王 晖1，卢生炜2，武 强2，周 明2，颜 炯3
1湖北安源安全环保科技有限公司 湖北武汉 430040
2湖北省电力有限公司 湖北武汉 430077
3国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 湖北武汉 430077
HuiWang1, Shengwei Lu2, Qiang Wu2, Ming Zhou2, Jiong Yan3
2 State Grid Hubei Electric Power Co, Wuhan, Hubei 430070,China
3 Economic and Technological Research Institute of State Gird Hubei Electric Power Co., Wuhan, Hubei 430070,China 摘要：目前输变电工程后评价多以单项目独立评价为主，评价指标中往往弱化定性指标在评价中的作用，对比性较弱。本文在输变电后评价工作经验基础上，结合数据融合理论进行输变电工程项目分类，构建电网多项目后评价综合评估方法。采用秩和比综合评价法，解决项目后评价指标中定性数据难以定量评价的问题。该研究突破了单一项目后评价的桎梏，实现多个项目之间纵向比较，为项目后评价体系的完善提供理论研究基础。通过算例分析，模型能够很好的反映多项目之间的数据联系，将所选的后评价项目进行较为准确的分档归类，验证了评价模型的适用性与优越性。
关键词：输变电工程，后评价，数据融合，秩和比
Research on Comprehensive Method of Multi-item Post-evaluation of Transmission and Transformation Project *
Jian Wei1, Shengwei Lu2, Qiang Wu2, Ming Zhou2, Jiong Yan3
1 Hubei Anyuan Safety Environmental Protection Technology Co, Wuhan, Hubei 430040,China
2 Hubei Electric Power Co, Wuhan, Hubei 430070,China
3 Economic and Technological Research Institute of Hubei Electric Power Co., Wuhan, Hubei 430070,China
Email:
Received: ******
Abstract
At present, the post-evaluation of power transmission and transformation projects is mostly based on single-item independent evaluation. The evaluation indicators often weaken the role of qualitative indicators in the evaluation, and the contrast is weak. Based on the experience of post-evaluation of power transmission and transformation, this paper combines data fusion theory to classify power transmission and transformation projects, and constructs a comprehensive evaluation method for multi-project post-evaluation of power grid. The rank sum ratio comprehensive evaluation method is adopted to solve the problem that the qualitative data in the evaluation index of the project is difficult to quantitatively evaluate. This research breaks through the shackles of a single project's post-evaluation, realizes the longitudinal comparison between multiple projects, and provides a theoretical research foundation for the improvement of the project's post-evaluation system. Through the analysis of calculation examples, the model can well reflect the data connection between multiple items, and the selected post-evaluation items are classified more accurately, which verifies the applicability and superiority of the evaluation model.
Keywords
Transmission and Transformation Engineering, Post-Evaluation, Data Fusion, RSR
1. 引言
输变电工程项目后评价是一种被广泛接受和认可的项目管理方法，其适用性广，能够有效评价项目投资及运营的实际情况与预期目标之间的差异，从而为后续输变电项目的实施提供决策性建议[1]。国外对后评价的研究以西方宏观经济学和微观经济学为理论基础，至今已呈现出后评价内容和方法由单一向多元化过渡的趋势，但在具体的方法实施上，缺乏一定的数据资料进行深一步的探讨。“十三五”期间，国家发展与改革委员会计划在未来十年内，继续扩大电网投资规模，重点扶持输变电项目的发展和投运。此种形势下，进一步深入电网项目后评价方法及相关应用研究，对于提高电网建设项目的整体投资效益、实现提质增效具有重大的实际意义。
虽然输变电工程后评价工作在评价体系的研究取得了显著成效，但现有后评价体系仍存在以下局限性[2-3]：（1）项目后评价数据利用不高，项目后评价之间缺乏对比联系；（2）多个后评价项目进行比较，缺乏具体有效的方法，定性指标不能很好的参与项目评价中。
对多个项目后评价展开综合评价分析，有利于工作人员找到不同项目评价结果在整体同类项目中所处的具体分档位置，挖掘输变电项目后评价不足之处，指导后续电网建设的发展运行。基于上述考虑，本文立足于多年输变电工程项目后评价工作经验成果，结合数据融合思想对输变电工程多项目进行共性分类，探索了输变电工程多项目综合评价方法。
2. 输变电工程后评价指标体系模型
2.1项目数据准备
输变电工程项目后评价体系，已经发展了一套成熟的评价方案体系，由各个相关部门配合，包括从规划阶段至项目运行阶段的资料收集和评价[4]。根据多年后评价工作积累的数据，为多项目综合评价提供了数据基础。
在输变电工程项目后评价中，单项目后评价的结果为多项目后评价体系研究提供了原始数据集合，集合中包含了项目本身各个评价指标等级的得分、评分等级以及指标的权重。但是现有的后评价工作，资料的收集过于繁琐，报告撰写完成后，同类项目之间缺乏对比性方法，不能很直观的体现后评价项目的优劣[5]。项目评价指标中存在较多难以定量的评价指标，这些都是在多项目综合评价时需要充分考虑的问题。
2.2输变电后评价指标体系
智能的数据融合算法为后评价数据的高效利用打下了基础，为数据的获取、融合和使用建立了基础。在系统单项目评价模型中，根据目前后评价指标体系和参考相关后评价基准[6]，指标采用了准则层、一级指标、二级指标和三级指标的模式进行层次划分。
建立项目评价层次模型图为：
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Figure 1. Schematic diagram of indicator hierarchy model (level one and above)
图1. 指标层次模型简图（一级及以上）
对于评价模型中的三级指标，模型将指标进行了静态指标与动态指标的划分，静态指标不会根据时间改变，而动态指标将会根据项目进行变化。
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Figure 2. Index classification diagram
图2. 指标分类简图
定量指标一般呈现出得分的形式，定性指标则以“优、较优、一般、未达标”四个等级进行评价。在进行多项目综合评价时，定量指标和定性指标需要采取一定方法进行有效的转换，使得进行多个项目之间的综合评价成为可能。
3. 电网多项目综合评价模型建立
电网输变电工程建设项目分类较多，不同项目指标属性也相对较多，需要研究合适的多项目后评价方法，满足后评价工作人员的需求[7]。根据筛选出来的多个后评价项目，每个项目在单项目比较阶段都有自己的评价结果，但如何能够将诸多的项目汇总，并对项目后评价进行综合评判是本节需要研究的内容。
多项目后评价综合分析的项目依托于单项目后评价的结果，针对多个项目评价的次序情况进行分档归类，分档结果用来指导电网项目，充分发挥后评价工作的意义。综合考虑项目中定性指标和定量指标的共同作用，利用原始数据的秩次给项目评价结果进行档次划分，提高数据的利用效率。
3.1项目的分类
电网输变电工程建设项目后评价数量众多，直接比较未分类的项目是不具有意义的。综合评价之前需按照一定的分类标准进行分类，选取可具有比较价值的同类项目。分类的标准可以根据项目的类别进行划分:
Table 1. System resulting data of standard experiment
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比较的项目类型需要具备一定的可比性，即在某一个类型上，是相同的。筛选分类的流程如图所示：
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Figure 3. Multi-item classification diagram
图3. 多项目分类示意图
3.2多项目评价指标的选取
对同一类型的多个项目，由于不同的项目建设背景，各参建单位的差异，考虑问题的全面性、对项目前期电网现状的了解程度、对电力负荷预测的结果差异、对项目所具有特点的了解程度、对项目建设目标的把握程度、对新技术新材料和新工艺的了解程度等方面的差异，必将会导致项目建设和投产运行后，在建设过程、经济效益、环境和社会影响、可持续等方面表现的不同。因此，投资者们更关心选择合适的指标进行比较，对同一类型的项目进行分析与对比，这对于科学分析和选择更为科学的工程施工方案将是极为有益的。
对于单项目后评价而言，三级指标的选取是动态变化的，不同项目的选择可能存在不同。进行多项目评价时，需要保证同类项目指标的一致性，对比的指标应该具有统一标准。因此在多项目评价体系中，可选取准则层、一级指标和二级指标三层模型进行比较，且比较的指标应该处于相同的层级才具有比较的价值。具体的指标选取类别如下表2所示：
Table 2. Multi-item post-evaluation index
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在进行多项目评价时，选取的指标应该处于同一级别中。指标等级从二级依次向上，同一个层级的指标可以进行相互比较。从同层次比较中可以看到项目在不同的指标下的优劣情况。
通过对项目类型属性的筛选，得到具有可比较意义的后评价项目。再根据选取的同层级指标，可以得到所示的对比表，以选取5个一级指标为例：
Table3. Examples of selection of multi-item comprehensive evaluation indicators
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3.3多项目后评价比较方法
同类项目进行比较时，若项目数量和比较指标较少，可以通过直接对比来判断项目的优劣。但后评价项目的数目往往较多，且同一类型项目比较的指标数量较多，通过简单的比较判断优劣变得尤其困难。在项目后评价结果集中，选取比较的指标存在一些难以被量化的数据，如最终结果“优、良、中、差”这类模糊结果，根据得分和权重线性加权方法无法进行操作。因此，需要采取新的方法进行多项目后评价比较。
考虑到有部分指标的评价结果很难被量化，这里选取秩和比综合评价法（Rank-sum ratio，简称RSR）。该方法可以用来处理模糊指标以及对评价对象进行分档，在对评价对象进行计算时，使用的数值是秩次（对数据进行编秩后获得，也称序数），只使用了数据的相对大小关系，而不真正运用数值本身，能用于处理模糊指标问题。此外，该评价方法对评价指标的选择无特殊要求，能够消除各指标量纲不同带来的影响，适用于各种评价对象[8]。排序计算步骤如下：
（1）列出原始数据表并编秩
将n个评价对象的m个评价指标排列成n行m列的原始数据表。列出每个指标各评价对象的秩，其中效益型指标从小到大编秩，成本型指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。得到秩矩阵，记为
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。
（2）计算秩和比排序
在整次秩和比法中，只考虑元素的相对大小，不考虑具体值，计算秩和比：
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(1)
其中 为第 个评价指标的权重：
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(2)
（3）确定RSR分布
RSR的分布是指用概率单位表达的值特定的向下累计频率。模型是一种广义的线性模型，服从正态分布。这一步实际上是将样本的秩次分布映射到正态分布曲线上，其转换方法为：①编制RSR频数分布表，列出各组频数、累计频数；②确定各组RSR的秩次范围及平均秩次；③计算向下累计频率，最后一项累计频率用 进行修正；④将累计频率换算为概率单位，为对应的标准正态离差加5之后的数值。
（4）计算回归方程
以累积频率所对应的概率单位为自变量，以RSR值为因变量，计算直线回归方程，即：
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(3)
对拟合的回归方程进行相关检验，如回归系数显著性检验、拟合优度检验等。
（5）对RSR值进行分档
通过回归方程输出RSR矫正值，对评价对象进行分档排序，分档的累计评率及其对应的 可以查询表格，一般分档结果为：
Table4. Sorting and binning results by RSR method
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根据秩和比法，对同类型的多项目进行排序归类，最终可以得到三个档次的归类结果。针对得到的项目后评价数据，可以对项目的权重按照排序结果，进行组合，并对单项目后评价指标权重进行反馈，指导单项目后评价指标权重的动态变化。
Table5. Multi-item sorting weight distribution
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4. 算例分析
从输变电工程建设项目中，选取8个后评价项目，这8个项目按照分类标准，同属于一个地区的同类项目，并且以一级指标里面的前期投资评价、建设准备工作、项目资金效益、社会影响评价和可持续性评价为例进行综合评价。项目数据如下：
Table6. Multi-item post-evaluation data sheet
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对各项评价指标原始数据进行编秩：
Table7. Multi-item post-evaluation data sheet
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确定RSR的累计频率如下表所示：
Table8. Multi-item post-evaluation RSR distribution table
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根据RSR分布，可以得到回归方程如下：
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(4)
Figure4. Multi-item RSR regression curve
图4. 多项目RSR回归曲线
从计算的RSR的值可以对多项目进行排序，并且根据计算的分布及回归曲线值对8个同类后评价项目进行分类：
Table9. Multi-item post-evaluation classification results
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通过计算，易发现上述8个不同后评价结果的排序，并根据RSR方法分类结果，可发现A、H两个项目在诸多项目评价结果中较为突出，而D项目后评价结果在诸多项目中处于较差位置。根据分档结果，我们可以看到在所选的8个项目中，有A、H两个项目在“上”等级中，这两个项目在所选的指标中表现较好；B、C、E、F、G这5个项目，在所选的指标中，分别有表现突出的指标，总体分档等级在“中”等级；而D项目，所选的指标表现较差，与上一等级的G项目比较，发现该项目在资金效益上还有较大的提升空间，应该对关于资金效益的相关数据进行密切关注。通过分档结果，在系统进一步进行反馈调整时，按照上、中、下的分类顺序分别调整指标权重所占的比例对系统的指标权重进行修改，为系统中同类项目后评价做出指导，使系统数据呈现动态变化。
5. 结论
文章主要探索了电网多项目后评价综合评价方法，为多项目多指标情况下比较项目后评价的优劣提供了解决思路，并在项目数据挖掘中试图构建评价模型，找寻数据的相关规律。以单项目后评价指标体系为基础，选取适合多项目比较指标。根据指标的特点，采用符合多指标优劣判别的秩和比评价法，解决评价指标难以统一量化的问题。
通过对同类项目多个指标的综合分析，给出多项目后评价的分档结果。依据结果，对后评价项目提出一定的指导意见，为后续同类项目的优化提供方向。文章对电网建设项目后评价进行了多项目评价探索，为今后后评价体系的研究提供起到一定的支撑作用。
参考文献
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