CN115049315A - 一种用电安全风险评估方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种用电安全风险评估方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系；确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重；确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重；基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。本发明实施例提供的技术方案，可以有效提高用户安全风险评估的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及用电安全风险评估技术领域，尤其涉及一种用电安全风险评估方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
高压电力客户用电安全是保证电力***安全稳定运行的重要环节。对高压电力客户用电安全进行风险评估是供电企业确保用电安全的基础性工作，有助于提高供电企业监督管理水平，更好的对不同风险客户实施差异化的管控措施，提升用电安全检查效率。
对高压电力客户用电安全风险评估为一个典型的多目标决策问题。现有多目标决策问题的解决方案主要有主观赋权方法、客观赋权方法和主客观综合赋权方法。但是上述几种方法会导致与真实评估结果相差较大，准确程度较低。
发明内容
本发明提供了一种用电安全风险评估方法、装置、设备及存储介质，可以有效提高用户安全风险评估的准确性。
根据本发明的一方面，提供了一种用电安全风险评估方法，包括：
将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系；
确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重；
确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重；
基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；
基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。
根据本发明的另一方面，提供了一种用电安全风险评估装置，包括：
建立模块，用于将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系；
主观权重确定模块，用于确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重；
客观权重确定模块，用于确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重；
组合权重优化模块，用于基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；
评估模块，用于基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。
根据本发明的另一方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述方法。
根据本发明的另一方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求本发明任一实施例所述方法。
本发明实施例提供的技术方案，通过基于用电安全的专家评估样本数据对主观权重和客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；基于最优组合权重评估用电安全风险结果，可以有效提供用户安全风险评估的准确性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种用电安全风险评估方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种用电安全风险评估方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种用电安全风险评估装置结构框图；
图4是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
相关技术中，对高压电力客户用电安全风险评估为一个典型的多目标决策问题。现有多目标决策问题的解决方案主要有主观赋权方法、客观赋权方法和主客观综合赋权方法。其中，主观赋权法最常用的是层次分析法。层次分析法首先将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上通过对不同层次指标的两两比较，确定指标权重从而实现定量的决策分析。整个过程体现了人决策思维的基本特征，即分解、综合判断，是一种定量与定性相结合的方法。但层次分析法确定指标权重的过程依赖于决策者的主观经验，客观性不足容易影响评价准确性。客观赋权法主要代表有熵权法、主成分分析法等。此类方法根据不同指标的实际值分布情况计算权重，可避免人的主观不确定因素对权重结果的影响，因此比主观赋权法更为客观。但客观赋权法也存在不足：熵权法计算的权重完全取决于真实数据的分布，受到数据采集过程和方法影响。如果采集数据分布和实际分布存在较大偏差，会导致计算的权重会与真实权重相差较大。
主客观综合赋权法是将上述两类方法进行综合，如熵权-层次分析法,但这类方法只是将由主观赋权法和客观赋权法得到的底层指标权重进行简单的平均。相关技术中，进一步提出了寻找所谓“最满意”组合权重法，在可能的权重组合中寻找一组，使得该组合权重与单一评价方法的权重间偏差最小。然而这种优化目标只能保证组合后的权重和两种权重距离最近。显然无法保证组合后的权重的评价结果是最准确的。此外这些方法的只是简单的把主观和客观权重向量进行加权，即所有的主观指标或客观指标都采用一个相同的加权系数。然而同一种方法对不同指标赋值的准确程度不可能完全一致，为更准确、有效的融合主观和客观赋权方法，应对每个指标分别设置组合系数。
本发明实施例提供的方法，可以充分利用供电企业已有的高压电力用户用电安全风险评价结果作为经验知识，构建新的优化目标。并利用粒子群算法优化求解主观权重和客观权重的组合系数，以更精准的融合主观权重和客观权重，从而有效提高客户用电安全风险评价的准确性。
图1为本发明实施例提供的一种用电安全风险评估方法的流程图，本实施例可适用高压用电安全风险评估的情况，该方法可以由用电安全风险评估装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于电子设备中，该电子设备可以是终端或者服务器等。
如图1所示，本发明实施例提供的方法包括：
S110：将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系。
在本发明实施例中，用电安全的指标包括如下方面的指标；营销基础信息；安全工器具及备品备件；场所环境及安全防护；设备安全运维；计量装置；自备或者应急电源；规章制度及电工；窃电及违约用电。可选的，从上述多个方面可以选择42个指标。可选的，建立的用电安全风险的评估体系可以参考表1。
表1
S120：确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重。
在本发明实施例中，可选的，所述确定所述评估体系各个所述指标的主观权重，包括：基于层次分析法对所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标主观权重。其中，基于层次分析法对所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标主观权重，可以具体包括如下步骤：
步骤一：构建判断矩阵：由专家对评估体系各层次分析，并按照从高到低的顺序，分别对每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，建立相应的判断矩阵。
步骤二：判断矩阵的一致性检验：对所有判断矩阵依次进行一致性检验，若各层次所有判断矩阵都通过检验则采用该判断矩阵，否则返回步骤一重新生成判断矩阵。
步骤三：指标权重计算：利用1-9标度方法，根据每个判断矩阵，计算各层次指标对上一层指标的权重。其中，1-9标度的含义可以参考表2。
表2
步骤四：指标合成权重计算：自上而下，计算底层所有指标对总目标的合成权重，从而获得主观赋权法的权重向量
其中，
为第n1个指标的主观权重。
S130：确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重。
在本发明实施例中，可选的，相应的，确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重，包括：基于熵权法确定所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标的客观权重。具体的，基于熵权法确定所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标的客观权重，可以包括如下步骤：
步骤一、构建客观评价矩阵：选择设定数量的高压电力用户，将其在所有指标的具体得分按照下式构造为客观评价矩阵R：
其中m表示高压电力用户数量，m取值不能低于50，否则无法体现统计规律，难以有效计算熵权，可选的，n＝42为底层指标数目，客观评价矩阵中的每一行对应一个客户的所有底层指标的分数值。
步骤二：对客观评价矩阵进行无量纲处理。
记R中每列的最优值为
其中，收益性指标是指指标值越大越好，成本性指标是指指标值越小越好。
其中，将客观评价矩阵中的原始数据无量纲化后，记为矩阵S＝(sij)m×n
对S进行归一化处理，记
步骤三：计算各个指标对应的熵值：其中第j个评价指标的熵为
其中，
步骤四：根据熵值计算各指标的熵权
其中，
通过上述方法，得到客观赋值的熵权法的指标向量
即客观指标权重向量，其中，
为第n2个指标的客观权重。
S140：基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重。
在本发明实施例中，用电安全的专家评估样本数据包括选择的用户样本的风险评级以及对应各个指标的分数。可选的，基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重，包括：从用电安全检查情况数据库中抽取样本，得到专家评估样本数据；设定粒子群的种群个数，并初始化粒子的位置以及速度；以粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果与专家评估样本数据中的真实评级结果之间的误差最小确定优化目标函数，以优化目标函数确定适应度函数，并根据所述适应度函数确定每个粒子的适应度值，并得到个体最优值和全局最优值；基于所述个体最优值和所述全局最优值更新粒子速度和位置；判断粒子群的进化是否达到终止条件；若否，返回根据所述适应度函数确定每个粒子的适应度值的操作；若是，将输出的全局最优值作为最优解，并基于所述最优解得到最优组合权重。
在本发明实施例中，可选的，所述以粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果与专家评估样本数据中的真实评级结果之间的误差最小确定优化目标函数，包括：
相应的，以优化目标函数确定适应度函数，包括：
基于如下公式确定适应度函数：
其中，f(xi)表示根据粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果，yi为真实评级结果，L为用于适应度计算的样本数目；Y为适应度函数。
在本发明实施例中，具体的，确定最优组合权重可以包括如下步骤：
步骤一、获取专家评估样本数据：从用电安全检查情况数据库中按照风险评级不同类别分别抽取相同数量的样本，以样本的评级以及对应各指标的分数作为专家评估样本数据。其中，风险评级可以重大风险、较大风险、一般风险以及轻微风险，从各个评价级别中可以抽取相同数量的样本。其中，抽取的数量可以根据需要进行设定。其中，营销基础信息方面对应的各个指标的评分可以参考表3。
表3
其中，安全工器具及备品备件方面各个指标的评分可以参考表4。
表4
其中，场所环境及安全防护方面各个指标的评分可以参考表5。
表5
其中，计量装置方面对应各个指标的评分可以参考表6。
表6
其中，设备安全运维方面对应各个指标的评分可以参考表7。
表7
其中，自备或者应急电源方面对应各个指标的评分可以参考表8。
表8
其中，规章制度及电工方面对应各个指标的评分可以参考表9。
表9
其中，窃电及违约用电方面对应各个指标的评分可以参考表10。
表10
步骤二、初始化种群：设定种群个数，可选的，种群的个数可以是100，并初始化每个粒子的处所位置xi(0)与速度vi(0)。其中每个粒子的维度为指标数目的两倍，即84，粒子在每个维度的坐标值即为对主观权重或客观权重的组合系数。
其中
为主观权重的组合系数，
为客观权重的组合系数，两者满足约束条件
步骤三：计算所有粒子的适应度值：为充分利用现有的专家评估样本数据，设计新的适应度函数，以粒子对应组合权重输出的评价结果与真实评价结果误差最小为优化目标：
其中，f(xi)表示根据粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果(1-4级分别用整数1-4表示)，yi为真实评级结果，L为用于适应度计算的客户数目，L需足够大以有效评估指标体系的准确性，可选的，本发明中L＝100。
步骤四：确定当前迭代步骤的个体最优值pi(t)和全局最优值pg(t)，具体的可以根据适应度值确定个体最优值和全局最优值。
步骤五：更新粒子速度及位置：按照如下公式分别更新粒子的速度和位置，
xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1) (6)
vi(t+1)＝wvi(t)+c1r1(t)[pi(t)-xi(t)]+c2r2(t)[pg(t)-xi(t)] (7)
其中，xi(t+1)和xi(t)为第i个粒子在t+1和t时刻的坐标值，vi(t+1)和vi(t)为第i个粒子在t+1和t时刻的速度，w为惯性权重，取值为0.5，c1和c2分别为个体学习因子和社会学习因子，c1＝c2＝2。
步骤六：如果粒子群的进化达到终止条件，停止迭代输出最优粒子坐标，即输出最优粒子的全局最优值，否则返回步骤三。其中，终止条件为达到设定的迭代次数，可选的，设定的迭代次数可以是200。
步骤七：计算优化的组合权重：由粒子群优化得到全局最优值作为最优解，得到最优组合权重，设最优解为
则最优组合权重为：
其中，Wopt为最优组合权重，
为第n个指标的主观权重，
为第n个指标的客观权重。
S150：基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。
在本发明实施例中，可选的，基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果，包括：基于如下公式确定用电安全风险评估值，并根据所述用电安全风险评估值确定评价等级：
其中，z是用电安全风险评估值，zi为样本的第i个指标的分数值；
为最优组合权重，n为样本的指标数目。
可选的，根据所述用电安全风险评估值确定评价等级，可以包括：基于如下公式确定评价等级：
由此，本发明实施例提供的技术方案，首先充分考虑影响用电安全的各个因素，建立包含8个方面(准则)，42个底层指标的指标体系。在此基础上，并且引入供电企业已有的(高压电力)用户安全风险评价结果作为监督信息来指导粒子群算法的目标优化，精准的融合主观方法和客观方法计算的权重，从而提高指标权重计算的准确性，更好的对用电安全风险进行评估，为周期和专项的用电检查计划制定等工作提供支撑。
由此，本发明实施例提供的技术方案，不同于现有的主客观综合赋权法以与主观法和客观法的偏差最小为优化目标，本发明实施例提供的技术方案，通过优化的组合权重得到的风险评级结果与专家给出的真实评价结果误差最小(精度最高)对组合系数进行优化，这样更为直接，也可充分利用已有的专家经验知识。
相关技术中，主客观综合赋权法对主观权重向量和客观权重向量分别乘以一个系数进行加权组合，是对评价体系中所有指标不加区别的处理。本发明实施例提供的方法采用更精细的权重融合方式，采用粒子群算法进行优化，每个指标都对应着各自的组合系数，可以根据不同指标特点设置不同的组合系数，因此更为精细的融合主观和客观权重，提升评估的准确性。
本发明实施例提供的技术方案，通过基于用电安全的专家评估样本数据对主观权重和客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；基于最优组合权重评估用电安全风险结果，可以有效提供用户安全风险评估的准确性。
为了更清楚的表述本发明实施例提供的技术方案，图2是本发明实施例提供的一种用电安全风险评估方法流程图，该方法具体包括：
步骤10：构建高压用户用电安全的风险评估指标体系：从多方面选择影响高压客户用电安全的因素，并按照支配关系建立层次指标体系，即用电安全风险的评估体系，其中，各个指标的选择可以参考上述。
步骤20：基于层次分析法计算各指标权重，其中，具体包括：
步骤201)构建判断矩阵：由业务专家对评估指标体系各层次进行分析，并按照从高到低的顺序，分别对每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，建立相应的判断矩阵。
步骤203：判断矩阵的一致性检验：对所有判断矩阵依次进行一致性检验，若各层次所有判断矩阵都通过检验则采用该判断矩阵，否则返回步骤201重新生成判断矩阵。
步骤204：指标权重计算：根据每个判断矩阵，计算各层次指标对上一层指标的权重。
步骤205：指标合成权重计算：自上而下，计算底层所有指标对总目标的合成权重，从而获得主观赋权法的权重向量
即主观权重向量。
步骤30：基于熵权法计算客观指标权重，其中具体包括：
步骤301：构建客观评价矩阵：选择设定数目的高压电力用户，将其在所有指标的具体得分构造为客观评价矩阵，构建客观评价矩阵的具体方法可以参考上述。
步骤302：对客观评价矩阵进行无量纲处理，具体方法可以参考上述。
步骤303：计算各个指标对应的熵值。
步骤304：根据熵值计算各指标的熵权，从而获得客观赋值的熵权法的指标向量
即客观指标向量。
步骤40：基于专家评估样本数据采用粒子群算法确定最优组合权重，其中，具体包括：
步骤401：专家评估样本数据的整理：从用电安全检查情况数据库中按照风险评级不同类别分别抽取相同数量的样本，以这些样本的评级以及相应各指标的打分作为评估粒子的数据。
步骤402：初始化种群：设定种群个数并初始化每个粒子的处所位置xi(0)与速度vi(0)，粒子每个维度的坐标值即为对主观权重或客观权重的组合系数。
其中
为主观权重的组合系数，
为客观权重的组合系数，两者满足约束条件
步骤403：计算所有粒子的适应度值：为充分利用已有的专家评估样本数据，设计新的优化适应度函数，以粒子对应组合权重输出的评价结果与真实评价结果误差最小为优化目标：
其中，f(xi)表示根据粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果，yi为专家给出的真实评级结果，L为用于适应度计算的客户数目。
步骤404)确定当前迭代步骤的个体最优值pi(t)和全局最优值pg(t)。
步骤405)更新粒子速度及位置：按照下列公式分别更新粒子的速度和位置，
xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)
vi(t+1)＝wvi(t)+c1r1(t)[pi(t)-xi(t)]+c2r2(t)[pg(t)-xi(t)]
其中，xi(t+1)和xi(t)为第i个粒子在t+1和t时刻的坐标，vi(t+1)和vi(t)为第i个粒子在t+1和t时刻的速度，w为惯性权重，c1和c2分别为个体学习因子和社会学习因子。
步骤406：如果达到终止条件，停止迭代输出最优粒子坐标，否则返回步骤403。
步骤407)计算优化的组合权重：由粒子群优化得到的最优解得到最优组合权重，设最优解为
则最优组合权重为：
步骤50)根据最优组合权重计算客户用电风险结果
步骤501)根据最优组合权重Wopt计算用户用电风险评价值z
步骤502：根据风险评价值y输出评价等级E：
图3为本发明实施例提供的一种用电安全风险评估装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
建立模块310，用于将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系；
主观权重确定模块320，用于确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重；
客观权重确定模块330，用于确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重；
组合权重优化模块340，用于基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；
评估模块350，用于基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。
可选的，所述基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，包括：
基于用电安全专家评估样本采用粒子群算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化。
可选的，所述基于用电安全专家评估样本采用粒子群算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重，包括：
从用电安全检查情况数据库中抽取样本，得到专家评估样本数据；
设定粒子群的种群个数，并初始化粒子的位置以及速度；
以粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果与专家评估样本数据中的真实评级结果之间的误差最小确定优化目标函数，以优化目标函数确定适应度函数，并根据所述适应度函数确定每个粒子的适应度值，并得到个体最优值和全局最优值；
基于所述个体最优值和所述全局最优值更新粒子速度和位置；
判断粒子群的进化是否达到终止条件；
若否，返回根据所述适应度函数确定每个粒子的适应度值的操作；
若是，将输出的全局最优值作为最优解，并基于所述最优解得到最优组合权重。
可选的，所述以粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果与专家评估样本数据中的真实评级结果之间的误差最小确定优化目标函数，包括：
相应的，以优化目标函数确定适应度函数，包括：
基于如下公式确定适应度函数：
其中，f(xi)表示根据粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果，yi为真实评级结果，L为用于适应度计算的样本数目；Y为适应度函数。
可选的，所述确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重，包括：
基于层次分析法对所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标主观权重；
相应的，确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重，包括：
基于熵权法确定所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标的客观权重。
可选的，所述用电安全的指标包括如下方面的指标；
营销基础信息；
安全工器具及备品备件；
场所环境及安全防护；
设备安全运维；
计量装置；
自备或者应急电源；
规章制度及电工；
窃电及违约用电。
可选的，所述基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果，包括：
基于如下公式确定用电安全风险评估值，并根据所述用电安全风险评估值确定评价等级：
其中，z是用电安全风险评估值，zi为样本的第i个指标的分数值；
本发明实施例所提供的装置可执行本发明任意实施例所提供的用电安全风险评估方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如用电安全风险评估方法。
在一些实施例中，用电安全风险评估方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的用电安全风险评估方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行用电安全风险评估方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的***和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用电安全风险评估方法，其特征在于，包括：
将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系；
确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重；
确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重；
基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；
基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，包括：
基于用电安全专家评估样本采用粒子群算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于用电安全专家评估样本采用粒子群算法，对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重，包括：
从用电安全检查情况数据库中抽取样本，得到专家评估样本数据；
设定粒子群的种群个数，并初始化粒子的位置以及速度；
以粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果与专家评估样本数据中的真实评级结果之间的误差最小确定优化目标函数，以所述优化目标函数确定适应度函数，并根据所述适应度函数确定每个粒子的适应度值，并得到个体最优值和全局最优值；
基于所述个体最优值和所述全局最优值更新粒子速度和位置；
判断粒子群的进化是否达到终止条件；
若否，返回根据所述适应度函数确定每个粒子的适应度值的操作；
若是，将输出的全局最优值作为最优解，并基于所述最优解得到最优组合权重。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果与专家评估样本数据中的真实评级结果之间的误差最小确定优化目标函数，包括：
相应的，以优化目标函数确定适应度函数，包括：
基于如下公式确定适应度函数：
其中，f(xi)表示根据粒子对应组合权重计算得到的风险评级结果，yi为真实评级结果，L为用于适应度计算的样本数目；Y为适应度函数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重，包括：
基于层次分析法对所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标主观权重；
相应的，确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重，包括：
基于熵权法确定所述评估体系中各个指标的权重值，并作为各个指标的客观权重。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用电安全的指标包括如下方面的指标；
营销基础信息；
安全工器具及备品备件；
场所环境及安全防护；
设备安全运维；
计量装置；
自备或者应急电源；
规章制度及电工；
窃电及违约用电。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果，包括：
基于如下公式确定用电安全风险评估值，并根据所述用电安全风险评估值确定评价等级：
其中，z是用电安全风险评估值，zi为样本的第i个指标的分数值；
8.一种用电安全风险评估装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于将影响用电安全的指标基于支配关系建立用电安全风险的评估体系；
主观权重确定模块，用于确定所述评估体系中各个所述指标的主观权重；
客观权重确定模块，用于确定所述评估体系中各个所述指标的客观权重；
组合权重优化模块，用于基于用电安全的专家评估样本数据对所述主观权重和所述客观权重进行组合优化，得到最优组合权重；
评估模块，用于基于所述最优组合权重评估用电安全风险结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法。
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|---|---|---|---|---|
| CN115796693A (zh) * | 2022-12-14 | 2023-03-14 | 北华大学 | 一种啤酒生产企业能效确定方法、***及电子设备 |
| CN116187768A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-05-30 | 浙江电力交易中心有限公司 | 适用于绿电市场的风险评估及防护方法 |
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