基于层次分析法的企业用电脆弱性评估

黄鸣俊 周琦 叶之航 张松艳

摘 要：通過对企业用电情况进行调研，分析了企业电力脆弱性的影响因素，建立脆弱性评估指标体系，然后运用层次分析法，计算指标的权重;接着从营销系统获取指标数据，对指标进行赋值;最后利用综合指数法，计算企业用电的脆弱值。根据企业的用电脆弱性，提出电力托管项目的营销策略。

关键词：用电脆弱性;层次分析法;综合评估

0 引言

随着售电侧的放开，供电公司为了提升自身竞争力及客户满意度，2018年国家电网公司正式将综合能源服务确定为主营业务，供电公司的角色定位发生了质的转变[1]，需要供电公司充分发挥公司品牌、技术、客户资源、服务等优势，推动公司从单一的供电服务向综合能源服务转变，由原来的被动服务变成主动服务。电网经过多年运行，积累了大量客户数据，如何应用大数据技术挖掘有价值的客户，实现精准营销是供电公司亟需解决的问题[2]。

本文以电力托管项目为例，运用数据分析方法，进行企业能源托管需求诊断，建立企业用电脆弱性评估模型，实现综合能源服务的精准营销，提高公司营销效率。

1 客户用电脆弱性的指标体系建立

通过市场调研，筛选影响用电风险的主要因素，建立客户用电脆弱性指标体系，可分为一级指标和二级指标。企业电力脆弱性评价体系的指标分类如图1所示。

企业用电脆弱性主要包括组织机构脆弱性、故障隐患脆弱性和优化用电脆弱性。其中，电工证频次表示用电企业的电工同时在多少家企业挂靠电工证;预防试验次数表示企业电力突发故障演练次数;用电规模表示企业申请用电所达到的规模情况，这3个指标代表企业组织机构脆弱性。

2 基于层次分析法的指标权重与赋值计算

2.1    指标权重确定

2.1.1    构造两两判断矩阵

通过专家打分，确定两因素中哪个更为重要，重要多少，需要对重要多少赋予一定的数值。电力应急能力评估的一级评价指标为4个，据专家打分构成矩阵，采用数字1～9及其倒数作为重要性标度。其中，1表示两元素同样重要;3、5、7、9分别表示一个元素比另一个元素稍微重要、明显重要、强烈重要、绝对重要;2、4、6、8表示两个相邻奇数标度的中值。本文通过对电力专家开展问卷调查[3]的形式，再对数据处理得到两两判断矩阵A：

A=1       2       3       4       5       6       7       8       91/2   1       2       3       4       5       6       7       81/3   1/2   1       2       3       4       5       6       71/4   1/3   1/2   1       2       3       4       5       61/5   1/4   1/3   1/2   1       2       3       4       51/6   1/5   1/4   1/3   1/2   1       2       3       41/7   1/6   1/5   1/4   1/3   1/2   1       2       31/8   1/7   1/6   1/5   1/4   1/3   1/2   1       21/9   1/8   1/7   1/6   1/5   1/4   1/3   1/2   1

2.1.2    权重计算

采用方根法计算判断矩阵最大特征值及其特征向量，计算步骤如下：

第一步：计算标准判断矩阵A=（aij）n×n的每一行元素aij的乘积的n次方根Wi=。

第二步：将向量W归一化，Wi=Wi/Wi求出的值，即为评估指标的权重向量。

第三步：计算判断矩阵的最大特征值λmax=。

2.2    指标赋值

在我国企业电力体系中，首先从营销系统和用电采集信息系统中获取指标数值，对于电工使用频次等具体的指标，我们可以首先确定每个具体指标的上界和下界，再对每个指标进行相应计算，将每个指标归一化，使得每个具体指标的最后取值在0～1，越靠近0，证明脆弱性越低，电力体系越安全;越靠近1，说明脆弱性较高，电力体系并不牢固。例如：

电工使用频次：该数值以10次为基准值，越多则脆弱性越高，计算公式：

：0≤x<101：x≥10

预防性试验次数：该数值以一年两次以上为基准值，计算公式：

1-：0≤x<20：x≥2

3 基于综合指数法的客户用电脆弱性计算

综合指数法是将不同等级的指标通过归一化转变成统一级别进行比较，具体地说，综合指数法将对所有指标赋值和权重进行累乘和相加，得出最后的综合评价指数（为一具体数值）：V=WiIi。

其中，权重Wi越大，说明该指标对结果影响越大，赋值越大，说明该指标表现越差，根据计算的脆弱性结果，可看出电力企业的脆弱性与行业平均水平的差别，同时还可以计算单独每个指标对整体脆弱性的贡献度，其大小反映了该指标的脆弱性所带来的系统脆弱性程度，该数值越大，说明该指标是企业用电脆弱性的薄弱环节，可优先处理。

4 模型应用

访问营销系统数据库获取监测范围内所有专变用户信息，所提取的字段信息包括：供电单位（包含地市、区县级、供电所）、户号、户名、用电地址、行业编码、合同容量、运行容量、倍率、执行电价、用户分类、用电类别、隐患类型、电工备注、法人信息、电气联系人信息等，导出明细清单，这些字段数据均为线上数据，可自动采取。

以2018年宁波某企业为例，使用模型可计算该企业的电力脆弱性，如表1所示。

由表1可知，该企业脆弱性达到了0.551 8，一方面，从影响系数中可以看出，该企业脆弱性风险主要因素是用电规模过大，企业可以针对该指标进行调整，降低企业电力风险;另一方面，对于电力公司来说，可以从模型中得到企业的电力脆弱性，脆弱性越高的企业，对能源托管需求也越大，可以利用此模型选择脆弱性高的企业进行能源托管业务的营销。通过该模型，可对系统登记在册的所有企业进行脆弱性评估，按脆弱性从高到低排列，进行电能托管业务的推荐。

5 结语

本文首先建立企业脆性评估指标分类，运用层次分析法，获得指标权重;接着从营销系统获取指标数据，对指标进行赋值;最后利用综合指数法，计算企业脆弱值，从高到低排序，数值越高则用户对设备托管的需求越高，可建立实时监测系统，根据需求紧迫度量化市场，提交专业部门作为供电服务工作的数据支撑。

[参考文献]

[1] 陈萍.影响工业企业供用电可靠性的因素及预控措施分析[J].玻璃，2019，46（5）：28-31.

[2] 覃璇.高压智能电管家建设与应用[J].工程技术研究，2018（10）：185-186.

[3] 何伟.脆弱性视角下老旧小区消防风险治理问题研究[D].上海：华东师范大学，2019.

收稿日期：2019-12-23

作者简介：黄鸣俊（1970—），女，浙江寧波人，高级经济师，从事电力营销方面工作。