基于指标群半结构性识别的行业用水定额确定模型

张建国

(沈阳市水务事务服务与行政执法中心，沈阳 110015)

0 引 言

合理选择用水定额确定方法是保证用水定额的先进性、科学性、合理性和可行性的关键手段。目前，国内通常采用的方法主要有经验法、统计分析法、技术测定法等，但每种方法都存在局限性，文章构建了基于指标群半结构性识别的行业用水定额确定模型，模型在模糊模式识别模型基础上，对定额制定指标量化相对优属度矩阵进行评价计算，给出模糊综合评价计算结果，以保证用水定额的模型在辽宁省行业用水定额研究确定中得以应用。

1 模型计算流程

采用基于指标群半结构性识别的行业用水定额确定模型计算某行业用水定额的流程如图1所示。

图1 模型计算定额流程图

定量指标与定性指标量化，设有n个参加定额制定的用水单耗wu，每个用水单耗有m个定量指标特征值，则用水单耗集的定量指标特征值矩阵为：

(1)

式中：1xij为第j个用水单耗第i个定量指标的特征值。

每个用水单耗有k个定性指标特征值，d位专家根据对各指标的满意程度，在100-0范围内对k×n个指标进行打分，每个专家的分值矩阵为：

=(qyij) q=1，2，……，d

(2)

式中：qyij为第q位专家为第j个用水单耗第i个定性指标的打分值。

专家权重根据专家对打分对象的熟悉程度进行确定，归一化得各专家权向量为a=(a1,a2,……,ad)。每个定性指标的特征值取专家打分加权平均值，则用水单耗集的定性指标特征值矩阵为：

(3)

式中：2xij为第j个用水单耗第i个定性指标的特征值。

用水单耗集的指标特征值矩阵为：

=(xij)i=1,2,……m+kj=1,2,……,n

(4)

式中：xij为第j个用水单耗第i个指标的特征值。

风险指标相对优属度公式：

(5)

式中：r=1，2，…，f为风险指标数。

效益指标相对优属度公式：

(6)

式中：b=1，2，…，g为效益指标数。

根据决策者经验知识和风险偏好确定各指标权重w，应用模糊优选模型计算用水单耗的优属度[1]。

(7)

式中：u′为优属度；wi为指标权重；m为识别定量指标数；k为识别定性指标数；p为距离参数；p=1时为海明距离；p=2时为欧氏距离。

对式(7)进行归一化处理，可得用水单耗优属度uh。

2 实 例

采用本模型对辽宁省行业用水火力发电行业循环冷却用水工艺单机容量300MW以上机组(2000年1月1日起新、扩、改建成投产的企业)用水定额进行确定。

2.1 用水单耗选取

有3个参加定额制定的用水单耗，分别为2.949m3/MW·h(某发电有限公司)，2.8m3/MW·h(某节能热电股份有限公司)，3.24m3/MW·h(某热电新材料股份有限公司)。

2.2 模型指标选取

所选定量指标有用水重复利用率、用水管网漏损率和节水器具普及率；所选定性指标有企业规模和用水工艺大众化程度。

2.3 模型计算

用水单耗集的定量指标特征值矩阵为“

(8)

每个用水单耗有2个定性指标特征值，4位专家根据对各指标的满意程度，在100-0范围内对2×3个指标进行打分，专家权重根据专家对打分对象的熟悉程度进行确定，归一化得各专家权向量为a=(0.5,0.2,0.2，0.1)。每个定性指标的特征值取专家打分加权平均值，则用水单耗集的定性指标特征值矩阵为：

(9)

用水单耗集的指标特征值矩阵为：

(10)

(11)

根据决策者经验知识和风险偏好确定各指标权重w=(0.43，0.15，0.06，0.1，0.26)，应用模糊优选模型[1, 2]计算方案的优属度。

u′=(0.996，0.239，0.426)

Uh=(0.600，0.144，0.256)

(12)

2.4 确定定额值

采用统计分析二次平均法：计算如下：

(13)

两种计算结果相近，但采用二次平均法确定的用水定额值由于考虑了用水先进性，其结果往往偏小。本模型计算过程既考虑了影响定额制定的量化指标，又引进的行业专家经验，相对更加科学合理，综合以上两种分析计算方法，确定该定额值为3.0m3/MW·h[2]。

3 结 语

基于指标群半结构性识别的行业用水定额确定模型与以往常用的定额制定方法(如统计分析二次平均法等)相比，在行业用水定额制定过程中，不仅仅将用水单耗值纳入计算，考虑了与用水定额相关的多个指标(含定量和定性指标)对用水定额值的影响程度，并将定性指标量化，将专家经验与定量指标集结起来，有效的解决了以往行业用水定额制定中只注重定量指标或专家经验的问题。