基于大数据的电网设备供应商管理评价方法

李文航， 陈少敏， 戴争干， 阮国恒， 陈韵

(广东电网有限责任公司清远供电局， 广东， 清远 511500)

0 引言

随着我国现代化进程的深入发展以及国民经济水平的快速提升，当前社会对电力能源的需求量高速增长，国家对电力系统固定资产的投资力度不断加大，像农网建设、城网改造以及特高压工程等规模大、影响广、难度高、工期紧的工程项目不断落实[1]。在这过程中，电网设备供应商作为电力物资的生产制造单位，其提供产品的质量、价格以及进度等方方面面都会影响到电力系统的运营，因此如何建立科学有效的电网设备供应商评价体系，帮助电力物资采购部门挑选合适的产品供应商，从而降低电力系统运营成本提升电力系统可靠性，具有重要的现实意义[2-5]。

我国电力系统中设备的采购成本占到整个电网运营成本的40%以上。在当前电力系统采购物资种类众多，产品规格纷繁复杂，供应商资质能力良莠不齐的形式下，通过构建“来源可查，去向可追，问题可控”的智能化电网设备供应商溯源评价体系，从而实现对供应商的精细化管理显得尤为重要[6]。早期的供应商管理采用“监控式”的管理方式，采购商只是根据需求寻找对应的供应商进行物资供应，并没有对其开展系统性评估以及差异化管理，此时采购和供应商管理是相互独立的2部分，导致采购商疲于应对供应商所带来的质量问题。第二阶段是“评估式”的管理方式，采购商初步建立起了供应商的评估机制，对供应商的关键维度实现量化评估，并定期将评估结果反馈从而实现对供应商的分类管理。进入21世纪以后，随着信息化、智能化的快速发展，二维码、RFID等新技术的普及应用使得构建智能化电网设备供应商溯源评价体系成为可能，供应商管理正式进入“引导式”的管理方式。此阶段的关键是在充分考虑企业中长期发展需求的基础上，综合战略和运营状况对供应商进行全面评估，并形成完备的激励反馈机制，从而将与供应商的关系发展为紧密的上下游协同关系以促进良性发展。

本文在已有研究的基础上，结合大数据理念与方法，提出一种基于大数据的电网设备供应商溯源管理体系及评价方法。从电力设备产品属性和供应商属性2个维度建立供应商分类指标体系，进而采用主观赋值法和层次分析法确定指标权重，实现对不同供应商的科学评价和分类，促进电网系统的高效健康发展，提高国际竞争力。

1 基于大数据的电网设备供应商管理评价模型框架

图1给出了本文所提基于大数据的电网设备供应商管理评价模型，可以看出主要包含以下5部分内容。

图1 基于大数据的电网设备供应商管理评价模型框架

第一部分是电力大数据获取。通常是采用关键字段索引的方式利用网络爬虫等手段实时的从供应商网站、新闻报道、网络博客等处自动抓取关键字相关的内容并将其转化为结构化或半结构化的数据保存起来，以供后续分析使用[7]。

本文采用的大数据支持下的网络爬虫流程包括：① 基于XML的方式提供监控点支持，通过用户设定的访问规则实现对供应商网站、新闻报道、网络博客的统一管理；② 爬虫按照设定规则对站点提出访问请求，待系统响应后进行深入访问，提取满足需要的信息；③ 爬虫将获取的信息输入到后续模块实现数据处理。

第二部分是数据预处理。数据预处理主要用于对网络爬虫获取的电力大数据进行分析，发现并纠正数据集中存在的错误。结合电网设备供应特点，网络爬虫获取数据集中主要存在残缺数据、错误数据和重复数据3种类型问题。对于错误数据，由于其提供的信息会对评价方法产生误导，因此对该类数据采取直接丢弃的处理方法；对于重复数据，其提供的信息是冗余的，因此该类数据可以合并为一类；对于残缺数据，根据残缺信息的多少分别进行处理，当数据缺失率低于50%时，采用均值填补法，即用缺失数据位置前后数据的均值进行填充，当数据缺失率高于50%时，采取直接剔除该组数据的方式进行处理。

第三部分是评价指标体系。由于电网系统采购规模较大，涉及的物资种类繁多，既包括像变压器、断路器、继电保护等电力设备，涵盖铁塔、绝缘子、标识牌等不同材料物资，因此为了更好地对供应商进行合理的分类评估，需要一套科学完整的供应商分类指标体系。本文在大数据技术支持下拟从产品和公司2个维度着手构建31项指标。

第四部分是权重计算模型。指标权重指各个考察指标在总体评价系统中的相对重要程度和占比大小。根据统计学思想，可以将每个指标的权重约束在0～1范围内。本文采用主观赋值法和层次分析法作为权重计算模型。

第五部分是供应商评价及分类。将权重计算模型得到的每个指标权重进行综合得到该供应商的得分，按照得分从高到低的方式将供应商分为A、B、C三类，并针对各供应商的优缺点对其进行差异化管理，引导其进行良性发展。

2 基于大数据的电网设备供应商评价指标体系

结合电力系统运维特点和当前已有研究成果，本文从电力物资产品属性和供应商公司属性2个维度构建基于大数据的供应商评价指标体系如表1所示。由表1可以看出，产品维度又被细分为物资重要性、产品成熟度、采购需求3个一级指标。其中，物资重要性是衡量电力系统建设与发展对该物资依赖程度高低的指标，对其继续细化又可以将该指标划分为技术参数和可替代性2项二级指标；产品成熟度是用于衡量产品供应风险情况的指标，产品成熟度越高，表明市面上可供选择的供应商越多，同样进一步细化可以将其分解为产品产能，交货时间，生产技术和产品合格率等4项二级指标；采购需求用于衡量物资产品的采购规模大小，又可以分为采购单价、投标报价、成本价格和采购数量等4项二级指标。

表1 供应商评价指标体系

供应商公司维度包括公司规模、技术能力、履约及售后服务能力、人才队伍、财务状况和质量管理等方面。其中，公司规模是公司实力的一种衡量指标，包括注册资本、员工数量、园区面积、生产制造及试验设备保有量和年产值等5项二级指标；技术能力能够衡量公司的技术水平及自主知识产权情况，包括专利数量、获奖情况、研发投入等3项二级指标；履约及售后服务能力能够衡量公司在合同签订后的技术支持和出现问题后售后服务等方面，包括订单完成率、按时交货率、售后响应速度和解决问题耗时等4项二级指标；人才队伍主要由员工受教育程度、教育培训次数和研发人员占比等3项二级指标构成；财务状况反映了公司的运营状态、获利及发展能力等情况，可以分为现金流、负债率和毛利率3项二级指标；质量管理能够反映出公司生产管理、试验验证及工艺执行等方面的业务水平和能力，包含质量等级、工艺等级和试验验证能力3项二级指标。

3 基于大数据的电网设备供应商权重计算模型

3.1 主观赋值法

由于电网设备种类繁多，通常难以采用固定模型给出每个指标的客观得分，可以直接由业内专家根据工程经验和实际情况对每个指标进行打分，这种方法即为主观赋值法，具有操作简单、原理清晰等特点，是当前综合评价体系中应用最为广泛的一种方法。根据侧重点不同，主观赋值法又可以分为直推型和反推型2种，其中直推型以特征值法为代表，根据评价者对评价指标的重要程度认识设置权重系数，而反推型从结果出发，以此为导向计算权重系数，典型方法为方案偏好法。

3.2 层次分析模型

由于不同专家的知识储备，工程经验和业务偏好存在较大差异，因此其对不同指标的权重系数打分会呈现出明显的主观性，因此主观赋值法得到的权值在实际工程应用中并不能直接使用，本文将其作为层次分析模型的输入初值，利用层次分析模型进行定量的权重计算[8]。

对于一组给定的权重初值：u1,u2,…,uN，其判断矩阵P可以表示为

(1)

其中，uij,i,j=1,2,…N表示ui和uj在某一准则下重要性值。对P进行特征值分解，并计算得到最大特征值λmax对应的特征向量w，即：

Pw=λmaxw

(2)

对w进行归一化处理，作为评价指标的权重分配。之后利用如下随机一致性比率CR方法对权重分配的合理性进行验证，其计算公式为

(3)

其中，CI=(λmax-N)/(N-1)，RI为平均随机一致性指标。对于给定判断矩阵P，当其计算得到的CR<0.1则认为P具有满足要求的一致性，否则需要对其中元素进行调整，直至满足要求。此时根据式(2)计算得到的特征向量w归一化后即为不同指标的权值。

4 应用实例

以某省级电网公司的10家供应商数据为例对所提方法的性能进行验证，10家供应商分别为电力设备在线监测系统供应商1(C1)、220 kV及以上供电线缆供应商2(C2)、220 kV及以下绝缘子供应商3(C3)、电力设备报警系统供应商4(C4)、计算机综合处理系统供应商5(C5)、500 kV铁塔供应商6(C6)、开关电柜供应商7(C7)、500 kV及以下变压器供应商8(C8)、电力标识供应商9(C9)、电容电阻供应商10(C10)。根据所述方法计算流程，首先利用爬虫算法抓取10家供应商近3年的产品和公司运维数据构成数据库，然后采用专家讨论并在线打分的方式给出表1所示每项指标的主观权重得分，从而确定分类权值。之后将主观权重得分作为层次分析模型的输入，根据3.2小节所示步骤利用MATLAB软件分别计算得到每个供应商的得分如表2所示。由表2可以看出，综合得分从高到低依次为C7、C9、C6、C3、C8、C10、C5、C2、C4、C1。

表2 供应商综合得分

综合上述分析，可以对10家供应商进行分类评价，其中C7、C9和C6为A级供应商，C3、C8、C10和C5为B级供应商，C2、C4和C1为C级供应商，所得结果与电力物资采购部门给出的评估结果一致，验证了本文所提方法的有效性。在后续工作中，可以根据每个级别供应商的优点与缺点分别开展差异化和个性化的合作与管理，帮助其提升服务水平，从而达到供应商与电力公司合作共赢，共同发展的目的。

5 总结

本文在当前已有研究的基础上，结合大数据理念方法并遵循供应商评价指标体系构建原则，提出由电力大数据获取、评价指标体系、权重计算和供应商评价及分类4部分组成的供应商管理评价模型框架。该模型利用网络爬虫实时且自动化的获取供应商产品属性和公司属性2个维度的数据，进而构建2级31种具体评价指标体系，采用主观赋值和层次分析模型相结合的方式对不同供应商的权重进行计算从而得到综合得分，最终实现对不同供应商定量评估的目标，有助于推动电网企业的快速、稳定发展并提升国际竞争力。