CN116245379A - 面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法及装置，本发明属于电网工程建设成效评估技术领域，该指标权重优化方法包括：确定电网投资效益评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序；对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序；依据每个指标的得分，确定最低层级指标中的相邻指标的权重比值；依据权重比值，计算最低层级指标中的各个指标的相对权重值；对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重；依据最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。本发明可消除指标权重计算中的不公平性与不合理性。

Description

面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法及装置
技术领域
本发明属于电网工程建设成效评估技术领域，更具体地说，是涉及一种面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法及装置。
背景技术
对电网建设项目成效进行科学的评价，确保了电网建设的效益和效果达到最优状态，同时也为新建项目提供可靠的依据，可从经济效率、社会效率、建设上全面的提供可行性论证与分析，为摆脱电力企业困境创造充足的空间。通过工程实施的具体情况，从工程建设与供电能力的基础数据入手，总结项目建设成效评价的内在联系，建立科学合理的评价指标体系，可以为今后电网建设项目的效益分析积累经验。电网建设行业是我国发展的重要性基础行业，是人民生活生产的保障，对电网建设工程进行科学合理的建设成效评价，无疑具有非常重要的意义。
电网建设工程成效综合评价研究存在一定的难度，首先根据电网建设工程的涉及的评价方向选取了评价指标，构建了指标体系，进而需要开展指标的权重计算。
在指标评价体系中较为关键的是指标权重的计算方法，目前常用的方法包括主观赋权方法、客观赋权法以及主客观结合法，在一定程度上提供了多种选择，然而在实际操作中存在指标权重计算结果不科学、不合理、不准确的问题。有鉴于此，本领域技术人员亟需提供一种指标权重优化方法来解决此类问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法及装置、电子设备、存储介质，以消除指标权重计算中的不公平性与不合理性。
本发明实施例的第一方面，提供了一种指标权重优化方法，包括：
确定电网建设工程效果评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序；
对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序；
依据每个指标的得分，确定所述最低层级指标中的相邻指标的权重比值；
依据所述权重比值，计算所述最低层级指标中的各个指标的相对权重值；
对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重；
依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。
在一种可能的实现方式中，所述电网建设工程效果评价指标体系包括目标层、一级指标和二级指标，所述二级指标为最低层级指标。
在一种可能的实现方式中，所述对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序，具体包括：
依据所述最低层级指标中的每个指标的重要程度，对各个指标依次进行多轮打分；
将同一轮打分中的各个指标的得分进行降序排列。
在一种可能的实现方式中，所述依据每个指标的得分，确定所述最低层级指标中的相邻指标的权重比值，具体为：
根据同一轮打分中的各个指标的得分，依次计算出每轮打分中的相邻的两个指标之间的权重比值。
在一种可能的实现方式中，所述依据所述权重比值，计算所述最低层级指标中的各个指标的相对权重值，具体包括：
利用同一轮打分得到的其中任一权重比值，计算其对应指标的相对权重值；
依据所述对应指标的相对权重值以及所述权重比值，计算对应的另一指标的相对权重值；
利用同一轮打分得到的剩余的权重比值，依次计算所述最低层级指标中的剩余指标的相对权重值。
在一种可能的实现方式中，所述利用同一轮打分得到的其中任一权重比值，计算其对应指标的相对权重值，具体为：
依据如下公式，计算其对应指标的相对权重值；
Figure BDA0004133686440000031
式中，wAmj为以第j轮打分为基础得到的对应指标Am的权重，rAkj为以第j轮打分为基础得到的指标A(k-1)与指标Ak的权重比值，m为最低层级指标中的指标数量。
在一种可能的实现方式中，所述依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重，具体为：
依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，计算所述一级指标中的各个指标相对于所述目标层的权重。
本发明实施例的第二方面，提供了一种面向电网建设工程效果评价的指标权重优化装置，包括：
顺序确认模块，用于确定电网建设工程效果评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序；
打分排序模块，用于对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序；
权重比值模块，用于依据每个指标的得分，确定所述最低层级指标中的相邻指标的权重比值；
权重计算模块，用于依据所述权重比值，计算所述最低层级指标中的各个指标的相对权重值；
加权平均模块，用于对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重；
权重优化模块，用于依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。
本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时上述所述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明提供的指标权重优化方法及装置、电子设备、存储介质的有益效果在于：
区别于现有技术中主观赋权、客观赋权以及主客观结合的权重计算方式，本发明依据相容矩阵法和改进熵权法的多层次渗透，相对于现有技术，本发明将主观与客观相结合，削弱了传统方法带来的局限性及不准确性。在此基础上，本发明还通过专家对评估各指标的重要程度作出打分判断，给出重要性排序；然后，根据相对重要程度不同对相邻指标重要程度的比值给以恰当的赋值；从而计算指标权重。因此，本发明提高了指标权重优化的公平性和合理性，有效解决了现有技术中的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化装置的结构框图；
图3为本发明一实施例提供的电子设备的示意框图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
请参考图1，图1为本发明一实施例提供的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法的流程示意图，该方法包括：
S101、确定电网建设工程效果评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序。
S102、对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序。
S103、依据每个指标的得分，确定最低层级指标中的相邻指标的权重比值。
S104、依据权重比值，计算最低层级指标中的各个指标的相对权重值。
S105、对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重。
S106、依据最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。
在本实施例中，不同于传统单一的德尔菲法、熵权法等权重计算方法，将主观与客观相结合，削弱了传统方法带来的局限性及不准确性。既解决了单一主观方法由于依赖决策者的主观判断，往往会夸大或降低某些指标的作用，致使排序的结果不能完全真实地反映事物间的现实关系，从而有失公平性和合理性的问题，还解决了单一客观方法因指标间关系不定及指标值变异的聚合离散程度不一而导致的权重与实际情况相违背的问题。
在本实施例中，综合单一主观及单一客观两方法的特点，既能体现决策者对于评估指标的主观意愿，又能反映指标权重系数的客观真实性。既能够消除指标权重分配中的不确定性问题，又能让决策者可根据不同规划周期配电网的建设目标合理修正模糊矩阵，使得评估结果更能反映当前配电网发展的实际情况。
其中，该指标权重优化方法可以应用于电网建设工程效果评价的实际场景。
1)相容矩阵分析法
相容矩阵分析法是对层次分析的改进，避免了层次分析法决定权重的一致性校验。在现有配电网综合评价指标体系下，根据配电网专家经验确定配电网每一层的各评价指标相对重要程度构造判断矩阵A，比较标度含义如表1，相容矩阵分析法的思想是将判断矩阵A＝(aij)n×n中的元素aij进行修正使其满足一致性条件的判断矩阵，其计算步骤如下：
1)构造判断矩阵：
A＝(aij)n×n，aij＝1，aij＝1/aij (1)；
2)令：
Figure BDA0004133686440000061
得到的相容矩阵
B＝(bij)n×n (3)；
B满足bii＝1，bij＝1/bji，bij＝bik·bkj
3)求指标权重wi：
Figure BDA0004133686440000062
式中，
Figure BDA0004133686440000071
其中i＝1，2，3，……，n。
表1 aij的标度的含义
标度数字 两指标比较标度的含义
1 同样重要
3 稍微重要
5 明显重要
7 非常重要
9 极其重要
2，4，6，8 上述相邻标度的中间值
以上各数的倒数 反比较，aij＝1/aji
2)基于信息熵理论的改进熵权法
基于主观赋权法多是采用综合咨询评分的定性方法，如层次分析法、德尔菲法等，这种赋权方法虽然能较好地反映专家的经验和意见，但是过于依赖决策者的主观判断，往往会夸大或降低某些指标的作用，致使排序的结果不能完全真实地反映事物间的现实关系，有失公平性和合理性。客观赋权法即根据各指标间的相关关系或各项指标值的变异程度来确定权数，避免了人为因素带来的偏差。如主成分分析法、均方差法等，这种方法虽不随主观因素变化，但是有时也可能出现权重与实际相违背的情况，即不重要的指标具有较高的权重系数，而最重要的指标不一定有最大的权重系数。
信息熵可以较好地综合上述两种方法的特点，既能体现决策者对于评估指标的主观意愿，又能反映指标权重系数的客观真实性。熵表征了一个物质系统中能量衰竭程度的度量。信息熵反映了信息无序化的程度，具有一定的客观性。当信息熵越小，熵权越大时，信息向决策者提供的信息效用值就会越大。
基于信息熵理论的改进熵权法，将采集专家意见的德尔菲专家调查法与模糊分析法相结合，用熵理论对权重排序进行定量化分析，能够消除指标权重分配中的不确定性问题。
专家依据自己的知识和经验独立地给出自己对测评指标定性判断。考虑m个专家、n个指标的综合决策问题的决策矩阵X如式(6)所示：
Figure BDA0004133686440000081
式中，xij表示第i个专家关于第j个指标的评估。那么，关于j指标的熵Ej如式(7)所示，熵值越小，评估值的准确性就越高，可信度也越高，k为随机数。
Figure BDA0004133686440000082
所以，信息偏差度为：
θj＝1-Ej (8)；
若决策者没有指标间的偏好，根据不确定理论可以认为n个指标具有相同偏好，权重如式(9)所示：
Figure BDA0004133686440000083
Figure BDA0004133686440000084
如果决策者对于指标集有偏好，需要赋予指标集个人的主观认知，权重按式(10)进行修正。因此，给出不同指标对测评指标集重要性“排序”意见的定性判断后，采用信息熵理论对“专家排序”所产生的不确定性进行测量，结合模糊分析法，建立模糊集上熵函数(隶属函数)，得到排序决策矩阵的隶属函数M为：
M(x)＝-λρn(x)lnρn(x) (11)；
其中：
Figure BDA0004133686440000085
式中：x为专家对各指标的排序数，x∈自然数集{1,2,…,n}，x＝1表示该专家认为此指标最为重要；若定义最大序号为r，d为转化参数量，那么取d＝r+2。排序数x对应的隶属度u(x)为：
Figure BDA0004133686440000091
为得到更为科学的决策，模糊矩阵U由多名专家共同构建，若认为每个专家的重要性一致，那么m个专家对指标j的平均认识度为
Figure BDA0004133686440000092
所有专家对于第i个指标的综合认知度如式(15)所示。
Cj＝uj(1-zj) (15)；
式中，zj表示专家主观认识的不确定性，可表示为
Figure BDA0004133686440000093
将综合认知度Cj按式(14)进行归一化，得到各指标的权重wj为：
Figure BDA0004133686440000094
3)相容矩阵与改进熵权法的层次渗透优化
相容矩阵与改进熵权法的层次渗透优化本质上是一种序关系分析法，不需要一致性检验。相容矩阵与改进熵权法的层次渗透优化确定指标权重时，首先通过专家对评估各指标的重要程度作出判断，给出重要性排序；然后，根据相对重要程度不同对相邻指标重要程度的比值给以恰当的赋值；从而计算指标权重。
相容矩阵与改进熵权法的层次渗透优化在应用中存在一些缺点，如主观性过大、指标重要程度比较值固定、不能层层分析等；基于此，本文提出了相容矩阵与改进熵权法的层次渗透优化算法。该方法是将原多位专家给出的指标重要程度之比，改变为多位专家给出指标重要程度的打分，这样更容易操作，并且可以拉大指标权重的数值差别。
在一种可能的实现方式中，电网建设工程效果评价指标体系包括目标层、一级指标和二级指标，二级指标为最低层级指标。
在本实施例中，若指标体系有多层，应从最底层计算权重。本文所定义的指标体系为3层结构，分别为目标层、一级指标和二级指标。
计算二级指标相对于一级指标的权重，即指标A1、A2、……、Am相对于指标A的权重，记为wA1、wA2、……、wAm，指标B1、B2、……、Bn相对于B的权重，记为wB1、wB2、……、wBn；然后，计算一级指标A、B相对于目标层的权重，记为wA、wB。
在一种可能的实现方式中，对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序，具体包括：
依据最低层级指标中的每个指标的重要程度，对各个指标依次进行多轮打分；
将同一轮打分中的各个指标的得分进行降序排列。
在本实施例中，设有p位专家对指标重要程度打分，打分为1～10之间的数值，指标越重要，所打分值应越高。打分标准如表2所示。设第j位(j＝1，2，……，p)专家对A1，A2，……，Am所填打分表如表3所示。
表2专家打分标准
重要程度 分数
特别重要 9～10
比较重要 6～8
一般重要 4～5
不重要 1～3
表3专家打分表
指标 A1 A2 …… Am
分值 xA1j xA2j …… xAmj
设根据第j位专家所打分数，将指标按照所打分数进行排序，若指标Ai重要程度的打分数值xAij不小于指标Am重要程度的打分数值xAmj，则记为xAij≥xAmj。设根据第j位专家打分指标的重要度排序为：
Figure BDA0004133686440000111
在一种可能的实现方式中，依据每个指标的得分，确定最低层级指标中的相邻指标的权重比值，具体为：
根据同一轮打分中的各个指标的得分，依次计算出每轮打分中的相邻的两个指标之间的权重比值。
在本实施例中，根据第j位专家给出的指标重要程度打分，计算出相邻指标间权重大小的比值，评价指标A(k-1)与Ak权重之比记为：
Figure BDA0004133686440000112
式中，
Figure BDA0004133686440000113
为以第j位专家打分为基础得到的指标Ak的权重；k＝m，m-1，m-2，……，m-n。
在一种可能的实现方式中，依据权重比值，计算最低层级指标中的各个指标的相对权重值，具体包括：
利用同一轮打分得到的其中任一权重比值，计算其对应指标的相对权重值；
依据对应指标的相对权重值以及权重比值，计算对应的另一指标的相对权重值；
利用同一轮打分得到的剩余的权重比值，依次计算最低层级指标中的剩余指标的相对权重值。
在本实施例中，以其中一位专家打分为基础计算指标权重。根据相邻指标权重比值，同时各权重之和为1，计算出指标Am的权重：
依据如下公式，计算其对应指标的相对权重值；
Figure BDA0004133686440000114
式中，
Figure BDA0004133686440000115
为以第j轮打分为基础得到的对应指标Am的权重，
Figure BDA0004133686440000116
为以第j轮打分为基础得到的指标A(k-1)与指标Ak的权重比值，m为最低层级指标中的指标数量。
其他指标的权重可通过递推式求得：
Figure BDA0004133686440000121
式中，k＝m，m-1，m-2，……，m-n。
在一种可能的实现方式中，依据最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重，具体为：
依据最低层级指标中的各个指标的最终权重，计算一级指标中的各个指标相对于目标层的权重。
在本实施例中，设有p位专家对指标进行了打分，进行加权平均计算，得到指标最终权重。
Figure BDA0004133686440000122
式中，wAk为指标Ak的权重。
在一具体实施例中，以某地区电网工程建设成效分析为例，采用相容矩阵分析法和改进熵权法多层次渗透方法计算指标权重。
(1)指标体系构建结果
表4某地区电网工程建设成效分析评价指标体系构建
Figure BDA0004133686440000123
Figure BDA0004133686440000131
(2)指标权重的计算过程与结果
表5专家打分结果
二级指标An 专家1 专家2 专家3 专家4 专家5
1、增售电量 3 8 7 3 9
2、增供负荷 5 4 4 8 1
3、有损增售电量 2 4 5 3 3
4、无损增售电量 5 9 6 2 2
5、对配网最大负荷利用小时数提升贡献度 5 3 5 4 8
6、对设备重过载比例降低贡献度 8 3 1 3 2
7、对设备轻载比例降低贡献度 3 1 8 2 4
8、对综合电压合格率提升贡献度 7 8 8 2 9
9、对供电可靠率RS-1提升贡献度 9 5 3 5 2
10、对综合线损率降低贡献度 6 2 4 4 4
11、对分布式光伏并网提升贡献度 1 7 9 9 7
12、对电动汽车充换电设施提升贡献度 6 9 9 6 3
13、对乡村煤改电提升贡献度 9 1 8 5 9
14、对减少使用标煤提升贡献度 1 2 8 6 7
15、对二氧化碳减排量提升贡献度 3 8 1 2 8
表6二级指标内打分的降序排列
Figure BDA0004133686440000132
Figure BDA0004133686440000141
表7信息偏差度计算
Figure BDA0004133686440000142
Figure BDA0004133686440000151
表8相邻指权重之比rAkj计算
rAkj(专家1) rAkj(专家2) rAkj(专家3) rAkj(专家4) rAkj(专家5)
1.125 1.13 1.17 2.67 3
2 2.00 1.2 1 1.5
1 1.00 1.25 1.5 2
1.60 1.60 1.00 1.25 1.13
1.67 1.67 1.60 1.00 2.00
1.00 1.00 1.25 1.33 1.00
1.50 1.50 1.33 1.50 2.00
2.00 2.00 3.00 1.00 1.00
1.13 1.13 1.00 1.50 1.13
1.14 1.14 1.13 1.00 1.14
3.50 3.50 1.00 1.20 1.00
2.00 2.00 8.00 2.50 2.33
表9分相权重的计算过程—w1j
Figure BDA0004133686440000152
Figure BDA0004133686440000161
表10分相权重的计算过程—w2j
Figure BDA0004133686440000162
表11分相权重的计算过程—w3j
Figure BDA0004133686440000163
Figure BDA0004133686440000171
表12分相权重的计算过程—w4j
Figure BDA0004133686440000172
表13分相权重的计算过程—w5j
Figure BDA0004133686440000173
Figure BDA0004133686440000181
表14最终指标权重计算结果
Figure BDA0004133686440000182
Figure BDA0004133686440000191
对应于上文实施例的指标权重优化方法，图2为本发明一实施例提供的指标权重优化装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。参考图2，该指标权重优化装置20包括：顺序确认模块201、打分排序模块202、权重比值模块203、权重计算模块204、加权平均模块205、权重优化模块206。
其中，顺序确认模块201，用于确定电网建设工程效果评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序。
打分排序模块202，用于对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序。
权重比值模块203，用于依据每个指标的得分，确定最低层级指标中的相邻指标的权重比值。
权重计算模块204，用于依据权重比值，计算最低层级指标中的各个指标的相对权重值。
加权平均模块205，用于对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重。
权重优化模块206，用于依据最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。
在一种可能的实现方式中，打分排序模块202，具体用于：
依据最低层级指标中的每个指标的重要程度，对各个指标依次进行多轮打分；
将同一轮打分中的各个指标的得分进行降序排列。
在一种可能的实现方式中，权重比值模块203，具体用于：
根据同一轮打分中的各个指标的得分，依次计算出每轮打分中的相邻的两个指标之间的权重比值。
在一种可能的实现方式中，权重计算模块204，具体用于：
利用同一轮打分得到的其中任一权重比值，计算其对应指标的相对权重值；
依据对应指标的相对权重值以及权重比值，计算对应的另一指标的相对权重值；
利用同一轮打分得到的剩余的权重比值，依次计算最低层级指标中的剩余指标的相对权重值。
在一种可能的实现方式中，权重计算模块204，具体用于：
依据上述公式(20)，计算其对应指标的相对权重值。
在一种可能的实现方式中，权重优化模块206，具体用于：
依据最低层级指标中的各个指标的最终权重，计算一级指标中的各个指标相对于目标层的权重。
图3是本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图3所示，该实施例的电子设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个指标权重优化方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S101至步骤S106。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块201至206的功能。
示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述电子设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序32可以被分割成图2所示模块201至206。
所述电子设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述电子设备3可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是电子设备3的示例，并不构成对电子设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器31可以是所述电子设备3的内部存储单元，例如电子设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述电子设备3的外部存储设备，例如所述电子设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述电子设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、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。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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，例如多个单元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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元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单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个指标权重优化方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，包括：确定电网建设工程效果评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序；
对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序；
依据每个指标的得分，确定所述最低层级指标中的相邻指标的权重比值；
依据所述权重比值，计算所述最低层级指标中的各个指标的相对权重值；
对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重；
依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。
2.如权利要求1所述的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，所述电网建设工程效果评价指标体系包括目标层、一级指标和二级指标，所述二级指标为最低层级指标。
3.如权利要求1所述的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，所述对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序，具体包括：
依据所述最低层级指标中的每个指标的重要程度，对各个指标依次进行多轮打分；
将同一轮打分中的各个指标的得分进行降序排列。
4.如权利要求1所述的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，所述依据每个指标的得分，确定所述最低层级指标中的相邻指标的权重比值，具体为：
根据同一轮打分中的各个指标的得分，依次计算出每轮打分中的相邻的两个指标之间的权重比值。
5.如权利要求1所述的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，所述依据所述权重比值，计算所述最低层级指标中的各个指标的相对权重值，具体包括：
利用同一轮打分得到的其中任一权重比值，计算其对应指标的相对权重值；
依据所述对应指标的相对权重值以及所述权重比值，计算对应的另一指标的相对权重值；
利用同一轮打分得到的剩余的权重比值，依次计算所述最低层级指标中的剩余指标的相对权重值。
6.如权利要求5所述的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，所述利用同一轮打分得到的其中任一权重比值，计算其对应指标的相对权重值，具体为：
依据如下公式，计算其对应指标的相对权重值；
Figure FDA0004133686430000021
式中，wAmj为以第j轮打分为基础得到的对应指标Am的权重，rAkj为以第j轮打分为基础得到的指标A(k-1)与指标Ak的权重比值，m为最低层级指标中的指标数量。
7.如权利要求2所述的面向电网建设工程效果评价的指标权重优化方法，其特征在于，所述依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重，具体为：
依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，计算所述一级指标中的各个指标相对于所述目标层的权重。
8.一种面向电网建设工程效果评价的指标权重优化装置，其特征在于，包括：
顺序确认模块，用于确定电网建设工程效果评价指标体系中各层级指标的权重计算顺序；
打分排序模块，用于对最低层级指标中的每个指标的重要程度进行多轮打分并依据每轮得分逐次进行排序；
权重比值模块，用于依据每个指标的得分，确定所述最低层级指标中的相邻指标的权重比值；
权重计算模块，用于依据所述权重比值，计算所述最低层级指标中的各个指标的相对权重值；
加权平均模块，用于对各个指标的每轮打分对应的相对权重值进行加权平均计算，得到各个指标的最终权重；
权重优化模块，用于依据所述最低层级指标中的各个指标的最终权重，逐层计算以确定各层级指标中的每个指标的最终权重。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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