本发明具体涉及一种智能电网输变电工程评价指标体系的建立方法。
背景技术：
：智能电网已成为世界电网发展的新趋势。随着智能电网建设工作的推进，建立新一代智能电网的工程评估指标体系成为一项必需的工作。智能电网输变电工程与以往输变电工程相比，具有“标准化设计、工厂化加工、装配式建设”等的建设新理念。对于输变电工程技术经济评价工作，由于很难仅用一个指标来说明这样一个复杂的问题，常常需要建立指标体系来综合评价它，对于指标体系的建立，一般用定性分析的方法，借助于电力建设专业知识，先建立一个较粗但较为全面的指标体系，然后再对该指标体系进行筛选。对于指标体系的筛选，目前除有一些通用性的原则，如灵敏性原则、独立性原则、协调性原则、系统性原则、实用性原则等，实际上没有公认的方法。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种评价指标完整、体系科学可靠的智能电网输变电工程评价指标体系的建立方法。本发明提供的这种智能电网输变电工程评价指标体系的建立方法，包括如下步骤：s1.获取能够评价智能电网的输变电工程的指标项目；s2.对步骤s1得到的评价指标建立初步评价指标体系，并对建立的初步评价指标体系进行修正；s3.针对步骤s2得到的初步评价指标体系，依次以各个指标作为参考序列，分析其他指标与该指标之间的关联度，并依据关联度大小对指标的优劣进行排序；s4.针对步骤s3得到的排序后的指标进行调整，使指标体系更加合理；s5.对步骤s4得到的调整后的指标再次进行相关性分析，从而得到最终的评价体系。步骤s1所述的评价智能电网的输变电工程的指标项目，具体为尽可能多的获取能够对电力工程建设项目进行评价的评价指标项目。步骤s2所述的对建立的初步评价指标体系进行修正，具体为采用德尔斐法对初步评价指标体系进行修正。所述的修正包括对评价体系层次结构的修正及各层次指标分组的修正。步骤s3所述的依次以各个指标作为参考序列，分析其他指标与该指标之间的关联度，具体为采用如下步骤进行关联度分析：a.对指标序列进行无量纲化处理；b.以第l个指标作为参考序列，用δ1j(k)表示在k点与之间的差值，汇总序列差得到差值矩阵：c.找出步骤b得到的差值矩阵中的最大值δmax和最小值δmin，则在k点处x1(k)与xj(k)的关联系数为β1j(k)＝(δmin+λ*δmax)/(δ1j(k)+λ*δmax)，从而得到关联系数矩阵β；其中λ为分辨系数，取值为0～1之间；d.对步骤c中得到的关联系数矩阵β中的每一个数据求平均值从而得到最终的关联矩阵e：e.按照下式计算关联度βi，关联度的值越大则表明该指标在体系中越重要：步骤s4所述的对排序后的指标进行调整，具体为结合德尔菲法，并利用专家打分对排序后的指标进行调整：a.获取专家的评判结果v：而且s位专家的自评结果为t＝{t1,t2,…,ts}；b.确定临界值θ，删除tk＜θ(k＝1,2,…,s)的专家提交的打分结果，最终得到l位专家的打分w：c.计算l位专家对每个指标的打分均值(i＝1,2,…,m)；d.若l位专家对均值wi不认可，则重复上述步骤直至l位专家对均值wi认可；e.统计wmax＝max{wi|i＝1,2,…,m}；f.对于每个指标i(i＝1,2,…,m)，执行如下操作：①.计算ζi＝wi/wmax；②.结合前述关联度计算中已经求出的指标i的关联度大小βi，计算γi＝ζiβi，i＝1,2,…,m；g.将所有的γi计算结果按照从大到小排序，得到{γ1,γ2,…,γm}；h.确定临界值σ，若γi＜σ则将指标i删除，由此初步筛选出前p个指标，记为指标集u，u＝{u1,u2,…,up}。i.计算被剔指标与其他层级或分组指标关联度，根据计算结果将原被剔指标归入新组；j.若有被剔除指标被归入新组，则重复上述所有步骤。步骤s5所述的对步骤s4得到的调整后的指标再次进行相关性分析，从而得到最终的评价体系，具体为采用如下步骤进行计算和分析：ⅰ.分别计算指标集u中ui与uj的相关性μij(i,j＝1,2,…,p；i≠j)；ⅱ.确定临界值η，若μij＞η，则删除{γi,γj}中γ值较低的指标；ⅲ.对消除冗余后的指标加以整理；ⅳ.判断是否包含智能电网输变电工程标志性指标：若包含智能电网输变电工程标志性指标，则评价指标体系建立完成；否则，调整临界值σ或临界值η，并重复步骤s4和s5。本发明提供的这种智能电网输变电工程评价指标体系的建立方法，通过尽可能多的选取候选的评价指标，并计算各个评价指标之间的关联程度，并依据关联程度对评价指标进行筛选和整理，从而得到最优的评价指标体系；因此本发明方法能够科学、可靠、完整的得到智能电网输变电工程的评价指标体系，而且方法复杂度较低，适用性好。附图说明图1为本发明的方法流程图。具体实施方式如图1所示为本发明的方法流程图：本发明提供的这种智能电网输变电工程评价指标体系的建立方法，包括如下步骤：s1.尽可能多的获取能够对电力工程建设项目进行评价的评价指标项目：工程评价指标体系的建立与历年完工工程的各类数据密不可分，大数据理论为工程数据的收集、处理和信息共享平台的建立提供了方法和手段。智能电网输变电工程评价指标体系的建立宜根据既定评价原则及目标，采用大数据思维，广泛地进行调查统计，查找各类文献资料，结合相关标准导则，并借鉴研究成果，尽可能多的获取(电力)工程建设类项目的评价指标，包括智能电网输变电工程的标志性指标(如标准化设计、工厂化加工、装配式建设等)，建立指标集，经过专家咨询，各方面的指标釆用层次结构将指标按类型分类向下展开为若干指标，再把各指标分别向下展开成分指标，直到得出定量或定性的指标为止。s2.对步骤s1得到的评价指标建立初步评价指标体系，并对建立的初步评价指标体系采用德尔斐法进行修正，修正包括对评价体系层次结构的修正及各层次指标分组的修正，并确保智能电网输变电工程的标志性指标(如标准化设计、工厂化加工、装配式建设等)纳入施工阶段；s3.针对步骤s2得到的初步评价指标体系，依次以各个指标作为参考序列，分析其他指标与该指标之间的关联度：a.对指标序列进行无量纲化处理；以xj＝{xj(k)|k＝1,2,…,n}表示指标j的行为序列，计算k＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m，以便于后续计算；b.以第l个指标作为参考序列，用δ1j(k)表示在k点与之间的差值，汇总序列差得到差值矩阵：c.找出步骤b得到的差值矩阵中的最大值δmax和最小值δmin，则在k点处x1(k)与xj(k)的关联系数为β1j(k)＝(δmin+λ*δmax)/(δ1j(k)+λ*δmax)，从而得到关联系数矩阵β；其中λ为分辨系数，取值为0～1之间，一般取为0.5；d.对步骤c中得到的关联系数矩阵β中的每一个数据求平均值从而得到最终的关联矩阵e：e.按照下式计算关联度βi，关联度的值越大则表明该指标在体系中越重要：进行关联度分析后，依据关联度大小对指标的优劣进行排序；s4.针对步骤s3得到的排序后的指标进行调整，使指标体系更加合理：具体为结合德尔菲法，并利用专家打分对排序后的指标进行调整：a.获取专家的评判结果v：而且s位专家的自评结果为t＝{t1,t2,…,ts}；b.确定临界值θ，删除tk＜θ(k＝1,2,…,s)的专家提交的打分结果，最终得到l位专家的打分w：c.计算l位专家对每个指标的打分均值(i＝1,2,…,m)；d.若l位专家对均值wi不认可，则重复上述步骤直至l位专家对均值wi认可；e.统计wmax＝max{wi|i＝1,2,…,m}；f.对于每个指标i(i＝1,2,…,m)，执行如下操作：①.计算ζi＝wi/wmax；②.结合前述关联度计算中已经求出的指标i的关联度大小βi，计算γi＝ζiβi，i＝1,2,…,m；g.将所有的γi计算结果按照从大到小排序，得到{γ1,γ2,…,γm}；h.确定临界值σ，若γi＜σ则将指标i删除，由此初步筛选出前p个指标，记为指标集u，u＝{u1,u2,…,up}。i.计算被剔指标与其他层级或分组指标关联度，根据计算结果将原被剔指标归入新组；j.若有被剔除指标被归入新组，则重复上述所有步骤；s5.对步骤s4得到的调整后的指标再次进行相关性分析，从而得到最终的评价体系；具体为采用如下步骤进行计算和分析：ⅰ.分别计算指标集u中ui与uj的相关性μij(i,j＝1,2,…,p；i≠j)；ⅱ.确定临界值η，若μij＞η，则删除{γi,γj}中γ值较低的指标；ⅲ.对消除冗余后的指标加以整理；ⅳ.判断是否包含智能电网输变电工程标志性指标：若包含智能电网输变电工程标志性指标，则评价指标体系建立完成；否则，调整临界值σ或临界值η，并重复步骤s4和s5。以智能电网输电线路施工过程的评价指标为例，对所提方法进行说明。选择{创新性、先进性、安全性、优质性、工程沟通、进度控制、降低成本、工程实施}作为参考指标，为表示方便分别记为{x1,x2,……,x8}。结合4条智能电网输电线路的相关数据，使用大数据思维方式，分析哪些指标最适合用来反映智能电网输变电工程。表1标准化后的各线路不同指标的数据x1x2x3x4x5x6x7x8线路11.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000线路20.8530.7961.2010.8350.8051.2050.9851.306线路31.3962.0931.4021.8031.6921.1151.1031.034线路41.511.9911.2111.2011.6251.3960.8121.401首先考虑指标1，由表1中数据，可得差值矩阵δ，经过计算其中最大值δmax＝0.698和δmin＝0.000。从而可计算关联系数矩阵β，由矩阵β可得指标x1与其它指标的关联度如表2。表2指标x1与其它指标的关联度β12β13β14β15β16β17β18关联度0.65340.75560.73570.79310.70140.65060.6720同理，依次将指标x2，x3，……，x8作为参考指标，计算关联度，最终可以得到矩阵e。取各行平均值可得各指标与整体的关联度(表3)。表3各指标与整体的关联度β1β2β3β4β5β6β7β8关联度0.74520.71740.74140.73790.73500.77790.75610.7638根据关联度的大小可得各指标重要性排序为：x6，x8，x7，x1，x3，x4，x5，x2。根据专家评审的结果，可得各指标的重要程度分别为{0.775，0.793，0.859，0.861，0.726，1.000，0.901，0.898}{1创新性、2先进性、3安全性、4优质性、5工程沟通、6进度控制、7降低成本、8工程实施}通过分析结果得到新的排序：x6，x8，x7，x3，x4，x1，x2，x5。初步选择x6，x8，x7，x3，x4，x1，x2为重要指标。对入选的7个指标之间进行相关性分析，可以发现，指标x1和x2，x6和x8之间高度相关，相关系数均超过0.9，因此，不适合都纳入指标体系中。由计算可知：γ1＞γ2，γ6＞γ8，因此删除x2，x8，最终的指标体系中保留的指标为{x1创新性、x3安全性、x4优质性、x6进度控制、x7降低成本}。当前第1页12