CN111563652A - 一种评价电网企业综合计划执行情况的方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种评价电网企业综合计划执行情况的方法，包括获取电网企业综合计划的评价指标；引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵；利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩阵；将所述极限超矩阵与评价指标权重矩阵进行综合考量，得到各评价指标的综合权重；基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征数值进行处理，得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果。本发明将ANP方法与熵权法相结合获得指标权重矩阵，既考虑了专家经验判断的合理性，也反映出客观原始数据不确定程度的度量，使获得的指标权重体系更具有全面科学性。

Description

一种评价电网企业综合计划执行情况的方法

技术领域

本发明涉及电网企业综合计划执行评价技术领域,具体地说是一种评价电 网企业综合计划执行情况的方法。

背景技术

对个电网企业综合计划进行评价时，在研究对象方面，综合计划作为统领 公司全局的年度经营发展目标，需要对公司核心资源和需求进行综合平衡、统 筹优化。为适应输配电价改革和一般工商业电价降价预期，电网企业进一步严 格控制电网投资，各级电网企业需要加强综合计划的精益化管理。在目前的国 内外研究中，电网企业的综合计划执行情况评价指标体系存在大量的模糊评价 打分指标，在对综合计划管理效果评价时受到较多主观因素影响，缺乏对综合 计划指标数据直接的评价。电网企业具有多层级的公司结构特点，例如总部级、 省级、市级的划分，相应的综合计划也采取分级管理的模式，上级公司如何对 下级所属各单位综合计划执行情况进行客观量化的排名评价，目前还属于研究 空白。

在模型算法方面，传统研究分析中应用的层次分析法(AHP)无法分析不同 层次各种指标间的相互影响关系。网络层次分析法(ANP)在AHP方法的基础上 进行改进，考虑了指标间的网络关联关系，但是单独应用ANP具有主观赋予指 标权重系数存在不足的问题。而熵权法通过分析各指标所提供的原始数据，可 算出更能反映客观事实的指标权重，但是无法体现专家经验判断的合理性。常 规的排序评价决策模型无法反映各项目与正负理想解的接近程度，使得最终排 序结果难以体现最理想解的状态。

发明内容

本发明实施例中提供了一种评价电网企业综合计划执行情况的方法，以解 决现有电网企业综合计划执行情况研究方法的不足。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

本发明提供了一种评价电网企业综合计划执行情况的方法，所述方法包括 以下步骤：

获取电网企业综合计划的评价指标；

引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵；

利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩阵；

将所述极限超矩阵与评价指标权重矩阵进行综合考量，得到各评价指标的 综合权重；

基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征数值进行处理， 得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果。

进一步地，所述评价指标包括一级指标和二级指标，所述一级指标包括发 展投入指标、经营效益指标、运行效率指标和客户服务指标；所述二级指标为 各一级指标对应的细分指标。

进一步地，所述引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩 阵的具体过程为：

采用专家打分法，对一级指标因素之间的相互影响关系以及二级指标因素 之间的相互影响关系分别进行打分，得到一级指标的直接影响矩阵D和二级指标 的直接影响矩阵C；

对所述直接影响矩阵进行标准化处理，并进行总影响计算，得到矩阵D和C 对应的总影响矩阵T_D和T_C；

对所述总影响矩阵进行标准化，分别得到一级指标标准化矩阵

和二级指 标标准化矩阵

将二级指标标准化矩阵

转置，得到未加权的超矩阵W，将超矩阵W与一级 指标标准化矩阵

的对应项相乘，得到加权超矩阵W^α；

对所述加权超矩阵进行乘方运算至其完全收敛，得到极限超矩阵W^u。

进一步地，所述总影响矩阵的计算过程为：

对于直接影响矩阵A＝[a_ij]_n×n，表转化矩阵B的计算为：

B＝z×A(3)

总影响矩阵T：

T＝B(1-B)^-1 (5)

利用上述公式(3)～(5)，对矩阵D和C进行处理后得到总影响矩阵T_D和T_C。

进一步地，对所述总影响矩阵进行标准化的具体过程为：

将总影响矩阵各行分别求和，并将每行元素除以各自的行和，得到总影响 矩阵对应的标准化矩阵。

进一步地，所述未加权的超矩阵W为：

所述加权超矩阵的计算为：

进一步地，所述极限超矩阵的计算为：

W^u＝lim_g→∞(W^α)^g (9)

此时W^u的每行元素均收敛成为相等数值，其每一列元素W_j为ANP方法得到 的二级指标的权重。

进一步地，所述利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重 矩阵的具体过程为：

将各评价指标的特征值构成特征值矩阵F，矩阵F中的一项f_ij表示第i家电网 企业在第j项指标下的特征值，并对各指标特征值进行标准化；

计算各指标的信息熵E₁,E₂,...,E_n，通过信息熵计算各指标的权重：

式(12)中，E_j表示第j个评价指标的信息熵，n表示评价指标的总个数。

进一步地，所述各评价指标的综合权重的计算具体为：

进一步地，所述基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征 数值进行处理，得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果的具体过 程为：

计算各评价指标j＝1,2,…,n的理想值

和负理想值

其中理想值为各电 网企业在各评价指标中的最佳值，负理想值为最差值：

计算S_i和R_i的值，i＝1,2,…,m；其中S_i为第i个电网公司综合评价与理想评 价的距离，R_i为第i个电网公司综合评价中的最大个别遗憾度：

其中,q_j是式(13)中计算得到的各指标权重；

计算VIKOR综合指数Q_i，i＝1,2,…,m：

Q_i＝v(S_i-S^*)/(S^--S^*)+(1-v)(R_i-R^*)/(R^--R^*) (17)

S^*＝min S_i,S^-＝max S_i (18)

R^*＝min R_i,R^-＝max R_i (19)

v引入作为最大总体效用的参数；

将所有评价对象按Q_i值、S_i值和R_i值分别进行排序。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果， 上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

1、将ANP方法与熵权法相结合获得指标权重矩阵，既考虑了专家经验判断 的合理性，也反映出客观原始数据不确定程度的度量，使获得的指标权重体系 更具有全面科学性。

2、VIKOR方法是一种基于理想点的最优化折中决策方法，采用该方法对电 网企业综合计划执行情况进行排序评价可以更客观系统的考核各级电网企业的 投资计划执行情况，符合电网企业进一步严格控制电网投资、加强综合计划精 益化管理的工作思想，为电网企业考核下属各公司综合计划执行情况提供了科 学有效的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，对于本领 域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获 得其他的附图。

图1是本发明所述方法的流程示意图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图， 对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现 本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置 进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复 是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关 系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公 知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

电网企业目前现行的综合计划指标分为上下层次，指标之间存在关联关系， 应用ANP能够对电网企业综合计划指标开展系统性评价，反映出各指标间的复 杂关系。熵权法通过分析各指标所提供的原始数据，可得到反映客观事实的指 标赋权系数，将ANP方法和熵权法得到的指标权重进行组合赋权，可以兼顾主 观经验的合理性和原始数据的客观性。最后根据得到的指标权重，运用VIKOR 方法对同级电网企业综合计划执行情况进行排名评价分析。VIKOR方法用于解决 不同属性下多准则的决策评价问题，与其他排序评价模型相比VIKOR方法同时 考虑了最小化个体遗憾度和最大化群体满意度的平衡，评价结果更具合理性。

如图1所示，本发明评价电网企业综合计划执行情况的方法，包括以下步骤：

S1,获取电网企业综合计划的评价指标；

S2,引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵；

S3,利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩阵；

S4,将所述极限超矩阵与评价指标权重矩阵进行综合考量，得到各评价指标 的综合权重；

S5,基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征数值进行处 理，得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果。

步骤S1中，根据电网企业综合计划管理办法，综合计划指标分为“发展投 入、经营效益、运行效率、客户服务”四个大类，假设对同一省公司下属的市 级电网企业进行排序评价为例，选取市级电网企业四大类中常规涉及到的综合 计划指标形成综合计划执行情况评价指标体系，具体指标体系见表1：

表1指标体系

将上述评价指标分为一级指标和二级指标，一级指标包括发展投入指标、 经营效益指标、运行效率指标和客户服务指标；所二级指标为各一级指标对应 的细分指标，如发展总投入、固定资产投资、新开工线路规模、新开工变电规 模、投产线路规模和投产变电规模等。

步骤S2中，引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵的 具体过程为：

S21,采用专家打分法，对一级指标因素之间的相互影响关系以及二级指标 因素之间的相互影响关系分别进行打分，用由0到4的整数分数来评估，其分数 意义如下：无影响力：0分；较低的影响力：1分；适中的影响力：2分；较高的 影响力：3分；最高的影响力：4分。得到一级指标的直接影响矩阵D和二级指标 的直接影响矩阵C。

式(2)中，矩阵C中的每一项元素C_ij均为一个子矩阵，该子矩阵的维度与 其对应一级指标所述的二级指标数量相对应。

S22,对直接影响矩阵进行标准化处理，并进行总影响计算，得到矩阵D和C 对应的总影响矩阵T_D和T_C；

总影响矩阵的计算过程为：首先根据某直接影响矩阵，利用式(3)及(4) 得到其标准化处理后的矩阵。例如对于直接影响矩阵A＝[a_ij]_n×n，表转化矩阵B的 计算为：

B＝z×A (3)

总影响矩阵T：

T＝B(1-B)^-1 (5)

利用上述公式(3)～(5)，对矩阵D和C进行处理后得到总影响矩阵T_D和T_C。

S23,对所述总影响矩阵进行标准化，分别得到一级指标标准化矩阵

和二 级指标标准化矩阵

将一级指标总影响矩阵T_D各行分别求和，并将每行元素除以各自的行和，得 到其标准化矩阵

其二级指标总影响矩阵的标准化与一级指标类似，但要以其每一个子矩阵 为单位进行上述标准化处理，获得标准化后的二级指标总影响矩阵

S24,将二级指标标准化矩阵

转置，得到未加权的超矩阵W，将超矩阵W与 一级指标标准化矩阵

的对应项相乘，得到加权超矩阵W^α；

将标准化矩阵

转置，得到未加权的超矩阵W：

同样，矩阵W中的每一项元素W_ij也均为子矩阵，且经过转置处理后，每个子 矩阵处于列归一化状态，但矩阵W每列总和等于一级指标数，尚未归一化。因 此对其再进行加权超矩阵的计算：

S25,对加权超矩阵进行乘方运算至其完全收敛，得到极限超矩阵W^u，也即 各项二级指标的权重：

W^u＝lim_g→∞(W^α)^g (9)

此时W^u的每行元素均收敛成为相等数值，其每一列元素W_j为ANP方法得到 的二级指标的权重。

步骤S3中，利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩。 设有m家电网企业需要进行综合计划执行情况的排名评价，综合计划指标体系有 n项评价指标，第i家电网企业在第j项指标下的特征值记为f_ij,得到原始数据特征 值矩阵F，运用熵权法对原始数据矩阵进行处理，得到反映客观现实的评价指标 权重矩阵w。具体过程为：

S31，假设给定了n个指标F₁,F₂,...,F_n，其中F_i＝{f₁,f₂,...,f_m}。构成矩阵如 下：

假设对各指标数据标准化后的值为Y_ij，那么:

其中min(f_j)、max(f_j)分别为矩阵F中每一列向量中的最小元素和最大元素。

S32,根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵

其中

如果p_ij＝0，则定义

S33,根据信息熵的计算公式，计算出各个指标的信息熵为E₁,E₂,...,E_n。通 过信息熵计算各指标的权重：

步骤S4中，应用ANP和熵权法对综合计划执行情况评价指标进行组合赋权， 综合考虑定性和定量两方面因素，使得指标权重更具全面性和科学性。其中ANP 法得到的指标权重为Wj,熵权法得到的指标权重为wj,各评价指标综合权重计算 方式如下：

步骤S5中，应用VIKOR方法对各电网企业的综合计划执行情况进行排序评 价。VIKOR以妥协折中的概念解决复杂系统多属性的排序决策问题，综合考虑了 各目标与正理想解和负理想解之间的接近程度。利用ANP-熵权法计算所得各个 评价指标的权重，针对各电网企业在各指标下的特征数值进行处理，最后得出 同级电网企业综合计划执行情况排排序评价结果。具体为：

S51,计算各指标j＝1,2,…,n的理想值

和负理想值

其中理想值为各电 网企业在各评价指标中的最佳值，负理想值为最差值。

S52,计算S_i和R_i的值，i＝1,2,…,m。其中S_i为第i个电网公司综合评价与理 想评价的距离，R_i为第i个电网公司综合评价中的最大个别遗憾度。

其中,q_j是式(13)中计算得到的各指标权重,表示它们的相对重要性。

S53,在S_i和R_i的基础上,计算VIKOR综合指数Q_i，i＝1,2,…,m。

Q_i＝v(S_i-S^*)/(S^--S^*)+(1-v)(R_i-R^*)/(R^--R^*) (17)

S^*＝min S_i,S^-＝max S_i (18)

R^*＝min R_i,R^-＝max R_i (19)

v引入作为最大总体效用的参数,本实施例取v＝0.5。

S54,将所有评价对象按Q_i值、S_i值和R_i值分别进行升序排序,Q_i值代表和理 想解的距离,因此总体而言,Q_i值越小,评价结果越理想,但Q_i值最小的对象还需 要满足一下两个条件:

条件1：当Q(a″)-Q(a′)≥DQ时,认为a′对a″具有可接受优势,即两个评价对象 之间有显著性差异。在这里a″表示Q_i升序排列中次优评价对象,a′表示排序中最 优评价对象，而DQ＝1/(m-1),m是参评的对象总数。

条件2：对Q_i值进行排序之后,仍然需要考虑S_i值和R_i值。如果a″的S_i值和R_i值同时也大于a′,才可以认为排名过程是稳定的。

若这两个条件不能同时满足,则说明有多个评价对象的实际表现极为接近, 可以得到一个折中解集,包括:

如果上述条件2不能满足,则a′和a″均为折中解。

如果上述条件1不能满足,则将得到折中解集a′,a″,...,a^M。由Q(a^M)-Q(a′)＜DQ确定最大M值。其中M是指不满足条件1时，所取的最大值。

以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来 说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和 润饰也被视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：

获取电网企业综合计划的评价指标；

引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵；

利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩阵；

将所述极限超矩阵与评价指标权重矩阵进行综合考量，得到各评价指标的综合权重；

基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征数值进行处理，得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果。

2.根据权利要求1所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述评价指标包括一级指标和二级指标，所述一级指标包括发展投入指标、经营效益指标、运行效率指标和客户服务指标；所述二级指标为各一级指标对应的细分指标。

3.根据权利要求2所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵的具体过程为：

采用专家打分法，对一级指标因素之间的相互影响关系以及二级指标因素之间的相互影响关系分别进行打分，得到一级指标的直接影响矩阵D和二级指标的直接影响矩阵C；

对所述直接影响矩阵进行标准化处理，并进行总影响计算，得到矩阵D和C对应的总影响矩阵T_D和T_C；

对所述总影响矩阵进行标准化，分别得到一级指标标准化矩阵

和二级指标标准化矩阵

将二级指标标准化矩阵

转置，得到未加权的超矩阵W，将超矩阵W与一级指标标准化矩阵

的对应项相乘，得到加权超矩阵W^α；

对所述加权超矩阵进行乘方运算至其完全收敛，得到极限超矩阵W^u。

4.根据权利要求3所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述总影响矩阵的计算过程为：

对于直接影响矩阵A＝[a_ij]_n×n，表转化矩阵B的计算为：

B＝z×A (3)

总影响矩阵T：

T＝B(1-B)^-1 (5)

利用上述公式(3)～(5)，对矩阵D和C进行处理后得到总影响矩阵T_D和T_C。

5.根据权利要求3所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，对所述总影响矩阵进行标准化的具体过程为：

将总影响矩阵各行分别求和，并将每行元素除以各自的行和，得到总影响矩阵对应的标准化矩阵。

6.根据权利要求3所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述未加权的超矩阵W为：

所述加权超矩阵的计算为：

7.根据权利要求3所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述极限超矩阵的计算为：

W^u＝lim_g→∞(W^α)^g (9)

此时W^u的每行元素均收敛成为相等数值，其每一列元素W_j为ANP方法得到的二级指标的权重。

8.根据权利要求3所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩阵的具体过程为：

将各评价指标的特征值构成特征值矩阵F，矩阵F中的一项f_ij表示第i家电网企业在第j项指标下的特征值，并对各指标特征值进行标准化；

计算各指标的信息熵E₁,E₂,...,E_n，通过信息熵计算各指标的权重：

式(12)中，E_j表示第j个评价指标的信息熵，n表示评价指标的总个数。

9.根据权利要求8所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述各评价指标的综合权重的计算具体为：

10.根据权利要求9所述的评价电网企业综合计划执行情况的方法，其特征是，所述基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征数值进行处理，得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果的具体过程为：

计算各评价指标j＝1,2,…,n的理想值

和负理想值

其中理想值为各电网企业在各评价指标中的最佳值，负理想值为最差值：

计算S_i和R_i的值，i＝1,2,…,m；其中S_i为第i个电网公司综合评价与理想评价的距离，R_i为第i个电网公司综合评价中的最大个别遗憾度：

其中,q_j是式(13)中计算得到的各指标权重；

计算VIKOR综合指数Q_i，i＝1,2,…,m：

Q_i＝v(S_i-S^*)/(S^--S^*)+(1-v)(R_i-R^*)/(R^--R^*) (17)

S^*＝minS_i,S^-＝maxS_i (18)

R^*＝min R_i,R^-＝max R_i (19)

v引入作为最大总体效用的参数；

将所有评价对象按Q_i值、S_i值和R_i值分别进行排序。

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