通信業(yè)電耗數(shù)據(jù)采集粒度方案優(yōu)選方法

摘要：節(jié)能減排是目前我國調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式的一項重要任務(wù)。對于通信業(yè)而言，由于其能源消耗以電能為主，因此對其電耗數(shù)據(jù)進行合理采集是做好節(jié)能減排統(tǒng)計監(jiān)測工作的核心所在。然而，如何科學(xué)選擇數(shù)據(jù)采集粒度卻是困擾專家學(xué)者的一個現(xiàn)實難題。為解決上述問題，文章首先通過設(shè)定粒度方案，然后，應(yīng)用模糊層次分析法(FAHP)，提出了一種通信業(yè)電耗數(shù)據(jù)粒度方案優(yōu)選方法。最后，通過數(shù)值模擬驗證了所提方法的可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：節(jié)能減排；數(shù)據(jù)粒度；模糊層次分析法；方案優(yōu)選

一、 引言

節(jié)能減排已經(jīng)成為我國的一項基本國策。目前對于電耗統(tǒng)計監(jiān)測粒度確定問題，仍是困擾相關(guān)從業(yè)人員和專家學(xué)者的一個重要理論難題。

為解決上述現(xiàn)實難題，此文首先邀請通信專家設(shè)計出幾種可行的粒度監(jiān)測方案，然后在對模糊層次分析法（FAHP，F(xiàn)uzzy Analytic Hierarchy Process）簡介及評價問題層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，提出相應(yīng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)粒度方案優(yōu)選方法。

二、 監(jiān)測粒度方案設(shè)計

由于通信業(yè)迄今尚未有較為完善的電耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，即使有一些相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，也因數(shù)據(jù)粒度太大（通常按月逐級申報）而難以滿足實際運行過程中的管理控制需求。由此可見，采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫確定粒度的方式是不可行的。因此，要充分利用相關(guān)專家（可以是從事電耗管理工作的直接從業(yè)人員，也可以是對該產(chǎn)業(yè)有深入了解的通信專家）的群體智慧，在充分調(diào)研的基礎(chǔ)上設(shè)定出多個（一般不超過五個）粒度方案，各方案應(yīng)具體包括如下內(nèi)容：在不同季節(jié)每月監(jiān)測天數(shù)、監(jiān)測日數(shù)據(jù)采集的時段，監(jiān)測設(shè)備的比例等等。作者認為，設(shè)計方案應(yīng)遵循如下基本原則。第一，經(jīng)濟性原則。為體現(xiàn)此原則，監(jiān)測范圍重點應(yīng)以能耗大的設(shè)備為主。如監(jiān)測某地區(qū)能耗大的機房占總機房的20%-30%。第二，權(quán)變性原則。鑒于不同地區(qū)氣候特征差異較大，因此，一方面，不同區(qū)域均需在各季節(jié)內(nèi)選擇不同的監(jiān)測時段。另一方面，在監(jiān)測時段內(nèi)，各區(qū)域也要合理確定每天的數(shù)據(jù)監(jiān)測點。例如，若某區(qū)域機房監(jiān)測劃分為3個時段，則在每個監(jiān)測時段結(jié)束后，監(jiān)測結(jié)果數(shù)據(jù)將在制定時點自動傳輸?shù)奖O(jiān)測數(shù)據(jù)庫中，以便之后的統(tǒng)計分析。第三，動態(tài)調(diào)整性原則。即：粒度方案內(nèi)容不是固定不變的，而是應(yīng)該依據(jù)實際運行結(jié)果、監(jiān)測分析情況動態(tài)地進行調(diào)整、完善，這樣經(jīng)過實踐過程中的持續(xù)改進，粒度方案才能更趨于科學(xué)合理。

三、 FAHP概述

FAHP是一種結(jié)合了模糊集理論（Fuzzy set theory）和層次分析法（AHP）的面向復(fù)雜系統(tǒng)問題的多準(zhǔn)則決策方法，近年來在管理科學(xué)、系統(tǒng)工程領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。AHP在分析復(fù)雜社會經(jīng)濟管理問題時，首先，根據(jù)問題的性質(zhì)和總目標(biāo)，將問題分解成不同的組成因素，按因素間的層次關(guān)系形成一個遞階層次分析結(jié)構(gòu)模型；然后，請專家逐層對不同因素進行兩兩比較判斷；最后，對專家給出的判斷結(jié)果進行綜合集成，得出最底層因素對總目標(biāo)的復(fù)合排序權(quán)重。在傳統(tǒng)的AHP方法中，Saaty教授建議采用1~9的標(biāo)度進行兩兩比較判斷，事實上這種判斷方式主觀地假設(shè)人們能夠?qū)Σ煌到y(tǒng)因素之間的相對重要性做出準(zhǔn)確的邏輯判斷。然而從實際情況來看，由于人們對客觀事物認識的局限性，因此專家有時并不能給出準(zhǔn)確的判斷結(jié)果，即專家判斷結(jié)果更可能是較為“模糊”的。認識到上述問題，這里借鑒模糊數(shù)學(xué)相關(guān)理論，采用模糊數(shù)對AHP判斷結(jié)果予以表示，即FAHP的基本思想。由于FAHP方法能夠更加科學(xué)的可吸納、分析專家意見，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，因此能夠?qū)?fù)雜決策問題予以合理評價。然而從已有文獻看，不同學(xué)者在應(yīng)用FAHP過程中在處理模糊邏輯時卻使用了不盡相同的技術(shù)手段，此文借鑒文獻所提出的兩參數(shù)法對專家判斷時所存在的模糊邏輯予以測度。

四、 評價問題AHP結(jié)構(gòu)構(gòu)建

依據(jù)現(xiàn)有資料文獻，結(jié)合行業(yè)內(nèi)部員工訪談、實地調(diào)研獲得的信息，作者構(gòu)建出了電信行業(yè)節(jié)能減排電能消耗監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)粒度方案評價的層次結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

為清晰起見，下文對圖1中相應(yīng)的評價指標(biāo)予以概述。

1. 投資成本。電耗數(shù)據(jù)動態(tài)遠程監(jiān)控的實現(xiàn)必然要付出一定的投資成本才能將監(jiān)測系統(tǒng)搭建完畢。它主要包括采集設(shè)備成本和人力成本兩個部分。采集設(shè)備成本指的是數(shù)據(jù)讀取設(shè)備、傳輸設(shè)備等設(shè)備采購的支出。人力成本則是整個統(tǒng)計監(jiān)測系統(tǒng)安裝、部署過程中的人工費用支出。在不同的數(shù)據(jù)粒度方案中，由于其采購的設(shè)備數(shù)量、需要的人員數(shù)量均不同，因此，不同的數(shù)據(jù)采集方案所需的投資成本也不盡不同。

2. 科學(xué)可行性。科學(xué)可行性用于衡量數(shù)據(jù)粒度劃分方案提供的數(shù)據(jù)對于分析、決策的價值，主要包括數(shù)據(jù)樣本選擇的科學(xué)合理性和采集數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)管理控制的可行性兩個部分。數(shù)據(jù)樣本選擇的科學(xué)合理性用于評價某一數(shù)據(jù)粒度劃分方案的數(shù)據(jù)樣本選擇對于總體數(shù)據(jù)代表性，即樣本數(shù)據(jù)在多大程度上能夠代表總體情況。采集數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)管理控制的可行性則是指采集到的數(shù)據(jù)對于采取進一步管理措施的決策支持程度。合適的數(shù)據(jù)包含了管理決策所需的前期信息，通過分析這些信息決策者就能采取較為科學(xué)的管理措施。以節(jié)能減排考核工作為例，只有通過數(shù)據(jù)分析找出責(zé)任人、責(zé)任單位才能進行合理的獎懲。

3. 數(shù)據(jù)冗余性。數(shù)據(jù)冗余是指數(shù)據(jù)集合中重復(fù)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)粒度劃分方案的不同很自然的會產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)冗余。同時也會因為對數(shù)據(jù)處理速度的不同要求、備份要求不同而產(chǎn)生不同的冗余數(shù)據(jù)。一般說來，數(shù)據(jù)冗余是獲取信息、分析信息過程中必然產(chǎn)生的，只能盡可能地減少而不能完全杜絕。因此，數(shù)據(jù)冗余性是評價數(shù)據(jù)粒度劃分方案不可忽略的重要因素。

基于上述理論認識，下文提出一種基于模糊層次分析的數(shù)據(jù)采集粒度方案優(yōu)選方法。

五、 粒度方案優(yōu)選方法

該方法的具體步驟如下。即：

步驟1：構(gòu)建如圖1所示的遞階層次結(jié)構(gòu)。

步驟2：請專家基于上層控制準(zhǔn)則，對下層各因素進行成對比較，構(gòu)建兩兩比較模糊判斷矩陣。例如，專家e（e=1，2，，E）基于目標(biāo)對三個準(zhǔn)則進行兩兩比較判斷，可以構(gòu)造出如式（2）所示的三角模糊判斷矩陣。

六、 數(shù)據(jù)模擬分析

假設(shè)實際有三個粒度方案需要評價，基于圖1所示的分析結(jié)構(gòu)，邀請專家對各因素進行評價。若某專家以總目標(biāo)為比較基礎(chǔ)判斷準(zhǔn)則c1，c2，c3的相對重要性時，c1與c2相比的重要性為（1，2，3），則表示該專家認為兩者的重要性之比是一個以1為左邊界，3為右邊界，2為中間值的三角模糊數(shù)。類似地，可以得出其它元素之間相對重要性的判斷結(jié)果，參見表1。

基于式（6）給出的轉(zhuǎn)化方法將表1中的三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為確定值。例如，若取?茁=0.5，?琢=0.8，則因素A對因素B的模糊評價轉(zhuǎn)化的計算過程如下：

lAB0.8=（mAB-lAB）×0.8+lAb=（2-1）×0.8+1=1.8

uAB0.8=uAB-（uAB-mAB）×0.8=3-（3-2）×0.8=2.2

（aAB0.8）0.5=[0.5×lAB0.8+（1-0.5）uAB0.8]=[0.5×0.8+0.5×2.2]=2

需要說明的是，?茁=0.5表示專家對評價結(jié)果是較為謹慎，既不樂觀也不保守，而?琢=0.8則表明專家對于評價分數(shù)具有較高的確定性。這樣，可將表1中的三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)化成如表2所示的確定性判斷矩陣。

通過特征根法求解表2所示判斷矩陣的特征向量，可得出三個準(zhǔn)則的權(quán)重分別為0.568 3、0.322 0、0.109 6。并且該矩陣一致性比率C.R.=0.017 6/0.52=0.033 88<0.1，說明該判斷矩陣邏輯一致性滿足要求。

與上述過程類似，可分析得出各準(zhǔn)則下指標(biāo)的權(quán)重，匯總得出如表3所示的評價結(jié)果。

類似地，可以得出各指標(biāo)和準(zhǔn)則c3作為比較基準(zhǔn)各方案的權(quán)重，參見表4。

依據(jù)表3和表4數(shù)據(jù)，按式（8）即可計算出方案a1，a2，a3的復(fù)合排序權(quán)重值分別為0.475 3、0.333 8、0.190 7。由此可知，方案a1，a2，a3的優(yōu)劣排序為a1>a2>a3。

七、 結(jié)論

我國作為一個負責(zé)的大國，節(jié)能減排工作面臨著巨大的挑戰(zhàn)，近些年來引起了我國各級政府的高度重視。作為國家重點監(jiān)控的通信業(yè)，其能耗主要以電耗為主。因此，加大對其內(nèi)部設(shè)備如通信機房、基站等主要設(shè)備節(jié)能技術(shù)改造的同時，也應(yīng)加強全面的電耗管理工作。然而，從目前的實際情況來看，因其缺乏必要的電耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)而使得管理控制工作存在很大的主觀武斷性和弊端。然而，做好電耗統(tǒng)計監(jiān)測工作不僅需要投入大量的人力、物力、財力資源，而且要對不同區(qū)域采集數(shù)據(jù)粒度依據(jù)氣候其特征予以合理確定。迄今來看，行業(yè)內(nèi)部和學(xué)術(shù)界尚未有一種理想的解決方式。為解決上述難題，此文首先通過邀請相關(guān)專家設(shè)定粒度方案，然后，運用FAHP提出了一種通信業(yè)電耗數(shù)據(jù)粒度方案優(yōu)選方法。由于該方法通過確定系數(shù)和風(fēng)險偏好系數(shù)較好地模擬出專家在對復(fù)雜問題分析判斷時所面臨的實際難題，因此可以得出較傳統(tǒng)AHP方法更為理想的評價結(jié)果。最后，通過數(shù)值模擬驗證了所提方法的可行性和有效性，表明該方法具有較強的實際應(yīng)用可操作性。

參考文獻：

1. 安相華，馮毅雄，譚建榮，方輝，張秀芬.基于智能聚類算法的產(chǎn)品粒度確定方法.計算機集成制造系統(tǒng)，2010，16（4）:689-695.

2. 宋利康，李蓉蓉.數(shù)據(jù)倉庫中的粒度確定.計算機與數(shù)字工程，2010，29（5）:33-36.

3. 李靜.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)粒度確定原則.計算機與現(xiàn)代化，2007，13（2）:57-58.

4. Gungor Z， et al. A fuzzy AHP approach to personnel selection problem. Applied Soft Computing，2009，（9）:641-646.

基金項目：教育部人文社科青年基金項目(10YJC6302 18)；云南省科技計劃項目(2010ZC060)；云南省教育廳科學(xué)研究基金重點項目（2010Z022）；昆明理工大學(xué)組織行為與復(fù)雜行為決策創(chuàng)新團隊支持計劃。

作者簡介：段萬春，昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院院長、教授、博士生導(dǎo)師；孫永河，吉林大學(xué)博士，昆明理工大學(xué)管理科學(xué)與工程博士后（在站）；段萬春，昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院講師。

收稿日期：2010-12-22。