基于ISM模型的电网公司企业级运营分析关键指标体系优化

张晶 邢金峰 张文静

【摘要】电网公司企业级运营分析是从企业整体运营的高度对公司主营业务及核心资源进行全过程的监测与分析，辅助经营决策，增强防控风险能力，提高效率效益，实现科学发展。利用解释结构模型（ISM模型）研究梳理运营指标之间的关联关系，把握指标之间的传导机制，从而确定关键指标体系，有助于形成企业级综合分析视角，提升运营分析的深度、质量和效率。

【关键词】运营分析;ISM模型;指标体系优化 一、引言 运营监测（控）中心（以下简称运监中心）的职责是通过对公司运营状况的监测与分析，发现公司运营中存在的异动和问题，及时进行预警并协调解决，促进公司健康高效运营。对现有运营指标开展监测分析主要存在以下问题：一是指标过多，监测分析重点不突出;二是孤立地对单项指标进行分析，导致分析局部化、片面化。因此，抓住关键指标进行系统性分析，对于提升运营监测分析工作质量和效率具有重要意义。

运监中心应进一步优化现有运营指标体系，构建企业级运营分析指标体系，站在全局角度分析公司整体运营态势，逐步形成企业级综合分析独立视角。在指标体系优化方面，已经有大量学者进行了分析与探讨。例如，马昕晖等（2014）结合主成分分析法与聚类分析法实现了对航天发射试验安全评价指标体系的优化;张波等（2013）利用了粗糙集的方法对石油企业可持续发展力评价指标体系进行了优化，李远远等（2010）也利用该方法对同行评议专家科技信用评价体系进行了优化。本文利用解释结构模型进行指标体系的优化，该方法已经广泛应用于各个领域，如土地再开发评价、建筑工程质量分析、新能源发电企业风险评估、智能电网发展影响因素分析等方面。

二、解释结构模型（ ISM）介绍

ISM模型是一种以定性分析为主的模型，主要用来分析系统各实体之间的关系。ISM的工作原理是用有向图描述系统构成元素之间的关联关系。有向图中的节点表示系统要素，箭头表示要素关系，通过构造解析，将复杂的系统分解成条理分明、多级递阶的结构形式，从而分析系统要素选择的合理性以及系统要素相互关系和对整体的影响。构建ISM模型基本步骤如下：

1.确定系统要素。采用创造性方法搜集和整理系统的构成要素，设定某种必须考虑的二元关系，形成意识模型，得到系统要素集。

2确定要素间关系（有或无），构造邻接矩阵

3.根据推移律特性计算可达矩阵M，M是反映有向图各节点间通过一定路径可以到达程度的矩阵，由对A的逻辑运算得到。计算公式。

上式中矩阵的乘法遵循布尔代数运算法则。这一算法的本质是把A加上I后按布尔代数运算法则进行白乘，直到某一幂次后所有乘积都相等为止，此相等的乘积就是可达矩阵。

4.运用规范方法或实用方法，以可达矩阵为基础建立递阶结构模型，用多级递阶有向图来表示模型的结构。

5.将解释结构模型与已有的意识模型进行比较，如果不相符合，就返回步骤1对有关要素及其二元关系和解释结构模型进行修正。

通过对解释结构模型的研究和学习，原有的意识模型得到修正。经过反馈、比较、修正、学习，最终得到一个令人满意、具有启发性和指导意义的结构分析结果。

三、指标体系优化

运用ISM模型对电网企业运营分析关键指标体系进行进一步优化的具体步骤如下：

1.构建邻接矩阵与可达矩阵。选取16个关键指标：电网系统可靠率、购电量、售电量、综合线损率、供电可靠率、购电均价、售电均价、输配电成本、售电收入、购电成本、经济增加值、利润总额、全员劳动生产率、资产负债率、流动资产周转率、净资产收益率。建立邻接矩阵。对邻接矩阵A进行运算，构造A+I矩阵，其中，代表单位阵。利用Matlah7.10.0软件进行矩阵运算，按“布尔代数运算法则”进行自乘。。

2.关系划分。引入可達集和前因集的定义：要素i的可达集是由可达矩阵第z行中所有元素为1的列所对应的要素构成的集合，常用R（i）表示;要素，的前因集是由可达矩阵第J列中所有元素为1的行所对应的要素构成的集合，常用A（ j）表示（R（f）和A（j）的具体划分结果略）。

其中：T=R（Si/sub>⌒A（Si）。

据此，进行层次划分如下：

若Si是最上一级节点，则必须满足条件：

R（Si⌒A（Si）=R（Si）

（4）

根据划分结果，形成各指标间的关联关系和对总体的影响传导机制，剔除强相关指标，企业级运营分析指标可优化为12个核心指标。

四、结论

本文运用解释结构模型对电网公司企业级运营分析的关键指标及其关联之间关系进行了探讨和分析，形成企业级运营分析关键指标的解释结构模型，确定了企业级运营分析核心指标。以此为基础，深入开展指标量化关联关系影响，能够更加有效地进开展企业级运营分析，从公司整体运营高度，及时发现与改善影响企业经营绩效的异动指标，保障公司可持续发展。参考文献：

[1]晖，智文书，陈景鹏，李忠光基于主成分分析法与聚类分析法的安全指标体系优化[J]装备学院学报，2014，25（6）：58-62

[2]张波，李晓丹，管静怡粗糙集方法在优化石油企业可持续发展力评价指标体系中的应用[J]企业经济，2003（1）：71-73

[3]李远远，云俊基于粗糙集的指标体系优化及评价方法研究Ⅱ]浙江大学学报（理科版），2010，34（7）：411-415

[4]朱煜明，刘庆芬，苏海棠，郭鹏基于结构方程的棕地再开发评价指标体系优化[J]工业工程，2011，14（6）：65-69