[發(fā)明專利]一種電力監(jiān)理企業(yè)網格化監(jiān)督管理評價方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111081013.2
• 申請日: 2021-09-15
• 公開（公告）號: CN113837578A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發(fā)明（設計）人: 秦濛;陳搏卿;韓臻;梁一棟;高磊
• 申請（專利權）人: 江蘇興力工程管理有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G06F17/16
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 郭楠

1.一種電力監(jiān)理企業(yè)網格化監(jiān)督管理評價方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)獲取電網員工個人素質信息及工作表現數據信息，并對所獲信息進行數據歸納和指標劃分；

(2)根據數據信息構建網格化監(jiān)督指標體系；

(3)整合網格化監(jiān)督指標矩陣X；

(4)確定網格化監(jiān)督指標初始權重W；

(5)運用層次分析法計算監(jiān)督指標權重；

(6)進行監(jiān)督指標權重層次一致性檢驗；一致性檢驗公式為：

式中，C.I.為一致性檢驗指標，R.I.為平均隨機一致性指標；

(7)確定監(jiān)督指標正向化矩陣；

(8)確定監(jiān)督指標標準化矩陣；

(9)確定最優(yōu)監(jiān)督狀態(tài)和最劣監(jiān)督狀態(tài)；

(10)計算監(jiān)督對象監(jiān)督狀態(tài)距離；

(11)計算監(jiān)督對象與最優(yōu)監(jiān)督狀態(tài)的貼近程度；

(12)TOPSIS法監(jiān)督狀態(tài)分析排序；

(13)采集隨機森林樣本數據集；

(14)提取隨機森林訓練集和測試集；具體為，對樣本集合Z進行n次抽樣放回，即形成一個樣本數據采樣集，每個樣本采集到的概率由公式(20)計算如下：

剩下的樣本作為測試集；

(15)架構隨機森林初始化模型；

(16)確定隨機森林特征選取方法；

(17)隨機森林訓練獲取監(jiān)督指標特征重要性；

(18)計算隨機森林訓練期望值；

(19)隨機森林監(jiān)督狀態(tài)分析排序；

(20)依據TOPSIS綜合法和隨機森林算法對監(jiān)督指標進行綜合分析。

2.根據權利要求1所述的電力監(jiān)理企業(yè)網格化監(jiān)督管理評價方法，其特征在于：步驟(7)中，通過TOPSIS法使用距離尺度來度量樣本差距，首先對所選用的監(jiān)督指標進行正向化處理，處理過程如下：

對于極大效益型指標進行變換處理：

對于極小成本型指標進行變換處理：

式中，y_ij指把指標正向化處理過后的形式，max(X_j)為樣本數據中X_j最大值，min(x_j)為樣本數據中x_j最小值，整合得到正向監(jiān)督指標矩陣：

3.根據權利要求1所述的電力監(jiān)理企業(yè)網格化監(jiān)督管理評價方法，其特征在于：步驟(8)中，構造加權規(guī)范矩陣，監(jiān)督指標進行向量規(guī)范化得到Z_ij，采用范數規(guī)范法，公式如下：

得到歸一化處理的標準化監(jiān)督指標矩陣：

結合層次分析法所得標準化權重向量，計算得到綜合監(jiān)督指標決策矩陣D：

4.根據權利要求3所述的電力監(jiān)理企業(yè)網格化監(jiān)督管理評價方法，其特征在于：步驟(9)中，得到綜合監(jiān)督指標決策矩陣D后，確定監(jiān)督對象的正理想解和負理想解，即員工n在網格化監(jiān)督指標下所達到的最佳表現和最差表現：

正理想解由D中每列元素的最大值構成：

D⁺＝(max{w₁z₁₁，w₁z₂₁,…,w₁z_n1},max{w₂z₁₂，w₂z₂₂,…,w₂z_n2},

max{w₃z₁₃，w₃z₂₃,…,w₃z_n3},……max{w_mz_1m，w_mz_2m,…,w_mz_nm})#(13)

負理想解由D中每列元素的最小值構成：