基于大数据的计量器具质量分级评价体系研究

刘 璐 ，周榆晓 ，尚 莹 ，刘 晨 ，刘 罡

（1 国家电网辽宁省电力有限公司计量中心,辽宁 沈阳 110186）（2 国家电网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁 沈阳 110006）

1 引言

计量器具质量分级评价体系将从加强建设国家电网公司电能计量器具管控出发，以到货前全性能试验环节为主，通过定量的方式评价电能计量器具的优劣。该体系能够在精确计量领域提供重要的导向作用，并通过督促供应商改进产品质量进而推动整个电能计量行业的发展。

2 计量器具质量分级评价体系的设计思路

该体系针对电能计量器具种类多、项目不一致等特点，从质量管控目标出发，在分析各电能计量器具试验项目、管控办法规定的基础上，在一定原则下建立电能计量器具分级评价体系，为对电能计量器具分级评价打下良好基础。为科学建立本套评价体系，需将计量器具的全部试验项目共分为两级评价。通过对试验结果进行数学分析确定科学的评价方法，采用迭代的线性加权法计算出最终评价得分，并以此作为评价结论，从而直观得到电能计量器具的质量优劣，并可以在此基础上进行二次开发，从数据本身挖掘更多信息。

2.1 指标选取原则

建立评价指标是开展电能计量器具分级评价的重要基础和依据。鉴于此，需要建立一套科学、合理的评价体系，应遵循以下原则[1]：

（1）整体性：对电能计量器具的质量情况进行全面评估。

（2）通用性：适用于各类电能计量器具。

（3）灵活性：具有指标范围扩展的能力。

2.2 设计思路及实现步骤

（1）明确指标范围：文中针对电能计量器具到货前全性能检验，共涉及单相智能表、三相智能表、低压电流互感器三类电能计量器具的全部试验项目。

（2）指标梳理：将试验项目按类型进行分类，将试验大类确定为一级指标，试验大类所包含具体试验项目定为二级指标。

（3）指标分析：对全部试验项目按照试验结果进行分析，分为数据类、判定类与结合类，即试验结果全部为试验数据的为数据类、试验结果仅为合格与否的为判定类、试验结果为数据与判定结合的为结合类。

（4）指标展示[2]：对全部试验项目的评价结果以及最终评价结果进行展示，评价结果能够反映出计量器具的整体质量水平以及具体某环节的性能表现。

3 计量器具质量分级评价体系的建立

文中在对计量器具类型与评价指标选取进行分析并确立的基础上，针对辽宁计量中心计量器具全性能检验初步设计了一套计量器具分级评价体系构成方案，对其中的指标进行进一步确认。该体系从单相智能表、三相智能表和低压电流互感器三个方面，提出计量器具分级评价体系。其中，单、三相智能表由8个一级指标组成，低压电流互感器由6个一级指标组成。二级指标则依据计量器具的具体规格差异化配置。

图1 设计思路示意流程图

图2 计量器具质量分级评价体系

4 计量器具质量分级评价模型研究

文中提出的计量器具质量分级评价方法是以组合评价理论为依据，采用聚类分析、统计分析、方差分析等数学手段确定各指标的对应权重，依据计量器具的属性及指标特点，将数学手段、主观经验相结合，并辅助Origin、Statistical Product and Service Solutions（简称SPSS软件）等数据处理软件以及相应数学处理软件等评价方法相结合，以科学、合理、全面、有效地对计量器具质量进行分级评价的新型评价方法。

4.1 评价方法设计思路

4.1.1 评价方法的原则

计量器具质量分级评价方法主要依据以下原则进行设计：

（1）完整、全面、指标科学、可行；

（2）根据不同的评估对象选择科学的评估方法；

（3）所选择的评估方法均是主、客观组合评价，同时体现主、客观评价信息；

（4）评估结果科学，具有可推广性。

4.1.2 评价方法的思路

计量器具质量分级评价模型，构建思路主要包括：

步骤1：建立双阶层次结构指标体系[3]，即分为目标层和指标层的层级结构体系。目标层即对计量器具质量做出综合评价，指标层即为分布在各属性上的底层指标。

步骤2：结合以往工作经验及试验类别的影响因素确定一级指标权重，结合影响因素与试验结果差异程度确定二级权重。对于主观权重可采用层次分析方法（AHP），对于客观权重可采用聚类分析、统计分析、方差分析等数学方法。

步骤3：将组合评价模型应用到计量器具的评价中，运用线性加权法[4]得到定量的计量器具质量分级评价结果。

4.2 评价指标的处理及指标权重的确定方法选取

目前使用的指标赋权方法很多，依照各方法的原理、原始数据特点及优缺点，可以将赋权方法归结为三类，即主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。主观赋权法是依据该领域专家的理论基础和实际工作经验来对评价对象进行判断，从而得到各指标的相对重要程度。客观赋权法是完全依据评价对象的指标数据本身体现的信息来进行计算，从而得到相应权重，不受人为主观因素影响。组合赋权法，即综合上述主观赋权法与客观赋权法的组合算法，既能体现出专家学者主观的指标相对重要程度，又能在一定程度上保证数据本身的信息得到有效运用，较好地发扬了两种赋权法的优势[5]。文中针对具体指标分别采用上述三种赋权法。

4.3 通用评价模型

计量器具到货前全性能检验项目具有差异性，为满足评价的标准化需求，为有效统一各计量器具的评价方法，文中提出了一个具有通用价值的分级评价模型，模型如下：

其中：为某上级指标的评价分值，为该上级指标对应包含的各项下级指标的评价分值，为该下级指标对应的权重。

此套数学模型将每类计量器具到货前全性能试验所涉及的全部试验项目按照影响因素分类分级，共有二级指标。一级指标包括各类计量器具的试验项目大类；二级指标为各大类试验中所涵盖的试验项目。权重确定依据上述两种数学方法。本套评价模型将分值做统一划分，采用百分制，并分为A（100分）,B（80分）,C（60分）,D（0分）四个档位，每个二级指标按照试验结果表现能够得到客观的评价分值。将得到的分值与确定的权重通过线性加权法进行计算从而得到最终的评价结论。

5 实证过程与结果分析

此部分以2017年某批次的某一特定供应商的单相智能表为案例，采用计量器具质量分级评价方法与模型进行评价。

5.1 案例分析流程

首先对该批次单相智能表的试验结果进行统计分析，确定其二级指标，对每项试验进行评分。而后结合二级指标权重，利用线性加权法计算二级指标的评价分值。将二级指标的评价分值作为一级指标的评分，结合一级指标权重，利用线性加权法计算出总分值。评分流程如图3所示。

图3 评分流程

图4 评价结果横向比较流程

5.2 评价结果的应用

5.2.1 评价方法的原则

以每一到货批次为单位，比较同一批次不同供应商产品的评价结果，即具体分数值，通过分数值的高低可以直观得出优劣程度结果。横向比较时，可采用聚类分析方法对每批次评价结果进行评判比较，流程如图4所示。

5.2.2 评价方法的原则

以供应商为单位，将不同年份、不同批次、同一供应商的评价结果进行纵向比较，进行稳定性分析，可用图像、表格等形式呈现评价结果的变化趋势。同时，将不同供应商评价结果进行相关性分析，如果出现不同供应商产品质量变化趋势明显且相关的情况，可以初步判断检测标准出现了漂移现象，进一步加强对检测标准的监督管理，流程如图5所示。

图5 评价结果纵向比较流程

6 结语

基于大数据理念的启发，文中主要针对辽宁电能计量器具到货前全性能试验，应用大数据理论对历史检验数据进行分析，在对电能计量器具质量管控充分研究的条件下提出了一套计量器具质量分级评价体系。通过实际应用检验，文中研究提出的质量分级评价体系具有通用性与灵活的特点性，可以进一步拓展到其他环节对计量器具质量进行全方位的管控，对国家电网公司开展标准化质量监督具有重要推动意义。

文中提出的基于大数据的计量器具质量分级评价体系仍需进一步研究。目前，此套计量器具分级评价管理体系能够独立对电能表进行评价，日后可以在现有成果基础上，继续开展深入研究。通过软件编写与规划嵌入辽宁省计量中心质检业务管理系统，相结合进而并与省级计量中心生产调度平台对接，自动完成对电能计量器具的品级评价。并结合图形可视化技术更为直观地反映电能计量器具质量状况[6]，进一步完善电能计量器具的质量管控工作。

参考文献

[1]朱东华,张嶷,汪雪峰,等.大数据环境下技术创新管理方法研究[J].科学学与科学技术管理,2013,34(4):172-180.

[2]罗东,胡良焕,邢玉珍.电网评价指标体系研究[J].安徽电力,2009,26(3):75-79.

[3]邓雪,李家铭,曾浩健,陈俊羊,赵俊峰.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识,2012,07:93-100.

[4]李学远.基于方差分析的故障测距算法的研究[D].重庆大学,2007.

[5]A.J.Lopes，R.Lezama，R.Pineda Model.Based Systems Engineering for Smart Grids as Systems of Systems[J].Proscenia Computer Science, 2011,6:441-450.

[6]杨思远.质检大数据平台技术架构及应用服务价值模型探讨[J]. 质量技术监督研究，2017(02):47-50.