基于改进熵权法的电力客户服务质量评价方法

许杰雄 王松云 余中杰 陈佐

摘 要：针对电力客户服务信息化、智能化发展需要及更加客观准确地评价电力客户服务质量，引入激活熵的概念，提出基于改进熵权法的电力客户服务质量评价方法。使用激活熵替代经典熵权法中的信息熵，可以在不改变各指标信息熵相对大小及各指标相对重要程度的情况下，降低部分异变样本数据对最终评价结果的影响。模拟测试结果表明，提出的方法可以客观准确计算出电力客服综合评分，获得正确率较高的电力客户服务质量评价结果。

关键词：熵权法;指标评价;电力客服;激活函数

中图分类号：F423.3;TM711

文献标志码：A

文章编号：1007-757X（2020）11-0090-03

Abstract：In response to the informaization and intelligentization of power customer service， it is necessary to evaluate the quality of power customer service more objectively and accurately. The concept of activation entropy is introduced in this paper， and method of power customer service quality evaluation based on improved entropy weight method is also proposed. The activation entropy is used to replace the information entropy in the classical entropy weight method， to change the relative size of each index and the relative value of each index. In the case of important degree， the influence of partial dissimilar sample data on the final evaluation result is reduced. Finally， the simulation test results show that the method proposed in the paper can objectively and accurately calculate the comprehensive score of electric customer service， and obtain the service quality of electric customer with higher correct evaluation results.

Key words：entropy weight;indicator evaluation;power customer service;activation function

0 引言

當今电力产业不仅重视生产，对提供及时、高效的客户服务也尤为重视，电力客户服务质量的评价从一定程度上反映了运营效率[1]。电力客服系统作为一个平台，对用户提出的问题高效解决问题发挥出应有的作用。电力客服系统运行质量影响到电力运营的稳定性和可靠性，传统的电力客服评价存在主观因素多、评价结果缺乏说服力等问题，解决上述问题需从不同的评价指标分析出发，建立基于客观算法的评价体系，通过计算指标数据的离散程度决定指标的权重，同时局部异变数据不能影响综合评价结果。因此，改进电力客户服务质量评价方法尤为重要。

电力客户服务质量评价时最大同时接待量、日接待量、回复条数、满意率、问题平均解决时长指标数值会发生变化，通过指标数值可以计算出电力客服对应指标的评价分值，从而体现电力客户服务质量。对于综合评价方法，文献中提出了很多种，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）权重主观确定、特征值和特征向量的精确求法比较复杂[2]、TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）的权重设定与AHP一样都是主观决定[3]，缺乏说服力、秩和比法（Rank-sum ratio，RSR）权重部分主观确定，且由于指标值采用秩代换会导致指标部分信息丧失[4]。经典熵权法克服了以上方法的不足，通过计算指标数据的离散程度客观决定指标的权重，然而在实际应用中，经典熵权法也存在一定问题，经典熵权法基于基础数据对指标进行计算信息熵与指标权重，避免了人为因素的主观行为，提高了评价结果的准确性，但是由于评价样本数据量往往较小，导致数据异变性出现几率较大，造成信息熵、权重值误差大，最终影响评价结果[5-9]。

针对以上问题文中引入了激活熵的概念，提出了基于改进熵权法的电力客户服务质量评价方法，使用95598客户服务真实数据，以电力客服人员作为评价对象，通过多个指标评价结果对服务质量作出客观评价。完善电力客户服务系统，提高电力客户服务质量。

1 激活熵

1.1 激活熵算法

熵的概念由Shannon从热力学引入到信息论中，它可以度量系统的有序程度，从而描述信息量的不确定性[10]。

根据熵的定义，若信源有m种不同取值，对应概率为Pi（n=1，2，…，m）时，则信源的熵的定义，如式（1）。

若Pi=1/m（n=1，2，…，m）时，也就是各取值出现的概率一样时，熵的值最大。

若依据i个评价指标对j个评价对象进行评价，采用熵值作为某指标的权重，则指标的信息熵Ei越大，就表明该指标对j个对象的评价中贡献越均衡，指标值对不同对象评价的区分度越小，能为最终决策提供的信息量越小，在综合评价中所起的作用越小，则其权重也应越小。反之，则权重也应越大[11-14]。

激活熵是信息熵通过激活函数计算得到的，之后计算得到修正后的指标权重。激活函数主要用于人工神经网络、本文使用logistic函数作为激活熵的算法，如式（2）。

由上可见，用指标熵值赋相应权重仅反映了指标在评价客服对象时的客观差异度[15-20]，在评价样本存在数据异变的情况下，熵本身并不能完全反映指标在解决实际问题时的重要性。为了防止部分指标数据异变影响对应指标的权重，降低多次评价后的综合评价结果准确率，所以引入激活熵，从而使电力客户服务质量评价体系更加客观、合理、有说服力。

2 基于改进熵权法的电力客户服务质量评价方法

（1） 明确指标体系和评价对象

电力客户服务工作主要依据实际开展所收集的数据，建立五个指标体系对各客服（文中共11个）的服务工作进行评价，则待评价对象包含11个评价对象。现有电力客服评价指标体系包括：正向指标，最大同时接待量、日接待量、回复条数和满意率;逆向指标，问题平均解决时长。

其中，除问题平均解决时长为反向指标（指标值越趋近零越好）外，其余指标均为正向指标（指标值越趋近正无穷越好）。

3 电力客户服务质量评价方法的仿真测试

3.1 测试平台及样本数据

为了分析基于改进熵权法的电力客户服务质量评价方法效果，选择经典熵权法进行对比测试，电力客服基础数据样本构成，如表1所示。

采用最大同时接待量、日接待量、回复条数、满意率、问题平均解决时长作为电力客户服务质量正向、逆向指标。

3.2 数据标准化

将电力客户服务质量的样本数据具体数值代入上述第2小节中步骤（2），得到标准化结果，如表2所示。

3.3 激活熵与指标权重计算

将标准化结果代入第二小节公式计算，得到各指标激活熵、指标权重，如表3所示。

3.4 客观评价分值确定

通过表2和表3数值计算得出客观评价分值结果，如表4所示。

3.5 结果及分析

采用经典熵权法、改进熵权法分别建立电力客户服务质量评价方法，并对电力客户服务样本进行分辨，得到的改进熵权法测试结果如上述表4。经典熵权法如表5所示。

相对于经典熵权法的电力客户服务质量评价方法，改进熵权法电力客户服务质量评价方法效果得到明显的优化，这主要是由于改进熵权法信息熵的数值通过激活函数进行激活，在不影响指标数值相对大小的情况下做出了合理的转换，建立最优的电力客户服务质量评价系统，有效降低了电力客户服务质量评价的错误率。

统计经典熵权法、改进熵权法，分别建立两个客服一个季度的电力客户服务质量评价综合统计结果，如表6所示。

从表6可以看出本文模型的电力客户服务质量综合评分结果中经典熵权法A客服二三四月分值比K客服低但因一月得分较高导致综合评价分值更高，而改进熵权法在不影响各指标分值相对高低的情况下弱化单个异变指标分值，使评价分值更具有说服力。

4 总结

电力客户服务质量评价是电力系统的一个重要组成部分，对其进行研究具有非常重要的意义，为了解决AHP法、TOPSIS法、RSR法中权重主观确定的问题，和经典熵权法中存在的局部异变数据影响综合评价结果问题，提出了激活熵的概念，设计了基于改进熵权法的电力客户服务质量评价方法。克服了综合评价分值因信息熵的离散程度过大而影响到评价结果，测试结果表明，本文方法提高了电力客户服务质量评价正确率，大幅度减少了电力客户服务质量评价的误判率，而且最终电力客户服务质量评价分值更客观、合理、有说服力，可以达到电力客户服务系统实际应用要求，获得比其他方法更加理想的电力客户服务质量评价结果，为解决电力客户服务质量评价提供了一种高效的解决方案。

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（收稿日期：2019.10.21）