唐 潤(rùn)， 田京京， 馬永翔*

(1.陜西理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院， 陜西 漢中 723000； 2.陜西理工大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院， 陜西 漢中 723000)

2015年3月《關(guān)于進(jìn)一步深化電力體制改革的若干意見》頒布實(shí)施后，電力市場(chǎng)受到售電側(cè)改革的影響逐漸市場(chǎng)化、供需方選擇多樣化、市場(chǎng)機(jī)制豐富化[1]。供電市場(chǎng)改革意在構(gòu)建一個(gè)自由競(jìng)爭(zhēng)的售電市場(chǎng)，有利于促進(jìn)市場(chǎng)效率的提高和合理配置資源[2]。售電側(cè)改革賦予的售電主體自主選擇權(quán)給電力市場(chǎng)帶來了前所未有的競(jìng)爭(zhēng)壓力，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展促使電力用戶對(duì)供電側(cè)的服務(wù)質(zhì)量要求提高，售電服務(wù)應(yīng)當(dāng)積極增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，創(chuàng)新服務(wù)模式，將多元化理念融入到業(yè)務(wù)與服務(wù)中[3]。因此，建立系統(tǒng)全面、客觀準(zhǔn)確的優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系，可為售電公司針對(duì)用戶的相關(guān)需求制定對(duì)應(yīng)的服務(wù)策略，以及提高相關(guān)服務(wù)質(zhì)量提供理論依據(jù)，從而促進(jìn)售電側(cè)改革，優(yōu)化國(guó)內(nèi)電力資源配置，形成多元化電力市場(chǎng)體系。

優(yōu)質(zhì)電力是優(yōu)質(zhì)電能與優(yōu)質(zhì)電力服務(wù)的統(tǒng)稱[4]。根據(jù)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)售電的經(jīng)驗(yàn)，用戶在選擇售電公司時(shí)，不僅僅在意電能質(zhì)量和購(gòu)電價(jià)格，同時(shí)還會(huì)考慮購(gòu)電合同、服務(wù)便利性、維修成本等基本服務(wù)[5]。因此，電能質(zhì)量的高低不能完全衡量是否為優(yōu)質(zhì)電力，還要考慮用電成本、維修成本、相關(guān)服務(wù)和用戶感受等諸多因素。目前在優(yōu)質(zhì)電力的研究方面處于摸索階段，研究的內(nèi)容大多都停留在技術(shù)層面，注重電能質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)判斷，例如電力園區(qū)劃分供電電力質(zhì)量等級(jí)[6]、電源市場(chǎng)化優(yōu)化配置[7]、電力園區(qū)優(yōu)質(zhì)供電方案等[8]。而關(guān)于優(yōu)質(zhì)電力量化方法僅停留在傳統(tǒng)的層次分析法[9]和熵權(quán)法[10]，鮮有文獻(xiàn)對(duì)售電主體服務(wù)體系作用進(jìn)行研究，或者未建立全面的電力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

1 優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系的建立

科學(xué)的電力評(píng)價(jià)體系是電力營(yíng)銷部門制定決策的重要依據(jù)?，F(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系主要從用電質(zhì)量、用電服務(wù)兩個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，但是在售電側(cè)改革后，基本服務(wù)也將成為需求側(cè)購(gòu)電用戶選擇售電公司的依據(jù)之一。為此，本文在現(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系基礎(chǔ)上加入基本服務(wù)這一評(píng)價(jià)維度，由用電質(zhì)量、用電成本和基本服務(wù)3個(gè)維度，10個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成了售電側(cè)改革下的優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系。

1.1 用電質(zhì)量

供電可靠性一般指電網(wǎng)持續(xù)供電的能力[11]，同時(shí)也指電力系統(tǒng)在設(shè)備故障發(fā)生時(shí)，減少故障設(shè)備供應(yīng)用戶用電障礙并讓電力系統(tǒng)繼續(xù)保持穩(wěn)定安全運(yùn)行的能力。供電可靠性作為電力系統(tǒng)評(píng)判電能質(zhì)量?jī)?yōu)劣的重要指標(biāo)，直接影響電力用戶的經(jīng)濟(jì)利益與用電感受[12]。增益價(jià)值是站在購(gòu)電用戶利益的角度考慮的重要因素，越高的增益價(jià)值越能帶來購(gòu)電用戶更高的滿意度與購(gòu)買意愿。綠色電力需求是購(gòu)電用戶對(duì)于清潔能源的需求。越來越多的企業(yè)積極響應(yīng)政府號(hào)召，在追求經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí)更加注意環(huán)境效益與社會(huì)效益。因此，本文將供電可靠性、優(yōu)質(zhì)電力增益價(jià)值、綠色電力需求作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1.2 用電成本

隨著售電側(cè)改革，購(gòu)電用戶除考慮電能質(zhì)量外，價(jià)格也將是各售電公司競(jìng)爭(zhēng)的核心。調(diào)度員采用中斷負(fù)荷的方法保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，將對(duì)用電方帶來較大損失，因此需要通過簽訂可中斷負(fù)荷合同來補(bǔ)償用戶損失。盡管優(yōu)質(zhì)電力有著科學(xué)的管理系統(tǒng)和安全穩(wěn)定的運(yùn)行系統(tǒng)，但是不能排除由于一些不可抗拒因素造成的電力事故[13]。此時(shí)將事故風(fēng)險(xiǎn)率和經(jīng)濟(jì)損失預(yù)估值考慮到用電成本中變得尤為重要。因此，將優(yōu)質(zhì)電力平均用電價(jià)格、可中斷負(fù)荷補(bǔ)償價(jià)格、故障損失期望作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1.3 基本服務(wù)

合同內(nèi)容的合理、簡(jiǎn)潔、易懂，合同結(jié)構(gòu)的靈活多樣是保障購(gòu)電用戶需求的前提。清晰合理的合同有利于供需雙方減少爭(zhēng)端。無論多么優(yōu)質(zhì)的管理系統(tǒng)和電能質(zhì)量也無法完全杜絕不可抗拒因素和個(gè)體差異。良好的投訴和反饋系統(tǒng)是購(gòu)電用戶維護(hù)自身權(quán)利的關(guān)鍵[14]。除此之外合理的營(yíng)業(yè)廳數(shù)量和人員配置將極大地方便購(gòu)電用戶。因此，將合同結(jié)構(gòu)、電能計(jì)量、用戶管理服務(wù)、營(yíng)業(yè)廳服務(wù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。優(yōu)質(zhì)電力指標(biāo)體系的建立如表1所示。

表1 優(yōu)質(zhì)電力指標(biāo)體系

2 改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法

TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法結(jié)合了逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)與灰色關(guān)聯(lián)投影法的優(yōu)點(diǎn)，具有高靈敏、高準(zhǔn)確的特點(diǎn)[15]。但在指標(biāo)權(quán)重確定方面仍存在缺陷，易在評(píng)價(jià)樣本數(shù)量發(fā)生變化時(shí)出現(xiàn)逆序及指標(biāo)間相關(guān)性造成誤判的現(xiàn)象。故在構(gòu)建優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系后，本文采用改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法對(duì)優(yōu)質(zhì)電力園區(qū)進(jìn)行研究。

2.1 確定指標(biāo)權(quán)重

如何確定指標(biāo)的權(quán)重是評(píng)價(jià)模型的關(guān)鍵與核心，權(quán)重的大小直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果與評(píng)價(jià)體系的準(zhǔn)確性。為減少單一使用主觀賦權(quán)(G1法)或客觀賦權(quán)(熵權(quán)法、變異系數(shù)法)造成的科學(xué)性和準(zhǔn)確性不足以及評(píng)價(jià)效果不夠客觀公正的缺點(diǎn)。本文采用最優(yōu)組合賦權(quán)法等多種主客觀方法[16-19]進(jìn)行賦權(quán)。

2.2 改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法步驟

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了避免數(shù)據(jù)中正負(fù)指標(biāo)和量綱影響評(píng)價(jià)結(jié)果，需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先建立樣本指標(biāo)矩陣：

(1)

其中m為樣本數(shù)量，n為指標(biāo)數(shù)量。yij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)指標(biāo)，Yi為第i個(gè)樣本指標(biāo)向量,Yi=(yi1,yi2,…,yin)(i=1,2,…,m)。評(píng)價(jià)指標(biāo)有兩類：一種是效益指標(biāo)(正向指標(biāo))，指標(biāo)越大越好；另一種是成本指標(biāo)(負(fù)向指標(biāo))，指標(biāo)越小越好。為了方便計(jì)算，下一步需要將指標(biāo)進(jìn)行同向化與去量綱化。采用式(2)進(jìn)行同向化處理：

(2)

其中y′為正向指標(biāo)矩陣Y′中的元素，max|Y′|表示第i個(gè)樣本在第j個(gè)指標(biāo)中的最大值，k一般取值為0.1。

要想全面提升我國(guó)生態(tài)林業(yè)建設(shè)效率，就要將全新的科學(xué)技術(shù)傳授給林業(yè)工作人員，不斷優(yōu)化林業(yè)生產(chǎn)手段，將林業(yè)的相關(guān)科技成果與林業(yè)實(shí)踐工作進(jìn)行有機(jī)整合，只有這樣才能凸顯出林業(yè)技術(shù)的真正價(jià)值。要想達(dá)到上述要求目標(biāo)，就要求林業(yè)工作人員全面提升林業(yè)技術(shù)推廣工作，積極參與林業(yè)生產(chǎn)，將林業(yè)技術(shù)更好地應(yīng)用于生態(tài)林業(yè)建設(shè)，從而發(fā)揮林業(yè)技術(shù)的真正作用。

采用公式(3)對(duì)Y′進(jìn)行無量綱化處理可以得到標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)矩陣Y″，y″為其中的元素：

(3)

2.2.2 改進(jìn)TOPSIS

為了防止傳統(tǒng)的TOPSIS方法造成在增減評(píng)價(jià)樣本后，正負(fù)理想樣本可能發(fā)生變化，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果失去準(zhǔn)確性的現(xiàn)象出現(xiàn)。使用改進(jìn)的TOPSIS方法，即通過設(shè)置絕對(duì)正負(fù)理想樣本使得正負(fù)理想樣本不隨樣本量的變化而改變。由于標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)矩陣，其元素均為正向指標(biāo)且范圍在0～1之間。因此可以將絕對(duì)正負(fù)理想樣本設(shè)置為

(4)

其中B+為絕對(duì)正理想樣本，B-為絕對(duì)負(fù)理想樣本。

2.2.3 灰色關(guān)聯(lián)投影法的改進(jìn)

傳統(tǒng)的灰色投影法是通過計(jì)算出樣本與理想樣本之間夾角余弦值來判斷兩者間的相似度，其余弦值越大表明樣本越靠近理想樣本。但是余弦值很難區(qū)分出樣本在各類指標(biāo)上的差異，還會(huì)存在余弦相似度在數(shù)值發(fā)生變化時(shí)反映不靈敏造成結(jié)果誤判的缺陷。針對(duì)該缺陷本文引入加權(quán)馬氏距離來反映樣本與理想樣本間接近度，詳細(xì)方法如下：

①正、負(fù)關(guān)聯(lián)矩陣的計(jì)算

(5)

②計(jì)算加權(quán)馬氏距離

(6)

③計(jì)算樣本的評(píng)價(jià)得分和靈敏度

樣本距離正理想樣本距離越近越好，反之樣本距離負(fù)理想樣本越近越差。利用公式(7)可以計(jì)算出樣本的相抵接近程度，從而獲得評(píng)價(jià)得分:

(7)

在評(píng)價(jià)得分中可以體現(xiàn)出評(píng)價(jià)體系的靈敏度。樣本最優(yōu)得分與最劣得分之間的差距越大，說明靈敏度η越大，評(píng)價(jià)體系對(duì)樣本的區(qū)分度也就越大。靈敏度η計(jì)算方式為

(8)

3 算例分析

為了驗(yàn)證本文所建立的評(píng)價(jià)模型的可行性和正確性，選取了某地區(qū)5個(gè)電力園區(qū)進(jìn)行調(diào)研和評(píng)價(jià)。具體步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理→計(jì)算G1法、熵權(quán)法、變異系數(shù)法權(quán)值→得出最優(yōu)組合賦權(quán)法的最終權(quán)值→計(jì)算正、負(fù)關(guān)聯(lián)矩陣→求加權(quán)馬氏距離→計(jì)算樣本的評(píng)價(jià)得分和靈敏度。

3.1 權(quán)重的計(jì)算結(jié)果

根據(jù)G1法、熵權(quán)法以及變異系數(shù)法等賦權(quán)方法，分別計(jì)算出其對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，如表2所示。

表2 各方法指標(biāo)權(quán)重

將表2得到的3種權(quán)重結(jié)果代入公式(9)計(jì)算得出最優(yōu)組合賦權(quán)法的最終權(quán)值：

(9)

使用最優(yōu)組合賦權(quán)法確定最終的權(quán)值，如表3所示。

表3 指標(biāo)最終權(quán)重

3.2 改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法評(píng)價(jià)過程

原始數(shù)據(jù)矩陣經(jīng)過正向化、去量綱化后得到的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)矩陣為

通過式(5)計(jì)算得出正、負(fù)關(guān)聯(lián)矩陣R+和R-分別為

標(biāo)準(zhǔn)矩陣中的行代表5個(gè)電力園區(qū)，列代表優(yōu)質(zhì)電力指標(biāo)體系因素層的10個(gè)因素。由式(6)可以計(jì)算出5個(gè)電力園區(qū)樣本到正、負(fù)理想樣本的加權(quán)馬氏距離。再通過式(7)進(jìn)一步得出最后的評(píng)價(jià)得分，如表4所示。

表4 各樣本加權(quán)馬氏距離及評(píng)分

從最后的得分結(jié)果可以看出電力園區(qū)2的評(píng)價(jià)結(jié)果最優(yōu)，而電力園區(qū)5的評(píng)價(jià)結(jié)果最差。通過式(8)可以計(jì)算出改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法的靈敏度為69.8%，原TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法的靈敏度為56.7%?？梢姼倪M(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法在靈敏度上有較大的提升。

4 結(jié)論

在電力市場(chǎng)發(fā)展和優(yōu)質(zhì)電力需求不斷增加的背景下，針對(duì)如何準(zhǔn)確、全面地評(píng)價(jià)某區(qū)域的優(yōu)質(zhì)電力，建立了優(yōu)質(zhì)電力評(píng)價(jià)體系。從購(gòu)電用戶和售電公司的訴求和利益出發(fā)，依托專家意見與用戶調(diào)研，兼顧了主觀權(quán)重與客觀權(quán)重，基于改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法得到了優(yōu)質(zhì)電力的評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)實(shí)際算例驗(yàn)證，得出以下結(jié)論：

本文采用的基于改進(jìn)的TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法的評(píng)價(jià)體系能夠全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確地反映出購(gòu)電用戶的需求和售電公司的服務(wù)方向，為售電公司找準(zhǔn)服務(wù)重點(diǎn)、制定個(gè)性化營(yíng)銷策略、了解用戶購(gòu)電接受范圍、預(yù)估用戶購(gòu)電意愿提供了方便。通過最優(yōu)組合賦權(quán)法，綜合G1法、熵權(quán)法和變異系數(shù)法，兼顧了主觀和客觀因素。利用構(gòu)造絕對(duì)正、負(fù)理想樣本，避免了傳統(tǒng)TOPSIS法增減樣本時(shí)可能出現(xiàn)的逆序問題，也大大提高了靈敏度。計(jì)算樣本與正、負(fù)理想樣本間的相對(duì)距離時(shí)使用了馬氏加權(quán)距離，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。