一种智能电能表供应商评价方法与流程

本发明涉及电力设备评价方法领域，具体是一种智能电能表供应商评价方法。

背景技术：

国家电网公司已安装2亿多块智能电表，未来智能电表总量将会超过4亿台，需求数量巨大。而且电能表为售、用电双方的贸易结算提供依据，任何的误差超差和故障都会影响电力交易的公平性，因此严格管控智能电表的供货质量十分重要。

国家电网公司目前已经具备了一套供应商评价系统，初步实现了对智能电表的质量管控。然而，目前的供应商评价体系仅关注电能表检定合格率等初级表象数据，但电能表合格和不合格指标之间存在巨大的跨度，因此不能单纯依靠合格率属性评价电能表质量。而且大多数供应商评价体系缺乏统一的综合指标，用于综合描述智能电表影响指标之间的重要性，并且随着影响指标数量的增多，现有评价方法对智能电表做出综合评价的难度增加，多次评价之间的基准有很大差别，使质量评价结果不够客观、精细。

因此，需要一种新的智能电表供应商评价方法，全面考虑智能电表的计量性能，将多个影响因素转换为一个综合指标，实现多次评价之间的基准统一，使得评价结果更加精细。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出了一种智能电能表供应商评价方法，从平均水平、波动情况、集中程度、对称性4个方面全面描述被检智能电能表检定误差情况，并结合供货周期、产品历史故障、供货价格、售后服务等方面的量化，形成评价体系中的基本影响因素；采用层次分析方法，将上述多个影响因素，转化为一个综合指标，实现智能电能表的综合评价，指导招标公司对智能电能表的采购、招标工作。

本发明采用以下技术方案来实现上述目的：

一种智能电能表供应商评价方法，包括以下步骤：

1)确定影响因素：选择可以全面反映智能电表误差情况的计量性能指标和商务指标，形成评价体系中的基本影响因素因素；

2)量化影响因素：依据实际情况，对所述基本影响因素按照相应的策略进行量化；

3)计算综合指标，形成评价结论：采用层次分析法，将所述基本影响因素转化为一个可以实现对智能电表供应商评价的综合指标，依据所述综合指标对智能电表的供货优先级形成评价性结论。

进一步的，在计量性能方面，将电能表的计量性能细化至四个维度，包括期望估计、标准差估计、峰度估计、偏度估计，其中期望估计、标准差估计用以表征供应商表计检定结果的平均水平和波动情况，峰度估计、偏度估计用以量化对检定结果分布对称性和集中程度，对于源自某供应商的智能电表，根据检定结果计算上述统计指标，期望估计绝对值越小、标准差估计越小、峰度估计越大、偏度估计越小，表明该供应商产品的计量性能越优秀。

进一步的，在商务指标方面，包含供货周期、技术支持响应时间、供货价格，覆盖了供应商在售前、供货、售后方面的商务竞争力。

进一步的，步骤2)对所述计量性能指标和所述商务指标按照不同方式量化，对所述计量性能指标，按照其数值大小直接量化；对所述商务指标而言，根据实际情况，制定不同的量化策略以及量化函数，为了与计量性能指标对应起来，量化原则为：所述指标的水平越好，对应的量化值越小：

1)供货价格

对待评价智能电表的供货价格进行量化，其量化策略为：所述供货价格越高，表明其水平越差，对应的量化值越大，供货价格与其量化值为近似线性关系，但当供货价格低于某一值或者高于某一值时，供货价格的波动带来的影响可以忽略，其量化值设置为一个定值，分别为量化值的最小值和最大值，设定量化值的大小为1～10，量化函数如下所示：

式中，xk为待评价供应商的供货价格，单位为招标价格，yk为所述供货价格的量化值，yk∈[1，10]，ak＝20、bk＝-15为供货价格的量化系数；

2)供货周期

对所述供货周期进行量化，其量化策略为：所述供货周期越短，水平越好，对应的量化值越小，但随着供货周期的增加，相同间隔的供货周期之间的区别不再明显，比如1个工作日和3个工作日存在巨大区别，量化值大大不同，而同样间隔2个工作日的10个工作日和12个工作日几乎没有区别，量化值接近，甚至，当供货周期小于某一值或者大于某一值时，其对应的量化值不再改变，分别为量化值的最小值和最大值，量化函数如下所示：

式中，xm为待评价供应商的供货周期，单位为工作日，ym为所述供货周期的量化值，ym∈[1，10]，am＝3.0538、bm＝-0.1564为供货周期的量化系数；

3)技术支持响应时间

对所述技术支持响应时间进行量化，其量化策略与所述供货周期的策略相同，量化函数如下所示：

式中，xn为待评价供应商的技术支持响应时间，单位为小时，yn为所述技术支持响应时间的量化值，yn∈[1，10]，an＝2.4744、bn＝-2.1485为技术支持响应时间的量化系数。

进一步的，步骤3)采用层次分析法计算所述综合指标。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、本发明公开的一种智能电能表供应商评价方法，其评价结果考虑了多个计量性能指标影响，除利用期望、标准差来表征供应商表计检定结果的平均水平和波动情况外，还充分考虑了国家电网公司对检定结果分布对称性和集中程度的要求，引入偏度、峰度来进行量化，充分利用检定数据信息，使得评价价格更全面；

2、本发明公开的一种智能电能表供应商评价方法，采用层次分析法，将多个影响指标计算转化为一个综合指标，实现智能电表的供货优先级评价，解决了传统智能电表供应商评价方法无法准确地横向比较多个参与质量评价的影响指标的重要性和优先级的问题。

附图说明

图1是本发明智能电能表供应商评价方法所采用的智能电能表综合评价递阶层次结构图的，其中m为被检智能电表的总批次数。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，选择5个批次的智能电能表，即m＝5，采用本发明提出的一种智能电能表供应商评价方法进行评价，具体评价步骤描述如下：

1)确定影响因素

选择可以全面反映智能电表误差概率分布情况的计量性能指标和商务指标，形成评价体系中的基本影响因素因素，包括被检智能表检定误差的期望、标准差、峰度、偏度以及智能电表供应商的供货周期、供货价格和技术支持响应时间；

2)量化影响因素

对所述计量性能指标，按照其数值大小直接量化；对所述商务指标而言，根据实际情况，按照不同的量化函数进行量化，量化函数如下所示：

供货价格量化函数

式中，xk为待评价供应商的供货价格，单位为招标价格，yk为所述供货价格的量化值，yk∈[1，10]，ak＝20、bk＝-15为供货价格的量化系数；

供货周期量化函数

式中，xm为待评价供应商的供货周期，单位为工作日，ym为所述供货周期的量化值，ym∈[1，10]，am＝3.0538、bm＝-0.1564为供货周期的量化系数；

技术支持响应时间量化函数

式中，xn为待评价供应商的技术支持响应时间，单位为小时，yn为所述技术支持响应时间的量化值，yn∈[1,10]，an＝2.4744、bn＝-2.1485为技术支持响应时间的量化系数；

对所述影响因素进行直接或者间接量化，量化结果如表1所示，其中，检定误差的期望值、标准差、峰度值、偏度值源于自动化检定流水线的鉴定结果，供货周期、技术支持响应时间、供货价格根据量化函数(1)～(3)计算可得；

表1

3)计算综合指标，形成评价性结论

采用层次分析法，将所述基本影响因素转化为一个可以实现对智能电表供应商评价的综合指标，计算步骤如下：

建立递阶层次结构；

所述递阶层次结构包括目标层、准则层和措施层，所述目标层是智能电能表综合评价，所述准则层包含所有影响目标实现的元素，是被检智能表检定误差的期望值、标准差、峰度值、偏度值、供货周期、供货价格和技术支持响应时间7个基本影响因素，所述基本影响因素对目标实现的重要程度不同，但是彼此独立，不存在支配关系，因此所述7个基本影响因素是同级关系；所述措施层包括实现目标的解决方案，是5个批次生产的智能电表，将所述目标层、准则层、措施层的元素分别作为最高层、中间层以及最底层用连线连接起来，就构成了递阶层次结构，如图1所示；

构造判断矩阵并赋值；

将目标层元素作为判断矩阵的第一个元素，准则层的7个元素依次排列在第一行和第一列，构造指标判断矩阵a，依据经验和专家意见，对判断矩阵a中每2个元素的重要性进行两两横向比较，对重要性程度按1-9赋值，重要性标度值如表2所示，赋值后的指标判断矩阵a如表3所示；

表2

表3

同理，分别将准则层的7个元素作为判断矩阵的第一个元素，措施层的5个方案依次排列在第一行和第一列，构造准则判断矩阵b1～b7，依据表1所示的数据以及专家意见，对准则判断矩阵b1～b7赋值，赋值后的准则判断矩阵b1～b7如表4-表10所示，所述指标判断矩阵a和所述准则判断矩阵b1～b7统称为判断矩阵；

表4

表5

表6

表7

表8

表9

表10

一致性检验；

对所述指标判断矩阵a和准则判断矩阵b1～b7进行一致性检验，首先计算所述判断矩阵的特征根λi，计算公式如下：

式(4)中，n为所检验的判断矩阵的阶数，aij为第i行第j列元素值，

然后计算判断矩阵的最大特征根λmax，计算式如下：

最后，计算一致性比例c.r.并进行判断，计算式如下：

式(6)中，c.i.、r.i.为一致性指标，r.i.根据查表11得到；

表11

按照式(4)-式(6)对所述指标判断矩阵a以及准则判断矩阵b1～b7进行一致性检验，计算结果如表12所示，结果表明，所述判断矩阵a、b1～b7均通过一致性检验；

表12

综合总排序得出评价结果；

总排序是计算措施层各方案针对目标层的相对权重，采用从上到下的方式，逐层计算得出，首先计算判断矩阵的特征向量，计算公式如下：

上式中，

对所述指标判断矩阵a按照式(7)进行计算，得到准则层7个元素相对于目标层的相对权重为：

w⁽⁰⁾＝(0.41130.21890.09950.11790.04100.04100.0704)^t(8)

对所述准则判断矩阵b1～b7按照式(7)进行计算，得到措施层5个元素相对于准则层第k(k＝1，2，...，7)个元素的单排序权重为：

p⁽¹⁾=(p1⁽¹⁾p2⁽¹⁾p3⁽¹⁾p4⁽¹⁾p5⁽¹⁾p6⁽¹⁾p7⁽¹⁾)(9)

最后，可以得到一个综合指标，即措施层5个元素对目标层的权重：

由式(10)可以得到，批次1、2、3、4、5的综合得分依次为0.1291、0.3402、0.0824、0.3292、0.1191，依据所述综合指标对智能电表的供货优先级形成评价性结论，由于产品质量与评分成正相关，故采购优先级由高到低依次为批次2、批次4、批次1、批次5、批次3。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。