基于熵权的计量技术监督模糊综合评价方法

崔高颖，周　玉，郑爱霞，易永仙，潘　超

（国网江苏省电力公司电力科学研究院国家电网电能计量重点实验室，江苏南京210019）

用电计量新技术

基于熵权的计量技术监督模糊综合评价方法

崔高颖，周玉，郑爱霞，易永仙，潘超

（国网江苏省电力公司电力科学研究院国家电网电能计量重点实验室，江苏南京210019）

电网的信息化、智能化发展趋势对计量技术监督工作质量提出了更高要求，准确客观地评价计量技术监督工作意义重大。目前传统计量技术监督主要依靠人工，缺乏有效的工具利用已有数据评价关键节点指标。文中提出了基于熵权的计量技术监督模糊综合评价方法，建立基于用采系统的指标体系，利用指标熵值结合模糊数学方法，实现了多对象技术监督工作客观评价和排序，该方法有效提高了各公司技术监督工作的区分度和相应评价工作的准确性。

技术监督；指标体系；熵权算法；模糊综合评价

随着科技进步和能源格局的变化，经济社会发展对电能的依赖程度日益增强。电能计量业务贯穿发电、输电、配电、用电等各环节，服务于电能贸易结算，其准确度关系到计量公平公正，直接影响各方的经济利益，其信息化和智能化也受到社会的广泛关注。计量技术监督工作主要通过监督计量业务各环节的关键指标和工作质量，实现用电信息采集系统的高效运维，及时发现并诊断计量装置异常，规范计量资产全寿命周期管理等工作。科学、及时、客观的技术监督方法是保证计量工作顺利开展和计量业务质量的重要手段。

随着国网公司“三集五大”体系建设的不断深化和提升，在新的“大营销”体系运行模式下，一方面，各层级计量业务、组织架构发生很大的变化，对新体系下的计量技术监督提出更高要求，其监督范围更广、管理要求更高；同时，随着用电信息采集系统的建设和智能电能表应用推广以及阶梯电价的实施，电能表的质量和运行可靠性愈来愈受到社会各方的普遍高度关注。另一方面，随着经济社会的快速发展，计量工作面临的形势日趋复杂，业务数量日益增长、业务操作更加频繁，工作差错、指标异常等经营风险变得突出；同时，电能计量工作具有点多面广、作业分散、流程复杂、时效性高、与客户接触点多等特点，如果不加强对关键节点和指标的过程监督，就会直接影响公司的经济效益和服务形象；而传统计量技术监督工作的开展仍主要依靠人工监控协调，监督手段单一，缺乏有效的监督工具，对表计质量管理相对薄弱，缺乏对计量工作关键节点和指标的过程监督。

文中提出了一种基于熵权的计量技术监督模糊综合评价方法，对多个评价对象的技术监督工作水平进行综合评价和排名。该方法采用来自用电信息采集系统、营销业务系统、省级计量中心生产调度平台（MDS）等多个业务系统的多维度基础数据，综合考量与计量业务技术监督工作相关联的多级评价指标，对多个评价对象的计量技术监督工作开展情况进行科学评估，使得计量技术监督工作更加科学、客观、有针对性，同时有效提高计量技术监督工作执行效率，保证计量业务顺利开展。

1　模糊评价和熵权算法

1.1模糊评价基本模型

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价［1］。由于被评价对象是受多方因素影响的，模糊综合评价的基本思想就是在对单个因素对被评价对象进行评价的基础上，用模糊数学对所有因素做出总体评价，防止信息中途缺失，具有结果清晰、系统性强的特点，能较好的解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

1.2熵权算法

熵的概念起源于热力学，是反应系统有序程度的度量，后来由Shannon引入到信息论中表示信息量的不确定性。熵权法是一种客观的指标权重确定方法，其基本思路是根据指标变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵值，再通过熵值对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重［2］。

根据熵的定义，当系统可能处于m种不同状态，每种状态出现的频率为pi（i=1，2，…，m）时，则该系统的熵就定义为∶

显然，当pi=1/m（i=1，2，…，m），即各种状态出现的概率相同时，熵取最大值。

相应的，若依据n个评价指标对m个评价对象进行评价，采用熵值作为某指标的权重，则指标的信息熵E越大，就表明该指标对在对m个对象的评价中贡献越均衡，指标值对不同对象评价的区分度越小，能为最终决策提供的信息量越小，在综合评价中所起的作用越小，则其权重也应越小。反之，则权重也应越大。

由上可见，用指标熵值赋相应权重仅反映了指标在评价对象时的客观差异度，熵权本身并不能完全反映指标在解决实际问题时的重要性。

利用模糊数学方法和熵权赋值的方法解决多对象综合评价问题在其他行业已有相关研究［3-6］，电网规划中也有将二者结合的应用［7］，但未见将二者结合并利用多层次隶属度分级标准对技术监督工作进行综合评价的同类研究。

图1　计量技术监督评价指标体系

表1　指标体系末级指标定义

2　基于熵权的计量技术监督模糊综合评价

2.1明确指标体系和评价对象

江苏省电力计量业务技术监督工作主要依据实际开展的技术监督工作和用电信息采集系统所收集的数据，从4个方面建立指标体系对各地市公司（共13个）的技术监督情况进行评价，则待评价对象集包含13个评价对象。现有计量技术监督指标体系主要包括：用采系统建设类指标、设备管理类指标、运维管理类指标、计量业务督办类指标。参考基于同类划分的指标评价方法［8］和用电信息采集系统运行状态评估体系［9］，从每个大类选取影响该类工作的关键指标，分解为12个末级指标，评价指标体系如图1所示。

其中，除电能表库存超周期率、电能表运行超周期率为反向指标（指标值越小越好）外，其余指标均为正向指标（指标值越大越好）。各类指标含义及计算方法如表1所示。

2.2评价矩阵标准化

式中：fij表示第i个评价对象的第j项指标，max f'ij和m in f'ij分别为指标ui的最大值和最小值。式（1）适用于正向指标，式（2）适用于反向指标的情况，通过以上公式得到指标值的标准化数据。

2.3熵权法计算指标权重

依据n个评价指标对m个评价对象进行评价，形成原始评价矩阵为R=（rij）mxn，则对某个评价指标rj有信息熵：

2.4构造模糊评价矩阵

设指标体系的评价集为V=｛vl，v2，v3｝=｛优秀（一级），良好（二级），一般（三级）｝，评价集中各值表明当前评价对象通过其评价指标对相应评语的隶属度。模糊评价方法中评价集的确定需选定合适的隶属度函数，才能计算出指标集U到评价集V的模糊映射R。根据各指标的阀值确定各指标分级标准如表2所示。

表2　隶属度分级标准%

各指标隶属度函数的计算方法如下，其中一级隶属度函数：

二级隶属度函数：

三级隶属度函数：

式中：xi为用电信息采集各末级指标的实际值；u（xi）为xi的隶属度分值；ai为xi的一级隶属度阀值；bi为xi的二级隶属度阀值；ci为xi的三级隶属度阀值。

由此可以得出每个评价对象的模糊评价矩阵为：

2.5得到综合评价结果

根据模糊评价的基本模型，利用2.3中得到的各指标的权重wj组成权重因子组成包含12个权重值的模糊子集A=（w1，w2，…，w12），以及2.4中得到的模糊评价矩阵，通过矩阵运算得到最终评价集V上的模糊子集B，即：

其中，

对B进行归一化运算即

得到B=（b1，b2，b3），即可确定当前评价对象对于评价集中各评语的隶属度。

由于用指标熵值作为权重仅反映了指标在评价对象时的客观差异度，熵权本身并不能完全反映指标在解决实际问题时的重要性。文中为每一级隶属度赋予一个分值进行量化，将各指标模糊评价的隶属度与具体评价分值相结合，计算出第i个评价对象的客观评价指数S为：

3　应用算例分析

目前，江苏省电力计量业务技术监督工作主要依据计量技术监督指标评价体系，应用基于商圈的模糊综合评价方法对各地市的计量技术监督工作进行综合评价和排序，对提升江苏省电力计量技术监督工作具有现实意义。

根据评价指标体系中12个末级指标对江苏13个地市公司电力计量技术监督工作进行评价，可以得到各地市公司相关评价指标的具体数据。各地市评价指标具体数值主要依据用电信息采集系统相关数据计算得到，如表3所示。

3.1数据的标准化

将各地市评价指标具体数值代入式（2）、（3）计算，得到决策矩阵的标准化结果，如表4所示。

3.2信息熵和指标权重计算

将决策矩阵标准化结果代入式（4）计算，得到各指标的信息熵，代入式（5），得到各评价指标的权重向量，如表5所示。

3.3隶属度计算和模糊评价矩阵

已知各地市指标数据（见表3），可计算出相关隶属度函数和评价分值，取一级水平100分，二级水平90分，三级水平70分，可得出相应评价等级。以地市公司G为例，如表6所示。

3.4客观评价指数的确定

将公司G的12个评价指标分值和各指标的权重值带入式（12）：

表3　各地市指标情况%

表4　决策矩阵的标准化结果

表5　评价指标信息熵及权重向量

表6　评价分值

可计算出地市公司G计量技术监督评价指标体系中综合指标的客观评价指数S为82.48。同理，可计算出全省各地市公司采集成功率的客观评价指数，如表7所示。

表7　各地市客观评价指数

4　结束语

文中所介绍的计量技术监督综合评价方法依据用电信息采集系统采集的运行数据，通过综合电能计量装置运行状况中的各指标因素，结合熵权值以及模糊数学的评价方法，关联多项评价指标对各地市公司的电能计量技术监督工作开展情况进行了客观评价，经过验证，该评价体系有效提高了电能计量技术监督工作中多指标多维度评价的准确性和各地市公司工作开展的区分度。

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A Fuzzy Com prehensive Evaluation M ethod Based on Entropy W eight for M etering Technical Supervision

CUIGaoying，ZHOU Yu，ZHENG A ixia，YIYongxian，PAN Chao
（StateGrid Key Laboratory of Electric EnergyMetering，State Grid Jiangsu Electric Power Company Electric PowerResearch Institute，Nanjing 210019，China）

The currentdevelop tendency to informatization and intelligenceof powergrid puts forward stricter requirementon metering technical supervision.It is very important to evaluate the technical supervision w ork accurately and objectively，but most traditional evaluation onmetering technicalsupervision ismanualand lack of effective tools to assess the indicators of key nodesusing existing data.Thisarticle proposesa fuzzy comprehensivemethod，which employs calculated entropy weight of key indices from the Electric Energy Information Acquisition System to build an indicator architecture and then obtainsan accurate evaluation and ranking result of different technical supervision w ork according to the fuzzy com prehensivemethod. The proposed method effectively enhances the discrimination of technical supervision work and improves the accuracy of corresponding evaluation.

technicalsupervision；indicatorarchitecture；entropyweightalgorithm；fuzzy comprehensiveevaluation

TM 711

A

1009-0665（2016）05-0014-05

崔高颖（1980），女，山东沂水人，高级工程师，从事电力信息化和智能用电技术研究工作；

周玉（1982），男，江苏镇江人，工程师，从事电测量技术和用电信息采集技术研究工作；

郑爱霞（1968），女，河南温县人，研究员级高级工程师，从事研究电网技术和计量管理技术研究工作；

易永仙（1988），男，浙江苍南人，工程师，从事研究电测量技术和用电信息采集技术研究工作；

潘超（1989），男，江苏南京人，从事用电信息采集技术研究工作。

2016-07-07；

2016-08-15