崔高穎，周　玉，鄭愛(ài)霞，易永仙，潘　超

（國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院國(guó)家電網(wǎng)電能計(jì)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京210019）

用電計(jì)量新技術(shù)

基于熵權(quán)的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督模糊綜合評(píng)價(jià)方法

崔高穎，周玉，鄭愛(ài)霞，易永仙，潘超

（國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院國(guó)家電網(wǎng)電能計(jì)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京210019）

電網(wǎng)的信息化、智能化發(fā)展趨勢(shì)對(duì)計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作質(zhì)量提出了更高要求，準(zhǔn)確客觀地評(píng)價(jià)計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作意義重大。目前傳統(tǒng)計(jì)量技術(shù)監(jiān)督主要依靠人工，缺乏有效的工具利用已有數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)指標(biāo)。文中提出了基于熵權(quán)的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督模糊綜合評(píng)價(jià)方法，建立基于用采系統(tǒng)的指標(biāo)體系，利用指標(biāo)熵值結(jié)合模糊數(shù)學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)了多對(duì)象技術(shù)監(jiān)督工作客觀評(píng)價(jià)和排序，該方法有效提高了各公司技術(shù)監(jiān)督工作的區(qū)分度和相應(yīng)評(píng)價(jià)工作的準(zhǔn)確性。

技術(shù)監(jiān)督；指標(biāo)體系；熵權(quán)算法；模糊綜合評(píng)價(jià)

隨著科技進(jìn)步和能源格局的變化，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)電能的依賴程度日益增強(qiáng)。電能計(jì)量業(yè)務(wù)貫穿發(fā)電、輸電、配電、用電等各環(huán)節(jié)，服務(wù)于電能貿(mào)易結(jié)算，其準(zhǔn)確度關(guān)系到計(jì)量公平公正，直接影響各方的經(jīng)濟(jì)利益，其信息化和智能化也受到社會(huì)的廣泛關(guān)注。計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作主要通過(guò)監(jiān)督計(jì)量業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標(biāo)和工作質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)用電信息采集系統(tǒng)的高效運(yùn)維，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并診斷計(jì)量裝置異常，規(guī)范計(jì)量資產(chǎn)全壽命周期管理等工作。科學(xué)、及時(shí)、客觀的技術(shù)監(jiān)督方法是保證計(jì)量工作順利開(kāi)展和計(jì)量業(yè)務(wù)質(zhì)量的重要手段。

隨著國(guó)網(wǎng)公司“三集五大”體系建設(shè)的不斷深化和提升，在新的“大營(yíng)銷”體系運(yùn)行模式下，一方面，各層級(jí)計(jì)量業(yè)務(wù)、組織架構(gòu)發(fā)生很大的變化，對(duì)新體系下的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督提出更高要求，其監(jiān)督范圍更廣、管理要求更高；同時(shí)，隨著用電信息采集系統(tǒng)的建設(shè)和智能電能表應(yīng)用推廣以及階梯電價(jià)的實(shí)施，電能表的質(zhì)量和運(yùn)行可靠性愈來(lái)愈受到社會(huì)各方的普遍高度關(guān)注。另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，計(jì)量工作面臨的形勢(shì)日趨復(fù)雜，業(yè)務(wù)數(shù)量日益增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)操作更加頻繁，工作差錯(cuò)、指標(biāo)異常等經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)變得突出；同時(shí)，電能計(jì)量工作具有點(diǎn)多面廣、作業(yè)分散、流程復(fù)雜、時(shí)效性高、與客戶接觸點(diǎn)多等特點(diǎn)，如果不加強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和指標(biāo)的過(guò)程監(jiān)督，就會(huì)直接影響公司的經(jīng)濟(jì)效益和服務(wù)形象；而傳統(tǒng)計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作的開(kāi)展仍主要依靠人工監(jiān)控協(xié)調(diào)，監(jiān)督手段單一，缺乏有效的監(jiān)督工具，對(duì)表計(jì)質(zhì)量管理相對(duì)薄弱，缺乏對(duì)計(jì)量工作關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和指標(biāo)的過(guò)程監(jiān)督。

文中提出了一種基于熵權(quán)的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督模糊綜合評(píng)價(jià)方法，對(duì)多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的技術(shù)監(jiān)督工作水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排名。該方法采用來(lái)自用電信息采集系統(tǒng)、營(yíng)銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)、省級(jí)計(jì)量中心生產(chǎn)調(diào)度平臺(tái)（MDS）等多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的多維度基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，綜合考量與計(jì)量業(yè)務(wù)技術(shù)監(jiān)督工作相關(guān)聯(lián)的多級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作開(kāi)展情況進(jìn)行科學(xué)評(píng)估，使得計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作更加科學(xué)、客觀、有針對(duì)性，同時(shí)有效提高計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作執(zhí)行效率，保證計(jì)量業(yè)務(wù)順利開(kāi)展。

1　模糊評(píng)價(jià)和熵權(quán)算法

1.1模糊評(píng)價(jià)基本模型

模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)價(jià)方法，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)［1］。由于被評(píng)價(jià)對(duì)象是受多方因素影響的，模糊綜合評(píng)價(jià)的基本思想就是在對(duì)單個(gè)因素對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，用模糊數(shù)學(xué)對(duì)所有因素做出總體評(píng)價(jià)，防止信息中途缺失，具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，能較好的解決模糊的、難以量化的問(wèn)題，適合各種非確定性問(wèn)題的解決。

1.2熵權(quán)算法

熵的概念起源于熱力學(xué)，是反應(yīng)系統(tǒng)有序程度的度量，后來(lái)由Shannon引入到信息論中表示信息量的不確定性。熵權(quán)法是一種客觀的指標(biāo)權(quán)重確定方法，其基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異程度，利用信息熵計(jì)算出各指標(biāo)的熵值，再通過(guò)熵值對(duì)各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行修正，從而得出較為客觀的指標(biāo)權(quán)重［2］。

根據(jù)熵的定義，當(dāng)系統(tǒng)可能處于m種不同狀態(tài)，每種狀態(tài)出現(xiàn)的頻率為pi（i=1，2，…，m）時(shí)，則該系統(tǒng)的熵就定義為∶

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

相應(yīng)的，若依據(jù)n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用熵值作為某指標(biāo)的權(quán)重，則指標(biāo)的信息熵E越大，就表明該指標(biāo)對(duì)在對(duì)m個(gè)對(duì)象的評(píng)價(jià)中貢獻(xiàn)越均衡，指標(biāo)值對(duì)不同對(duì)象評(píng)價(jià)的區(qū)分度越小，能為最終決策提供的信息量越小，在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用越小，則其權(quán)重也應(yīng)越小。反之，則權(quán)重也應(yīng)越大。

由上可見(jiàn)，用指標(biāo)熵值賦相應(yīng)權(quán)重僅反映了指標(biāo)在評(píng)價(jià)對(duì)象時(shí)的客觀差異度，熵權(quán)本身并不能完全反映指標(biāo)在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)的重要性。

利用模糊數(shù)學(xué)方法和熵權(quán)賦值的方法解決多對(duì)象綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題在其他行業(yè)已有相關(guān)研究［3-6］，電網(wǎng)規(guī)劃中也有將二者結(jié)合的應(yīng)用［7］，但未見(jiàn)將二者結(jié)合并利用多層次隸屬度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)技術(shù)監(jiān)督工作進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的同類研究。

圖1　計(jì)量技術(shù)監(jiān)督評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表1　指標(biāo)體系末級(jí)指標(biāo)定義

2　基于熵權(quán)的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督模糊綜合評(píng)價(jià)

2.1明確指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)對(duì)象

江蘇省電力計(jì)量業(yè)務(wù)技術(shù)監(jiān)督工作主要依據(jù)實(shí)際開(kāi)展的技術(shù)監(jiān)督工作和用電信息采集系統(tǒng)所收集的數(shù)據(jù)，從4個(gè)方面建立指標(biāo)體系對(duì)各地市公司（共13個(gè)）的技術(shù)監(jiān)督情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，則待評(píng)價(jià)對(duì)象集包含13個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象?，F(xiàn)有計(jì)量技術(shù)監(jiān)督指標(biāo)體系主要包括：用采系統(tǒng)建設(shè)類指標(biāo)、設(shè)備管理類指標(biāo)、運(yùn)維管理類指標(biāo)、計(jì)量業(yè)務(wù)督辦類指標(biāo)。參考基于同類劃分的指標(biāo)評(píng)價(jià)方法［8］和用電信息采集系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估體系［9］，從每個(gè)大類選取影響該類工作的關(guān)鍵指標(biāo)，分解為12個(gè)末級(jí)指標(biāo)，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

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

2.2評(píng)價(jià)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

式中：fij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j項(xiàng)指標(biāo)，max f'ij和m in f'ij分別為指標(biāo)ui的最大值和最小值。式（1）適用于正向指標(biāo)，式（2）適用于反向指標(biāo)的情況，通過(guò)以上公式得到指標(biāo)值的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。

2.3熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

依據(jù)n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，形成原始評(píng)價(jià)矩陣為R=（rij）mxn，則對(duì)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)rj有信息熵：

2.4構(gòu)造模糊評(píng)價(jià)矩陣

設(shè)指標(biāo)體系的評(píng)價(jià)集為V=｛vl，v2，v3｝=｛優(yōu)秀（一級(jí)），良好（二級(jí)），一般（三級(jí)）｝，評(píng)價(jià)集中各值表明當(dāng)前評(píng)價(jià)對(duì)象通過(guò)其評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)相應(yīng)評(píng)語(yǔ)的隸屬度。模糊評(píng)價(jià)方法中評(píng)價(jià)集的確定需選定合適的隸屬度函數(shù)，才能計(jì)算出指標(biāo)集U到評(píng)價(jià)集V的模糊映射R。根據(jù)各指標(biāo)的閥值確定各指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表2　隸屬度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)%

各指標(biāo)隸屬度函數(shù)的計(jì)算方法如下，其中一級(jí)隸屬度函數(shù)：

二級(jí)隸屬度函數(shù)：

三級(jí)隸屬度函數(shù)：

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

由此可以得出每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊評(píng)價(jià)矩陣為：

2.5得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)模糊評(píng)價(jià)的基本模型，利用2.3中得到的各指標(biāo)的權(quán)重wj組成權(quán)重因子組成包含12個(gè)權(quán)重值的模糊子集A=（w1，w2，…，w12），以及2.4中得到的模糊評(píng)價(jià)矩陣，通過(guò)矩陣運(yùn)算得到最終評(píng)價(jià)集V上的模糊子集B，即：

其中，

對(duì)B進(jìn)行歸一化運(yùn)算即

得到B=（b1，b2，b3），即可確定當(dāng)前評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)于評(píng)價(jià)集中各評(píng)語(yǔ)的隸屬度。

由于用指標(biāo)熵值作為權(quán)重僅反映了指標(biāo)在評(píng)價(jià)對(duì)象時(shí)的客觀差異度，熵權(quán)本身并不能完全反映指標(biāo)在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)的重要性。文中為每一級(jí)隸屬度賦予一個(gè)分值進(jìn)行量化，將各指標(biāo)模糊評(píng)價(jià)的隸屬度與具體評(píng)價(jià)分值相結(jié)合，計(jì)算出第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的客觀評(píng)價(jià)指數(shù)S為：

3　應(yīng)用算例分析

目前，江蘇省電力計(jì)量業(yè)務(wù)技術(shù)監(jiān)督工作主要依據(jù)計(jì)量技術(shù)監(jiān)督指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，應(yīng)用基于商圈的模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)各地市的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排序，對(duì)提升江蘇省電力計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作具有現(xiàn)實(shí)意義。

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中12個(gè)末級(jí)指標(biāo)對(duì)江蘇13個(gè)地市公司電力計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以得到各地市公司相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)。各地市評(píng)價(jià)指標(biāo)具體數(shù)值主要依據(jù)用電信息采集系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到，如表3所示。

3.1數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

將各地市評(píng)價(jià)指標(biāo)具體數(shù)值代入式（2）、（3）計(jì)算，得到?jīng)Q策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果，如表4所示。

3.2信息熵和指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

將決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果代入式（4）計(jì)算，得到各指標(biāo)的信息熵，代入式（5），得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量，如表5所示。

3.3隸屬度計(jì)算和模糊評(píng)價(jià)矩陣

已知各地市指標(biāo)數(shù)據(jù)（見(jiàn)表3），可計(jì)算出相關(guān)隸屬度函數(shù)和評(píng)價(jià)分值，取一級(jí)水平100分，二級(jí)水平90分，三級(jí)水平70分，可得出相應(yīng)評(píng)價(jià)等級(jí)。以地市公司G為例，如表6所示。

3.4客觀評(píng)價(jià)指數(shù)的確定

將公司G的12個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分值和各指標(biāo)的權(quán)重值帶入式（12）：

表3　各地市指標(biāo)情況%

表4　決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果

表5　評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵及權(quán)重向量

表6　評(píng)價(jià)分值

可計(jì)算出地市公司G計(jì)量技術(shù)監(jiān)督評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中綜合指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià)指數(shù)S為82.48。同理，可計(jì)算出全省各地市公司采集成功率的客觀評(píng)價(jià)指數(shù)，如表7所示。

表7　各地市客觀評(píng)價(jià)指數(shù)

4　結(jié)束語(yǔ)

文中所介紹的計(jì)量技術(shù)監(jiān)督綜合評(píng)價(jià)方法依據(jù)用電信息采集系統(tǒng)采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)綜合電能計(jì)量裝置運(yùn)行狀況中的各指標(biāo)因素，結(jié)合熵權(quán)值以及模糊數(shù)學(xué)的評(píng)價(jià)方法，關(guān)聯(lián)多項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)各地市公司的電能計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作開(kāi)展情況進(jìn)行了客觀評(píng)價(jià)，經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，該評(píng)價(jià)體系有效提高了電能計(jì)量技術(shù)監(jiān)督工作中多指標(biāo)多維度評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和各地市公司工作開(kāi)展的區(qū)分度。

［1］謝季堅(jiān)，劉承平.模糊數(shù)學(xué)方法及其應(yīng)用［M］.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2000：21.

［2］李政毅.指標(biāo)權(quán)重確定方法之熵權(quán)法［EB/OL］.［2016-07-03］http∶//blog.sina.com.cn/dream626216991.

［3］石曉翠.模糊數(shù)學(xué)模型在土壤重金屬污染評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.天津農(nóng)業(yè)科學(xué)，2005，11（3）：28-30.

［4］謝赤，鐘贊.熵權(quán)法在銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2002（9）：108-110.

［5］叢建春，楊玉中.基于熵權(quán)的模糊綜合評(píng)價(jià)模型的庫(kù)存控制績(jī)效評(píng)價(jià)［J］.價(jià)值工程，2009（10）：78-81.

［6］付鈺，吳曉平，葉清，等.基于模糊集與熵權(quán)理論的信息系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究［J］.電子學(xué)報(bào)，2010（7）：1489-1494.

［7］聶宏展，呂盼，喬怡，等.基于熵權(quán)法的輸電網(wǎng)規(guī)劃方案模糊綜合評(píng)價(jià)［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2009，33（11）：60-64.

［8］周艾輝.用電信息采集系統(tǒng)運(yùn)行評(píng)估體系研究［D］.北京：華北電力大學(xué)，2013.

［9］孫志明，鄭愛(ài)霞，周前.基于同類劃分的線損指標(biāo)評(píng)價(jià)方法［J］.江蘇電機(jī)工程，2014，33（6），55-57.

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(jí)工程師，從事電力信息化和智能用電技術(shù)研究工作；

周玉（1982），男，江蘇鎮(zhèn)江人，工程師，從事電測(cè)量技術(shù)和用電信息采集技術(shù)研究工作；

鄭愛(ài)霞（1968），女，河南溫縣人，研究員級(jí)高級(jí)工程師，從事研究電網(wǎng)技術(shù)和計(jì)量管理技術(shù)研究工作；

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

潘超（1989），男，江蘇南京人，從事用電信息采集技術(shù)研究工作。

2016-07-07；

2016-08-15