基于关联图和层次分析法的智能电能表检定时间长问题分析与应用

姜 瑛，王艺轩，熊剑峰，朱东骏，汪如毅

（1.衢州光明电力工程有限公司，浙江衢州 324002；2.国网衢州供电公司，浙江衢州 324002）

引言

当前有较多的文献运用不同的方法定性分析问题，例如因果图[1]、关联图[2]以及其他复杂的扩展分析方法[3]，而文献[3]则通过层次分析法（AHP）定量分析。

本研究在智能电能表检定时间过长的问题背景下，将关联图与层次分析法两种方法相结合，研制一套有效的装置，减少电能表检定时长，提高工作效率。

1 关联图和层次分析法

1.1 关联图

关联图可以清楚地看到智能电能表的检定时间过长的各个因素，以及它们之间的相互关系。

1.2 层次分析法

层次分析法，即更为深层次分析问题的各个影响因素及其内在联系，同时构建相应的决策办法。然后将各类数据信息进行量化处理，最后将该复杂问题解决。

2 案例分析

2.1 电能表检定时间长问题原因分析

通过对某城市的A 公司12 615 只智能电能表检定时间信息的调查，发现平均检定时间为1144 min，检定时间过长。通过本文的方法找出该问题的关键，并采取一定的措施降低检定时间。得到图1所示的缔结层次结构图（局部）。

按图1所示，将关联图从上至下依次分为A、B1～B4、C1～C4、D1～D5 四个层次，由此可知，两两比较判断矩阵即：

接着，计算排序权重向量Wij，即：

假设第k-1 层的nk-1 个元素相对于总目标的权重向量：

W(k-1)=[W(k-1)1,W(k-1)2,…,W(k-1)nk-1]T

第k层的元素对k-1 层上第j个元素的权重向量为：

P(k)=[P(k)1j,P(k)2j,…,W(k)nkj]T

若与j元素无关，那么就可以将其元素的权重值大小直接定为0，第k层元素对目标层A层的权重向量即为：

若递阶层次结构缺少元素，需对向量P(k)相应的位置进行补“0”处理。

以B2的“表计密钥更新失败”为例，它的特征向量是[0.3660,0.6340]T

对C3的“表计密钥多版本”、C4的“检定方法不当”进行补“0”处理，即得[0.3660,0.6340,0,0]T

因此，第三层C层原因的综合权重值W(C)即为：

影响程度从大到小依次排序为：分拣后表计仍在跳闸状态、交接时间不固定、表计规约不同、专项培训学时不够、未执行针对性奖惩考核。因此，在智能电能表检定时间过长的问题上，建议按照这个影响程度的大小顺序进行改进。

2.2 改进措施

影响智能电能表检定时间过长的主要原因是分拣后表计仍在跳闸状态。因此根据实际情况研制了一套装置，以便于电能表的检定，提高工作效率。措施实施后，通过调查发现，该市供电公司智能电能表检定时间大幅降低。

3 结束语

本文提出了一种基于关联图与层次分析法相结合的智能电能表检定时间长问题的分析方法。同时，运用实际分析的案例，表明此种方法在智能电能表检定问题的分析上具有较强的实用性，同时可操作性较高。