组合熵权法和多层灰色关联法多维无线指标

刘文波，王骏，王裴劼，雷禹

(广州致讯信息科技有限责任公司，广州 510006)

组合熵权法和多层灰色关联法多维无线指标

刘文波，王骏，王裴劼，雷禹

(广州致讯信息科技有限责任公司，广州 510006)

本文针对目前智能电网无线通信网络中，出现的各种无线通信技术利用率不高，缺乏有效的技术规划以及综合决策评估等问题，提出了基于组合熵权法和多层灰色关联分析相结合的无线技术多维指标综合分析方法。最后将该理论方法应用于三种典型无线技术的综合评估，验证该算法的有效性和可靠性。

无线通信技术；多维指标；组合熵权法；多层灰色关联分析；

0 前言

无线通信技术[1]凭借可移动性、成本低、扩展性强、应用方便等优势，在智能电网特别是有线电力通信无法有效作用或远程现场作业等应用中，发挥着举足轻重的作用[2]，是实现智能电网建设的基础支撑技术之一。利用过去单纯追求技术的评估指标对各种无线通信技术进行综合评估已不再合适，进而转变采用考虑经济性、适应性等性能的多维分析指标。这不仅能在无线组网规划[3-4]前对具有投资可能性的技术进行有效评价，而且可以根据技术的优缺点及时改进、优化无线组网的决策方案，为用户提供高效、持续、优质的网络通信服务。

近几年，国内针对无线通信技术的综合评估研究较少，但在其他方面的综合应用研究成果较为丰硕，这些综合决策方法主要是按性能表现对评估对象的多个量化指标进行综合评价。最典型的有层次分析法[5]、熵权法[6]、模糊评价法[7]、灰色关联分析法[5-9]、TOPSIS评价法、回归分析[10]等方法。其中，文献 [2-5]中的灰色关联分析方法不仅计算简单、适应性强，还能充分解决指标计算不确定的问题，是综合评估方法中应用最广的一种。然而灰色关联分析中的平均指标权重，会使决策结果存在一定的主观性，从而出现决策判断偏差。为克服平均权重的不足，文献[5-6，8]分别提出在灰色关联分析中结合应用其他评估手段，形成多元分析方法，对各种无线技术进行综合分析。文献 [5，8]所融合的模糊评价法与层次分析法，弥补了各自的不足，却由于对主客观信息的处理方式各异，而导致客观数据的利用率不高，存在较强的偶然性；同理，文献 [6]中的熵权法能有效的利用客观数据进行客观赋权，但对定性指标的考虑不够充分，使得上述多元评估分析方法在实际的综合评估中可能存在应用偏差。

文中在上述多元评价方法的梳理和分析基础上，结合国内电网实际情况及未来智能电网无线通信网络发展需求，研究提出一种基于组合熵权法和多层灰色关联分析的无线通信技术多维指标分析方法，并将理论研究应用于三种典型无线通信技术的具体分析、评估和比较，指导电网中无线通信技术的实际应用建设，为智能电网无线组网规划和设计提供重要依据。

1 无线通信技术的多维指标体系

综合考虑影响技术性能的多个主要评价因素，依据从上至下的层次结构，对无线通信技术关键指标进行分析与筛选，最终构建出一套科学、全面的无线通信技术多维综合评价指标体系。如图1所示。

图1 无线通信技术的多维评价指标体系结构图

2 综合分析法

2.1 计算综合权重序列

2.1.1 熵权法

通常，熵权法中的信息熵是表示评估指标信息的重要程度，熵值越大即权重越大，该指标对整体性能的影响也就越大。目前，通过熵权法确定指标权重，可以有效提高权重分配过程中的客观性。然而在实际评估中，这种依赖客观信息求解熵值的方法，对带有经验性的定性指标考虑较少，反而扩大了评估决策与实际应用之间的差距。

设由m种无线通信技术的n项评价指标构成的矩阵为U=(xij)m×n，为直观地评价各无线通信技术在同一定性指标的表现等级，首先对各指标参数矩阵进行归一化标准处理，得到标准指标矩阵，其中2，…m。由此，各评价指标的信息熵为

评价矩阵的权重系数为

2.1.2 组合熵权法

为提高熵权法处理主观信息的能力，将专家经验判断与客观数据相互关联，本文提出在原有熵权法的基础上采用层间指标综合的主客观赋权方法，科学、合理的分配多维指标的组合权重。该方法不仅可以有效的排除灰色关联分析中权重平均所带来的不确定因素；还能增强评估系统层间权重的可信度与关联度，为决策评判提供一种更科学、客观的综合权重赋值法。

设有m种技术的n1项一级评价指标构成的矩阵和n2项二级评价指标构成的矩阵Un2，各级评价指标的组合权重计算过程为：

1)首先通过专家调查收集、“盲度分析”排序等过程，统计得到一级评价指标的主观权重序列；假设有s位评估专家对第i种技术的第j项一级定性指标进行评价，利用公式 (3)可得到该指标的定量转换值bij。

式中m为指标转换量，r为所有专家对该评价指标的定性排序值。由此，第j项一级指标的主观权重值为：

其中，认识度均值为bj=1/s∑si=1bij；盲度为

2)按照一级指标的划分，划定n1个二级指标子集；利用熵权法分别计算各指标子集内二级评价指标的客观权重序列，且满足。其中，i表示一级指标的序号。

2.2 多维指标分析方法

灰色关联分析法[12-13]是一种具有信息量少、适合小样本建模、关联性强、评估效果好等特点的综合决策分析方法。它可以根据特定问题、特定条件所需的实际性能标准，快速准确的选出最优关联的技术方案。然而，该方法计算过程中的平均权重，赋予了与其重要性不符的指标权重系数，增加了评估结果的不确定性。为此，本文提出将组合熵权法求解的综合权重取代灰色关联分析中的平均权重，并依据指标体系结构，综合确定多层灰色关联度系数，从而决策选出与最优理想方案更接近、更客观、有效的无线技术方案。

在建立多维分析模型前，首先梳理基于熵值的单层灰色关联分析过程 (SGAR)。通过计算各指标序列 Xi=(xi1，xi2...xin)与最优序列 X0=(xo1，xo2...xon)间的灰色关联矩阵γoi(k)为

式中，分辨系数ρ最少取0.5。最后，利用各指标的综合权值wk，求得综合关联度γo公式为

多维指标综合分析过程如图2所示。在应用该方法前，需确定评估指标的层次分析结构，如图1中两层的无线通信技术指标体系；然后从下至上的分层应用组合熵权法和多层灰色关联分析方式，求解无线技术的综合关联度系数，最终排序确定各技术性能的优劣。分析步骤如下：

1)首先明确多维指标评估体系的具体指标及指标的层级结构，并利用组合熵权法求解各级评价指标的组合权值。

2)利用基于熵值的单层灰色关联评价方法，从下至上的逐层确定上层指标的关联度。

3)根据层间结构及多层指标的灰色综合关联度系数，对各项一级指标的关联度进行权重计算综合关联度，通过比较、排序，最终确定各种无线通信技术的综合性能。

图2 基于组合熵权法与多层灰色关联的多维评价过程

这种层间关联、合理权重的综合分析方法，不仅能有效减少专家主观评价对最终结果的影响，而且还综合了指标体系各层间的关联因素，有助于科学、全面的分析评估各种技术，大大提高各种技术的应用能力，为提高技术规划、优化系统性能提供帮助。

2.2.1 无线通信技术的多维指标应用

依照上述综合分析方法的处理过程，本文对当前应用最广泛的WiFi、ZigBee、蓝牙技术，进行某地级城市中心配电网无线组网规划中无线技术应用的综合性能评估，最终计算得到三种技术指标的综合关联系数γo以及综合排名c。设有三个原始评价矩阵U=(xij)m×n2，则综合分析处理过程如下：

1)对原始评价矩阵进行归一化处理。

2)收集20位专家调查数据，利用式 (3)(4)分别计算得到各技术的一级指标主观权重值{Wi}：{0.9，0.6，0.6，0.8，0.7}{0.7，0.8，0.7，0.7，0.8}{0.7，0.7， 0.6，0.5，0.4}；然后，利用式(1)(2)分别求得各二级指标客观权重，结合对应的一级主观权重值，利用式 (5)求解各二级指标的综合权重。

3)根据步骤②求得的二级综合指标权重序列，利用SGAR方法的公式 (6)(7)，求得各二级指标的关联度系数γi。

4)最后，根据一级主观权重序列{Wi}计算各指标关联度系数的权重和γo，作为评价技术的最终关联评价值，数据结果见表1所示。其中，一级指标的关联度系数为各子集指标关联度系数的权重值。

表1 三种无线通信技术的实际指标关联度系数

如上表所示，文中以城市中心配电网无线通信组网规划为应用背景，结合应用组合熵权法与多层灰色关联分析法，求得各种无线技术的综合关联评价。通过对表1中综合评价值的比较和排序，可知在WiFi、ZigBee、蓝牙这三种可选的城中心配电网无线通信技术的综合性能排名：ZigBee＞WiFi＞蓝牙，其中综合性能表现最佳的是ZigBee技术，性能最差的是蓝牙技术。

通过各种无线技术在同项性能指标的关联值比较，又可知WiFi与ZigBee在有效性、可靠性方面的性能表现差别很小，且各有优势；在安全性和可扩展性方面，WiFi的性能表现明显弱于ZigBee技术；而在经济性的投入明显低于ZigBee技术；蓝牙技术因受短距离传输的局限性影响，除了安全性与可靠性与WiFi技术的差距较小外，其他三个指标均明显劣势于WiFi和ZigBee技术。实质上，这些指标性能间的差异都跟无线技术本身的技术理论以及特殊的应用背景息息相关，然而技术的综合关联评价并不仅仅依靠独立的评价指标值，更多的受到指标在整体性能表现中综合权重的影响。

3 结束语

在各种无线技术飞速发展和智能电网无线新技术融合应用的大背景下，本文提出基于改进熵权法和多层次灰色关联分析的综合评估分析方法，对几种典型应用的无线通信技术进行分析、评估、比较，为智能电网无线通信网络建设中无线通信技术的有效规划提供重要参考依据，为智能电网无线组网新规划提供必要的设计依据，为无线新技术的应用提供研究基础。

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Research and Application of Multi-dimensional Wireless Indicators Analysis Based on Integrated Entropy Weight and Multi-level Gray Relational Method

LIU Wenbo，WANG Jun，WANG Peijie，LEI Yu
(Guangzhou Zenithsun Technology Co.Ltd.，Guangzhou 510006，China)

This paper proposes a wireless technology of multidimensional indicators comprehensive analysis method to respond the lower utilization of wireless communication technology，the lack of effective technology program and a scientific comprehensive assessment method in the current smart grid of wireless communication network，which based on the combination of entropy method and the multi-level grey correlation analysis.Finally，the comprehensive assessment simulation of three typical wireless technologies is done to validate the validity and reliability of the algorithm.

wireless communication technology；multidimensional indicators；Combination of entropy method；multi-level grey correlation analysis

TM76

B

1006-7345(2015)03-0042-04