[關(guān)鍵詞]優(yōu)化營商環(huán)境；電力指標體系；優(yōu)化方法

引言

電力作為現(xiàn)代社會的“血脈”，其供應(yīng)的穩(wěn)定性、可靠性和效率，直接關(guān)系到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和經(jīng)濟效益。營商環(huán)境作為吸引投資、促進經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素，其優(yōu)化離不開電力服務(wù)的支持。為了進一步優(yōu)化營商環(huán)境，需要對電力指標體系提出更高的要求：一方面，電力供應(yīng)需要更加穩(wěn)定可靠，以滿足企業(yè)連續(xù)生產(chǎn)的需求；另一方面，電力服務(wù)需要更加高效便捷，以降低企業(yè)的運營成本。此外，電力市場的競爭性和電價的合理性，也是營商環(huán)境優(yōu)化的重要方面。

一、電力指標體系優(yōu)化方法

（一）指標體系構(gòu)建

在市場應(yīng)用中，電力營商環(huán)境指標體系主要發(fā)揮著評價、預(yù)警和監(jiān)控三個方面的功能，這些功能共同構(gòu)建了完整的市場分析框架，能夠為各方參與者提供有力的決策支持。通過該體系，市場參與者能夠更清晰地了解市場的現(xiàn)狀、趨勢和潛在問題，從而做出更明智的決策。此外，該體系還能有效連接市場需求和市場關(guān)聯(lián)信息，使各方能更好地把握市場動態(tài)，調(diào)整策略，優(yōu)化資源配置。

指標體系是通過整合多個具有管理能力的單一指標來構(gòu)建的，單一指標作為指標體系的基礎(chǔ)單元，提供了對特定方面或維度的量化評價。理解每一個單一指標的意義，對于理解整個指標體系的處理過程和模式至關(guān)重要。

如圖1所示，從數(shù)字的角度來看，營商環(huán)境的評估涉及多個因素和維度，而這些因素往往表現(xiàn)出復(fù)雜而多變的特性。由于受到眾多內(nèi)外部因素的影響，營商環(huán)境呈現(xiàn)出一定的偶然性，因此，對海量的監(jiān)控接口數(shù)據(jù)進行分析和挖掘是深入了解和掌握營商環(huán)境內(nèi)在規(guī)律的必要途徑。單一指標受到隨機誤差的干擾，綜合指標體系能夠通過整合多個單一指標，更全面地反映營商環(huán)境的整體情況。因此，為了提高評估的準確性與可靠性，可以在電力指標體系建設(shè)中采用定量分析法，以期為市場和企業(yè)提供更加科學和有效的指導(dǎo)。

（二）指標體系的定量分析

在構(gòu)建指標體系時，定量分析的主要目標在于處理各類數(shù)據(jù)問題并確保評估結(jié)果的準確性和可靠性。為此，定量分析應(yīng)遵循三種分析標準：指標的篩選、多指標的綜合評價、檢驗單一指標的評價。

（1）指標的檢驗與篩選

在挑選指標時，有兩個重要的準則。

①相關(guān)性檢驗。這一準則要求指標必須能夠反映用戶所關(guān)心的客觀量。換句話說，指標與目標量之間應(yīng)該存在較強的相關(guān)性。這樣可以確保所選指標有效地捕捉和衡量關(guān)鍵信息，從而提高評估的準確性。

②可靠性檢驗。這一準則強調(diào)指標本身應(yīng)具備統(tǒng)計可靠性。這意味著指標的統(tǒng)計分析特性應(yīng)該具有穩(wěn)定的架構(gòu)，以便于對數(shù)據(jù)信息進行對比和測量。通過確保指標的可靠性，可以減少隨機誤差對評估結(jié)果的影響。

（2）指標的相關(guān)性檢驗

相關(guān)系數(shù)檢驗：相關(guān)系數(shù)是一個衡量指標和目標量之間關(guān)聯(lián)密切程度的數(shù)值。通過計算相關(guān)系數(shù)，可以評估指標與目標量之間的線性關(guān)系強度和方向。一般來說，相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近1，說明兩者之間的關(guān)聯(lián)越強；而系數(shù)的正負則分別表示正相關(guān)和負相關(guān)。

二元相關(guān)系數(shù)檢驗：當需要評估兩個變量之間的關(guān)聯(lián)強度時，可以使用二元相關(guān)系數(shù)。這個系數(shù)能夠反映兩個變量之間的線性關(guān)系強度和方向。通過計算二元相關(guān)系數(shù)，可以判斷兩個變量是否存在顯著的相關(guān)性，從而為指標篩選和評估提供重要依據(jù)。

在統(tǒng)計分析中，協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間線性關(guān)系強度和方向的重要工具。式（1）中，協(xié)方差（cov （X，Y））表示兩個變量共同變化的程度，而相關(guān)系數(shù)則是協(xié)方差的一種標準化形式，可消除變量尺度的影響。

偏相關(guān)檢驗：偏相關(guān)系數(shù)是一種度量這種凈相關(guān)性的統(tǒng)計量。衡量的是在一個變量（這里是r23）被固定或控制的情況下，另外兩個變量（r12和r13）之間的關(guān)聯(lián)程度。在有三種變量的情況下，偏相關(guān)系數(shù)設(shè)定如下：

如式（2）反映了變量之間排除其他變量影響后的關(guān)聯(lián)程度，這也是偏相關(guān)分析的核心目的。

通過分析偏相關(guān)系數(shù)的正負號、變化趨勢的一致性及相關(guān)系數(shù)的絕對值，可以判斷變量之間關(guān)聯(lián)的正負向及關(guān)系強度等關(guān)系特性。同時，指標的可靠性檢驗?zāi)軌蛟谠u估指標質(zhì)量時起到重要作用。指標的可靠性涉及能否穩(wěn)定地反映所測量的概念或現(xiàn)象；指標的一致性則考察不同指標之間是否測量了相同的概念或在邏輯上相互支持。

統(tǒng)計穩(wěn)定性關(guān)注指標在不同條件下是否具有相似的表現(xiàn)。通過專家評審、重復(fù)測量、交叉驗證等方法，能夠?qū)χ笜丝煽啃赃M行檢驗，有助于評估者確定指標的可靠性和一致性，從而作出更準確的決策或推斷。

①Cronbach的α系數(shù)法

Cronbach's α系數(shù)，也被稱為克隆巴赫系數(shù)，是目前使用廣泛且可靠的指標之一，主要被用于評估量表或測驗的信度。

式（3）中，k代表統(tǒng)計樣本數(shù)，∑σ2t和σ2t分別代表各類樣本方差之間的和與總體方差。

②變異系數(shù)

V=σ/E（4）

式（4）中，σ代表樣本標準差，E代表期望值，V代表變異系數(shù)。

（三）基于粗糙集技術(shù)的電力指標體系優(yōu)化

粗糙集（Rough Set）是一種處理模糊和不確定性知識的數(shù)學工具，主要通過信息系統(tǒng)決策表來對知識進行描述。信息系統(tǒng)決策表是一個表格形式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中，行代表對象、列代表屬性或特征。決策表的核心目的是通過屬性（條件屬性）來預(yù)測或分類決策屬性。綜合評價模型是一種多屬性決策分析方法，它主要通過指標體系來評估對象的整體性能或狀態(tài)。這個模型通?；谝唤M指標來構(gòu)建決策表達模型，并形成一個包含評價指標和評價結(jié)果的數(shù)據(jù)表。

電力指標體系的決策表，結(jié)構(gòu)化地描述了指標與結(jié)果之間的關(guān)系，包括對象集合U、綜合指標體系C、評價結(jié)果集合D、指標值集合V和信息函數(shù)凡通過這樣的表格，可以清晰了解每個電力指標樣本在各指標上的表現(xiàn)及評價結(jié)果，有助于改進電力系統(tǒng)。

粗糙集算法作為一種處理不確定性知識的有效工具，能夠在優(yōu)化指標體系方面發(fā)揮重要作用。然而，由于其僅能對離散化數(shù)據(jù)進行處理，因此在應(yīng)用之前，技術(shù)人員需對指標體系數(shù)據(jù)進行離散化處理。常見的離散化算法包括等寬度區(qū)間算法、專家離散算法、最小類熵算法和等頻率區(qū)間算法等。在選擇適合電力指標體系的離散化算法時，技術(shù)人員需要遵循簡單性、一致性、精確性和易操作性等原則以確保算法的有效性和實用性。

在電力指標體系中，每一種單一指標都可以基于其數(shù)值或特性，將評價對象劃分為多個等價類。而每個等價類內(nèi)的對象在該指標上都具有相同或相似的屬性。這種基于單一指標的分化過程，建立了一種等價關(guān)聯(lián)，即在同一等價類內(nèi)的對象是等價的。

式（5）中，IND（R）表示相應(yīng)的指標子集R的等價關(guān)聯(lián)，IND（R）=∩IND（{t}），也就是說，針對？t∈R等價關(guān)聯(lián)，/ND（R）就代表子集之間的等價關(guān)系交集。

二、實驗證明

為了驗證該優(yōu)化方法對電力指標體系的優(yōu)化程度，本文進行了原始指標體系和優(yōu)化后指標體系的對比。其中，原始電力評價指標體系如表1所示，包含了多個用于評估營商環(huán)境的電力指標。在這些指標中，存在部分冗余的項，這些冗余指標可能會降低評估效率或?qū)е略u估結(jié)果失真。因此，本文從以下方面入手，展開優(yōu)化。

首先是去除冗余指標。即篩選并剔除原始指標體系中存在的重復(fù)或高度相關(guān)的指標，確保每個指標都具有獨立且有意義的信息。

其次是指標重構(gòu)。即對于部分表述不清或難以量化的指標，進行重新定義或拆解，使其更加清晰、可量化，并與其他指標保持一致性。

最后是增加關(guān)鍵指標。即在去除冗余指標的同時，增加一些新的關(guān)鍵指標，以更全面、準確地反映營商環(huán)境的電力狀況。

構(gòu)建決策表達模型是一項復(fù)雜且精細的任務(wù)，它涵蓋了多個關(guān)鍵組件和嚴謹?shù)牟襟E，旨在確保模型能夠從數(shù)據(jù)中有效提取決策規(guī)則，并進行分類或聚類操作。同時，決策表達模型作為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠揭示數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，在指標體系中的單一指標聚類方面發(fā)揮著重要作用。

在聚類過程中，本文采用了粗糙集理論對電力指標體系進行屬性約簡和優(yōu)化。粗糙集理論是一種處理不精確、不確定和模糊數(shù)據(jù)的強大數(shù)學工具，特別適用于屬性約簡和規(guī)則提取等任務(wù)。第一，在屬性約簡與求核階段，本文運用了粗糙集屬性約簡原理，對聚類指標集進行了處理。這一過程旨在識別和剔除電力指標體系中冗余或高度相關(guān)的指標，從而精簡指標體系，提高后續(xù)分析的效率和準確性。同時，“求核”作為粗糙集理論的核心概念，被用于確定決策表中不可省略的屬性集合，能夠為后續(xù)的屬性約簡提供基礎(chǔ)。第二，在組建粗糙集等價關(guān)聯(lián)的指標約簡模型階段，本文基于已完成的屬性約簡和求核結(jié)果，構(gòu)建了一個能夠反映指標間等價關(guān)聯(lián)關(guān)系的模型。該模型有助于深入理解各指標之間的內(nèi)在聯(lián)系，并為后續(xù)的區(qū)分矩陣構(gòu)建提供有力支撐。第三，在構(gòu)建區(qū)分矩陣階段，本文利用區(qū)分矩陣這一重要工具對屬性進行了約簡。通過區(qū)分矩陣，能夠明確哪些屬性對于區(qū)分不同對象或類別是必要的、哪些則是冗余的。這一步驟有助于進一步精簡指標體系，提高決策效率。

在計算區(qū)分矩陣并優(yōu)化指標體系階段，本文通過對區(qū)分矩陣的計算和分析，識別出了對區(qū)分對象不產(chǎn)生影響的指標，即核指標之外的指標。這些不具有核指標的指標組合被認為是冗余的，因此被剔除出了指標體系。經(jīng)過這一步驟的優(yōu)化，指標體系更加簡潔，且能夠有效反映原始數(shù)據(jù)信息。此外，在刪除無效指標并擴展發(fā)展協(xié)調(diào)性指標階段，本文刪除了如“高價中標率”“報價趨同率”等對營商環(huán)境評估無實際作用的冗余指標。同時，為了更全面地評估營商環(huán)境，本文還擴展了發(fā)展協(xié)調(diào)性指標以反映營商環(huán)境的發(fā)展趨勢和協(xié)調(diào)性，旨在為決策者提供更加全面和有價值的參考信息。

結(jié)語

本文利用粗糙集理論，對電力指標體系進行了屬性約簡與求核，成功剔除了冗余和相關(guān)性強的指標，擴展了發(fā)展協(xié)調(diào)性指標。這一優(yōu)化過程不僅能提高評價的有效性和準確性，還能為營商環(huán)境的持續(xù)優(yōu)化提供有力支撐。展望未來，我們將繼續(xù)深入研究粗糙集理論在電力指標體系優(yōu)化中的應(yīng)用，探索更多有效的評價方法和模型，為營商環(huán)境的優(yōu)化和發(fā)展貢獻更多的智慧。