[发明专利]一种基于熵权法与多目标属性决策的电力数据资产价值评估方法

说明书

本专利公开了一种基于熵权法与多目标属性决策的电力数据资产价值评估方法。电力数据资产易造成数据冗余，阻碍企业对数据资产的管理。因此，本文提出了基于熵权法与多目标属性决策(TOPSIS)的电力数据资产价值评估模型。该模型提出了电力数据资产价值评估指标体系，构建了基于熵权法与TOPSIS的价值计算方法，能有效识别电力数据资产价值，提升了电网企业数据资产管理的效率。本专利设计一种电力数据资产价值评估的方法，属于适用于管理预测的数据处理方法技术领域。该方法先判断电力数据资产的类型并构建指标，对影响指标评分的因素进行量化并对指标赋权，借助熵权法计算各指标的权重，构建指标的评分矩阵，通过TOPSIS方法计算得到电力数据资产的价值。

技术领域

本专利具体涉及管理预测的数据处理方法技术领域。该方法先判断电力数据资产的类型并构建指标，对影响指标评分的因素进行量化并对指标赋权，借助熵权法计算各指标的权重，构建指标的评分矩阵，通过 TOPSIS方法计算得到电力数据资产的价值。

背景技术

电力数据资产是能源技术与数字技术的深度融合的重要载体。而电力数据因其体量大、关系复杂和时序增长迅速等特征，易造成数据冗余，阻碍企业对数据资产的管理。现亟需对电力数据资产进行准确的价值评估，从而增加企业对数据资产管理、应用和变现的效率。因此，本文提出了一个基于熵权法与多目标属性决策(TOPSIS)的电力数据资产价值评估模型。该模型提出了电力数据资产价值评估指标体系，构建了基于熵权法与 TOPSIS的价值计算方法。该模型能有效识别电力数据资产价值，提升了电网企业数据资产管理的效率。发明内容

本发明要解决的技术问题是：能够清楚明确得到电力数据资产价值。

本发明为解决上述技术问题提出的技术方案是：一种基于熵权法与多目标属性决策的电力数据资产价值评估方法，包括以下步骤：

步骤1：构造特征矩阵：以专家打分为基础数据，构建评价指标的特征值矩阵X＝(x_ij)_nm，其中，x_ij为第i个数据资产项的第j个指标得分，i＝1,2,…,为数据资产项编号，j＝1,2,…,为指标编号。

步骤2：特征值矩阵归一化。将特征值矩阵按列归一化，对其进行特征的放大。由于3.4.2介绍的指标均为效益型指标，因此归一化可由公式 (1-1)完成。

其中，x′_ij是x_ij归一化后的值，为简便x′_ij仍然记为x_ij。

步骤3：数值占比计算。按照公式(1-2)计算第j项指标下，第i个数据资产项的指标特征值x_ij所占的比重。得到矩阵P＝(p_ij)_nm。

步骤4：熵值计算。按照公式(1-3)计算第j项指标的熵值e_j。

步骤5：权重计算。按照公式(1-4)计算第j项指标的权重w_j，且满足：

步骤6：(1)正/负理想解确定。定义与为x_ij的列最大值与最小值，即与最小值之后定义与为第i个数据资产项与和距离，计算方式如式(6)与(7)。

步骤7：价值计算。按照式(7)计算第i个的数据资产价值S_i∈(0,1)。