电网企业输变电计量业务质效评价指标的构建和权重分配研究

鲁建敏 崔文华 张利益 杜 波 姚 娟

（安徽继远软件有限公司）

0 引言

电网企业输变电计量业务作为电力供应链的重要环节，对于保障电力市场的运行稳定、提高电力供应效率、实现能源的可持续发展具有重要意义。为了评估和监控电网企业输变电计量业务的质量和绩效，评价指标的构建和权重分配成为关键的研究领域。权重分配也是评价指标体系设计中的一个重要问题。不同指标的重要性和权重可能存在差异，且随着电力市场和技术环境的变化而变化。因此，在构建评价指标体系时，需要依据实际情况和专家意见，为每个指标赋予适当的权重，以准确反映其在业务中的重要性和影响力。

1 评价指标体系构建

1.1 指标体系概述

电网企业输变电计量业务质效评价指标体系是用于度量和评估电网企业输变电计量业务质量和绩效的一套指标体系［1］。该体系旨在通过明确评价指标和权重分配，全面度量和评估业务的质量和绩效，进而提升电网企业的管理效能和服务质量。

1.2 核心指标和子指标的确定

具体而言，该指标体系包括以下方面。首先，数据分类和标准化指标用于评估电网企业输变电计量业务中数据的分类、结构和标准化程度，从而保证数据质量的一致性和可比性。其次，数据质量评估和监管指标用于衡量数据的准确性、完整性和及时性，并寻找可能存在的数据质量问题和缺陷，以便采取相应措施进行修正与监管。第三，数据隐私和安全指标用于评估电网企业在处理和存储计量数据过程中所采取的隐私保护和安全措施，确保数据的机密性和安全性。

1.3 指标间的相关性和影响因素分析

指标间的相关性和影响因素分析是电网企业输变电计量业务质效评价指标体系构建的重要步骤。通过该分析，可以确定评价指标之间的相互关联程度和影响因素，为指标体系的合理构建和权重分配提供科学依据。在相关性分析中，采用统计方法，如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数，来衡量不同评价指标之间的线性相关性。通过对历史数据的统计分析，获得不同评价指标的相关系数，从而评估其之间的关联程度。例如，分析数据分类和标准化与数据质量评估之间的关系，以及数据隐私和安全与数据治理框架之间的关系等。综合考虑相关性和影响因素分析的结果，可以帮助更好地理解评价指标之间的关系和影响机制。这对于指标体系的构建和权重分配至关重要。准确评估指标之间的相互关系，可以避免冗余和重复指标的引入，从而精准地反映业务质量和绩效。

1.4 指标的度量方法和数据源选择

指标的度量方法和数据源选择是电网企业输变电计量业务质效评价指标体系构建中的关键技术性问题。在确定指标的度量方法时，需要考虑到指标所表示的内容和要求。例如，对于数据分类和标准化指标，可以采用统计分析方法和数据抽样调查技术来度量不同类型数据的分类和标准化程度。对于数据质量评估指标，可以使用完备性检验、准确性检验等统计方法来度量数据的质量水平。而对于数据隐私和安全指标，则需要考虑到加密算法和网络防护技术等的应用情况。对于评价指标的度量，需要依赖于可靠和可获取的数据源。可以从电网企业的数据库、实时监测系统以及数据平台中获取相关的计量数据，并对其进行整理和分析。评价指标的度量方法和数据源选择需根据具体评价指标进行合理决策，利用电网企业的数据库、实时监测系统和外部的政府部门统计数据等资源进行数据收集和分析，以支持电网企业输变电计量业务质效评价的准确性和有效性。

2 评价指标的权重分配

2.1 权重分配的理论基础和方法选择

电网企业输变电计量业务质效评价的权重分配是确保评价指标在综合评价中具有相应影响力的重要环节［2］。在进行权重分配时，需要依靠一定的理论基础和方法选择，以确保权重分配的科学性和公正性。权重分配的理论基础可以借鉴层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）理论。AHP 是一种将主观判断转化为客观权重的方法，适用于多指标、多层次的决策问题。在权重分配过程中，根据不同评价指标的重要性和相对关联程度，可以构建出一种层次结构树，然后通过专家评估、问卷调查或模糊数学等方法，对各层次的指标进行两两比较，最终得到各指标的权重值。

如表1 所示，数据分类和标准化被评估为具有最高的重要性，其权重为0.25。紧随其后的是人工智能应用，权重为0.25。数据隐私和安全和数据治理框架和标准具有相对较低的权重，分别为0.20 和0.15。数据质量评估的权重为0.15。表2 展示了电网企业输变电计量业务质效评价指标的权重分配情况。实际情况中，根据实际需求和系统特点，可以针对具体指标和组织机构的条件进行权重分配。重要的是确保权重的分配过程科学公正，以提高评价结果的准确性和可信度，促进电网企业输变电计量业务质效评价体系的科学发展。

表1 电网企业输变电计量业务质效评价指标的权重分配情况

2.2 专家访谈和德尔菲法调查的设计和实施

专家访谈和德尔菲法调查是常用的获取专家意见和建立共识的方法，它们在决策和评价领域具有广泛应用。在设计和实施专家访谈和德尔菲法调查时，需要根据研究的领域和要关注的问题，选择具有相关专业知识和丰富经验的专家组成专家团队。专家团队的成员应包括从不同角度、不同专业领域和不同背景的专家，以便获取全面而多样化的观点。在专家访谈中，可以设计好事先准备的开放式问题或半结构化问题，以探索专家们的观点和见解。在德尔菲法调查中，可以根据研究目的构建一套完整的调查问卷，包括问题描述、评估标准和具体问题。采用德尔菲法的迭代方式，将专家的反馈信息汇总并进行匿名汇集，然后再次征求专家的意见，以达成共识。

2.3 专家权重评估和综合分析

对电网企业输变电计量业务质效评价指标进行了专家访谈和德尔菲法调查的设计和实施。组建专家团队，包括具有相关专业知识和丰富经验的专家，涵盖了不同角度、不同专业领域和不同背景。这样可以确保能够获取到全面而多样化的观点和意见。在专家访谈中，采用了开放式问题或半结构化问题的方式，与专家进行深入的交流，探索对于各个评价指标的看法、意见和建议。专家们的宝贵意见被认真听取，并进行了记录和整理。同时，在德尔菲法调查中，构建了一套完整的调查问卷，其中包括问题描述、评估标准和具体问题。

对于电网企业输变电计量业务质效评价体系的科学发展具有重要的指导作用。它们能够确保在综合评价中各个评价指标具有相应的影响力，科学公正地反映与电网企业输变电计量业务质效密切相关的要素。同时，根据实际需求和系统特点，可以针对具体指标和组织机构的条件进行权重分配，以进一步提高评价结果的准确性和可信度。

3 实证研究和案例分析

3.1 数据收集和样本选择

本项目旨在数据从业务系统集成至数据中台的离线计算区的帖源层，在离线计算区MaxCompute 中进行数据处理，完成数据计算，计算结果推送至分布式数据库DRDS，供前端展示界面调用。开发数据链路监控功能，实现面向用户开展数据链路分析、查询、跟踪等功能，包括数据质量监控、问题闭环管理、数据资产应用。各原理相应的理论支撑与研究内容的层次架构和系统整体技术架构如下图1所示。

图1 原理支撑与研究内容层次架构图

如图1 所示，为了实现这个目标，项目涉及了多个层次的架构，包括理论支撑和研究内容的层次架构以及系统整体技术架构。理论支撑和研究内容的层次架构主要涉及各个环节的理论依据和相关研究工作，以确保项目的科学性和准确性。而系统整体技术架构描述了项目的整体架构和各个模块之间的关系，以便实现数据处理、计算和链路监控等功能。

3.2 模型构建和评价指标运用

在模型构建与评价指标运用方面，可以考虑数据集成的准确性、完整性和及时性等指标进行评估。针对离线计算功能，需要构建适合离线计算的模型和算法。这包括数据的处理、转换和计算方法的选择与实现［3］。在评价指标运用方面，可以考虑计算结果的准确性、效率和可靠性等指标进行评估。对于数据推送功能，需要确定合适的数据推送策略和机制，将计算结果推送至分布式数据库DRDS。在评价指标运用方面，可以考虑推送的及时性、一致性和可用性等指标进行评估。针对链路监控功能，需要设计和开发相应的监控模块和算法。这包括数据质量监控、问题闭环管理和数据资产应用等功能。此类技术性工作将有助于提升整体系统的性能和用户体验。

总之，根据上述技术分析，通过对项目的各项功能和评价指标进行分析和解读，可以得出项目在技术方面取得了积极的进展和成果。这些技术性工作将有助于提升整体系统的性能和用户体验，确保数据的准确性、可靠性和质量，为用户提供高质量的数据链路分析、查询和跟踪功能。

4 结束语

综上所述，通过对电网企业输变电计量业务质效评价指标的构建与权重分配进行研究，旨在提高电网企业的管理效能和服务质量。经过深入研究和分析，确定了适用于该领域的合适评价指标，并给予了相应的权重分配，以全面度量和评估业务的质量和绩效。通过构建科学、可操作的电网企业输变电计量业务质效评价指标体系，并给予适当的权重分配，为电网企业提供了准确的科学依据和实际指导，推动电力行业进步作出重要贡献。