CN113642915A - 电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，所述模型包括3个子模型，分别为基于权重分配的关键业务分解模型、底层业务技术标准贡献度测算模型、考虑时滞效应的综合效益计算模型；本发明的模型可以达到化繁为简的目的，解决了传统建模方法很难处理大规模评价对象的难题。

Description

电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型
技术领域
本发明具体涉及电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型。
背景技术
电网为电力的安全稳定输运担负着重要的支撑作用，在地区经济发展和人民生产生活中扮演着重要角色。经过过去几年间的建设和发展，电网的规模容量不断增大，输电能力显著增强。
电力器材作为电网建设的重要组成部分，是电网安全输运的基础。随着电网电力器材用量的日益增多和老旧器材运行时间的延长，电网运行中因电力器材质量问题而引发的故障也不断增多。以电缆为例，据统计，近年来浙江电网各电压等级电缆线路共发生电缆故障581次。按电缆故障原因分类统计，设备原因(设计选型、制造质量、设备老化)224次，占总数39％；人员原因(安装调试、运行维护/检修)82次，占总数14％；运行原因(过负荷、过电压)41次，占总数7％；外部原因(外力破坏、自然因素)234次，占总数40％；某110kV电缆终端头型号为GDZ-110干式，在投入运行过程中发现存在异常的放电声，故障原因是电缆终端质量问题引起应力锥位置处径向场强不均匀，导致终端伞裙击穿开裂；某批次电缆使用的铜丝布带因原料进场把关不严，缓冲层中使用不合格铜丝布带导致绝缘屏蔽层与铝护套之间接触不良，使铝护套和绝缘屏蔽层之间存在悬浮电位差引起局部放电，损伤绝缘屏蔽层进而引起电缆绝缘击穿，该批次电缆投运后多次发生故障。一方面是部分电力器材及其附件供应商因原材料和生产工艺把关不严，电力器材本体及其附件含有杂质和气泡等质量缺陷；另一方面，电力器材在前期出产质量检测或第三方检测过程中未能及时发现问题及时反馈电网及供应商，以确保产品质量及电网安全运行。
这些因电力器材的质量问题造成的惨痛事故，不断敲响了警钟，如果不能很好的解决招标采购与质量的联动管理，将不仅制约了电网高质量发展，也对电网的人身安全及运行埋下了隐患。
国内外研究了技术标准的实施效益，比如，2005年，英国贸易工业部(DTI)采用标准数量贡献法，评价了标准对劳动生产力增长的贡献度。DTI借鉴经济领域计算经济产出的思路研究标准化对经济的增长作用，使用柯布-道格拉斯函数进行了测算。进行分析。DIN也是基于宏观数据，运用柯布—道格拉斯生产函数的改造公式，即回归分析计算出了各个生产要素对整个经济增长的贡献率，由于该方法仅考虑标准数量的影响，从国家层面宏观触发评价标准经济效益，对于企业标准经济效益的评价并不适用。2007年，日本工业规格协会(JSA)对国际标准化活动的经济效益以及标准化与宏观经济的关系进行了研究。日本采用标准效果-成本法对国际标准的经济效益进行计算。许多国家层面开展的研究所使用的宏观经济模型都有一个重要观点，即将标准与生产力或效益之间的关系描述为“黑箱”。
综合国内外对技术标准体系化实施效益评价的实践进展可以看出，虽然国内外在技术标准对国民经济的贡献、实施效益评价指标研究、标准实施效果评价方法研究等方面取得了一定成果，但仍存在一些局限和不足：
一是对于实施效益的研究大多聚焦于经济效益，而对于社会效益、环保效益等综合效益的评价研究较少。现有研究大多集中在标准的经济功能分析，比如如何通过标准激励技术创新与技术进步行为进而促进经济增长，或通过促进规模效益进而降低产品成本等。但对于电力企业而言，技术标准的实施效益除了关注经济效益外，还需关注标准产生的社会效益，如节能减排、持续发展等。
二是既有理论研究方法多以单项标准实施效益评价作为研究对象，以标准体系化实施效益评价的研究目前尚处于空白阶段。既有文献的研究具有范围的局限性，大多数是以单项标准实施效益评价作为研究对象，以标准体系化实施效益评价的研究尚处于空白阶段，对业务分工复杂、流程工序众多、技术标准体系庞大的企业或行业的来说，现有研究成果难以提供充分的理论指导。
三是技术标准实施效益评价指标体系有待丰富完善，亟需建立适合大中型企业和行业特点的综合评价指标体系。我国虽然已经建立了一些电网领域的标准实施评价，但是指标内容相对简单，指标定量化存在难度，定性指标评价时存在主观性。
四是在实施效益的评价方法方面，难以找到普遍适用于各类企业的实施效益的评价方法，需要结合企业的业务实际开展评价。广泛被应用于绩效评价的方法主要有主成分分析法、层次分析法、灰色关联度法、数据包络分析法等，均有各自的特点和适用范围，由于企业性质、规模与研究目的的不同，即便同一方法在不同企业应用也会造成不同的难度，方法选择的不得当必将影响电网标准体系实施效果的客观反馈，无法保障对标准体系实施绩效的有效监管。
质检标准体系化实施效益评价涉及到电力器材质检行业主要业务的价值链全过程。采用怎样的质检标准体系化实施效益的评价方法，怎样构建面向电力器材质检行业业务实际的技术标准体系化实施效益评价模型，是非常重要的。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型。
为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，所述模型包括3个子模型，分别为基于权重分配的关键业务分解模型、底层业务技术标准贡献度测算模型、考虑时滞效应的综合效益计算模型；
基于权重分配的关键业务分解模型被配置为将电力质检的各大关键业务按照下层业务对上层业务的重要程度或支撑程度，进行细分为二级业务、三级业务等，直至分解到技术标准直接发挥作用的具体业务活动，即“最底层业务”；底层业务技术标准贡献度测算模型被配置为计算最底层业务单元对应的技术标准簇对该项业务活动的支撑作用，通过最底层业务中技术标准的贡献层层传递推导出整个电网关键业务对实施效益的贡献；考虑时滞效应的综合效益计算模型被配置为计算电网关键业务技术标准产生的综合效益，结合电网关键业务实施效益指标体系及技术标准的效用发挥时段进行综合计算。
进一步地，下层业务对上层业务的重要程度或支撑程度能够基于层次分析和DELPHI专家法进行权重分配。
进一步地，基于层次分析法对公司电网业务下的各级业务，进行权重分配，包括以下步骤：
(1)建立层次结构模型；所述层次结构模型为树状结构的层次结构模型，
(2)构造判断矩阵；
(3)层次单排序及一致性检验；
(4)计算组合权重和组合一致性检验。
进一步地，步骤(2)中，构造判断矩阵的过程为：
设要比较n个因素C1,C2,,Cn对上一层O的影响程度，即要确定它在O中所占的比重；对任意两个因素Ci和Cj，用aij表示Ci和Cj对O的影响程度之比，按1-9的比例标度来度量aij(i,j＝1,2,,n)；于是，可得到两两成对比较矩阵A＝(aij)n×n，又称为判断矩阵，显然：
Figure BDA0003229625830000041
比例标度的确定：aij取1-9的9个等级，aji取aij的倒数,1-9标度确定如下：
aij＝1，元素i与元素j对上一层次因素的重要性相同；
aij＝3，元素i比元素j略重要；
aij＝5，元素i比元素j重要；
aij＝7，元素i比元素j重要得多；
aij＝9，元素i比元素j的极其重要；
aij＝2＝n，n＝＝1,2,3,4…元素i与j的重要性介于aij＝2n-1与aij＝2n+1之间；
Figure BDA0003229625830000042
当且仅当aji＝n。
进一步地，步骤(3)中，层次单排序及一致性检验中，考查以下指标：
一致性指标：
Figure BDA0003229625830000043
一致性比率指标：
Figure BDA0003229625830000044
RI为随机一致性指标，当CR<0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，则λmax对应的特征向量可以作为排序的权重向量；
此时
Figure BDA0003229625830000045
其中，(A·W)i表示A·W的第i个分量，wi表示第i个元素对总目标的权重，wj表示第j个元素对总目标的权重。
进一步地，步骤(4)中，组合权重向量：设第k-1层上nk-1个元素对总目标的排序权重向量为：
Figure BDA0003229625830000046
第k层上nk个元素对k-1层上第j个元素的权重向量为：
Figure BDA0003229625830000047
则矩阵
Figure BDA0003229625830000048
是nk×nk-1阶矩阵，表示第k层上的元素对第k-1层各元素的排序权向量；
那么第k层上的元素对目标层总排序权重向量为：
Figure BDA0003229625830000051
或者
Figure BDA0003229625830000052
对任意的k>2有一般公式：
W(k)＝P(k)·P(k-1)·L·P(3)·W(2)(k＞2)
其中，W(4)则为第四层业务上各元素对目标层的总排序向量；
组合一致性指标校验：
设k层的一致性指标为
Figure BDA0003229625830000053
随机一致性指标为：
Figure BDA0003229625830000054
则第k层对目标层的的组合一致性指标为：
Figure BDA0003229625830000055
组合一致性比率指标为：
Figure BDA0003229625830000056
当CR(k)＜0.10，则认为整个层次的比较判断矩阵通过一致性检验。
进一步地，在构建判断矩阵的过程中基于德尔菲法进行操作，具体步骤为：
1)选择专家；
2)确定影响权重判断的因素，设计权重判断征询意见表；
3)向专家提供背景资料，以匿名方式征询专家意见；
4)对专家意见进行分析汇总，将统计结果反馈给专家；
5)专家根据反馈结果修正自己的意见；
6)经过多轮匿名征询和意见反馈，形成最终分析结论。
进一步地，底层业务技术标准贡献度测算模型中，通过专家问卷调查的方法，获取每一项具体业务活动，对应技术标准簇的贡献比例大小，并通过对调查数据的处理，最终得到标准的贡献水平。
进一步地，结合底层业务技术标准贡献度计算模型和电网关键业务权重分配模型可以得到技术标准对电网关键业务的贡献度，再结合技术标准时滞效应，可以得到技术标准对实施效益的贡献度如下式所示：
Figure BDA0003229625830000061
式中Fs为实施效益s，其效益由一级业务k＝1…K贡献，
Figure BDA0003229625830000062
为一级业务k对实施效益s的贡献度；一级业务k由其底层业务j＝1…J贡献，
Figure BDA0003229625830000063
为底层业务j对一级业务k的贡献度；底层业务j中标准的贡献度由对应科技标准(簇)i的贡献度
Figure BDA0003229625830000064
乘以其时间修正系数ηi再求和得到。
进一步地，ηi的算法为：
Figure BDA0003229625830000065
其中ηi为标准i的时间修正系数，Ni为标准i的寿命周期，单位为年，Nbase为效益评价周期，Nbase＝5。
本发明的有益效果是：
(1)本发明构建了完整的公司技术标准体系化实施效益的综合评价模型(ValueStream and Modules，简称“VSM+M”)，公开“VSM+M”模型包括3个子模型基于权重分配的关键业务分解模型、底层业务技术标准贡献度测算模型、考虑时滞效应的综合效益计算模型的主要功能和运用方法。通过对公司电网主营业务的层层分解，搭建起技术标准到实施效益的传递桥梁。
(2)本发明的模型可以达到化繁为简的目的，解决了传统建模方法很难处理大规模评价对象的难题。同时，按照“自上而下、自下而上”的闭环思路建立的评价指标体系具有很强的实操性，一线业务人员可以快速理解，且能很方便的收集底层指标需要的数据。
附图说明
图1是电力器材质检价值链关键业务层次结构图。
图2是德尔菲-层次分析组合赋权法示意图。
图3是电力金具的主要供应商左易电力设备有限公司末级业务质检技术标准贡献度。
图4是浙江正泰电线电缆有限公司末级业务质检技术标准贡献度。
图5是电力器材生产企业(左易、正泰)的一级、二级业务技术标准贡献度计算结果。
图6是通过与电力器材质检价值链各级业务专家的访谈交流，对各级业务权重调研结果整理汇总示意图。
图7是对浙江华电器材检测研究所问卷数据预处理后得到结果。
图8是电力器材质检机构(安大、华电)的一级、二级业务技术标准贡献度计算结果。
图9是对嘉兴供电公司问卷数据预处理后得到结果。
图10是电力器材在嘉兴电网运行的技术标准贡献度计算结果。
图11是电力器材在海宁电网运行的技术标准贡献度计算结果。
图12是电力器材质检技术标准体系化实施效益评价试点工作内容示意图。
图13是浙江正泰电线电缆有限公司综合效益指标数据。
图14是国网海宁供电公司综合效益指标数据。
图15是嘉兴安大工安全工器具检测中心综合效益指标数据。
图16是浙江省电力器材生产企业预测综合效益指标数据。
图17是浙江省电网企业预测综合效益指标数据。
图18是浙江省第三方检测单位预测综合效益指标数据。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的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。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，所述模型包括3个子模型，分别为基于权重分配的关键业务分解模型、底层业务技术标准贡献度测算模型、考虑时滞效应的综合效益计算模型。
基于权重分配的关键业务分解模型被配置为将电力质检的各大关键业务按照下层业务对上层业务的重要程度或支撑程度，进行细分为二级业务、三级业务等，直至分解到技术标准直接发挥作用的具体业务活动，即“最底层业务”。
底层业务技术标准贡献度测算模型被配置为计算最底层业务单元对应的技术标准簇对该项业务活动的支撑作用，主要目的是通过最底层业务中技术标准的贡献层层传递推导出整个电网关键业务对实施效益的贡献。底层业务技术标准贡献度需要结合技术标准的分类和底层业务的驱动要素两个重要因素，基于对生产过程的数据采集和调查分析计算才能得出。由于每项具体底层业务的驱动因素集不同，因此对于不同类型的底层业务还需对技术标准贡献度进行相应的修正计算。
考虑时滞效应的综合效益计算模型被配置为计算电网关键业务技术标准产生的综合效益，需要结合电网关键业务实施效益指标体系及技术标准的效用发挥时段进行综合计算。由于技术标准从发布到实际应用产生实施效益需要一定时间，标准实施效益主要产生于标准全生命周期的后半期，因此在计算检测标准实施效益时要考虑时滞效应处理。
在一些优选的方式中，下层业务对上层业务的重要程度或支撑程度可基于层次分析和DELPHI专家法(德尔菲专家法或者德尔菲法)进行权重分配。
基于层次分析法对公司电网业务下的各级业务，进行权重分配，包括以下步骤：
(1)建立层次结构模型；
(2)构造判断矩阵(即成对比较矩阵)；
(3)层次单排序及一致性检验；
(4)计算组合权重和组合一致性检验。
在一些优选的方式中，步骤(1)中，建立的层次结构模型为树状结构的层次结构模型，包括最高层、中间层与最低层；所述最高层为目标层(O)，问题决策的目标或理想结果，只有一个元素。所述中间层为准则层(C)，包括为实现目标所涉及的中间环节各因素，每一因素为一准则，当准则多于9个时可分为若干个子层。最低层为方案层(P)，为实现目标而供选择的各种措施，即为决策方案。
一般，各层次之间的各因素，有的相关联，有的不一定相关联；各层次的因素个数也未必一定相同。实际应用中要根据问题的性质和各相关因素的类别来确定。
以电力器材质检价值链为例，层次分析法分析的对象是电力器材质检关键业务的各级业务之间的权重分配，因此，所构建的层次结构图实际是电力器材质检关键业务的分级结构图，以电力器材质检价值链为例，构建该业务的分级层次结构图如图1所示。
在一些优选的方式中，步骤(2)中，构造比较矩阵是通过比较同一层次上的各因素对上一层相关因素的影响作用.而不是把所有因素放在一起比较，即将同一层的各因素进行两两对比。比较时采用相对尺度标准度量，尽可能地避免不同性质的因素之间相互比较的困难。同时，要尽量依据实际问题具体情况，减少由于决策人主观因素对结果造成的影响。
构造判断矩阵的过程为：
设要比较n个因素C1,C2,,Cn对上一层(如目标层)O的影响程度，即要确定它在O中所占的比重。对任意两个因素Ci和Cj，用aij表示Ci和Cj对O的影响程度之比，按1-9的比例标度来度量aij(i,j＝1,2,,n).于是，可得到两两成对比较矩阵A＝(aij)n×n，又称为判断矩阵，显然：
Figure BDA0003229625830000091
因此，又称判断矩阵为正互反矩阵。比例标度的确定：aij取1-9的9个等级，aji取aij的倒数,1-9标度确定如下：
aij＝1，元素i与元素j对上一层次因素的重要性相同；
aij＝3，元素i比元素j略重要；
aij＝5，元素i比元素j重要；
aij＝7，元素i比元素j重要得多；
aij＝9，元素i比元素j的极其重要；
aij＝2＝n，n＝＝1,2,3,4…元素i与j的重要性介于aij＝2n-1与aij＝2n+1之间；
Figure BDA0003229625830000101
当且仅当aji＝n。
由正互反矩阵的性质可知，只要确定A的上(或下)三角的
Figure BDA0003229625830000102
个元素即可。在特殊情况下，如果判断矩阵A的元素具有传递性，即满足
aikakj＝aij(i,j,k＝1,2,…,n)
则称A为一致性矩阵，简称为一致阵，k为n个元素中的某一个不同于i、j的元素。
在一些优选的方式中，步骤(3)中，层次单排序及一致性检验，通常情况下，由实际得到的判断矩阵不一定是一致的，即不一定满足传递性和一致性。实际中，也不必要求一致性绝对成立，但要求大体上是一致的，即不一致的程度应在容许的范围内。主要考查以下指标：
一致性指标：
Figure BDA0003229625830000103
一致性比率指标：
Figure BDA0003229625830000104
RI为随机一致性指标，可以查表得到。当CR<0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，则λmax对应的特征向量可以作为排序的权重向量。
此时
Figure BDA0003229625830000105
其中，(A·W)i表示A·W的第i个分量，wi表示第i个元素对总目标的权重，wj表示第j个元素对总目标的权重。
在一些优选的方式中，步骤(4)中，计算组合权重和组合一致性检验：
组合权重向量：设第k-1层上nk-1个元素对总目标(最高层)的排序权重向量为：
Figure BDA0003229625830000106
第k层上nk个元素对上一层(k-1层)上第j个元素的权重向量为：
Figure BDA0003229625830000107
则矩阵
Figure BDA0003229625830000108
是nk×nk-1阶矩阵，表示第k层上的元素对第k-1层各元素的排序权向量。
那么第k层上的元素对目标层(最高层)总排序权重向量为：
Figure BDA0003229625830000111
或者
Figure BDA0003229625830000112
对任意的k>2有一般公式,
W(k)＝P(k)·P(k-1)·L·P(3)·W(2)(k＞2)
其中，W(4)则为第四层业务上各元素对目标层的总排序向量。
组合一致性指标校验：
设k层的一致性指标为
Figure BDA0003229625830000113
随机一致性指标为：
Figure BDA0003229625830000114
则第k层对目标层的(最高层)的组合一致性指标为：
Figure BDA0003229625830000115
组合一致性比率指标为：
Figure BDA0003229625830000116
当CR(k)＜0.10，则认为整个层次的比较判断矩阵通过一致性检验。
在一些优选的方式中，本发明采用层次分析法和德尔菲法相结合的方法。以层次分析法为基础，在形成判断矩阵的过程中引入德尔菲法，从而避免个别专家的主观引导，便于得出更加稳定、客观的结果。然后综合专家经验形成因素重要性排序，计算权重并检验一致性，具体的赋权流程如图2所示。
在一些优选的方式中，在构建判断矩阵的过程中基于德尔菲法进行操作，具体步骤为：
1)选择专家；
2)确定影响权重判断的因素，设计权重判断征询意见表；
3)向专家提供背景资料，以匿名方式征询专家意见；
4)对专家意见进行分析汇总，将统计结果反馈给专家；
5)专家根据反馈结果修正自己的意见；
6)经过多轮匿名征询和意见反馈，形成最终分析结论。
专家分数的计算方法有：
(1)加法评价型
将评价各指标项目所得的分值加法求和，按总分来表示评价结果。此法用于指标间关系简单者。
公式为：
Figure BDA0003229625830000121
其中：W为评价对象总分值；Wi为第i项指标得分值；n为指标项数。
(2)连积评价型
将各个项目的分值连乘，并按其乘积大小来表现业绩结果。这种方法灵敏度很高，被评价对象各指标间的关系特别密切，其中一项的分数连带影响到其他各项的总结果，即具有某项指标不合格，就对整体起否定作用的特点。
公式为：
Figure BDA0003229625830000122
其中：W为评价对象总分值；Wi为i项目分值；n为指标项目数。
(3)和数相乘评价型
将评价对象的评价指标分成若干组，先计算出各组评分值之和，然后再将各组评分值连乘，所得即是总的评分。考虑到各因素之间的关系密切程度不同和相互影响方式不同来确定的。
公式为：
Figure BDA0003229625830000123
其中：Wij为评价对象中第i组j指标值；m为评价对象的组数；n为i组中含有的指标项数。
本发明中，试点示范回收数据7千余条，数据量巨大、种类多样、数据质量参差不齐，而对原始数据预处理质量直接决定着分析数据的质量，影响到调查结果的可信度及以此做出决策的科学性。
问卷数据预处理的过程包括数据审查、数据清理、数据转换和数据验证四大步骤。问卷数据预处理方法主要包括统计学方法、基于距离的方法和基于偏离的方法，这三种方法可以用于检测异常值。
统计学方法包括(1)数据频次和分布图像分析、(2)缩尾与截尾、(3)leverage影响力判断。
(1)数据频次和分布图像分析：首先计算变量的均值、方差、偏度和峰度等指标，根据这些指标假设源数据为某个已知的概率分布模型，比如高斯分布、t分布或者F分布等，然后根据模型采用相应的统计量来剔除异常值，常用的统计量有均值与标准差。
(2)缩尾与截尾：在对数据进行缩尾与截尾之前，首先要对数据进行顺序或倒序排列，按照排列好的数据进行分析，设定评价体系所需要的数据量或者异常值的阈值标准，进行缩尾或截尾处理。缩尾代表将异常值用最靠近的数值代替，不会损害数据量；截尾代表将异常值直接删除，数据量将会减少，但无论是缩尾或截尾处理，都会损害源数据信息量。
(3)leverage影响力判断：通常运用leverage影响力来判断该数据是否是极端数据。第i个观测数据对回归系数的影响力可以通过投影矩阵
P＝X(X′)-1xi所对应的主对角线元素来表示，levi＝x′i(X′X)-1xi
在上式中，所有观测数据的影响力满足：
①
Figure BDA0003229625830000131
②
Figure BDA0003229625830000132
其中K为位置变量的个数。影响力的平均值为K/n，所以如果某些数据的levi比平均值高很多，则可能对回归系数产生较大的影响。
在使用问卷调查方法收集研究数据时，由于调查对象配合有限、时间限制等主客观原因，会发生收集到的研究数据不完整，出现缺失数据的情况。少量的缺失数据可能不会影响数据的分析与研究结果的准确性等，但是当缺失数据的量比较大，而采取补救措施再次对调查对象进行重新调查又存在较大困难时，就需要采取一定的缺失数据处理方法，使得在问卷实施过程中尽可能地应用己收集到的数据信息，同时降低数据分析结果的偏差。
对于在问卷调查反馈中存在的数据缺失问题，在考虑到各组问卷数据缺失存在随机分布的情况下，采用多重差补法对目前已有问卷的缺失情况进行有效的统计推断，以有效提高处理问卷中的分类缺失数据。多重插补法可以在整合部分完整作答被试的信息，从而达到降低偏差与提高准确性的目的。多重插补方法可以产生若干个可能的插补值，这样就形成了若干个完整的数据集，这些可能的估计值恰恰反映了数据的不确定性，之后使用相同的方式进行处理各个完整数据集，综合分析得到估计量，完成统计推断。构造若干个可能估计值其实就是在模拟一定条件下的估计值分布，因此可以借估计值分布来估计缺失变量的实际后验分布。
对调查数据在分层随机抽样条件下，在对总体均值
Figure BDA0003229625830000141
进行推断时，假设第j层nj个单位中仅有(nobs)j个数据填充，则采用多重插补处理缺失数据时，∑(nj-(nobs)j)个缺失单位都有m个插补值，由此建立m套完整数据集及m个层均值
Figure BDA0003229625830000142
和方差
Figure BDA0003229625830000143
根据重复插补理论可知总体均值
Figure BDA0003229625830000144
的多重插补估计是：
Figure BDA0003229625830000145
其中，Wj＝Nj/N，
Figure BDA0003229625830000146
的多重插补估计的方差为：
Figure BDA0003229625830000147
本实施例中，采用多重插补法、数据频次和分布图像法对问卷的数据预处理进行分析和研究。
具体地，在数据处理初始阶段，对于问卷反馈数据缺失中等及以上的类别首先应用多重插补法对原始数据中的缺失项进行插补，考虑到每层数据参数值的一致性，采用最近距离法为每个缺失项插补三次，然后在插补完成后的数据基础上展开估计。对于缺失较轻的数据集，首先对数据中缺失或不合理的异常数值进行清除，再进行数据频次分析和分布图像分析。本发明结合数据特点和类型，采用高斯分布进行数据筛选，若业务影响因子对业务效益的影响程度X服从数学期望为μ、方差为δ2的高斯分布(记为N(μ，δ2))，其概率密度函数为高斯分布的期望值μ决定了其位置，其标准差δ决定了分布的幅度。高斯曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比，或变量值落在该区间的概率P(概率分布)，具体如下：
横轴区间(μ-σ，μ+σ)内的面积为68.268949％，即：
P{|X-μ|＜σ}＝2Φ(1)-1＝0.6826
横轴区间(μ-1.96σ，μ+1.96σ)内的面积为95.449974％，即：
P{|X-μ|＜2σ}＝2Φ(2)-1＝0.9544
横轴区间(μ-2.58σ，μ+2.58σ)内的面积为99.730020％，即：
P[|X-μ|＜3σ]＝2Φ(3)-1＝0.9974
“小概率事件”通常指发生的概率小于5％的事件，认为该事件是几乎不可能发生的，而X落在(μ-2σ，μ+2σ)以外的概率小于百分之五，故认为X落在(μ-2σ，μ+2σ)以外的相应事件是不会发生的，因此本次数据处理的目的是清除|X-μ|＜2σ以外的异常数据。
在一些优选的方式中，底层业务技术标准贡献度测算模型中，通过专家问卷调查的方法，获取每一项具体业务活动，对应技术标准簇的贡献比例大小，并通过对调查数据的处理，最终得到标准的贡献水平。
在一些优选的方式中，采用问卷调查方式，对从事底层业务活动的一线工作人员开展标准贡献率的调查。在完成问卷调查和数据收集的基础上，再采用适当的数学方法，开展标准实施效益的计算工作。例如，基于底层业务技术标准贡献度计算模型，通过各级业务的权重分配和层层归集传递，得到技术标准体系化应用对关键业务贡献率，综合各项关键业务在技术标准实施期产生的综合效益，可以剥离出技术标准体系化实施产生的综合效益。
在一些优选的方式中，底层业务的质检技术标准贡献度：
以电力金具的主要供应商左易电力设备有限公司为例。对左易电力设备有限公司问卷数据预处理后得到结果如图3所示。图3电力金具的主要供应商左易电力设备有限公司末级业务质检技术标准贡献度。
电力器材生产价值链-以高低压电缆的主要供应商浙江正泰电线电缆有限公司为例。对浙江正泰电线电缆有限公司问卷数据预处理后得到结果如图4所示。图4表示高低压电缆的主要供应商浙江正泰电线电缆有限公司末级业务质检技术标准贡献度。通过与电力器材生产价值链中的业务专家的访谈交流可知，电力器材生产价值链中的质检技术标准主要运用于生产、质量管理两个业务流程，在订单处理、供应、仓储、配送、客户反馈、售后处理中暂不涉及使用质检技术标准。
在一些优选的方式中，专业(一级)、二级业务技术标准贡献度计算，由各专业末级技术标准贡献度、各级业务权重值计算二级业务技术标准贡献度，某级
业务技术标准贡献度计算方法：
∑(次级技术标准贡献度×次级业务权重值)
分别以电力器材的2大代表电力金具和高低压线缆为例，电力器材生产企业(左易、正泰)(一级)、二级业务技术标准贡献度计算结果如图5所示。
通过与电力器材质检价值链各级业务专家的访谈交流，对各级业务权重调研结果整理汇总如图6所示。
以开展电力器材质检业务的浙江华电器材检测研究所为例。对浙江华电器材检测研究所问卷数据预处理后得到结果如图7所示。
电力器材质检机构(安大、华电)(一级)二级业务技术标准贡献度计算结果如图8所示。
以运行电网业务的嘉兴供电公司为例。对嘉兴供电公司问卷数据预处理后得到结果如图9所示。
通过与电网运行价值链中的业务专家的访谈交流可知，电网运行价值链中的质检技术标准主要运用于输电、配电、变电三个业务流程。可以看到三个流是程相互影响又相互作用的有机整体，技术标准贡献度权重都近似相等。
电力器材在嘉兴/海宁电网运行的技术标准贡献度计算结果如图10-11所示。
由图10-11可知，电力器材(架空绞线、高低压电缆、架空绝缘线、电力金具)质检标准化在电网运行输电环节中贡献率较大，电力器材(架空绞线、高低压电缆、架空绝缘线、金属材料)质检标准化在配电环节中贡献率较大，电力器材(高低压电缆、架空绝缘线、电力金具、金属材料)质检标准化在变电环节中贡献率较大。
质检技术标准的时滞效应：是指技术标准对实施效益的贡献程度，会根据其生命周期的不同阶段而发生变化的现象。一项标准编制发布后，被企业(组织)采用，直至该项标准失去效用被废止所经历的时间。结合标准的制修订流程，标准的生命周期主要分为前半期(研究孕育期)以及后半期(采用实施期)，标准的经济效益主要产生于标准的后半期，即标准的实施进入成熟期阶段。标准更替产生于标准的生命周期进入衰退期，进入更替阶段的原因可以是标准的使用情况不符合预期效果、标准本身与现有其他标准之间缺乏协调性、标准内容存在问题及标准与当前经济社会环境不相适应等。
按照标准寿命周期的原则，假设取2014年-2019年为标准数据采集寿命周期，标准簇内的各项标准对应于每项技术业务，由于每项标准在业务活动中产生效益的周期不同，通过综合分析每项标准在该标准领域中寿命的平均值，得出该标准簇产生效益的平均寿命周期。
在统计标准簇时，会因技术革新或装备改进等原因产生标准更替情况以及寿命周期未达到5年。具体算法：
Figure BDA0003229625830000171
式中ηi为标准(簇)i的时间修正系数，Ni为标准(簇)i的寿命周期(年)，Nbase为效益评价周期，本申请中，为5年，即Nbase＝5。
在一些优选的方式中，结合底层业务技术标准贡献度计算模型和电网关键业务权重分配模型可以得到技术标准对电网关键业务的贡献度，再结合技术标准时滞效应，可以得到技术标准对实施效益的贡献度如下式所示：
Figure BDA0003229625830000172
式中Fs为实施效益s，其效益由一级业务k＝1…K贡献，
Figure BDA0003229625830000173
为一级业务k对实施效益s的贡献度；一级业务k由其底层业务j＝1…J贡献，
Figure BDA0003229625830000174
为底层业务j对一级业务k的贡献度；底层业务j中标准的贡献度由对应科技标准(簇)i的贡献度
Figure BDA0003229625830000175
乘以其时间修正系数ηi再求和得到。
由于技术标准对实施效益的贡献程度会根据其生命周期的不同阶段而发生变化的技术标准的时滞效应现象，通过筛查电力器材质检技术标准体系表，仅个别标准簇(低于5％)中的部分标准(20％左右)存在开始实施日期(2015年至2016年左右)位于效益评价周期内的情况，且所有标准都是对应主要业务流程的，故本次计算中取标准(簇)的时间修正系数为1。
具体地，电力器材质检技术标准体系化实施效益评价试点工作内容如图12所示，主要包括启动部署、宣贯培训、数据调查、数据回收、分析评价。
(1)启动部署：成立电力器材标准化质检实施效益评价试点工作小组，明确项目组成员职责分工，召开评价试点工作启动动员会议；项目组各单位将工作小组成员联系方式反馈至项目组，建立相关工作联络，提前查找、收集、熟悉与试点工作有关的资料。
(2)宣贯培训：项目组就公司电力器材标准化质检实施效益评价开展现场会议/电话会议等多形式的宣贯培训，向参与试点的各公司说明试点工作的预期目标、工作原则等，并下发相关材料；各单位联络人根据试点工作要求选择适当的打分专家，建立联系机制；对打分专家进行调查问卷填写及数据回收进行宣贯培训，说明试点工作要求，明确打分专家责任，确保打分结果的可靠性、科学性。
(3)数据调查：项目组下发电力器材标准化质检实施效益评价基础数据调查问卷、不同试点(电网公司、电力器材生产商、电力器材第三方质检公司)业务效益指标数据统计模板；各级单位联络人安排调查问卷下发、填写、回收工作，开展电网关键业务效益指标数据统计、调查问卷填写，监督并及时汇总与反馈问卷填写情况。
(4)数据回收：统计、汇总问卷填写数据及各试点单位的业务效益指标数据；对漏填、不足量、难统计的业务影响因素权重或效益指标数据安排补填；对调查问卷数据预处理，消除偏差过大的干扰数据。
(5)分析评价：统计、分析各专业调查问卷数据；综合各类数据，分析计算权重值以及电力器材标准化质检实施效益评价结果。
根据电力器材质检技术标准体系化实施效益评价试点示范方案，本申请共完成嘉兴、海宁公司，浙江华电器材检测研究所和嘉兴安大工安全工器具检测中心两个电力器材质检单位，和左易电力设备有限公司、浙江正泰电线电缆有限公司等2家电力器材供应商的质检技术标准实施效益评价工作，调研对象达到618人次，回收数据七千余条。
根据计算，得出左易、正泰、嘉兴、海宁、安大、华电各机构、公司质检技术标准贡献度计算结果如下：
1)左易电力设备有限公司质检技术标准贡献度：15.80％；
2)浙江正泰电线电缆有限公司质检技术标准贡献度：16.89％；
3)国网嘉兴供电公司质检技术标准贡献度：(1)在物资采购中4.65％，(2)在电网运行中14.45％；
4)国网海宁供电公司质检技术标准贡献度：(1)在物资采购中5.04％，(2)在电网运行中13.98％；
5)嘉兴安大工安全工器具检测中心质检技术标准贡献度：19.89％；
6)浙江华电器材检测研究所质检技术标准贡献度：19.68％。
电力器材生产企业质检技术标准体系化实施的综合效益结果：浙江正泰电线电缆有限公司综合效益指标数据如图13所示。
国网海宁供电公司综合效益指标数据如图14所示。
第三方质检质检技术标准体系化实施的综合效益结果，嘉兴安大工安全工器具检测中心综合效益指标数据如图15所示。
浙江省电力器材生产企业预测综合效益指标数据如图16所示。
浙江省电网企业预测综合效益指标数据如图17所示。
浙江省第三方检测单位预测综合效益指标数据如图18所示。
本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，所述模型包括3个子模型，分别为基于权重分配的关键业务分解模型、底层业务技术标准贡献度测算模型、考虑时滞效应的综合效益计算模型；
基于权重分配的关键业务分解模型被配置为将电力质检的各大关键业务按照下层业务对上层业务的重要程度或支撑程度，进行细分为二级业务、三级业务等，直至分解到技术标准直接发挥作用的具体业务活动，即“最底层业务”；底层业务技术标准贡献度测算模型被配置为计算最底层业务单元对应的技术标准簇对该项业务活动的支撑作用，通过最底层业务中技术标准的贡献层层传递推导出整个电网关键业务对实施效益的贡献；考虑时滞效应的综合效益计算模型被配置为计算电网关键业务技术标准产生的综合效益，结合电网关键业务实施效益指标体系及技术标准的效用发挥时段进行综合计算。
2.根据权利要求1所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，下层业务对上层业务的重要程度或支撑程度能够基于层次分析和DELPHI专家法进行权重分配。
3.根据权利要求2所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，基于层次分析法对公司电网业务下的各级业务，进行权重分配，包括以下步骤：
(1)建立层次结构模型；所述层次结构模型为树状结构的层次结构模型，
(2)构造判断矩阵；
(3)层次单排序及一致性检验；
(4)计算组合权重和组合一致性检验。
4.根据权利要求3所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，步骤(2)中，构造判断矩阵的过程为：
设要比较n个因素C1,C2,,Cn对上一层O的影响程度，即要确定它在O中所占的比重；对任意两个因素Ci和Cj，用aij表示Ci和Cj对O的影响程度之比，按1-9的比例标度来度量aij(i,j＝1,2,,n)；于是，可得到两两成对比较矩阵A＝(aij)n×n，又称为判断矩阵，显然：
Figure FDA0003229625820000011
比例标度的确定：aij取1-9的9个等级，aji取aij的倒数,1-9标度确定如下：
aij＝1，元素i与元素j对上一层次因素的重要性相同；
aij＝3，元素i比元素j略重要；
aij＝5，元素i比元素j重要；
aij＝7，元素i比元素j重要得多；
aij＝9，元素i比元素j的极其重要；
aij＝2＝n，n＝＝1,2,3,4…元素i与j的重要性介于aij＝2n-1与aij＝2n+1之间；
Figure FDA0003229625820000021
当且仅当aji＝n。
5.根据权利要求2所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，步骤(3)中，层次单排序及一致性检验中，考查以下指标：
一致性指标：
Figure FDA0003229625820000022
一致性比率指标：
Figure FDA0003229625820000023
RI为随机一致性指标，当CR<0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，则λmax对应的特征向量可以作为排序的权重向量；
此时
Figure FDA0003229625820000024
其中，(A·W)i表示A·W的第i个分量，wi表示第i个元素对总目标的权重，wj表示第j个元素对总目标的权重。
6.根据权利要求3所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，步骤(4)中，组合权重向量：设第k-1层上nk-1个元素对总目标的排序权重向量为：
Figure FDA0003229625820000025
第k层上nk个元素对k-1层上第j个元素的权重向量为：
Figure FDA0003229625820000026
则矩阵
Figure FDA0003229625820000027
是nk×nk-1阶矩阵，表示第k层上的元素对第k-1层各元素的排序权向量；
那么第k层上的元素对目标层总排序权重向量为：
Figure FDA0003229625820000028
或者
Figure FDA0003229625820000029
对任意的k>2有一般公式：
W(k)＝P(k)·P(k-1)·L·P(3)·W(2)(k＞2)
其中，W(4)则为第四层业务上各元素对目标层的总排序向量；
组合一致性指标校验：
设k层的一致性指标为
Figure FDA0003229625820000031
随机一致性指标为：
Figure FDA0003229625820000032
则第k层对目标层的的组合一致性指标为：
Figure FDA0003229625820000033
组合一致性比率指标为：
Figure FDA0003229625820000034
当CR(k)＜0.10，则认为整个层次的比较判断矩阵通过一致性检验。
7.根据权利要求3所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，在构建判断矩阵的过程中基于德尔菲法进行操作，具体步骤为：
1)选择专家；
2)确定影响权重判断的因素，设计权重判断征询意见表；
3)向专家提供背景资料，以匿名方式征询专家意见；
4)对专家意见进行分析汇总，将统计结果反馈给专家；
5)专家根据反馈结果修正自己的意见；
6)经过多轮匿名征询和意见反馈，形成最终分析结论。
8.根据权利要求1所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，底层业务技术标准贡献度测算模型中，通过专家问卷调查的方法，获取每一项具体业务活动，对应技术标准簇的贡献比例大小，并通过对调查数据的处理，最终得到标准的贡献水平。
9.根据权利要求1所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，结合底层业务技术标准贡献度计算模型和电网关键业务权重分配模型可以得到技术标准对电网关键业务的贡献度，再结合技术标准时滞效应，可以得到技术标准对实施效益的贡献度如下式所示：
Figure FDA0003229625820000035
式中Fs为实施效益s，其效益由一级业务k＝1…K贡献，
Figure FDA0003229625820000036
为一级业务k对实施效益s的贡献度；一级业务k由其底层业务j＝1…J贡献，
Figure FDA0003229625820000041
为底层业务j对一级业务k的贡献度；底层业务j中标准的贡献度由对应科技标准(簇)i的贡献度
Figure FDA0003229625820000042
乘以其时间修正系数ηi再求和得到。
10.根据权利要求9所述的电网供应链中一种电力器材质检技术标准贡献率的推导模型，其特征是，ηi的算法为：
Figure FDA0003229625820000043
其中ηi为标准i的时间修正系数，Ni为标准i的寿命周期，单位为年，Nbase为效益评价周期，Nbase＝5。
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