CN108921425A - 一种资产项目投资分类的方法、系统及服务器 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种资产项目投资分类的方法，包括：建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；接收各资产项目的资产信息；根据资产重要度评价模型及各资产信息确定各资产项目的重要度；根据资产管理绩效评价模型及各资产信息确定各资产项目的管理绩效；根据重要度及管理绩效确定各资产项目的投资类别。本申请依托于资产重要度和资产管理绩效这两个维度来确定各资产项目的投资类别，便于用户依据投资类别来决定各资产项目的投资策略，提高了资产重要度和资产管理绩效评价的应用和反馈，帮助电网企业建立更加科学合理的资产投资评价。本申请同时还提供了一种资产项目投资分类的系统、服务器及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
Description
技术领域
本申请涉及投资信息管理领域，特别涉及一种资产项目投资分类的方法、 系统、服务器及计算机可读存储介质。
背景技术
电网企业是典型的资产密集型企业，企业的资产管理水平与经营效益密 切相关。在新一轮输配电价改革后，以有效资产为基础核定公司的准许成本 和准许收益，这使得资产管理在经营管理中的重要性日益凸显，同时随着电 力企业改革自身发展需要，“一主两翼”、“创国际一流”、“精益化管理” 等新要求，给资产管理带来了不确定性和变数更是与日俱增。
长期以来电网企业在进行资产项目投资决策时主要以电网安全为核心依 据，往往忽视了电网经济效益和资产投资的实际价值。在资产预算和计划编 制环节主要依靠经验主义，主要参考专业人员对于电网资产运行状况和电网 发展需求等方面的评估，鲜有通过定量考察来对资产投资项目进行整体评估。
发明内容
本申请的目的是提供一种资产项目投资分类的方法、系统、服务器及计 算机可读存储介质，该方法能够定量考察来对资产投资项目进行整体评估， 使得评估结果更加准确，减少投资风险。
为解决上述技术问题，本申请提供一种资产项目投资分类的方法，该方 法包括：
建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；
接收各资产项目的资产信息；
根据所述资产重要度评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的 重要度；
根据所述资产管理绩效评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目 的管理绩效；
根据所述重要度及所述管理绩效确定各所述资产项目的投资类别。
可选的，根据所述资产重要度评价模型及各所述资产信息确定各所述资 产项目的重要度，包括：
根据各所述资产信息确定各所述资产项目的一级评价指标的评价值；其 中，所述一级评价指标包括资产特性数据、资产影响数据及地理位置数据；
根据预设规则确定各所述一级评价指标的权重；
根据各所述一级评价指标的评价值及各所述一级评价指标的权重确定各 所述资产项目的重要度。
可选的，所述根据预设规则确定各所述一级评价指标的权重，包括：
根据AHP分析法对所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环 境数据建立两两比较的判断矩阵R＝(aij)3×3；
确定所述判断矩阵R的最大特征值πmax，并确定对应的标准化特征向量 V＝(Vj)T；
将Vj作为第j个一级评价指标的权重；
其中，aij为一级评价指标i相对于一级评价指标j的重要性，i，j分别为 所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据中的两个不同的 一级评价指标。
可选的，在将V1,V2,V3分别作为所述资产特性数据、所述资产影响数据和 所述地理环境数据的权重之后，还包括：
根据各所述一级评价指标建立数据矩阵Q＝{qxj}k×3；
对所述数据矩阵进行标准化处理，得到各所述资产项目的一级评价指标 的特征比重
根据所述特征比重计算各所述一级评价指标在各所述资产项目下的条件 熵权
根据各所述条件熵权计算各所述一级评价指标的熵权权重
根据公式计算各所述一级评价指标的综合权重，并将各 所述综合权重更新为所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境 数据的权重；
其中，k为所述资产项目的总数量，Q为k个资产项目、3个一级评价指 标的数据矩阵，qxj为第x个资产项目的评价指标j的估计值，dxj为特征比重， u(dj)为条件熵权，Uj为第j个一级评价指标的熵权权重，Vj为第j个一级评价 指标的权重，Zj为第j个一级评价指标的综合权重。
可选的，根据所述资产管理绩效评价模型及各所述资产信息确定各所述 资产项目的管理绩效，包括：
根据各所述资产信息确定各所述资产项目的管理绩效评价指标的权重及 评价值；其中，所述管理绩效评价指标包括资产运维成本数据、资产售电量 数据及资产综合使用效益数据；
根据各所述资产项目的管理绩效评价指标的权重及评价值计算各所述资 产项目的绩效值；
根据所述资产管理绩效评价模型对各所述绩效值进行分类，并根据分类 结果确定各所述资产项目的管理绩效。
本申请还提供一种资产项目投资分类的系统，该系统包括：
建立模块，用于建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；
接收模块，用于接收各资产项目的资产信息；
重要度确定模块，用于根据所述资产重要度评价模型及各所述资产信息 确定各所述资产项目的重要度；
管理绩效确定模块，用于根据所述资产管理绩效评价模型及各所述资产 信息确定各所述资产项目的管理绩效；
投资类别确定模块，用于根据所述重要度及所述管理绩效确定各所述资 产项目的投资类别。
可选的，所述重要度确定模块包括：
第一确定子模块，用于根据各所述资产信息确定各所述资产项目的一级 评价指标的评价值；其中，所述一级评价指标包括资产特性数据、资产影响 数据及地理位置数据；
第二确定子模块，用于根据预设规则确定各所述一级评价指标的权重；
第三确定子模块，用于根据各所述一级评价指标的评价值及各所述一级 评价指标的权重确定各所述资产项目的重要度。
可选的，所述第二确定子模块包括：
判断矩阵建立单元，用于根据AHP分析法对所述资产特性数据、所述资 产影响数据和所述地理环境数据建立两两比较的判断矩阵R＝(aij)3×3；
特征值确定单元，用于确定所述判断矩阵R的最大特征值πmax，并确定对 应的标准化特征向量V＝(Vj)T；
权重确定单元，用于将Vj作为第j个一级评价指标的权重；
其中，aij为一级评价指标i相对于一级评价指标j的重要性，i，j分别为 所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据中的两个不同的 一级评价指标。
本申请还提供一种资产项目投资分类服务器，该资产项目投资分类服务 器包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述资产项目投 资分类的方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存 储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述资 产项目投资分类的方法的步骤。
本申请所提供资产项目投资分类的方法，包括：建立资产重要度评价模 型及资产管理绩效评价模型；接收各资产项目的资产信息；根据资产重要度 评价模型及各资产信息确定各资产项目的重要度；根据资产管理绩效评价模 型及各资产信息确定各资产项目的管理绩效；根据重要度及管理绩效确定各 资产项目的投资类别。
本申请所提供的技术方案，通过建立资产重要度评价模型及资产管理绩 效评价模型，并利用两个模型分别对各资产项目的重要度及管理绩效进行评 价，依托于资产重要度和资产管理绩效这两个维度来确定各资产项目的投资 类别，便于用户依据投资类别来决定各资产项目的投资策略，提高了资产重 要度和资产管理绩效评价的应用和反馈，帮助电网企业建立更加科学合理的 资产投资评价。本申请同时还提供了一种资产项目投资分类的系统、服务器 及计算机可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面 描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不 付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种资产项目投资分类的方法的流程图；
图2为图1所提供的一种资产项目投资分类的方法中S103的一种实际表现 方式的流程图；
图3为本申请实施例所提供的一种资产项目的投资类别的示意图；
图4为图2所提供的一种资产项目投资分类的方法中S202的一种实际表现 方式的流程图；
图5为图2所提供的一种资产项目投资分类的方法中S202的另一种实际表 现方式的流程图；
图6为本申请实施例所提供的一种资产项目投资分类的系统的结构图；
图7为本申请实施例所提供的另一种资产项目投资分类的系统的结构图；
图8为本申请实施例所提供的一种资产项目投资分类装置的结构图。
具体实施方式
本申请的核心是提供一种资产项目投资分类的方法、系统、服务器及计 算机可读存储介质，该方法能够定量考察来对资产投资项目进行整体评估， 使得评估结果更加准确，减少投资风险。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申 请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述， 显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获 得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种资产项目投资分类的方法 的流程图。
其具体包括如下步骤：
S101：建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；
基于长期以来电网企业在进行资产项目投资决策时主要以电网安全为核 心依据，往往忽视了电网经济效益和资产投资的实际价值。在资产预算和计 划编制环节主要依靠经验主义，主要参考专业人员对于电网资产运行状况和 电网发展需求等方面的评估，鲜有通过定量考察来对资产投资项目进行整体 评估，本申请提供了一种资产项目投资分类的方法，通过建立资产重要度评 价模型及资产管理绩效评价模型，进而结合资产重要度和资产管理绩效两方 面进行定量考虑来对资产投资项目进行整体评估，使得评估结果更加准确， 减少投资风险。
S102：接收各资产项目的资产信息；
这里提到的资产信息具体可以包括各资产项目的一级评价指标数据和管 理绩效评价指标数据，其中，一级评价指标数据具体可以包括资产特性数据、 资产影响数据及地理位置数据，管理绩效评价指标数据可以包括资产运维成 本数据、资产售电量数据及资产综合使用效益数据；
资产特性数据介绍了资产项目的自身属性，可以用资产用途、资产故障 率、可使用寿命等二级评价指标来进行衡量，进一步的，资产用途的取值可 以为[0，100]，资产故障率和可使用寿命可以通过实取获得；
资产影响数据主要包括了资产项目的经济影响和社会影响，经济影响中 主要考量用户经济损失、电网企业经济损失、电网客户投诉与流失等二级评 价指标；社会影响主要考量引发大面积停电、污染和破坏环境、降低用户用 电质量等二级评价指标，各类二级评价指标均可以按照[0，100]进行取值，同 时，这里提到的二级评价指标均属于效益型指标，即指标取值越大，则重要 性也越大；
地理环境数据主要描述了资产重要度评价过程中资产项目所处的地理位 置、环境、气候等自然条件对资产依赖程度的影响，一般的，可以将地理环 境划分为优良、一般和恶劣三类；
资产运维成本数据指的是电网资产正常运行过程中的消耗性成本、维修 和保养成本等，在资产运维过程中，如何将资产的效用发挥到最大、故障减 少到最低水平是考核资产管理绩效的重要内容，资产运维成本数据可以包括 的指标有资产设备故障率、资产后续支出率等；
资产售电量数据指的是电网企业资产运营创造的效用；
资产综合使用效益数据指的是衡量电网企业资产全生命周期中发挥效用 的指标，主要有资产使用可靠性、资产使用效率、资产使用寿命、资产业务 完成率，资产报废净值率等。
S103：根据资产重要度评价模型及各资产信息确定各资产项目的重要度；
根据步骤S101中建立的资产重要度评价模型及接收到的资产信息来确定 各资产项目的重要度，这里提到的资产重要度评价模型可以为依据灰色层次 分析法和模糊理论的重要度评价模型，也可以为基于神经网络的重要度评价 模型，本申请对资产重要度评价模型的具体类别不作具体限定，只要能够达 到确定各资产项目的重要度的目的即可；
优选的，请参考图2，图2为图1所提供的一种资产项目投资分类的方法中 S103的一种实际表现方式的流程图：
这里提到的根据资产重要度评价模型及各资产信息确定各资产项目的重 要度，其具体可以包括如下步骤：
S201：根据各资产信息确定各资产项目的一级评价指标的评价值；
S202：根据预设规则确定各一级评价指标的权重；
S203：根据各一级评价指标的评价值及各一级评价指标的权重确定各资 产项目的重要度。
本申请实施例通过根据各资产信息确定各资产项目的一级评价指标的评 价值，再根据预设规则确定各一级评价指标的权重，最后根据各一级评价指 标的评价值及各一级评价指标的权重确定各资产项目的重要度，使得得到的 资产项目的重要度更加依据资产信息来决定，避免了主观评价的主观性。
S104：根据资产管理绩效评价模型及各资产信息确定各资产项目的管理 绩效；
根据步骤S101中建立的资产管理绩效评价模型及接收到的资产信息来确 定各资产项目的管理绩效，这里提到的资产管理绩效评价模型可以为采取专 家打分的德尔菲模型，也可以为基于神经网络的重要度评价模型，本申请对 资产管理绩效评价模型的具体类别不作具体限定，只要能够达到确定各资产 项目的管理绩效的目的即可；
优选的，这里提到的根据资产管理绩效评价模型及各资产信息确定各资 产项目的管理绩效，其具体可以为：
根据各资产信息确定各资产项目的管理绩效评价指标的权重及评价值；
根据各资产项目的管理绩效评价指标的权重及评价值计算各资产项目的 绩效值；
根据资产管理绩效评价模型对各绩效值进行分类，并根据分类结果确定 各资产项目的管理绩效。
这里提到的管理绩效评价指标与步骤S102中提到的管理绩效评价指标相 同，在此不再赘述；
需要说明的是，步骤S103及步骤S104之间并没加具体的顺序关系，步 骤S104也可以排在步骤S103之前，本申请对步骤S103及步骤S104之间的 顺序不作具体限定。
S105：根据重要度及管理绩效确定各资产项目的投资类别。
例如，如图3所示，图3为本申请实施例所提供的一种资产项目的投资类 别的示意图，本申请通过建立资产管理绩效评价模型，可以将资产管理绩效 分为三类：低绩效管理水平、中等绩效管理水平和高绩效管理水平，不同的 资产管理绩效水平能够反映不同类型资产的归口部门和使用部门对资产的保 管、使用、维护等各个方面的水平，又通过建立资产重要度衡量方式，可以 考量不同类型的电网资产在电网运营过程中发挥作用的地位和重要程度，并 得出四类资产重要度水平，即关注资产、一般资产、重要资产和关键资产。 将这两个不同的维度放在一张方格图中，纵轴表示电网企业资产管理绩效水 平，包括了低绩效、中等绩效和高绩效；横轴表示电网企业资产重要程度， 主要包括关注、一般、重要和关键，通过横轴和纵轴来确定各资产项目的投 资类别。
基于上述技术方案，本申请所提供的一种资产项目投资分类的方法，通 过建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型，并利用两个模型分别 对各资产项目的重要度及管理绩效进行评价，依托于资产重要度和资产管理 绩效这两个维度来确定各资产项目的投资类别，便于用户依据投资类别来决 定各资产项目的投资策略，提高了资产重要度和资产管理绩效评价的应用和 反馈，帮助电网企业建立更加科学合理的资产投资评价。
针对于上一实施例的步骤S202，其中提到的根据预设规则确定各一级评 价指标的权重可以有多种方式，下面以AHP分析法为例，结合图4进行说明。
请参考图4，图4为图2所提供的一种资产项目投资分类的方法中S202的一 种实际表现方式的流程图。
其具体包括以下步骤：
S401：根据AHP分析法对资产特性数据、资产影响数据和地理环境数据 建立两两比较的判断矩阵R＝(aij)3×3；
S402：确定判断矩阵R的最大特征值πmax，并确定对应的标准化特征向量 V＝(Vj)T；
S403：将Vj作为第j个一级评价指标的权重；
其中，aij为一级评价指标i相对于一级评价指标j的重要性，i，j分别为 资产特性数据、资产影响数据和地理环境数据中的两个不同的一级评价指标。
基于上述实施例，在将Vj作为第j个一级评价指标的权重后，为进一步减 少传统AHP法中主观性对评价结果的影响，本申请实施例将熵权法和AHP法 两种方法进行结合，得到综合考虑主客观因素的指标权重，下面结合图5进行 说明。
请参考图5，图5为图2所提供的一种资产项目投资分类的方法中S202的另 一种实际表现方式的流程图。
其具体包括以下步骤：
S501：根据各一级评价指标建立数据矩阵Q＝{qxj}k×3；
S502：对数据矩阵进行标准化处理，得到各资产项目的一级评价指标的 特征比重
S503：根据特征比重计算各一级评价指标在各资产项目下的条件熵权
S504：根据各条件熵权计算各一级评价指标的熵权权重
S505：根据公式计算各一级评价指标的综合权重，并将 各综合权重更新为资产特性数据、资产影响数据和地理环境数据的权重。
其中，k为资产项目的总数量，Q为k个资产项目、3个一级评价指标的 数据矩阵，qxj为第x个资产项目的评价指标j的估计值，dxj为特征比重，u(dj) 为条件熵权，Uj为第j个一级评价指标的熵权权重，Vj为第j个一级评价指标 的权重，Zj为第j个一级评价指标的综合权重。
基于上述技术方案，本申请选取的基于熵选优化的层次分析法，适用于 计算指标体系的指标权重，最后得出电网企业资产重要度评价得分，极大限 度地减少了传统AHP法中主观性对评价结果的影响。
请参考图6，图6为本申请实施例所提供的一种资产项目投资分类的系统 的结构图。
该系统可以包括：
建立模块100，用于建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；
接收模块200，用于接收各资产项目的资产信息；
重要度确定模块300，用于根据资产重要度评价模型及各资产信息确定各 资产项目的重要度；
管理绩效确定模块400，用于根据资产管理绩效评价模型及各资产信息确 定各资产项目的管理绩效；
投资类别确定模块500，用于根据重要度及管理绩效确定各资产项目的投 资类别。
请参考图7，图7为本申请实施例所提供的另一种资产项目投资分类的系 统的结构图。
该重要度确定模块300可以包括：
第一确定子模块，用于根据各资产信息确定各资产项目的一级评价指标 的评价值；其中，一级评价指标包括资产特性数据、资产影响数据及地理位 置数据；
第二确定子模块，用于根据预设规则确定各一级评价指标的权重；
第三确定子模块，用于根据各一级评价指标的评价值及各一级评价指标 的权重确定各资产项目的重要度。
进一步的，该第二确定子模块可以包括：
判断矩阵建立单元，用于根据AHP分析法对资产特性数据、资产影响数 据和地理环境数据建立两两比较的判断矩阵R＝(aij)3×3；
特征值确定单元，用于确定判断矩阵R的最大特征值πmax，并确定对应的 标准化特征向量V＝(Vj)T；
权重确定单元，用于将Vj作为第j个一级评价指标的权重；
其中，aij为一级评价指标i相对于一级评价指标j的重要性，i，j分别为 资产特性数据、资产影响数据和地理环境数据中的两个不同的一级评价指标。
进一步的，该第二确定子模块还可以包括：
数据矩阵建立单元，用于根据各一级评价指标建立数据矩阵Q＝{qxj}k×3；
标准化单元，用于对数据矩阵进行标准化处理，得到各资产项目的一级 评价指标的特征比重
条件熵权计算单元，用于根据特征比重计算各一级评价指标在各资产项 目下的条件熵权
熵权权重计算单元，用于根据各条件熵权计算各一级评价指标的熵权权 重
权重更新单元，用于根据公式计算各一级评价指标的综 合权重，并将各综合权重更新为资产特性数据、资产影响数据和地理环境数 据的权重；
其中，k为资产项目的总数量，Q为k个资产项目、3个一级评价指标的 数据矩阵，qxj为第x个资产项目的评价指标j的估计值，dxj为特征比重，u(dj) 为条件熵权，Uj为第j个一级评价指标的熵权权重，Vj为第j个一级评价指标 的权重，Zj为第j个一级评价指标的综合权重。
该管理绩效确定模块400可以包括：
确定子模块，用于根据各资产信息确定各资产项目的管理绩效评价指标 的权重及评价值；其中，管理绩效评价指标包括资产运维成本数据、资产售 电量数据及资产综合使用效益数据；
计算子模块，用于根据各资产项目的管理绩效评价指标的权重及评价值 计算各资产项目的绩效值；
分类子模块，用于根据资产管理绩效评价模型对各绩效值进行分类，并 根据分类结果确定各资产项目的管理绩效。
由于系统部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此系统部分的 实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
请参考图8，图8为本申请实施例所提供的一种资产项目投资分类服务器 的结构图。
资产项目投资分类服务器可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可 以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)622(例如，一 个或一个以上处理器)和存储器632，一个或一个以上存储应用程序642或数 据644的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器 632和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可 以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对装置中的 一系列指令操作。更进一步地，中央处理器622可以设置为与存储介质630通 信，在资产项目投资分类服务器600上执行存储介质630中的一系列指令操作。
资产项目投资分类服务器600还可以包括一个或一个以上电源626，一个 或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口658，和/ 或，一个或一个以上操作系统641，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM， UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述图1至图5所描述的资产项目投资分类的方法中的步骤由资产项目投 资分类服务器基于该图8所示的结构实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描 述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应 过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、服务器 和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是 示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以 有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系 统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的 耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或 通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模 块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者 也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全 部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中， 也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模 块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模 块的形式实现。
集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使 用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请 的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部 或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储 介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，功能 调用装置，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。 而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光 盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本申请所提供的一种资产项目投资分类的方法、系统、服务器及 计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原 理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方 法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱 离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和 修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅 仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或 者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语 “包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括 一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没 有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所 固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素， 并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种资产项目投资分类的方法，其特征在于，包括：
建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；
接收各资产项目的资产信息；
根据所述资产重要度评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的重要度；
根据所述资产管理绩效评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的管理绩效；
根据所述重要度及所述管理绩效确定各所述资产项目的投资类别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述资产重要度评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的重要度，包括：
根据各所述资产信息确定各所述资产项目的一级评价指标的评价值；其中，所述一级评价指标包括资产特性数据、资产影响数据及地理位置数据；
根据预设规则确定各所述一级评价指标的权重；
根据各所述一级评价指标的评价值及各所述一级评价指标的权重确定各所述资产项目的重要度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则确定各所述一级评价指标的权重，包括：
根据AHP分析法对所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据建立两两比较的判断矩阵R＝(aij)3×3；
确定所述判断矩阵R的最大特征值πmax，并确定对应的标准化特征向量V＝(Vj)T；
将Vj作为第j个一级评价指标的权重；
其中，aij为一级评价指标i相对于一级评价指标j的重要性，i，j分别为所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据中的两个不同的一级评价指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将V1,V2,V3分别作为所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据的权重之后，还包括：
根据各所述一级评价指标建立数据矩阵Q＝{qxj}k×3；
对所述数据矩阵进行标准化处理，得到各所述资产项目的一级评价指标的特征比重
根据所述特征比重计算各所述一级评价指标在各所述资产项目下的条件熵权
根据各所述条件熵权计算各所述一级评价指标的熵权权重
根据公式计算各所述一级评价指标的综合权重，并将各所述综合权重更新为所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据的权重；
其中，k为所述资产项目的总数量，Q为k个资产项目、3个一级评价指标的数据矩阵，qxj为第x个资产项目的评价指标j的估计值，dxj为特征比重，u(dj)为条件熵权，Uj为第j个一级评价指标的熵权权重，Vj为第j个一级评价指标的权重，Zj为第j个一级评价指标的综合权重。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述资产管理绩效评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的管理绩效，包括：
根据各所述资产信息确定各所述资产项目的管理绩效评价指标的权重及评价值；其中，所述管理绩效评价指标包括资产运维成本数据、资产售电量数据及资产综合使用效益数据；
根据各所述资产项目的管理绩效评价指标的权重及评价值计算各所述资产项目的绩效值；
根据所述资产管理绩效评价模型对各所述绩效值进行分类，并根据分类结果确定各所述资产项目的管理绩效。
6.一种资产项目投资分类的系统，其特征在于，包括：
建立模块，用于建立资产重要度评价模型及资产管理绩效评价模型；
接收模块，用于接收各资产项目的资产信息；
重要度确定模块，用于根据所述资产重要度评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的重要度；
管理绩效确定模块，用于根据所述资产管理绩效评价模型及各所述资产信息确定各所述资产项目的管理绩效；
投资类别确定模块，用于根据所述重要度及所述管理绩效确定各所述资产项目的投资类别。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述重要度确定模块包括：
第一确定子模块，用于根据各所述资产信息确定各所述资产项目的一级评价指标的评价值；其中，所述一级评价指标包括资产特性数据、资产影响数据及地理位置数据；
第二确定子模块，用于根据预设规则确定各所述一级评价指标的权重；
第三确定子模块，用于根据各所述一级评价指标的评价值及各所述一级评价指标的权重确定各所述资产项目的重要度。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二确定子模块包括：
判断矩阵建立单元，用于根据AHP分析法对所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据建立两两比较的判断矩阵R＝(aij)3×3；
特征值确定单元，用于确定所述判断矩阵R的最大特征值πmax，并确定对应的标准化特征向量V＝(Vj)T；
权重确定单元，用于将Vj作为第j个一级评价指标的权重；
其中，aij为一级评价指标i相对于一级评价指标j的重要性，i，j分别为所述资产特性数据、所述资产影响数据和所述地理环境数据中的两个不同的一级评价指标。
9.一种资产项目投资分类服务器，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述资产项目投资分类的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述资产项目投资分类的方法的步骤。
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| CN201810688092.5A CN108921425A (zh) | 2018-06-28 | 2018-06-28 | 一种资产项目投资分类的方法、系统及服务器 |
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