一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法

摘要

本发明公开了一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法，包括如下步骤：获取电力系统历史数据并进行数据预处理得到测试数据集；根据AHP层次分析法，建立成熟度指数的层次结构模型，基于专家打分情况构建模糊判断矩阵，进而得到各因素的权重系数；根据各项指标的重要性程度制定赋分尺度表，进而得到各因素的指数值；利用层次结构模型对各因素的指数值和权重系数进行计算，得出变电设备主人成熟度指数的最终得分和综合评级。方案构建了成熟度指数的层次结构模型，根据设备主人各项工作的重要度评价，利用该模型可得到设备主人各项工作的综合评分，实现了变电设备主人工作成效的量化考察和综合评估。

说明书

技术领域

本发明涉及设备管理量化评价领域，具体的，涉及一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法。

背景技术

随着电网设备规模大幅增长，装备技术水平显著提升，设备管理面临极大挑战，同时传统变电模式面临结构性缺员问题日益突出，冗余繁杂的作业流程制约着运检效率提高。面对多方面挑战，建立“管理精益化、队伍专业化、装备智能化、业务数字化、绩效最优化”的变电设备主人管理体系成为电力企业的重要发展方向。

然而，变电设备主人管理体系的实施面临着业务精益度不高、落实成效不直观的问题，未通过有效手段对其开展情况进行准确刻画，这阻碍了管理体系的持续推进。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法，构建了成熟度指数的层次结构模型，根据设备主人各项工作的重要度评价，利用该模型可得到设备主人各项工作的综合评分，实现了变电设备主人工作成效的量化考察和综合评估，在电气设备管理量化评估领域具有较强的推广性和实用性。

为实现上述技术目的，本发明提供的一种技术方案是，一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法，包括如下步骤：

获取电力系统历史数据并进行数据预处理得到测试数据集；

根据AHP层次分析法，建立成熟度指数的层次结构模型，基于专家打分情况构建模糊判断矩阵，进而得到各因素的权重系数；

根据各项指标的重要性程度制定赋分尺度表，进而得到各因素的指数值；

利用层次结构模型对各因素的指数值和权重系数进行计算，得出变电设备主人成熟度指数的最终得分和综合评级。

作为优选，电力系统历史数据包括有电力企业的业务数据、电力企业的线下数据以及电力企业的外部数据；

所述电力企业的业务数据包括：人员基础数据、工程项目管控记录、设备运行维护记录、设备检修监管记录、设备检测评价记录、设备退役报废记录；

所述电力企业的线下数据包括：人员信息、制度信息、智能化水平；

所述电力企业的外部数据包括：媒体报道记录、领导调研记录。

作为优选，层次结构模型的高层为变电设备主人成熟度指数，低层至少包含五个一级指标，分别为：业务指数、技能指数、制度指数、绩效指数以及成效指数，每个一级指标均对应设置有若干个二级指标。

作为优选，业务指数对应的二级指标包含：工程项目、设备维护、检修管控、检测评价、设备报废；技能指数对应的二级指标包含：职称、专业技能、专业融合、智能装备；制度指数对应的二级指标包含：覆盖度、完善度、辨识度、评价度；绩效指数对应的二级指标包含：班组差别率、内部差别率、分配率；成效指数对应的二级指标包含：设备可靠性、作业效率、安全水平、媒体热度、调研接待。

作为优选，权重系数的获取包括如下步骤：

专家参考区间比例标度表对变电设备主人成熟度指数的重要性进行评分，对五个一级指标进行两两比较打分，进而构造模糊判断矩阵A，再根据对一级指标的重要性评分结果，对一级指标各自对应的二级指标进行比较打分并构造模糊判断矩阵B；分别对构造模糊判断矩阵A和构造模糊判断矩阵B进行一致性校验后，计算权重向量进而得到权重系数。

作为优选，所述一级指标中业务指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

工程项目分值＝(按时完成项目数/总项目数)*100；

运行维护分值＝(按时消除的缺陷/总缺陷)*40+(合格操作票/总票操作票)*60；

检修监管分值＝(合格工作票数/工作票总数)*100；

检测评价分值＝(评价报告数/总检测业务数)*100；

设备报废分值＝(规范退役设备数/总退役设备数)*100。

作为优选，所述一级指标中技能指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

职称分值＝70+(正高人数/总人数)*30+(副高人数/总人数)*20+(工程师人数/总人数)*10；

专业技能分值＝60+(三级负责人数/总人数)*30+(二级负责人/总人数)*20+(0一级负责人/总人数)*10+(运维值长/总人数)*30+(运维正值/总人数)*20+(运维副值/总人数)*10+(监控值长/总人数)*30+(监控正值/总人数)*20+(监控副值/总人数)*10；

专业融合分值＝双重资质*100+三重资质*100*0.1；

智能装备分值＝移动终端普及率*60+智能巡检设备分值。

作为优选，所述一级指标中制度指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

制度覆盖度分值＝100-制度缺失数量*5；

制度完善度分值＝60+修订数量*10+新增数量*20；

制度辨识度分值＝100-未更新数量*5；

制度评价度分值＝员工满意率*100。

作为优选，所述一级指标中绩效指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

班组差别率分值＝80+((运检班人均奖金总额－运维班人均奖金总额)/运检班人均奖金总)额*100；

班组内差别率分值＝100-|(最高奖-最低奖)/(最高金-20％)|*100；

分配率分值＝80+(运检奖/总奖金)*100。

作为优选，所述一级指标中成效指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

设备可靠性分值＝设备可靠性因数*100；

作业效率分值＝60+((常规班组平均作业量-运检班组平均作业量)/运检班组平均作业量)*100；

安全水平分值＝100-事故安全等级*严重程度；

媒体热度分值＝60+平台级别*5；

调研接待分值＝60+对象级别*5。

本发明的有益效果：构建了成熟度指数的层次结构模型，根据各项目的重要性程度制定相关项目的赋分细则，解决了变电设备主人管理体系推进情况的量化评估问题；公开了对设备主人管理体系推进情况进行综合量化考察的详尽步骤，方法具体，简单可行；本方法的输出结果能显示设备主人各项业务的综合评级与得分明细，有利于电力企业找出短板，针对性补强，不断促进企业管理的提质增效。

附图说明

图1为本发明的一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法的流程简图。

图2为本发明的成熟度指数层次结构模型示意图。

图3为成熟度指数与一级指标的计算结果图。

图4为二级指标的计算结果图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅是本发明的一种最佳实施例，仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围，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，都属于本发明保护的范围。

实施例：如图1所示，一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法，包括如下步骤：

获取电力系统历史数据并进行数据预处理得到测试数据集；

根据AHP层次分析法，建立成熟度指数的层次结构模型，基于专家打分情况构建模糊判断矩阵，进而得到各因素的权重系数；

根据各项指标的重要性程度制定赋分尺度表，进而得到各因素的指数值；

利用层次结构模型对各因素的指数值和权重系数进行计算，得出变电设备主人成熟度指数的最终得分和综合评级。

电力系统历史数据包括有电力企业的业务数据、电力企业的线下数据以及电力企业的外部数据；

所述电力企业的业务数据包括：人员基础数据、工程项目管控记录、设备运行维护记录、设备检修监管记录、设备检测评价记录、设备退役报废记录；

所述电力企业的线下数据包括：人员信息、制度信息、智能化水平；

所述电力企业的外部数据包括：媒体报道记录、领导调研记录。

如图2所示，层次结构模型的高层为变电设备主人成熟度指数，低层至少包含五个一级指标，分别为：业务指数、技能指数、制度指数、绩效指数以及成效指数，每个一级指标均对应设置有若干个二级指标。

业务指数对应的二级指标包含：工程项目、设备维护、检修管控、检测评价、设备报废；技能指数对应的二级指标包含：职称、专业技能、专业融合、智能装备；制度指数对应的二级指标包含：覆盖度、完善度、辨识度、评价度；绩效指数对应的二级指标包含：班组差别率、内部差别率、分配率；成效指数对应的二级指标包含：设备可靠性、作业效率、安全水平、媒体热度、调研接待。

权重系数的获取包括如下步骤：

专家参考区间比例标度表对变电设备主人成熟度指数的重要性进行评分，对五个一级指标进行两两比较打分，进而构造模糊判断矩阵A，再根据对一级指标的重要性评分结果，对一级指标各自对应的二级指标进行比较打分并构造模糊判断矩阵B；分别对构造模糊判断矩阵A和构造模糊判断矩阵B进行一致性校验后，计算权重向量进而得到权重系数。

所述一级指标中业务指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

工程项目分值＝(按时完成项目数/总项目数)*100；

运行维护分值＝(按时消除的缺陷/总缺陷)*40+(合格操作票/总票操作票)*60；

检修监管分值＝(合格工作票数/工作票总数)*100；

检测评价分值＝(评价报告数/总检测业务数)*100；

设备报废分值＝(规范退役设备数/总退役设备数)*100。

所述一级指标中技能指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

职称分值＝70+(正高人数/总人数)*30+(副高人数/总人数)*20+(工程师人数/总人数)*10；

专业技能分值＝60+(三级负责人数/总人数)*30+(二级负责人/总人数)*20+(0一级负责人/总人数)*10+(运维值长/总人数)*30+(运维正值/总人数)*20+(运维副值/总人数)*10+(监控值长/总人数)*30+(监控正值/总人数)*20+(监控副值/总人数)*10；

专业融合分值＝双重资质*100+三重资质*100*0.1；

智能装备分值＝移动终端普及率*60+智能巡检设备分值。

所述一级指标中制度指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

制度覆盖度分值＝100-制度缺失数量*5；

制度完善度分值＝60+修订数量*10+新增数量*20；

制度辨识度分值＝100-未更新数量*5；

制度评价度分值＝员工满意率*100。

所述一级指标中绩效指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

班组差别率分值＝80+((运检班人均奖金总额－运维班人均奖金总额)/运检班人均奖金总)额*100；

班组内差别率分值＝100-|(最高奖-最低奖)/(最高金-20％)|*100；

分配率分值＝80+(运检奖/总奖金)*100。

所述一级指标中成效指数对应的二级指标的指数值计算方法为：

设备可靠性分值＝设备可靠性因数*100；

作业效率分值＝60+((常规班组平均作业量-运检班组平均作业量)/运检班组平均作业量)*100；

安全水平分值＝100-事故安全等级*严重程度；

媒体热度分值＝60+平台级别*5；

调研接待分值＝60+对象级别*5。

所述移动终端普及率由浙电云平台系统导出，所述的智能巡检设备分值基础分为0，若有无人机加20分，有巡检机器人再加20分。

所述员工满意率为调查时对制度满意的员工数和被调查员工总数的比值。

所述成熟度指数计算结果的评级方法为：最终输出的变电设备主人成熟度指数值域为[0,100]，按照三色码评级。值域[0,80)对应的评级为红色(不及格)，值域[80,90)对应的评级为黄色(及格)，值域[90,100]对应的评级为绿色(优秀)。一级指标按照一至五星的星级评价；

二级指标按照“非常出色，优秀，良好，合格，欠缺”五级进行评价。[100,90]、(90,80]、(80,70]、(70,60]、(60,0]为一、二级指标的五个梯度区间。

为验证该方法输出的变电设备主人成熟度指数的准确性，收集了绍兴企业近一年相关业务的数据记录、技能数据记录、制度情况、绩效情况、成效情况等数据，经处理计算得出设备主人成熟度指数，并进行“红”、“黄”、“绿”的评级。

一种具体事例适用于所述实施例，对于构建的成熟度指数层次结构模型，通过专家对同一层因素重要性的两两判断，构造模糊判断矩阵A，即从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和比较尺度表构造成对矩阵，直到最下层。令一级指标对应的模糊判断矩阵为A，则进行一致性校验的指标CR的计算公式为：

其中RI是平均随机一致性指标，只与矩阵A的阶数n有关，如表1所示。CI的计算方法如下式，

其中λ(A)是矩阵A的最大特征值。

如果计算得到的CR值小于0.1，则说明矩阵A通过一致性校验，否则还需要重新构建模糊判断矩阵。

同理，对二级指标也构建相应的模糊判断矩阵B，并进行一致性校验。

表1 RI与阶数n对照表

计算模糊判断矩阵的权重向量，从而得到各个因素的权重系数。

在本实施例中，一级指标业务指数、技能指数、制度指数、绩效指数、成效指数的权重分别是0.2553、0.1927、0.2016、0.1172、0.2333，二级指标对应的权重系数如表2所示。

表2二级指标的权重系数

根据以上权重设置，对输入数据进行处理计算，输出结果如图3、图4所示。其中，图3为成熟度指数与一级指标的计算结果，图4为二级指标的计算结果。

由结果可得，公司变电设备主人成熟度指数为95.5分，颜色为绿码，代表总体设备管理状况健康；第一层五个维度中技能指数得分相对较低，为88分，需对班组技能进行完善；调取技能指数分画面，班组在职称建设方面需加强。即通过本发明所提供的一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法可得，公司设备主人执行状况为健康，在业务、绩效、成效、制度方面表现优异，在技能方面有待加强，主要是在职称建设方面，需加强工程师队伍建设，培养高精尖人才队伍。

综上所述，本发明综合多项指标得出了成熟度指数的具体评分，实现了对变电设备主人各项工作的量化考察与综合评估，有利于帮电力企业找出业务短板，针对性提升变电设备主人管理体系的推进质量，直观明确，实用有效。

以上所述之具体实施方式为本发明一种基于成熟度指数的变电设备主人评价方法的较佳实施方式，并非以此限定本发明的具体实施范围，本发明的范围包括并不限于本具体实施方式，凡依照本发明之形状、结构所作的等效变化均在本发明的保护范围内。