基于熵權的計量技術監督模糊綜合評價方法

崔高穎，周　玉，鄭愛霞，易永仙，潘　超

（國網江蘇省電力公司電力科學研究院國家電網電能計量重點實驗室，江蘇南京210019）

用電計量新技術

基于熵權的計量技術監督模糊綜合評價方法

崔高穎，周玉，鄭愛霞，易永仙，潘超

（國網江蘇省電力公司電力科學研究院國家電網電能計量重點實驗室，江蘇南京210019）

電網的信息化、智能化發展趨勢對計量技術監督工作質量提出了更高要求，準確客觀地評價計量技術監督工作意義重大。目前傳統計量技術監督主要依靠人工，缺乏有效的工具利用已有數據評價關鍵節點指標。文中提出了基于熵權的計量技術監督模糊綜合評價方法，建立基于用采系統的指標體系，利用指標熵值結合模糊數學方法，實現了多對象技術監督工作客觀評價和排序，該方法有效提高了各公司技術監督工作的區分度和相應評價工作的準確性。

技術監督；指標體系；熵權算法；模糊綜合評價

隨著科技進步和能源格局的變化，經濟社會發展對電能的依賴程度日益增強。電能計量業務貫穿發電、輸電、配電、用電等各環節，服務于電能貿易結算，其準確度關系到計量公平公正，直接影響各方的經濟利益，其信息化和智能化也受到社會的廣泛關注。計量技術監督工作主要通過監督計量業務各環節的關鍵指標和工作質量，實現用電信息采集系統的高效運維，及時發現并診斷計量裝置異常，規范計量資產全壽命周期管理等工作?？茖W、及時、客觀的技術監督方法是保證計量工作順利開展和計量業務質量的重要手段。

隨著國網公司“三集五大”體系建設的不斷深化和提升，在新的“大營銷”體系運行模式下，一方面，各層級計量業務、組織架構發生很大的變化，對新體系下的計量技術監督提出更高要求，其監督范圍更廣、管理要求更高；同時，隨著用電信息采集系統的建設和智能電能表應用推廣以及階梯電價的實施，電能表的質量和運行可靠性愈來愈受到社會各方的普遍高度關注。另一方面，隨著經濟社會的快速發展，計量工作面臨的形勢日趨復雜，業務數量日益增長、業務操作更加頻繁，工作差錯、指標異常等經營風險變得突出；同時，電能計量工作具有點多面廣、作業分散、流程復雜、時效性高、與客戶接觸點多等特點，如果不加強對關鍵節點和指標的過程監督，就會直接影響公司的經濟效益和服務形象；而傳統計量技術監督工作的開展仍主要依靠人工監控協調，監督手段單一，缺乏有效的監督工具，對表計質量管理相對薄弱，缺乏對計量工作關鍵節點和指標的過程監督。

文中提出了一種基于熵權的計量技術監督模糊綜合評價方法，對多個評價對象的技術監督工作水平進行綜合評價和排名。該方法采用來自用電信息采集系統、營銷業務系統、省級計量中心生產調度平臺（MDS）等多個業務系統的多維度基礎數據，綜合考量與計量業務技術監督工作相關聯的多級評價指標，對多個評價對象的計量技術監督工作開展情況進行科學評估，使得計量技術監督工作更加科學、客觀、有針對性，同時有效提高計量技術監督工作執行效率，保證計量業務順利開展。

1　模糊評價和熵權算法

1.1模糊評價基本模型

模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評價方法，根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價［1］。由于被評價對象是受多方因素影響的，模糊綜合評價的基本思想就是在對單個因素對被評價對象進行評價的基礎上，用模糊數學對所有因素做出總體評價，防止信息中途缺失，具有結果清晰、系統性強的特點，能較好的解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決。

1.2熵權算法

熵的概念起源于熱力學，是反應系統有序程度的度量，后來由Shannon引入到信息論中表示信息量的不確定性。熵權法是一種客觀的指標權重確定方法，其基本思路是根據指標變異程度，利用信息熵計算出各指標的熵值，再通過熵值對各指標的權重進行修正，從而得出較為客觀的指標權重［2］。

根據熵的定義，當系統可能處于m種不同狀態，每種狀態出現的頻率為pi（i=1，2，…，m）時，則該系統的熵就定義為∶

顯然，當pi=1/m（i=1，2，…，m），即各種狀態出現的概率相同時，熵取最大值。

相應的，若依據n個評價指標對m個評價對象進行評價，采用熵值作為某指標的權重，則指標的信息熵E越大，就表明該指標對在對m個對象的評價中貢獻越均衡，指標值對不同對象評價的區分度越小，能為最終決策提供的信息量越小，在綜合評價中所起的作用越小，則其權重也應越小。反之，則權重也應越大。

由上可見，用指標熵值賦相應權重僅反映了指標在評價對象時的客觀差異度，熵權本身并不能完全反映指標在解決實際問題時的重要性。

利用模糊數學方法和熵權賦值的方法解決多對象綜合評價問題在其他行業已有相關研究［3-6］，電網規劃中也有將二者結合的應用［7］，但未見將二者結合并利用多層次隸屬度分級標準對技術監督工作進行綜合評價的同類研究。

圖1　計量技術監督評價指標體系

表1　指標體系末級指標定義

2　基于熵權的計量技術監督模糊綜合評價

2.1明確指標體系和評價對象

江蘇省電力計量業務技術監督工作主要依據實際開展的技術監督工作和用電信息采集系統所收集的數據，從4個方面建立指標體系對各地市公司（共13個）的技術監督情況進行評價，則待評價對象集包含13個評價對象?，F有計量技術監督指標體系主要包括：用采系統建設類指標、設備管理類指標、運維管理類指標、計量業務督辦類指標。參考基于同類劃分的指標評價方法［8］和用電信息采集系統運行狀態評估體系［9］，從每個大類選取影響該類工作的關鍵指標，分解為12個末級指標，評價指標體系如圖1所示。

其中，除電能表庫存超周期率、電能表運行超周期率為反向指標（指標值越小越好）外，其余指標均為正向指標（指標值越大越好）。各類指標含義及計算方法如表1所示。

2.2評價矩陣標準化

式中：fij表示第i個評價對象的第j項指標，max f'ij和m in f'ij分別為指標ui的最大值和最小值。式（1）適用于正向指標，式（2）適用于反向指標的情況，通過以上公式得到指標值的標準化數據。

2.3熵權法計算指標權重

依據n個評價指標對m個評價對象進行評價，形成原始評價矩陣為R=（rij）mxn，則對某個評價指標rj有信息熵：

2.4構造模糊評價矩陣

設指標體系的評價集為V=｛vl，v2，v3｝=｛優秀（一級），良好（二級），一般（三級）｝，評價集中各值表明當前評價對象通過其評價指標對相應評語的隸屬度。模糊評價方法中評價集的確定需選定合適的隸屬度函數，才能計算出指標集U到評價集V的模糊映射R。根據各指標的閥值確定各指標分級標準如表2所示。

表2　隸屬度分級標準%

各指標隸屬度函數的計算方法如下，其中一級隸屬度函數：

二級隸屬度函數：

三級隸屬度函數：

式中：xi為用電信息采集各末級指標的實際值；u（xi）為xi的隸屬度分值；ai為xi的一級隸屬度閥值；bi為xi的二級隸屬度閥值；ci為xi的三級隸屬度閥值。

由此可以得出每個評價對象的模糊評價矩陣為：

2.5得到綜合評價結果

根據模糊評價的基本模型，利用2.3中得到的各指標的權重wj組成權重因子組成包含12個權重值的模糊子集A=（w1，w2，…，w12），以及2.4中得到的模糊評價矩陣，通過矩陣運算得到最終評價集V上的模糊子集B，即：

其中，

對B進行歸一化運算即

得到B=（b1，b2，b3），即可確定當前評價對象對于評價集中各評語的隸屬度。

由于用指標熵值作為權重僅反映了指標在評價對象時的客觀差異度，熵權本身并不能完全反映指標在解決實際問題時的重要性。文中為每一級隸屬度賦予一個分值進行量化，將各指標模糊評價的隸屬度與具體評價分值相結合，計算出第i個評價對象的客觀評價指數S為：

3　應用算例分析

目前，江蘇省電力計量業務技術監督工作主要依據計量技術監督指標評價體系，應用基于商圈的模糊綜合評價方法對各地市的計量技術監督工作進行綜合評價和排序，對提升江蘇省電力計量技術監督工作具有現實意義。

根據評價指標體系中12個末級指標對江蘇13個地市公司電力計量技術監督工作進行評價，可以得到各地市公司相關評價指標的具體數據。各地市評價指標具體數值主要依據用電信息采集系統相關數據計算得到，如表3所示。

3.1數據的標準化

將各地市評價指標具體數值代入式（2）、（3）計算，得到決策矩陣的標準化結果，如表4所示。

3.2信息熵和指標權重計算

將決策矩陣標準化結果代入式（4）計算，得到各指標的信息熵，代入式（5），得到各評價指標的權重向量，如表5所示。

3.3隸屬度計算和模糊評價矩陣

已知各地市指標數據（見表3），可計算出相關隸屬度函數和評價分值，取一級水平100分，二級水平90分，三級水平70分，可得出相應評價等級。以地市公司G為例，如表6所示。

3.4客觀評價指數的確定

將公司G的12個評價指標分值和各指標的權重值帶入式（12）：

表3　各地市指標情況%

表4　決策矩陣的標準化結果

表5　評價指標信息熵及權重向量

表6　評價分值

可計算出地市公司G計量技術監督評價指標體系中綜合指標的客觀評價指數S為82.48。同理，可計算出全省各地市公司采集成功率的客觀評價指數，如表7所示。

表7　各地市客觀評價指數

4　結束語

文中所介紹的計量技術監督綜合評價方法依據用電信息采集系統采集的運行數據，通過綜合電能計量裝置運行狀況中的各指標因素，結合熵權值以及模糊數學的評價方法，關聯多項評價指標對各地市公司的電能計量技術監督工作開展情況進行了客觀評價，經過驗證，該評價體系有效提高了電能計量技術監督工作中多指標多維度評價的準確性和各地市公司工作開展的區分度。

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A Fuzzy Com prehensive Evaluation M ethod Based on Entropy W eight for M etering Technical Supervision

CUIGaoying，ZHOU Yu，ZHENG A ixia，YIYongxian，PAN Chao
（StateGrid Key Laboratory of Electric EnergyMetering，State Grid Jiangsu Electric Power Company Electric PowerResearch Institute，Nanjing 210019，China）

The currentdevelop tendency to informatization and intelligenceof powergrid puts forward stricter requirementon metering technical supervision.It is very important to evaluate the technical supervision w ork accurately and objectively，but most traditional evaluation onmetering technicalsupervision ismanualand lack of effective tools to assess the indicators of key nodesusing existing data.Thisarticle proposesa fuzzy comprehensivemethod，which employs calculated entropy weight of key indices from the Electric Energy Information Acquisition System to build an indicator architecture and then obtainsan accurate evaluation and ranking result of different technical supervision w ork according to the fuzzy com prehensivemethod. The proposed method effectively enhances the discrimination of technical supervision work and improves the accuracy of corresponding evaluation.

technicalsupervision；indicatorarchitecture；entropyweightalgorithm；fuzzy comprehensiveevaluation

TM 711

A

1009-0665（2016）05-0014-05

崔高穎（1980），女，山東沂水人，高級工程師，從事電力信息化和智能用電技術研究工作；

周玉（1982），男，江蘇鎮江人，工程師，從事電測量技術和用電信息采集技術研究工作；

鄭愛霞（1968），女，河南溫縣人，研究員級高級工程師，從事研究電網技術和計量管理技術研究工作；

易永仙（1988），男，浙江蒼南人，工程師，從事研究電測量技術和用電信息采集技術研究工作；

潘超（1989），男，江蘇南京人，從事用電信息采集技術研究工作。

2016-07-07；

2016-08-15