基于AHP-EWM-CM的發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力評價模型

符祥德

摘要：為了科學(xué)評判企業(yè)應(yīng)急管理現(xiàn)狀，實現(xiàn)應(yīng)急資源的科學(xué)配置和有效利用，提升企業(yè)預(yù)防和響應(yīng)突發(fā)事件的水平，對企業(yè)開展應(yīng)急能力評價是最為有效的途徑之一。文章提出了基于AHP-EWM-CM的應(yīng)急能力評價模型，構(gòu)建了發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力評價指標(biāo)體系，以某發(fā)電企業(yè)為例，首先結(jié)合層次分析法（AHP）與熵權(quán)法（EWM）求取評價指標(biāo)的綜合權(quán)重，然后通過云模型（CM）的云發(fā)生器計算各評價指標(biāo)的云數(shù)字特征并生成對應(yīng)的指標(biāo)云圖，將其與評價標(biāo)準(zhǔn)云圖進行對比，以最大相似度準(zhǔn)則為依據(jù)，得出該企業(yè)綜合評價結(jié)果為“優(yōu)秀”。文章研究結(jié)果表明：基于AHP-EWM-CM的應(yīng)急能力評價模型解決了權(quán)重確定與評價結(jié)果描述的局限問題，計算得到的指標(biāo)權(quán)重更加客觀，且評價結(jié)果以云圖展示更加直觀，可在企業(yè)應(yīng)急能力評價中推廣運用。

Abstract： In order to scientifically judge the status quo of enterprise emergency management， realize the scientific allocation and effective utilization of emergency resources， and improve the level of prevention and response of emergencies， it is one of the most effective ways to evaluate emergency response capability. This paper proposes an emergency capability evaluation model based on AHP-EWM-CM， and builds an emergency power evaluation index system for power generation companies. Taking a power generation company as an example， firstly， the AHP and the entropy weight method （EWM） are used to obtain the comprehensive weight of the evaluation index， and then the cloud digital characteristics of each evaluation index are calculated by the cloud generator of the cloud model （CM） Generate the corresponding indicator cloud map and compare it with the evaluation standard cloud map. Based on the maximum similarity criterion， it is concluded that the comprehensive evaluation result of the enterprise is "excellent". The research results in this paper show that the emergency capability evaluation model based on AHP-EWM-CM solves the limitation of weight determination and description of the evaluation results. The calculated index weights are more objective， and the evaluation results are more intuitively displayed in the cloud diagram， which can be used in the enterprise emergency capability Promotion and use in evaluation.

關(guān)鍵詞：熵權(quán)法;云模型;發(fā)電企業(yè);應(yīng)急能力;綜合評價

0? 引言

電力行業(yè)作為我國生產(chǎn)發(fā)展的支柱行業(yè)，與千家萬戶的日常生活以及各行各業(yè)的穩(wěn)定生產(chǎn)緊密相連，為推動我國的社會進步和生產(chǎn)安全保駕護航[1]。發(fā)電企業(yè)是電力系統(tǒng)生產(chǎn)運行的供給端，發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，雖然我國發(fā)電企業(yè)不斷對自身應(yīng)急管理工作進行規(guī)范與完善，但近些年由突發(fā)事件造成的人身傷亡事故、大面積停電事故仍然時有發(fā)生，不僅造成了人員的傷亡，也對當(dāng)?shù)氐墓╇娪秒姰a(chǎn)生了影響，使人民的生命財產(chǎn)遭受沉痛打擊[2-3]。為了科學(xué)評判發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力現(xiàn)狀，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)應(yīng)急工作中的薄弱項，從而有針對性地提高企業(yè)的應(yīng)急能力水平，對發(fā)電企業(yè)進行應(yīng)急能力評價是最有效的手段之一。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力評價的研究已取得了一些進展，Satty[4]于1980年首次提出了層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），并將其用于在決策問題中判斷各影響因素的相對重要程度;Qi[5]等采用模糊綜合評價法對應(yīng)急預(yù)案進行評價，并構(gòu)建了應(yīng)急預(yù)案評價指標(biāo)體系的基本框架;魯鵬[6]等構(gòu)建了適用于電網(wǎng)突發(fā)事故應(yīng)急響應(yīng)能力的評價指標(biāo)體系，并首次使用改進的熵權(quán)法對應(yīng)急響應(yīng)能力進行了評價;王群[7]等結(jié)合層次分析法和模糊綜合評價法對電力系統(tǒng)應(yīng)急通信預(yù)案進行了評價，減少了主觀因素對評價結(jié)果的影響?，F(xiàn)有的發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力評價多是針對應(yīng)急工作中的某一項職能進行評價，對企業(yè)應(yīng)急能力的綜合評價較少，評價中常見的指標(biāo)確權(quán)方法都存在一定的局限性，單一的指標(biāo)確權(quán)方法難以兼顧主觀意見和客觀數(shù)據(jù)，導(dǎo)致權(quán)重的確定難免不夠準(zhǔn)確可靠[8]，且傳統(tǒng)的模糊綜合評價方法在確定指標(biāo)隸屬度時，對隨機性和模糊性的考慮也存在不足[9]。

基于此，本文構(gòu)建了發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力綜合評價指標(biāo)體系，結(jié)合層次分析法和熵權(quán)法（the Entropy Weight Method，EWM）確定綜合權(quán)重，提升了指標(biāo)權(quán)重的客觀性，最后根據(jù)傳統(tǒng)云模型（Cloud Model，CM）提出了基于AHP-EWM-CM的應(yīng)急能力評價模型，綜合考慮了指標(biāo)的隨機性和模糊性，并將該模型應(yīng)用于發(fā)電企業(yè)綜合評價實例中，檢驗了該模型的實用性和有效性，評價結(jié)果可為企業(yè)決策提供參考。

1? 發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力評價指標(biāo)體系

本文通過參考相關(guān)研究文獻[10-12]及國內(nèi)相關(guān)法律法規(guī)，依據(jù)《發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力建設(shè)評估規(guī)范（試行）》并結(jié)合專家咨詢以及現(xiàn)場實際調(diào)研，基于全面性、可行性、簡捷性、目的性、客觀性以及結(jié)合性原則，構(gòu)建了發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力評價指標(biāo)體系，分為5個一級指標(biāo)和26個二級指標(biāo)，具體指標(biāo)如圖1所示。

2? 基于AHP-EWM-CM的應(yīng)急能力評價模型

2.1 評價指標(biāo)權(quán)重的確定

2.1.1 層次分析法確定初始權(quán)重

層次分析法將決策問題劃分為多個相互關(guān)聯(lián)的因素，并分層次歸類，使得分析過程更加嚴(yán)謹(jǐn)且條理清晰。通過對因素進行重要性比較構(gòu)建判斷矩陣，然后根據(jù)方根法計算得到指標(biāo)權(quán)重，最后對判斷矩陣進行一致性檢驗，當(dāng)一致性比率CR<1時，一致性檢驗通過。

2.1.2 結(jié)合熵權(quán)法確定綜合權(quán)重

AHP法確定的權(quán)重更多反映的是專家的經(jīng)驗及偏好，主觀性較強。為了使評價結(jié)果既可以反映專家的主觀判斷，又可以兼顧數(shù)據(jù)信息的客觀性，使得評價指標(biāo)的權(quán)重更加合理可靠，本文結(jié)合熵權(quán)法確定綜合權(quán)重。熵權(quán)法是客觀確權(quán)方法的一種，它基于指標(biāo)數(shù)據(jù)，經(jīng)過推導(dǎo)計算信息熵求出指標(biāo)熵權(quán)重[13]。設(shè)有n個指標(biāo)，EWM的具體實施步驟如下：

①將判斷矩陣進行規(guī)范化處理，求得標(biāo)準(zhǔn)矩陣P=（pij）n×n：

②第j項評價指標(biāo)的信息熵ej的計算公式為：式中：k=1/ln，為信息熵系數(shù);0？燮ej？燮1。

③第j項評價指標(biāo)的熵權(quán)重可以表示為：式中：ej為評價指標(biāo)的信息熵;n為評價指標(biāo)數(shù)。

確定了各個指標(biāo)的初始權(quán)重及熵權(quán)重之后，將AHP與EWM計算的權(quán)重結(jié)果相結(jié)合，得到各個指標(biāo)的綜合權(quán)重，計算方法如下：式中：Qi為綜合權(quán)重值;Ei和Wi分別為EWM法和AHP法得到的權(quán)重值。

2.2 綜合評價云模型

2.2.1 云模型理論

在處理定性指標(biāo)的隨機性和模糊性時，傳統(tǒng)評價方法難以將二者同時考慮在內(nèi)，而云模型將這些可變性巧妙地集成在一起，既能表示由定性概念到定量數(shù)值的轉(zhuǎn)化過程，也能表示由定量數(shù)值到定性概念的轉(zhuǎn)化過程[14]，并能將評價結(jié)果以圖像的形式進行展示，直觀易懂。云模型的基本原理如圖2所示。

使用云的數(shù)字特征對定性概念進行描述，如圖3所示。期望Ex表示樣本云中心云滴的橫坐標(biāo)，是反映定性概念最重要的值。熵En表示樣本云的跨越度，其值越大，表示的概念越宏觀，模糊性越大。超熵He描述熵的離散程度，也就是云滴的凝聚程度，其值越小，樣本的隨機性越小。

使用云發(fā)生器實現(xiàn)定量數(shù)據(jù)與定性概念的轉(zhuǎn)化，云發(fā)生器主要包括正向以及逆向發(fā)生器。正向云發(fā)生器可以實現(xiàn)定性概念到定量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，而逆向云發(fā)生器可以將定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為以云的數(shù)字特征描述的定性概念。

2.2.2 云模型綜合評價步驟

①云數(shù)字特征的計算。

將第i項評價指標(biāo)的m個評價值xj輸入逆向云發(fā)生器中，經(jīng)過式（5）計算得出對應(yīng)的云數(shù)字特征Exi，Eni，Hei：式中：xj∈[0，1]為第j個專家對第i個評價指標(biāo)的評價值。

②綜合云數(shù)字特征的計算。

綜合云是由下層指標(biāo)的云經(jīng)過算法合成得到的云，表達更廣義、更一般的概念，其數(shù)字特征可以由下層指標(biāo)云的數(shù)字特征通過一定的算法進行計算求得[15]，計算公式如下：式中：Qi為下層指標(biāo)的綜合權(quán)重值，Exi、Eni和Hei分別為下層指標(biāo)的期望、熵和超熵值。

③構(gòu)建評價指標(biāo)的評語集。

構(gòu)建評語集對各個指標(biāo)進行評價，根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗，可用黃金分割率將評語集劃分為五個層次[16]，即V={優(yōu)秀，良好，尚可，差，極差}，其對應(yīng)的評分區(qū)間如下：V1[0.8，1]代表“優(yōu)秀”;V2[0.6，0.8）代表“良好”;V3[0.4，0.6）代表“尚可”;V4[0.2，0.4）代表“差”;V5[0，0.2）代表“極差”。將評價層次轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的評價標(biāo)準(zhǔn)云，其數(shù)字特征如表1所示。根據(jù)各個評價層次對應(yīng)的云的數(shù)字特征可以生成評價標(biāo)準(zhǔn)云圖，如圖4所示。

④生成指標(biāo)云圖。

邀請專家對應(yīng)急能力評價體系中的二級指標(biāo)進行打分，使用逆向云發(fā)生器計算獲得各指標(biāo)的云的數(shù)字特征并生成對應(yīng)的指標(biāo)云圖。

⑤得出評價結(jié)果。

由下層指標(biāo)云的數(shù)字特征計算得到綜合評價云的數(shù)字特征并生成綜合評價云圖，然后與評價標(biāo)準(zhǔn)云圖進行比對，依據(jù)云相似度對評價結(jié)果進行判定。綜合評價云與評價標(biāo)準(zhǔn)云的云相似度可由式（7）計算得出[17]：式中：xi為綜合評價云的期望值，Exj和Enj分別為評價標(biāo)準(zhǔn)云的期望值和超熵值。

依據(jù)最大相似度準(zhǔn)則，最大云相似度所對應(yīng)的評價層次為被評企業(yè)應(yīng)急能力的評價結(jié)果。

3? 實例分析

以湖北省某發(fā)電企業(yè)為例，該企業(yè)是以發(fā)電為主，集投融資、科研、設(shè)計、勘測、服務(wù)與機具制造為一體的綜合大型中央企業(yè)。企業(yè)按照國家能源局《關(guān)于深入開展電力企業(yè)應(yīng)急能力建設(shè)評估工作的通知》（國能綜安全〔2016〕第542號）的要求，全面開展了應(yīng)急能力建設(shè)工作，為了幫助企業(yè)認(rèn)清自身應(yīng)急能力建設(shè)現(xiàn)狀，進一步提升其應(yīng)對突發(fā)事件的響應(yīng)能力，有必要對其開展應(yīng)急能力綜合評價。

3.1 評價指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)專家評價結(jié)果構(gòu)造判斷矩陣，使用AHP計算得出各評價指標(biāo)的初始權(quán)重，并檢驗構(gòu)造的判斷矩陣是否滿足一致性比率要求。然后對判斷矩陣進行規(guī)范化處理，使用EWM計算得出各評價指標(biāo)的熵權(quán)重。最后結(jié)合AHP確定的初始權(quán)重和EWM確定的熵權(quán)重，根據(jù)式（4）計算最終得出各評價指標(biāo)的綜合權(quán)重。各層次評價指標(biāo)的權(quán)重分布如表2所示。

由計算結(jié)果可知，在一級指標(biāo)中，組織管理能力T1所占的綜合權(quán)重系數(shù)最大，為0.3930，而善后總結(jié)能力T5所占的綜合權(quán)重系數(shù)最少，僅為0.0550;在二級指標(biāo)中，日常巡護T32和二次系統(tǒng)安全防護所占的綜合權(quán)重系數(shù)最大，均為0.0849，而電力應(yīng)急宣傳教育T16所占的綜合權(quán)重系數(shù)最小，僅占0.0060。綜上所述，在發(fā)電企業(yè)應(yīng)急能力建設(shè)中，組織管理能力作為日常應(yīng)急預(yù)防與準(zhǔn)備的重要部分占據(jù)顯著位置，制定完善的應(yīng)急預(yù)案并將其落實以及定期進行應(yīng)急培訓(xùn)與演練是提升企業(yè)應(yīng)急能力的重要措施。

3.2 計算評價指標(biāo)云的數(shù)字特征

專家通過評分表的方式，以行業(yè)評估規(guī)范為標(biāo)準(zhǔn)，對二級指標(biāo)進行評分，并將分?jǐn)?shù)折算為[0，1]的小數(shù)。通過逆向云發(fā)生器將各評價指標(biāo)所得分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的二級指標(biāo)云的數(shù)字特征，計算結(jié)果如表3所示。

通過式（6）計算可得到各一級指標(biāo)云以及綜合評價云的云數(shù)字特征為：T1=（0.8927，0.0587，0.0087），T2=（0.8673，0.0828，0.0189），T3=（0.8931，0.0751，0.0157），T4=（0.9480，0.0524，0.0133），T5=（0.9312，0.0655，0.0157），T=（0.9048，0.0698，0.0150）。以綜合評價云T及其子云T1、T2、T3、T4、T5的云數(shù)字特征為例進行分析，期望Ex表示的是對被評項目水平的預(yù)期，由計算結(jié)果可知，T的期望值為0.9048，在表1中處于“優(yōu)秀”與“良好”之間，且其數(shù)值更接近“優(yōu)秀”。同時T1、T2、T3的期望值略小于T的期望值，T4、T5的期望值略大于T的期望值，說明該企業(yè)應(yīng)急處置能力、善后總結(jié)能力相對較好，需要繼續(xù)保持，并在現(xiàn)有水平上不斷完善;而組織管理能力、資源保障能力和監(jiān)測預(yù)警能力還有待進一步加強建設(shè)。

分析熵En與超熵He可知，綜合評價云T及其子云的熵與超熵均較小，表明評價結(jié)果具有較高的可靠性，專家組意見一致。同理，可以得出一級指標(biāo)云及其對應(yīng)的二級指標(biāo)云的云數(shù)字特征的關(guān)系，分析并找出應(yīng)急工作中的薄弱項，從而有針對性地提升企業(yè)的應(yīng)急能力，更好地保障從業(yè)人員的生命財產(chǎn)安全。

3.3 綜合評價

根據(jù)綜合評價云的數(shù)字特征，在評價標(biāo)準(zhǔn)云圖上生成云滴并與之進行對比，生成的對比云圖如圖6所示。由云模型的霧化特性可知，指標(biāo)云的數(shù)字特征應(yīng)滿足En>3He，否則其評價云圖將呈云霧型，表明專家組對該指標(biāo)的評價存在較大分歧，專家組應(yīng)重新打分，直到評價云圖合乎要求。由表3可知，一級指標(biāo)云以及評價目標(biāo)云的數(shù)字特征均滿足En>3He的條件，說明其生成的云圖合乎要求。由對比云圖可知，綜合評價云的云滴大多位于評價標(biāo)準(zhǔn)云圖的“優(yōu)秀”與“良好”兩個區(qū)域之間，且更接近于“優(yōu)秀”，可據(jù)此直觀判定該企業(yè)應(yīng)急能力評價層次為“優(yōu)秀”。

為了確保評價結(jié)果的準(zhǔn)確性與科學(xué)性，根據(jù)式（7）計算綜合評價云與各個評價層次的云相似度δj，計算結(jié)果如表4所示。

由計算結(jié)果可知，綜合評價云與代表“優(yōu)秀”評價層次的云的相似度為0.6523，遠(yuǎn)大于其他評價層次對應(yīng)的云的相似度，依據(jù)最大相似度準(zhǔn)則，并結(jié)合對比云圖的直觀判定以及云數(shù)字特征的分析比較，得出該企業(yè)的應(yīng)急能力評價結(jié)果為“優(yōu)秀”，表示該企業(yè)應(yīng)急能力建設(shè)情況較好，現(xiàn)階段能滿足應(yīng)對處置各類突發(fā)事件，與該企業(yè)的安全管理現(xiàn)狀基本一致。

4? 結(jié)論

①基于AHP-EWM-CM的應(yīng)急能力評價模型在確定指標(biāo)權(quán)重時，既考慮了行業(yè)專家的主觀經(jīng)驗，又兼顧了企業(yè)的客觀數(shù)據(jù)，得出了更加客觀合理的綜合權(quán)重，并完成了概念與數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換，為企業(yè)應(yīng)急能力評價指標(biāo)權(quán)重的確定提出了一種新方法。

②該模型在提供被評價項目的預(yù)期值的同時還提供了評價結(jié)果的可靠性和一致性，找出了企業(yè)應(yīng)急能力建設(shè)中的薄弱環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)了更加多元的信息，且使用對比云圖展現(xiàn)評價結(jié)果更能使人對評價結(jié)果有直觀清晰的理解。

③實例分析結(jié)果與企業(yè)現(xiàn)狀相符合，表明該評價模型是有效可行的，可應(yīng)用于實際企業(yè)應(yīng)急能力綜合評價中，企業(yè)可根據(jù)自身條件調(diào)整評價體系，以得到符合自身情況的應(yīng)急能力評價結(jié)果。

參考文獻：

[1]傅小華，季建華，何冰.基于情景分析的電力突發(fā)事件應(yīng)急管理研究[J].工業(yè)工程與管理，2013，18（05）：118-123.

[2]朱朝陽，于振，劉超.電力應(yīng)急管理理論與技術(shù)體系研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2011，35（02）：178-182.

[3]梁天瑞，徐克，顧倩倩，等.基于改進二元語義的配電網(wǎng)工程應(yīng)急能力評估[J].安全與環(huán)境工程，2019，26（04）：135-139.

[4]Saaty T L. The Analytic Hierarchy Process[M]. New York： McGraw-Hill， 1980.

[5]QI G J， HUA X S，RUI Y， et al. Two-dimensional active learning for image classification[C]//2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition， June 23-28， 2008， Anchorage， USA： 1-8.

[6]魯鵬，陳大軍，時珉，等.基于熵權(quán)法的電網(wǎng)應(yīng)急能力水平評價研究[J].電力科學(xué)與工程，2013，29（11）：44-48.

[7]王群，李巍，于海，等.基于模糊層次分析法的評估方法在電力系統(tǒng)應(yīng)急通信預(yù)案中的應(yīng)用研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2018，46（22）：171-177.

[8]謝曉帆，劉秋林，李斌，等.基于主成分分析法與對應(yīng)分析法的縣域配電網(wǎng)狀況評估[J].智慧電力，2018，46（06）：68-73.

[9]徐鎮(zhèn)凱，徐興忠，魏博文，等.基于單位約束組合賦權(quán)的混凝土壩性態(tài)安全評價云模型[J].長江科學(xué)院院報，2019，36（07）：55-60，69.

[10]李丹陽，趙云勝，史小棒，等.基于改進未確知測度法的光伏發(fā)電項目應(yīng)急能力成熟度評估模型研究[J].工程管理學(xué)報，2017，31（05）：117-122.

[11]門永生，朱朝陽，于振，等.電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施突發(fā)事件應(yīng)急能力指標(biāo)體系構(gòu)建及評價[J].安全與環(huán)境學(xué)報，2014，14（03）：84-87.

[12]程正剛，房鑫炎，俞國勤，等.電力應(yīng)急體系的脆弱性評價研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2010，38（19）：51-54，86.

[13]楊力，劉程程，宋利，等.基于熵權(quán)法的煤礦應(yīng)急救援能力評價[J].中國軟科學(xué)，2013（11）：185-192.

[14]何金平，高全，施玉群.基于云模型的大壩安全多層次綜合評價方法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2016，36（11）：2977-2983.

[15]李萬慶，路燕娜，孟文清，等.基于AHP-云模型的施工企業(yè)項目經(jīng)理績效評價[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2015，45（07）：86-91.

[16]賈彥強，許開立，張津嘉，等.中小企業(yè)生產(chǎn)車間綜合安全評價云模型[J].中國安全科學(xué)學(xué)報，2016，26（07）：113-118.

[17]陳軼俊，劉敦文，朱鼎耀，等.基于云模型的艦艇彈藥庫房綜合安全評價[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2015，11（02）：138-144.