CN105279608A - 基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，步骤如下：步骤1，建立指标体系，获取指标值；步骤2，指标分类归一；步骤3，确定指标体系的主观权重；步骤4，确定指标体系的客观权重；步骤5，计算组合权重；步骤6，综合计算，得到评价结果。本发明以组合赋权方法进行赋权，将专家或工作者的经验优势与指标的数据的结构相结合，得到比单一赋权法更为合理的评价结果。序关系法体现了人们决策思维的基本特征，分解、判断、综合,无需要构造判断矩阵和进行一致性检验，大幅减少了计算量易于掌握，也易于应用。熵权法体现了数据的结构特征，方法简单，容易实现。两者可以弥补单一主观赋权法完全依赖人为意识和单一客观赋权法完全依赖数据结构的弊端。

Description

基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法

技术领域

本发明涉及电力系统领域,特别涉及一种县域电网发展情况的评估方法。

背景技术

县域电网是电网建设的重要部分,随着经济建设的发展,用户对电网的供电可靠性、电能质量等要求越来越高。而长期以来县域电网的发展问题没有受到足够重视,其发展水平相对滞后,严重限制了县域电网的发展。因此,有必要寻找合理准确的评估方法以摸清县域电网的实际情况,量化分析县域电网发展现况，为电网合理的规划和投资改造提供依据。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种能对县域电网发展状况进行量化分析,并能够合理准确反映县域电网发展状况,对各县域发展状况进行排序的一种基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法。

为实现上述技术目的，本发明所采用的技术手段如下：

一种基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，步骤如下：

步骤1，筛选指标建立指标体系，并获取相应的指标值；

步骤2，将指标进行分类并进行归一化处理；

步骤3，利用序关系法确定指标体系的主观权重；

步骤4，利用熵权法确定指标体系的客观权重；

步骤5，利用矩估原理，并根据步骤3得到的主观权重和步骤4得到的客观权重计算组合权重；

步骤6，利用模糊综合评价法对步骤2中归一化后的指标值和步骤5得到的组合权重进行综合计算，得到评价结果。

在步骤1中，建立的指标体系包括一级指标和二级指标；所述一级指标装备水平、技术水平、负载能力、网架水平和运行管理水平，体现装备水平的二级指标包括架空线路绝缘化率、电缆化率、高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率和主干截面不合格比例；体现技术水平的二级指标包括10KV出线间隔使用率、装接配电容量偏高的比例、户均配电容量和供电半径超标比例；体现负载能力的二级指标包括110KV容载比、变电站重载比例、线路重载比例和配电重载比例；体现网架水平的二级指标包括变电站单电源线率、变电站N-1通过比例、线路N-1通过比例和中压线路联络率；体现运行管理水平的二级指标包括供电可靠性、电压合格率、低电压用户比例、综合线损率和一户一表率。

在步骤2中，根据指标的不同分类属性分为正向指标、逆向指标和区间指标；所述正向指标包括体现装备水平的二级指标架空线路绝缘化率、电缆化率；体现技术水平的二级指标为户均配电容量；体现网架水平的二级指标变电站N-1通过比例，线路N-1通过比例，中压线路联络率；体现运行管理水平的二级指标供电可靠性、电压合格率、一户一表率；所述逆向指标包括体现装备水平的二级指标高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率和主干截面不合格比例；体现技术水平的二级指标10kV出现间隔使用率、装接配变容量偏高的比例和供电半径超标的比例；体现负载能力的二级指标变电站重载比例、线路重载比例和配变重载比例；体现网架水平的二级指标变电站单电源线率；体现运行管理水平的二级指标低电压用户比例和综合线损率；所述区间指标包括体现负载能力的二级指标110kV容载比。

对于正向指标,采用效益型的隶属函数进行归一化处理；对于逆向指标,采用成本型的隶属函数进行归一化处理；对于区间指标,采用区间型的隶属函数进行归一化处理；隶属函数的表达式分别如下：

a、成本型的隶属函数

$r_{ij}=\frac{max\left\{x_{kj}\right\}-x_{ij}}{max\left\{x_{kj}\right\}-min\left\{x_{kj}\right\}},(k=1,2,...,m)---\left(1\right);$

式中：r_ij为第i个对象第j项属性的隶属度取值；x_ij为第i个对象第j项属性的属性值；m为评价对象个数；

b、效益型的隶属函数

$r_{ij}=\frac{x_{ij}-max\left\{x_{kj}\right\}}{max\left\{x_{kj}\right\}-min\left\{x_{kj}\right\}},(k=1,2,...,m)---\left(2\right);$

c、区间型的隶属函数

$r_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}0& x_{ij}\&le;v_{1j}\\ \frac{x_{ij}-v_{1j}}{v_{2j}-v_{1j}}& v_{1j}<x_{ij}\&le;v_{2j}\\ 1& v_{2j}<x_{ij}\&le;v_{3j}\\ \frac{v_{4j}-x_{ij}}{v_{4j}-v_{3j}}& v_{3j}<x_{ij}\&le;v_{4j}\\ 0& x_{ij}\&GreaterEqual;v_{4j}\end{array}\right.---\left(3\right);$

式中：v_lj(l＝1,2,3,4)为区间型的隶属函数的参数。

在步骤3中，通过征询有关专家的意见,然后进行统计综合而确定指标体系的主观权重,具体步骤如下：

s1:确定序关系；

若评价指标A_i相对于最优目标的重要性程度不小于A_j时,则记为为A_i>A_j；建立递阶层次结构以后,上下层的隶属关系就被确定了；假定上一层的最优目标作为准则,比较n个元素A₁,A₂,…A_n对最优目标的影响,以确定他们在最优目标中所占的比重,即确定准则层对目标层的序关系；其中A_i代表各个指标，i表示序关系优先次序，i值越小则该指标对上层指标的影响程度越大；

对于评价指标A₁,A₂,…A_n可按下述步骤建立序关系:

(1)专家或决策者在评价指标A₁,A₂,…A_n中,选出认为是最重要的一个方案记为

(2)专家或决策者在余下的n-1个方案中,选出认为是最重要的一个方案记为

(3)专家或决策者在余下的n-(k-1)个方案中,选出认为是最重要的一个方案记为

(4)经过n-1次挑选剩下的方案记为

这样就唯一确定了一个序关系:

序关系可以表征二级指标对一级指标的影响，也可以以表征一级指标对总目标的影响；s2:给出指标间相对重要程度的比值判断；设专家关于指标A_k-1与A_k的重要程度之比的理性判断分别为:

$\frac{w_{k-1}}{w_k}=r_k,(k=n,n-1,...3,2)---\left(4\right);$

s3:各指标的排序权重计算如下所示；

$w_n={(1+\underset{k=2}{\overset{n}{\&Sigma;}}\underset{i=k}{\overset{n}{\&Pi;}}{r}_i)}^{-1}---\left(5\right);$

w_k-1＝r_kw_k(k＝n,n-1,n-2...3,2)(6)。

在步骤4中，用熵权法确定指标体系的客观权重包括以下步骤：

a1:计算第i个县域第j个评价指标值的比重p_ij:

$p_{ij}=\frac{r_{ij}}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{ij}},(r=1,2,3,...,n,j=1,2,3,...,m)---\left(7\right);$

a2:计算第i个指标的熵值e_i:

$e_i=-k\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{ij}\ln p_{ij},\left(i=1,2,3,\mathrm{...},n\right)---\left(8\right);$

式中: $k=\frac{1}{\ln m}$

a3:计算第i个指标的熵权w_i

$w_2\left(i\right)=\frac{1-e_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(1-e_i)},(i=1,2,3,...,n)---\left(9\right).$

在步骤5中，对于不同的评价指标,主观权重和客观权重的相对重要程度都不同,主观权重与客观权重的重要系数分别为α_i和β_i,结合矩估计的基本思想,则组合权重的优化模型为：

$\left\{\begin{array}{c}\min H\left(w\right(i\left)\right)=\mathrm{\&alpha;}{\left(w\right(i)-w_s(i\left)\right)}^2+\mathrm{\&beta;}{\left(w\right(i)-w_o(i\left)\right)}^2\\ s.t.\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(i\right)=1,0\&le;w\left(i\right)\&le;1\end{array}\right.---\left(10\right);$

其中，主观权重的重要系数α_i和客观权重的重要系数β_i分别为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&alpha;}}_i=w_{si}/(w_{si}+w_{oi})\\ {\mathrm{\&beta;}}_i=w_{oi}/(w_{si}+w_{oi})\end{array}\right.---\left(11\right);$

得到的组合权重为：

$w\left(i\right)=\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_i{w}_{si}+{\mathrm{\&beta;}}_i{w}_{oi}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}({\mathrm{\&alpha;}}_i{w}_{si}+{\mathrm{\&beta;}}_i{w}_{oi})},1\&le;i\&le;n---\left(12\right).$

在步骤6中，利用模糊综合评价法采用线性模型对步骤2中归一化后的指标值和步骤5得到的组合权重进行综合计算，得到评价结果；线性模型如下：

$y=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j{x}_j,\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j=1,0\&le;w_j\&le;1,j=1,2,...m---\left(13\right);$

式中:y为系统的综合评价值；w_j为权重系数；x_j为评价指标值。

本发明基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法能够合理准确的量化评估县域电网的发展现况,为电网合理的规划和投资改造提供依据。本发明是一种方便使用的县域电网评估方法。本发明采用组合赋权的方法进行赋权，这将专家或工作者的经验优势与指标的数据的结构相结合，得到比单一赋权法更为合理的评价结果。其中序关系法体现了人们决策思维的基本特征，分解、判断、综合,无需要构造判断矩阵和进行一致性检验，大幅减少了计算量易于掌握，也易于应用。熵权法体现了数据的结构特征，方法简单，容易实现。两者可以弥补单一主观赋权法完全依赖人为意识和单一客观赋权法完全依赖数据结构的弊端。

附图说明

图1为本发明的指标体系。

图2为本发明的步骤流程图。

具体实施方式

一种基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，步骤如下：

步骤1，筛选指标建立指标体系，并获取相应的指标值。

建立的指标体系如图1所示，包括一级指标和二级指标。所述一级指标装备水平、技术水平、负载能力、网架水平和运行管理水平。体现装备水平的二级指标包括架空线路绝缘化率、电缆化率、高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率和主干截面不合格比例；体现技术水平的二级指标包括10KV出线间隔使用率、装接配电容量偏高的比例、户均配电容量和供电半径超标比例；体现负载能力的二级指标包括110KV容载比、变电站重载比例、线路重载比例和配电重载比例；体现网架水平的二级指标包括变电站单电源线率、变电站N-1通过比例、线路N-1通过比例和中压线路联络率；体现运行管理水平的二级指标包括供电可靠性、电压合格率、低电压用户比例、综合线损率和一户一表率。

步骤2，将指标进行分类并进行归一化处理。

根据指标的不同分类属性分为正向指标、逆向指标和区间指标；所述正向指标包括体现装备水平的二级指标架空线路绝缘化率、电缆化率；体现技术水平的二级指标为户均配电容量；体现网架水平的二级指标变电站N-1通过比例，线路N-1通过比例，中压线路联络率；体现运行管理水平的二级指标供电可靠性、电压合格率、一户一表率。所述逆向指标包括体现装备水平的二级指标高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率、主干截面不合格比例；体现技术水平的二级指标10kV出现间隔使用率、装接配变容量偏高的比例、供电半径超标的比例；体现负载能力的二级指标变电站重载比例、线路重载比例、配变重载比例；体现网架水平的二级指标变电站单电源线率；体现运行管理水平的二级指标低电压用户比例、综合线损率。所述区间指标包括体现负载能力的二级指标110kV容载比。

对于正向指标,采用效益型的隶属函数进行归一化处理；对于逆向指标,采用成本型的隶属函数进行归一化处理；对于区间指标,采用区间型的隶属函数进行归一化处理；隶属函数的表达式分别如下：

a、成本型的隶属函数

$r_{ij}=\frac{max\left\{x_{kj}\right\}-x_{ij}}{max\left\{x_{kj}\right\}-min\left\{x_{kj}\right\}},(k=1,2,...,m)---\left(1\right);$

式中：r_ij为第i个对象第j项属性的隶属度取值；x_ij为第i个对象第j项属性的属性值；m为评价对象个数；

b、效益型的隶属函数

$r_{ij}=\frac{x_{ij}-max\left\{x_{kj}\right\}}{max\left\{x_{kj}\right\}-min\left\{x_{kj}\right\}},(k=1,2,...,m)---\left(2\right);$

c、区间型的隶属函数

$r_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}0& x_{ij}\&le;v_{1j}\\ \frac{x_{ij}-v_{1j}}{v_{2j}-v_{1j}}& v_{1j}<x_{ij}\&le;v_{2j}\\ 1& v_{2j}<x_{ij}\&le;v_{3j}\\ \frac{v_{4j}-x_{ij}}{v_{4j}-v_{3j}}& v_{3j}<x_{ij}\&le;v_{4j}\\ 0& x_{ij}\&GreaterEqual;v_{4j}\end{array}\right.---\left(3\right);$

式中：v_lj(l＝1,2,3,4)为区间型的隶属函数的参数。

步骤3，利用序关系法确定指标体系的主观权重。

通过征询有关专家的意见,然后进行统计综合而确定指标体系的主观权重,具体步骤如下：

s1:确定序关系。若评价指标A_i相对于最优目标的重要性程度不小于A_j时,则记为为A_i>A_j。建立递阶层次结构以后,上下层的隶属关系就被确定了。假定上一层的最优目标作为准则,比较n个元素A₁,A₂,…A_n对最优目标的影响,以确定他们在最优目标中所占的比重,即确定准则层对目标层的序关系。其中A_i代表各个指标，i表示序关系优先次序，i值越小则该指标对上层指标的影响程度越大。

对于评价指标A₁,A₂,…A_n可按下述步骤建立序关系:

(1)专家或决策者在评价指标A₁,A₂,…A_n中,选出认为是最重要的一个方案记为

(2)专家或决策者在余下的n-1个方案中,选出认为是最重要的一个方案记为

(3)专家或决策者在余下的n-(k-1)个方案中,选出认为是最重要的一个方案记为

(n)经过n-1次挑选剩下的方案记为

这样就唯一确定了一个序关系:

序关系可以表征二级指标对一级指标的影响，也可以以表征一级指标对总目标的影响。以各二级指标对装备水平的序关系为例，比较各指标{架空线路绝缘化率、电缆化率、高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率、主干截面不合格比例}对装备水平的重要程度，指标越重要则序关系越靠前，该序关系可以确定为如表1所示：

表1

s2:给出指标间相对重要程度的比值判断；设专家关于指标A_k-1与A_k的重要程度之比的理性判断分别为:

$\frac{w_{k-1}}{w_k}=r_k,(k=n,n-1,...3,2)---\left(4\right);$

r_k的赋值可参考表2:

表2

s3:各指标的排序权重计算如下所示；

$w_n={(1+\underset{k=2}{\overset{n}{\&Sigma;}}\underset{i=k}{\overset{n}{\&Pi;}}{r}_i)}^{-1}---\left(5\right);$

w_k-1＝r_kw_k(k＝n,n-1,n-2...3,2)(6)。

步骤4，利用熵权法确定指标体系的客观权重。

用熵权法确定指标体系的客观权重包括以下步骤：

a1:计算第i个县域第j个评价指标值的比重p_ij。

若计算各二级指标对一级指标的贡献，则此处为二级指标的指标值比重。

若计算一级指标对总目标指标的贡献，则此处为一级指标的指标值比重。

$p_{ij}=\frac{r_{ij}}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{ij}},(r=1,2,3,...,n,j=1,2,3,...,m)---\left(7\right);$

a2:计算第i个指标的熵值e_i:

$e_i=-k\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{ij}\ln p_{ij},\left(i=1,2,3,\mathrm{...},n\right)---\left(8\right);$

式中: $k=\frac{1}{\ln m}.$

a3:计算第i个指标的熵权w_i

$w_2\left(i\right)=\frac{1-e_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(1-e_i)},(i=1,2,3,...,n)---\left(9\right).$

步骤5，利用矩估原理，并根据步骤3得到的主观权重和步骤4得到的客观权重计算组合权重。

对于不同的评价指标,主观权重和客观权重的相对重要程度都不同,主观权重与客观权重的重要系数分别为α_i和β_i,结合矩估计的基本思想,则组合权重的优化模型为：

$\left\{\begin{array}{c}\min H\left(w\right(i\left)\right)=\mathrm{\&alpha;}{\left(w\right(i)-w_s(i\left)\right)}^2+\mathrm{\&beta;}{\left(w\right(i)-w_o(i\left)\right)}^2\\ s.t.\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(i\right)=1,0\&le;w\left(i\right)\&le;1\end{array}\right.---\left(10\right);$

其中，主观权重的重要系数α_i和客观权重的重要系数β_i分别为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&alpha;}}_i=w_{si}/(w_{si}+w_{oi})\\ {\mathrm{\&beta;}}_i=w_{oi}/(w_{si}+w_{oi})\end{array}\right.---\left(11\right);$

得到的组合权重为：

$w\left(i\right)=\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_i{w}_{si}+{\mathrm{\&beta;}}_i{w}_{oi}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}({\mathrm{\&alpha;}}_i{w}_{si}+{\mathrm{\&beta;}}_i{w}_{oi})},1\&le;i\&le;n---\left(12\right).$

步骤6，利用模糊综合评价法对步骤2中归一化后的指标值和步骤5得到的组合权重进行综合计算，得到评价结果。

利用模糊综合评价法采用线性模型对步骤2中归一化后的指标值和步骤5得到的组合权重进行综合计算，得到评价结果；线性模型如下：

$y=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j{x}_j,\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j=1,0\&le;w_j\&le;1,j=1,2,...m---\left(13\right)$

式中:y为系统的综合评价值；w_j为权重系数；x_j为评价指标值。

根据步骤6得出的评价结果可知道县域电网的发展状况，为电网合理的规划和投资改造提供依据。

Claims (8)

1.一种基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：步骤如下：

步骤1，筛选指标建立指标体系，并获取相应的指标值；

步骤2，将指标进行分类并进行归一化处理；

步骤3，利用序关系法确定指标体系的主观权重；

步骤4，利用熵权法确定指标体系的客观权重；

步骤5，利用矩估原理，并根据步骤3得到的主观权重和步骤4得到的客观权重计算组合权重；

步骤6，利用模糊综合评价法对步骤2中归一化后的指标值和步骤5得到的组合权重进行综合计算，得到评价结果。

2.根据权利要求1所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：在步骤1中，建立的指标体系包括一级指标和二级指标；所述一级指标装备水平、技术水平、负载能力、网架水平和运行管理水平，体现装备水平的二级指标包括架空线路绝缘化率、电缆化率、高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率和主干截面不合格比例；体现技术水平的二级指标包括10KV出线间隔使用率、装接配电容量偏高的比例、户均配电容量和供电半径超标比例；体现负载能力的二级指标包括110KV容载比、变电站重载比例、线路重载比例和配电重载比例；体现网架水平的二级指标包括变电站单电源线率、变电站N-1通过比例、线路N-1通过比例和中压线路联络率；体现运行管理水平的二级指标包括供电可靠性、电压合格率、低电压用户比例、综合线损率和一户一表率。

3.根据权利要求1所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：在步骤2中，根据指标的不同分类属性分为正向指标、逆向指标和区间指标；所述正向指标包括体现装备水平的二级指标架空线路绝缘化率、电缆化率；体现技术水平的二级指标为户均配电容量；体现网架水平的二级指标变电站N-1通过比例，线路N-1通过比例，中压线路联络率；体现运行管理水平的二级指标供电可靠性、电压合格率、一户一表率；所述逆向指标包括体现装备水平的二级指标高损配电比例、变电老旧率、线路老旧率和主干截面不合格比例；体现技术水平的二级指标10kV出现间隔使用率、装接配变容量偏高的比例和供电半径超标的比例；体现负载能力的二级指标变电站重载比例、线路重载比例和配变重载比例；体现网架水平的二级指标变电站单电源线率；体现运行管理水平的二级指标低电压用户比例和综合线损率；所述区间指标包括体现负载能力的二级指标110kV容载比。

4.根据权利要求1或3所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：对于正向指标,采用效益型的隶属函数进行归一化处理；对于逆向指标,采用成本型的隶属函数进行归一化处理；对于区间指标,采用区间型的隶属函数进行归一化处理；隶属函数的表达式分别如下：

a、成本型的隶属函数

$\begin{array}{cc}{r}_{ij}=\frac{\max \left\{x_{kj}\right\}-x_{ij}}{\max \left\{x_{kj}\right\}-\min \left\{x_{kj}\right\}},& (k=1,2,\mathrm{...},m)\end{array}---\left(1\right);$

式中：r_ij为第i个对象第j项属性的隶属度取值；x_ij为第i个对象第j项属性的属性值；m为评价对象个数；

b、效益型的隶属函数

$\begin{array}{cc}{r}_{ij}=\frac{x_{ij}-\max \left\{x_{kj}\right\}}{\max \left\{x_{kj}\right\}-\min \left\{x_{kj}\right\}},& (k=1,2,\mathrm{...},m)\end{array}---\left(2\right);$

c、区间型的隶属函数

$r_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}0& x_{ij}\&le;v_{1j}\\ \frac{x_{ij}-v_{1j}}{v_{2j}-v_{1j}}& v_{1j}<x_{ij}\&le;v_{2j}\\ 1& v_{2j}<x_{ij}\&le;v_{3j}\\ \frac{v_{4j}-x_{ij}}{v_{4j}-v_{3j}}& v_{3j}<x_{ij}\&le;v_{4j}\\ 0& x_{ij}\&GreaterEqual;v_{4j}\end{array}\right.---\left(3\right);$

式中：v_lj(l＝1,2,3,4)为区间型的隶属函数的参数。

5.根据权利要求1所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：在步骤3中，通过征询有关专家的意见,然后进行统计综合而确定指标体系的主观权重,具体步骤如下：

s1:确定序关系；

若评价指标A_i相对于最优目标的重要性程度不小于A_j时,则记为为A_i>A_j；建立递阶层次结构以后,上下层的隶属关系就被确定了；假定上一层的最优目标作为准则,比较n个元素A₁,A₂,…A_n对最优目标的影响,以确定他们在最优目标中所占的比重,即确定准则层对目标层的序关系；其中A_i代表各个指标，i表示序关系优先次序，i值越小则该指标对上层指标的影响程度越大；

对于评价指标A₁,A₂,…A_n可按下述步骤建立序关系:

(1)专家或决策者在评价指标A₁,A₂,…A_n中,选出认为是最重要的一个方案记为

(2)专家或决策者在余下的n-1个方案中,选出认为是最重要的一个方案记为

(3)专家或决策者在余下的n-(k-1)个方案中,选出认为是最重要的一个方案记为

(4)经过n-1次挑选剩下的方案记为

这样就唯一确定了一个序关系:

序关系可以表征二级指标对一级指标的影响，也可以以表征一级指标对总目标的影响；s2:给出指标间相对重要程度的比值判断；设专家关于指标A_k-1与A_k的重要程度之比的理性判断分别为:

$\frac{w_{k-1}}{w_k}=r_k(k=n,n-1,\mathrm{...3},2)---\left(4\right);$

s3:各指标的排序权重计算如下所示；

$w_n={(1+\underset{k=2}{\overset{n}{\&Sigma;}}\underset{i=k}{\overset{n}{\&Pi;}}{r}_i)}^{-1}---\left(5\right);$

w_k-1＝r_kw_k(k＝n,n-1,n-2...3,2)(6)。

6.根据权利要求1所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：在步骤4中，用熵权法确定指标体系的客观权重包括以下步骤：

a1:计算第i个县域第j个评价指标值的比重p_ij:

$p_{ij}=\frac{r_{ij}}{\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{r}_{ij}}\left(\begin{array}{cc}r=1,2,3,\mathrm{...},n& j=1,2,3,\mathrm{...},m\end{array}\right)---\left(7\right);$

a2:计算第i个指标的熵值e_i:

$\begin{array}{cc}{e}_i=-k\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{p}_{ij}{\mathrm{lnp}}_{ij}& (i=1,2,3,\mathrm{...},n)\end{array}---\left(8\right);$

式中: $k=\frac{1}{\ln m}$

a3:计算第i个指标的熵权w_i

$w_2\left(i\right)=\frac{1-e_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}(1-e_i)}(i=1,2,3,\mathrm{...},n)---\left(9\right).$

7.根据权利要求1所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：在步骤5中，对于不同的评价指标,主观权重和客观权重的相对重要程度都不同,主观权重与客观权重的重要系数分别为α_i和β_i,结合矩估计的基本思想,则组合权重的优化模型为：

$\left\{\begin{array}{c}\min H\left(w\right(i\left)\right)=\mathrm{\&alpha;}{\left(w\right(i)-w_s(i\left)\right)}^2+\mathrm{\&beta;}{\left(w\right(i)-w_o(i\left)\right)}^2\\ s.t.\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(i\right)=1,0\&le;w\left(i\right)\&le;1\end{array}\right.---\left(10\right);$

其中，主观权重的重要系数α_i和客观权重的重要系数β_i分别为：

$\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&alpha;}}_i=w_{si}/(w_{si}+w_{oi})\\ {\mathrm{\&beta;}}_i=w_{oi}/(w_{si}+w_{oi})\end{array}---\left(11\right);$

得到的组合权重为：

$w\left(i\right)=\frac{{\mathrm{\&alpha;}}_i{w}_{si}+{\mathrm{\&beta;}}_i{w}_{oi}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}({\mathrm{\&alpha;}}_i{w}_{si}+{\mathrm{\&beta;}}_i{w}_{oi})},1\&le;i\&le;n---\left(12\right).$

8.根据权利要求1所述的基于序关系法-熵权法的县域电网评估方法，其特征在于：在步骤6中，利用模糊综合评价法采用线性模型对步骤2中归一化后的指标值和步骤5得到的组合权重进行综合计算，得到评价结果；线性模型如下：

$y=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j{x}_j,\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j=1,0\&le;w_j\&le;1,j=1,2,\mathrm{...}m---\left(13\right);$

式中:y为系统的综合评价值；w_j为权重系数；x_j为评价指标值。