面向優(yōu)化營商環(huán)境的電力指標(biāo)體系優(yōu)化方法

[關(guān)鍵詞]優(yōu)化營商環(huán)境；電力指標(biāo)體系；優(yōu)化方法

引言

電力作為現(xiàn)代社會(huì)的“血脈”，其供應(yīng)的穩(wěn)定性、可靠性和效率，直接關(guān)系到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和經(jīng)濟(jì)效益。營商環(huán)境作為吸引投資、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素，其優(yōu)化離不開電力服務(wù)的支持。為了進(jìn)一步優(yōu)化營商環(huán)境，需要對(duì)電力指標(biāo)體系提出更高的要求：一方面，電力供應(yīng)需要更加穩(wěn)定可靠，以滿足企業(yè)連續(xù)生產(chǎn)的需求；另一方面，電力服務(wù)需要更加高效便捷，以降低企業(yè)的運(yùn)營成本。此外，電力市場(chǎng)的競(jìng)爭性和電價(jià)的合理性，也是營商環(huán)境優(yōu)化的重要方面。

一、電力指標(biāo)體系優(yōu)化方法

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

在市場(chǎng)應(yīng)用中，電力營商環(huán)境指標(biāo)體系主要發(fā)揮著評(píng)價(jià)、預(yù)警和監(jiān)控三個(gè)方面的功能，這些功能共同構(gòu)建了完整的市場(chǎng)分析框架，能夠?yàn)楦鞣絽⑴c者提供有力的決策支持。通過該體系，市場(chǎng)參與者能夠更清晰地了解市場(chǎng)的現(xiàn)狀、趨勢(shì)和潛在問題，從而做出更明智的決策。此外，該體系還能有效連接市場(chǎng)需求和市場(chǎng)關(guān)聯(lián)信息，使各方能更好地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，調(diào)整策略，優(yōu)化資源配置。

指標(biāo)體系是通過整合多個(gè)具有管理能力的單一指標(biāo)來構(gòu)建的，單一指標(biāo)作為指標(biāo)體系的基礎(chǔ)單元，提供了對(duì)特定方面或維度的量化評(píng)價(jià)。理解每一個(gè)單一指標(biāo)的意義，對(duì)于理解整個(gè)指標(biāo)體系的處理過程和模式至關(guān)重要。

如圖1所示，從數(shù)字的角度來看，營商環(huán)境的評(píng)估涉及多個(gè)因素和維度，而這些因素往往表現(xiàn)出復(fù)雜而多變的特性。由于受到眾多內(nèi)外部因素的影響，營商環(huán)境呈現(xiàn)出一定的偶然性，因此，對(duì)海量的監(jiān)控接口數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘是深入了解和掌握營商環(huán)境內(nèi)在規(guī)律的必要途徑。單一指標(biāo)受到隨機(jī)誤差的干擾，綜合指標(biāo)體系能夠通過整合多個(gè)單一指標(biāo)，更全面地反映營商環(huán)境的整體情況。因此，為了提高評(píng)估的準(zhǔn)確性與可靠性，可以在電力指標(biāo)體系建設(shè)中采用定量分析法，以期為市場(chǎng)和企業(yè)提供更加科學(xué)和有效的指導(dǎo)。

（二）指標(biāo)體系的定量分析

在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)，定量分析的主要目標(biāo)在于處理各類數(shù)據(jù)問題并確保評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。為此，定量分析應(yīng)遵循三種分析標(biāo)準(zhǔn)：指標(biāo)的篩選、多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)、檢驗(yàn)單一指標(biāo)的評(píng)價(jià)。

（1）指標(biāo)的檢驗(yàn)與篩選

在挑選指標(biāo)時(shí)，有兩個(gè)重要的準(zhǔn)則。

①相關(guān)性檢驗(yàn)。這一準(zhǔn)則要求指標(biāo)必須能夠反映用戶所關(guān)心的客觀量。換句話說，指標(biāo)與目標(biāo)量之間應(yīng)該存在較強(qiáng)的相關(guān)性。這樣可以確保所選指標(biāo)有效地捕捉和衡量關(guān)鍵信息，從而提高評(píng)估的準(zhǔn)確性。

②可靠性檢驗(yàn)。這一準(zhǔn)則強(qiáng)調(diào)指標(biāo)本身應(yīng)具備統(tǒng)計(jì)可靠性。這意味著指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析特性應(yīng)該具有穩(wěn)定的架構(gòu)，以便于對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行對(duì)比和測(cè)量。通過確保指標(biāo)的可靠性，可以減少隨機(jī)誤差對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。

（2）指標(biāo)的相關(guān)性檢驗(yàn)

相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)：相關(guān)系數(shù)是一個(gè)衡量指標(biāo)和目標(biāo)量之間關(guān)聯(lián)密切程度的數(shù)值。通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)，可以評(píng)估指標(biāo)與目標(biāo)量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向。一般來說，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近1，說明兩者之間的關(guān)聯(lián)越強(qiáng)；而系數(shù)的正負(fù)則分別表示正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。

二元相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)：當(dāng)需要評(píng)估兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度時(shí)，可以使用二元相關(guān)系數(shù)。這個(gè)系數(shù)能夠反映兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向。通過計(jì)算二元相關(guān)系數(shù)，可以判斷兩個(gè)變量是否存在顯著的相關(guān)性，從而為指標(biāo)篩選和評(píng)估提供重要依據(jù)。

在統(tǒng)計(jì)分析中，協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)是衡量兩個(gè)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)度和方向的重要工具。式（1）中，協(xié)方差（cov （X，Y））表示兩個(gè)變量共同變化的程度，而相關(guān)系數(shù)則是協(xié)方差的一種標(biāo)準(zhǔn)化形式，可消除變量尺度的影響。

偏相關(guān)檢驗(yàn)：偏相關(guān)系數(shù)是一種度量這種凈相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量。衡量的是在一個(gè)變量（這里是r23）被固定或控制的情況下，另外兩個(gè)變量（r12和r13）之間的關(guān)聯(lián)程度。在有三種變量的情況下，偏相關(guān)系數(shù)設(shè)定如下：

如式（2）反映了變量之間排除其他變量影響后的關(guān)聯(lián)程度，這也是偏相關(guān)分析的核心目的。

通過分析偏相關(guān)系數(shù)的正負(fù)號(hào)、變化趨勢(shì)的一致性及相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值，可以判斷變量之間關(guān)聯(lián)的正負(fù)向及關(guān)系強(qiáng)度等關(guān)系特性。同時(shí)，指標(biāo)的可靠性檢驗(yàn)?zāi)軌蛟谠u(píng)估指標(biāo)質(zhì)量時(shí)起到重要作用。指標(biāo)的可靠性涉及能否穩(wěn)定地反映所測(cè)量的概念或現(xiàn)象；指標(biāo)的一致性則考察不同指標(biāo)之間是否測(cè)量了相同的概念或在邏輯上相互支持。

統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性關(guān)注指標(biāo)在不同條件下是否具有相似的表現(xiàn)。通過專家評(píng)審、重復(fù)測(cè)量、交叉驗(yàn)證等方法，能夠?qū)χ笜?biāo)可靠性進(jìn)行檢驗(yàn)，有助于評(píng)估者確定指標(biāo)的可靠性和一致性，從而作出更準(zhǔn)確的決策或推斷。

①Cronbach的α系數(shù)法

Cronbach's α系數(shù)，也被稱為克隆巴赫系數(shù)，是目前使用廣泛且可靠的指標(biāo)之一，主要被用于評(píng)估量表或測(cè)驗(yàn)的信度。

式（3）中，k代表統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)，∑σ2t和σ2t分別代表各類樣本方差之間的和與總體方差。

②變異系數(shù)

V=σ/E（4）

式（4）中，σ代表樣本標(biāo)準(zhǔn)差，E代表期望值，V代表變異系數(shù)。

（三）基于粗糙集技術(shù)的電力指標(biāo)體系優(yōu)化

粗糙集（Rough Set）是一種處理模糊和不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，主要通過信息系統(tǒng)決策表來對(duì)知識(shí)進(jìn)行描述。信息系統(tǒng)決策表是一個(gè)表格形式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中，行代表對(duì)象、列代表屬性或特征。決策表的核心目的是通過屬性（條件屬性）來預(yù)測(cè)或分類決策屬性。綜合評(píng)價(jià)模型是一種多屬性決策分析方法，它主要通過指標(biāo)體系來評(píng)估對(duì)象的整體性能或狀態(tài)。這個(gè)模型通常基于一組指標(biāo)來構(gòu)建決策表達(dá)模型，并形成一個(gè)包含評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)結(jié)果的數(shù)據(jù)表。

電力指標(biāo)體系的決策表，結(jié)構(gòu)化地描述了指標(biāo)與結(jié)果之間的關(guān)系，包括對(duì)象集合U、綜合指標(biāo)體系C、評(píng)價(jià)結(jié)果集合D、指標(biāo)值集合V和信息函數(shù)凡通過這樣的表格，可以清晰了解每個(gè)電力指標(biāo)樣本在各指標(biāo)上的表現(xiàn)及評(píng)價(jià)結(jié)果，有助于改進(jìn)電力系統(tǒng)。

粗糙集算法作為一種處理不確定性知識(shí)的有效工具，能夠在優(yōu)化指標(biāo)體系方面發(fā)揮重要作用。然而，由于其僅能對(duì)離散化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此在應(yīng)用之前，技術(shù)人員需對(duì)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。常見的離散化算法包括等寬度區(qū)間算法、專家離散算法、最小類熵算法和等頻率區(qū)間算法等。在選擇適合電力指標(biāo)體系的離散化算法時(shí)，技術(shù)人員需要遵循簡單性、一致性、精確性和易操作性等原則以確保算法的有效性和實(shí)用性。

在電力指標(biāo)體系中，每一種單一指標(biāo)都可以基于其數(shù)值或特性，將評(píng)價(jià)對(duì)象劃分為多個(gè)等價(jià)類。而每個(gè)等價(jià)類內(nèi)的對(duì)象在該指標(biāo)上都具有相同或相似的屬性。這種基于單一指標(biāo)的分化過程，建立了一種等價(jià)關(guān)聯(lián)，即在同一等價(jià)類內(nèi)的對(duì)象是等價(jià)的。

式（5）中，IND（R）表示相應(yīng)的指標(biāo)子集R的等價(jià)關(guān)聯(lián)，IND（R）=∩IND（{t}），也就是說，針對(duì)？t∈R等價(jià)關(guān)聯(lián)，/ND（R）就代表子集之間的等價(jià)關(guān)系交集。

二、實(shí)驗(yàn)證明

為了驗(yàn)證該優(yōu)化方法對(duì)電力指標(biāo)體系的優(yōu)化程度，本文進(jìn)行了原始指標(biāo)體系和優(yōu)化后指標(biāo)體系的對(duì)比。其中，原始電力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示，包含了多個(gè)用于評(píng)估營商環(huán)境的電力指標(biāo)。在這些指標(biāo)中，存在部分冗余的項(xiàng)，這些冗余指標(biāo)可能會(huì)降低評(píng)估效率或?qū)е略u(píng)估結(jié)果失真。因此，本文從以下方面入手，展開優(yōu)化。

首先是去除冗余指標(biāo)。即篩選并剔除原始指標(biāo)體系中存在的重復(fù)或高度相關(guān)的指標(biāo)，確保每個(gè)指標(biāo)都具有獨(dú)立且有意義的信息。

其次是指標(biāo)重構(gòu)。即對(duì)于部分表述不清或難以量化的指標(biāo)，進(jìn)行重新定義或拆解，使其更加清晰、可量化，并與其他指標(biāo)保持一致性。

最后是增加關(guān)鍵指標(biāo)。即在去除冗余指標(biāo)的同時(shí)，增加一些新的關(guān)鍵指標(biāo)，以更全面、準(zhǔn)確地反映營商環(huán)境的電力狀況。

構(gòu)建決策表達(dá)模型是一項(xiàng)復(fù)雜且精細(xì)的任務(wù)，它涵蓋了多個(gè)關(guān)鍵組件和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牟襟E，旨在確保模型能夠從數(shù)據(jù)中有效提取決策規(guī)則，并進(jìn)行分類或聚類操作。同時(shí)，決策表達(dá)模型作為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠揭示數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，在指標(biāo)體系中的單一指標(biāo)聚類方面發(fā)揮著重要作用。

在聚類過程中，本文采用了粗糙集理論對(duì)電力指標(biāo)體系進(jìn)行屬性約簡和優(yōu)化。粗糙集理論是一種處理不精確、不確定和模糊數(shù)據(jù)的強(qiáng)大數(shù)學(xué)工具，特別適用于屬性約簡和規(guī)則提取等任務(wù)。第一，在屬性約簡與求核階段，本文運(yùn)用了粗糙集屬性約簡原理，對(duì)聚類指標(biāo)集進(jìn)行了處理。這一過程旨在識(shí)別和剔除電力指標(biāo)體系中冗余或高度相關(guān)的指標(biāo)，從而精簡指標(biāo)體系，提高后續(xù)分析的效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，“求核”作為粗糙集理論的核心概念，被用于確定決策表中不可省略的屬性集合，能夠?yàn)楹罄m(xù)的屬性約簡提供基礎(chǔ)。第二，在組建粗糙集等價(jià)關(guān)聯(lián)的指標(biāo)約簡模型階段，本文基于已完成的屬性約簡和求核結(jié)果，構(gòu)建了一個(gè)能夠反映指標(biāo)間等價(jià)關(guān)聯(lián)關(guān)系的模型。該模型有助于深入理解各指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，并為后續(xù)的區(qū)分矩陣構(gòu)建提供有力支撐。第三，在構(gòu)建區(qū)分矩陣階段，本文利用區(qū)分矩陣這一重要工具對(duì)屬性進(jìn)行了約簡。通過區(qū)分矩陣，能夠明確哪些屬性對(duì)于區(qū)分不同對(duì)象或類別是必要的、哪些則是冗余的。這一步驟有助于進(jìn)一步精簡指標(biāo)體系，提高決策效率。

在計(jì)算區(qū)分矩陣并優(yōu)化指標(biāo)體系階段，本文通過對(duì)區(qū)分矩陣的計(jì)算和分析，識(shí)別出了對(duì)區(qū)分對(duì)象不產(chǎn)生影響的指標(biāo)，即核指標(biāo)之外的指標(biāo)。這些不具有核指標(biāo)的指標(biāo)組合被認(rèn)為是冗余的，因此被剔除出了指標(biāo)體系。經(jīng)過這一步驟的優(yōu)化，指標(biāo)體系更加簡潔，且能夠有效反映原始數(shù)據(jù)信息。此外，在刪除無效指標(biāo)并擴(kuò)展發(fā)展協(xié)調(diào)性指標(biāo)階段，本文刪除了如“高價(jià)中標(biāo)率”“報(bào)價(jià)趨同率”等對(duì)營商環(huán)境評(píng)估無實(shí)際作用的冗余指標(biāo)。同時(shí)，為了更全面地評(píng)估營商環(huán)境，本文還擴(kuò)展了發(fā)展協(xié)調(diào)性指標(biāo)以反映營商環(huán)境的發(fā)展趨勢(shì)和協(xié)調(diào)性，旨在為決策者提供更加全面和有價(jià)值的參考信息。

結(jié)語

本文利用粗糙集理論，對(duì)電力指標(biāo)體系進(jìn)行了屬性約簡與求核，成功剔除了冗余和相關(guān)性強(qiáng)的指標(biāo)，擴(kuò)展了發(fā)展協(xié)調(diào)性指標(biāo)。這一優(yōu)化過程不僅能提高評(píng)價(jià)的有效性和準(zhǔn)確性，還能為營商環(huán)境的持續(xù)優(yōu)化提供有力支撐。展望未來，我們將繼續(xù)深入研究粗糙集理論在電力指標(biāo)體系優(yōu)化中的應(yīng)用，探索更多有效的評(píng)價(jià)方法和模型，為營商環(huán)境的優(yōu)化和發(fā)展貢獻(xiàn)更多的智慧。