑采光和能耗评价原始数据，构建原始矩阵，将原始矩阵数据进行标准化处理，构建标准化评价矩阵；

对待遴选的全部光伏外窗建筑设计方案计算得分构建归一化矩阵；将标准化评价矩阵进行加权处理，在加权处理后的矩阵中得到理想解，计算每一光伏外窗建筑设计与理想解中全部指标的灰色关联系数，构建灰色关联系数矩阵；

构造理想解模型，确定正理想解和负理想解，计算每个光伏外窗建筑设计和正负理想解的相对距离；

计算每一光伏外窗建筑设计的相对贴近度，并对其进行排序，把相对贴近度最小的对应光伏外窗建筑设计方案作为最佳遴选方案。

2.根据权利要求1所述的基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，待遴选的光伏外窗建筑设计方案中的指标至少包括建筑空间条件、光伏窗结构、光伏窗安装朝向和窗墙比。

3.根据权利要求1所述的基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，在将原始矩阵数据进行标准化处理的步骤中，标准化处理是对各个光伏外窗建筑设计方案的评价数据进行标准化处理，以消除不同指标不同量纲的影响，以便于进行有关方案遴选的后续计算处理。

4.根据权利要求2所述的基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，在构建灰色关联系数矩阵的步骤中，采用熵权法确定各个指标的权重，并引入灰色关联系数分析参考数列与其他比较数列的接近程度来判断关联程度，进而选出最优方案。

5.根据权利要求4所述的基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，对于不同性质的指标应采用不同的标准化处理方法，一般要先进行标准化处理，对于指标值越大对最终结果有益的指标，称为效益型指标，无量纲标准化处理为：

对于指标值越小对最终结果有益的指标，称为成本型指标，无量纲标准化处理为：

其中，设光伏外窗的设计方案有n个，为P＝{P₁，P₂，…，P_n}，每个方案的m个评价指标的集合为C＝{C₁，C₂：，…C_m)。x_ij为第j个方案中第i个指标的原始数值(i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n)；因此，目标决策问题的原始矩阵表示为X＝(x_ij)_mxn，表示为：

6.根据权利要求5所述的基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，

对标准化后的评价矩阵进行归一化矩阵处理，所得的各个元素组合即可得到归一化矩阵，其处理方法为：

7.根据权利要求6所述的基于灰色关联改进型TOPSIS算法的光伏外窗建筑设计遴选方法，其特征在于，在将标准化评价矩阵进行加权处理，在加权处理后的矩阵中得到理想解，计算每一光伏外窗建筑设计与理想解中全部指标的灰色关联系数，构建灰色关联系数矩阵的步骤中，权重通过熵值法确定，各个指标的权重wi可以按照以下公式计算：

其中，h_i为第i个指标的熵值，其表达式如下：

在得到各个因素的权重值后，对标准化的评价矩阵加权处理：

z_ij＝w_i×y_ij

最终可得到：

在矩阵Z中选取m个指标中每个指标的最理想值所构成的参考数Z₀＝{Z_i0|i＝1，2，…，m}，即Z₀＝{Z₁₀，Z₂₀，…Z_m0}，这个参考序列即为理想解。