[发明专利]一种售电公司运营效益评价方法

说明书

本发明公开了属于公司运营效益综合评价技术领域的一种售电公司运营效益评价方法。所述方法首先采用ITM法对售电公司运营效益进行综合评价，得出相对接近度作为综合评价值。在此基础上运用MASO‑LSSVM智能算法优化参数，通过机器学习，泛化ITM综合评价中的专家打分，通过输入指标数据自动、快速计算出预测综合评价值。本发明通过MASO对LSSVM的参数进行优化，提高了LSSVM的分类精度。通过MASO‑LSSVM智能算法对售电公司运营效益进行综合评价，并通过自动运行和快速评价预测运营效益综合评价值，为售电公司未来提出更合理的运营发展模式提供决策依据，实现公司在售电市场上的可持续发展目标，同时，也为售电公司运营效益的综合评价提出一种新思路。

技术领域

本发明属于公司运营效益综合评价技术领域，尤其涉及一种售电公司运营效益评价方法。

背景技术

目前我国电力市场正处于新一轮体制改革过程中，随着售电侧的放开，市场上逐步构建起多元化售电主体。面对复杂的售电市场环境和激烈的竞争格局，运营效益直接反映售电公司当前所处市场地位和发展优劣状况。因此，构建科学、合理的运营效益评价指标体系、选取合理的模型对售电公司运营效益进行综合评价，有利于售电公司了解自身在售电市场中所处的地位，分析其竞争优劣势，对售电公司实现可持续发展目标是一项具有重要意义的工作。

售电公司运营效益综合评价的核心即评价指标体系与综合评价模型的构建。目前我国正处于售电侧放开初期，针对售电公司及其运营效益开展综合评价的研究较少，面向售电公司运营效益尚未建立起完善的评价指标体系。并且针对运营效益综合评价，多采用传统的评价方法,如：层次分析法、物元分析法、模糊综合评价法等，且均存在一定的不足，评价速度有待提高。人工智能算法在自动运行和快速预测方面具有显著优势，通过机器学习泛化主观赋权，可实现相对误差较小的预测和快速评价。但是，人工智能算法的参数有待进一步优化以提高机器的分类精度。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种售电公司运营效益评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建售电公司运营效益指标评价体系，并采集各运营效益评价指标数据；

步骤2：对采集的各运营效益评价指标数据进行标准化处理；

步骤3：采用熵权法对售电公司运营效益评价指标进行赋权，确定各指标权重；

步骤4：采用ITM法计算售电公司运营效益的相对接近度，将计算得到的相对接近度作为综合评价值，用于对售电公司运营效益进行综合评价；

步骤5：采用MASO-LSSVM智能算法优化参数，并将优化后的LSSVM算法应用于售电公司运营效益综合评价；

步骤6：对MASO-LSSVM智能算法进行训练，通过对售电公司运营效益的自动运算，得到预测综合评价值。

所述步骤1构建售电公司运营效益指标评价体系，是从财务收益、生产运营、营销水平、内部管理水平及社会效益五个方面，以售电公司运营效益为总评价目标构建的三级综合评价指标体系。

所述步骤2对采集的各运营效益评价指标数据进行标准化处理的具体方法为：

1)采用专家打分将定性指标量化处理

假设共邀请权威专家M位，第k位专家对第t个售电公司定性指标i的打分分值为S_ti^k,则通过所有专家打分量化的定性指标i的分值为：

2)对适中型和极小型指标进行一致化处理，统一转化为极大型指标，具体过程如下；

适中型指标：