基于G1法的电力工程质量管理标准化评价云模型研究

王 娟，薛楠楠，张建荣，张 伟

（华中科技大学 土木与水利工程学院，湖北 武汉 430074，E-mail：zhang_wei98@hust.edu.cn）

近年来，国家高度重视工程质量问题，提出要规范建筑市场秩序、约束质量管理行为和消除常见质量问题。标准化是工程质量管理的重要手段[1，2]。电力工程是指与电能的生产、输送、分配有关的工程，包括各种类型的火电厂、风力电站、太阳能电站、核电站及辅助生产设施[3，4]。作为一种专业性较强的工程门类，电力工程具有复杂异变性[5]、事故突发性[6]、特殊不确定性[7]等特点。电力工程是国家基础设施的重要组成部分，支撑着国家经济建设和社会运行[8，9]。

电力工程建设项目是一个多参与方、多阶段、多要素的复杂工程，但当前行业未形成完整覆盖各方面的电力工程标准化管理体系[10]、未建立系统的电力工程质量管理标准化评价体系[11]、缺乏系统的激励手段[12]，无法从整体上掌握质量管理实况，为质量管理“优奖劣罚”提供依据。因此，明确电力工程质量管理标准化的概念和系统要素，吸纳相关行业的先进管理经验并构建电力工程质量管理标准化评价体系，对于电力工程质量管理水平的持续提升具有重要意义。

1 电力工程质量管理标准化系统思考

1.1 电力工程质量管理标准化概念界定

标准化是指为在既定范围内获得最佳秩序，促进共同效益，对现实问题或潜在问题确立共同使用和重复使用的条款及编制、发布和应用文件的活动[13]。工程质量管理标准化是指通过确立合理条款、编制规范文件等途径，统一化、标准化工程质量管理活动[14]。

电力工程质量管理标准化，就是工程质量管理标准化在电力行业的具体落实[15]。除了要适应一般工程项目周期长、参与主体多、技术复杂性等特点，还要符合电力工程独有的特点和质量管理体系，实现电力工程质量管理的标准化。

1.2 相关行业质量管理标准化经验梳理

以ZJ、WK、BGY、HN省建筑业协会等企业或协会为例，梳理各方工程质量管理工作方面的先进经验，包括：质量管理标准化应有章可循，要有明确依据或工作指南；质量管理标准化应覆盖不同管理层级，且以项目级评价为基本单元；质量管理标准化应覆盖管理制度、组织、技术、人员、工艺等各方面；质量管理标准化评价结果应分成不同级别，体现工程质量管理规范化的总体水平，如表1所示。

表1 相关行业和企业质量管理及其评价做法比较

1.3 电力工程质量管理标准化系统分解

系统分析是指将综合性的事物或问题看作包含许多具体因素的有机整体，通过分解、整合等方法来分析系统层次结构、相互关联和相对重要性等，为生产和管理提供决策支持[16]。基于系统分析方法，电力工程质量管理标准化系统应覆盖电力工程的不同管理主体、项目实施各阶段和不同管理要素，可分为多个子系统与系统要素，具体如下：

（1）质量管理组织子系统。指电力工程项目的质量管理机构、管理人员、职责履行等。

（2）质量管理方法子系统。指支撑电力工程质量管理的技术方法和手段，包括制度建设、质量管理体系、教育培训、经济激励措施、信息技术等。

（3）质量行为子系统。包括施工单位的施工方案编制、技术交底、施工记录、材料质量控制、机械设备管理等，设计单位的设计方案交底、设计变更控制及监理单位的旁站、巡视、检验评定等。

（4）实体质量子系统。以变电站工程为例，包括建筑工程、电气安装、性能指标、档案等方面。

基于该系统分解框架，在电力工程实际质量检查和评价中还要根据工程内容、管理单位要求等构建具体的评价体系。

2 电力工程质量管理标准化评价体系与评价云模型

2.1 电力工程质量管理标准化评价指标体系构建

结合建设行业质量管理标准化经验和电力工程特点，从第三方工程质量管理评估的角度构建电力工程质量管理标准化评价指标体系。对于质量管理方法较为传统和成熟，本次评价中不作为评价对象；电力工程线路跨度大，分包较多，需加入分包管理；在质量行为标准化方面分别考虑设计、施工和监理质量行为；输电工程实体质量包括基础、铁塔、架线、附件、接地装置等；将工程档案的规范管理纳入其中。最终构建的电力工程质量管理标准化评价指标体系，如图1所示。

图1 电力工程质量管理标准化评价体系

2.2 基于G1法的电力工程质量管理标准化指标权

重计算

G1法是通过对评价因素的重要性排序，依据特定算法确定指标权重的方法，无需构造判断矩阵和进行一致性检验[17，18]。具体步骤如下：

（1）确定各级指标的重要性排序。将指标集记为U={u1，u2，…，un}（n表示本级指标的个数），专家首先确定U中最重要的因素，记为从剩余指标中继续筛选出最重要的因素，记为x2′；重复得到所有指标的重要性排序，记为。

（2）确定各级指标的相对重要程度。专家根据表2的标准判断U′中相邻指标的重要程度。其中，rk为uk′-1与uk′的重要性之比，即：

表2 因素重要性判断标准

式中，ωk-1，ωk分别表示因素uk′-1，uk′的权重。

（3）各级指标的权重计算。专家给出所有的rk值，计算第n个因素的权重值：

其他因素的权重计算：

（4）各层致因综合权重计算。根据致因层次权重向量Wα和各层致因权重向量Wb计算综合权重。

式中，Wa=[ωA，ωB，ωC]，Wb=[ω1，ω2，…，ω20]；W′表示综合权重向量，W′ =[ω1′,ω2′ , … ,ω2′0]。

2.3 电力工程质量管理标准化评价云模型

云模型方法属于不确定性的人工智能范畴，是一种处理定性概念和定性描述的相关转换模型[19]。云特征值Cu是定性概念的定量描述，包括：期望Ex，云滴的分布重心；熵En，定性概念的不确定度；超熵He，熵的不确定性度量。云模型方法需要计算评价标准云和评价综合云特征值，通过对比分析来确定评价等级与结果[20]。

2.3.1 标准云确定

依据评价目标划分评价区间，将每个评价等级区间记为[Amin，Amax]，利用下式计算各评价等级的标准云模型数字特征，生成评价标准云。

式中，b为常数，可根据需求进行调整。

2.3.2 指标评价云特征值计算

将专家打分结果记为Zpq= (zp1,zp2, … ,zp20)（p表示专家数；q表示指标数），计算各评价指标评价云的数字特征值。

式中，n为第n个指标；EXn为第n个指标的期望值；ENn为第n个指标的熵值；EEn为第n个指标的超熵。

2.3.3 评价综合云生成

将指标权重和指标云特征值代入下式，得到评价综合云特征值CU=(EX,EN,HE)，通过正向云发生器生成评价综合云。

3 昆柳龙工程质量管理标准化评价实证分析

3.1 昆柳龙工程概况

乌东德特高压直流示范工程（简称昆柳龙工程）是国家《能源发展“十三五”规划》及《电力发展“十三五”规划》输电重点工程，也是国家特高压示范电力工程，跨云南、贵州、广西、广东四省。含3个换流站及20个标段输电线路，全长1452km，总投资约242.5亿元。

2020年4月，由NFDW能源发展研究院牵头，邀请外部专家成立9人专家组，对该工程各标段进行了质量检查。重点抽查：线路建设管理情况；质量制度、质量管理体系、质量管理过程、局部实体质量；安全、健康、环境管理；进度管理；档案管理情况等。

3.2 评价过程

3.2.1 指标权重确定

为确保评价工作的准确性，减少G1法专家主观性的影响[21]，邀请长期从事工程项目质量监管工作的专家完成本次评价中各项指标的重要性排序及重要程度打分工作，从而得到指标的综合权重。

（3）重复上述步骤。运用式（4）得到各指标的综合权重，如表3所示。

表3 电力工程质量管理标准化评价指标综合权重

从结果来看，对实体质量最为重视，其次为质量行为、组织管理。具体指标中，组织方面对质量管理责任制、施工质量管理人员，行为方面对监理旁站与记录、质量检查与验收，实体质量方面对基础工程、铁塔工程等较为重视。指标权重可视检查评估的角度不同而适度调整，如建设单位对施工单位质量管理进行检查评估，可适当提高质量行为指标的权重；施工单位自检自评，则可适当提高实体质量指标的权重。

3.2.2 评价云模型（1）评价标准云。本次评价以激励为导向，因而将各项指标的评价分值区间定为[60，100]，并划分为5个等级。划分标准如表4所示。

表4 电力工程质量管理标准化评价等级

各等级对应的标准云特征值如表5所示。使用Matlab软件绘制评价标准云图，如图2所示。

表5 电力工程质量管理标准化评价标准云参数

图2 电力工程质量管理标准化评价标准云图

（2）指标云特征值。以标段8为例计算指标评价云和综合云。检查标段8线路工程实况，发现明显问题13项，其中“安健环”管理问题9项，技术问题1项，进度管理1项，实体质量问题2项。

专家对各指标进行打分后，按式（6）~式（9）计算20个评价指标评价云的数字特征值，结果如表6所示。

表6 标段8评价指标权重和指标云特征值

（3）评价综合云。将表6数据代入式（10），得到标段8质量管理标准化评价综合云的特征值为CU=（89.3527，1.4667，0.5179），综合云图如图3所示。该标段评价综合云介于“4A”与“3A”标准云之间，且更趋近于“4A”等级。

图3 标段8质量管理标准化评价综合云图

3.3 结果分析

9名专家依次对乌东德特高压直流示范工程共计20个标段及牛从改线路质量管理标准化进行指标打分，利用打分结果，重复上述步骤得到评价结果。选取有代表性的线路标段1、5、8和16的综合云图进行展示，并对评价结果进行简要分析，如图4所示。

标段1线路：检查发现问题10项，利用式（6）~式（10），得到标段1线路评价综合云特征值CU=（95.7624，1.4521，0.4687）。如图4（a）所示，综合云图介于“4A”与“5A”等级之间，靠近“5A”级，接近于“行业标杆”水平。

标段5线路：检查发现问题16项，利用式（6）~式（10），得到标段5线路评价综合云特征值CU=（66.3950，1.4528，0.5405）。如图4（b）所示，综合云图介于“A”和“2A”之间，并贴近于“A”级，也就是刚刚达到合格标准。

标段8线路：评价综合云特征值CU=（89.3527，1.4667，0.5179），如图4（c）所示。

标段16线路：检查发现问题19项，利用式（6）~式（10），得到标段16线路评价综合云特征值CU=（73.4472，1.5051，0.3906）。如图4（d）所示，综合云图介于“A”和“2A”之间，并与“2A”级趋于一致，也就是接近于“良”。

由上述评价结果可见：基于云模型方法评价的结果与专家组在工程质量实际检查过程中发现问题的数量多少及严重性保持一致，评价结果较为可信；云模型评价方法考虑了评价过程中的随机性和模糊性，利用云模型也实现定性语言与定量数值之间的自然转换，表现形式较为生动和直观；不同标段的评价结果也显示出了必要的差距，便于管理者掌握工程质量管理的总体情况，并对管理薄弱标段进行专项改进。

4 结语

基于电力工程存在复杂易变、问题突发且后果严重、特殊的不确定性等特点，对电力工程质量管理标准化进行了系统思考。在电力行业工程质量管理做法基础上，借鉴相关行业和单位质量管理经验，明确电力工程质量管理标准化的概念和系统要素，为建立电力工程质量管理标准化评价体系奠定了基础。从组织标准化、管理行为标准化及实体质量标准化3个层面建立了电力工程质量管理标准化评价指标体系。采用G1计算获得指标权重值，运用云模型方法计算各指标云特征值，继而得到评价综合云特征值及其云图分布，并确定了评价对象的质量管理标准化等级。以昆柳龙电力工程为实例，验证了该电力工程质量管理标准化评价方法的有效性和实用性。以标段8线路为例展示了评价过程，并从项目中选取其它3个具有代表性的标段，对评价结果进行比较分析。不同标段的评价结果与专家组在工程质量实际检查过程中发现问题的多少及严重程度保持一致，并显示各标段质量管理标准化水平的差距，有利于提炼管理经验，发现薄弱环节并进行针对性的改进。