基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法

摘要

本发明提供一种基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法，包括以下步骤：建立用户用电设备的安全评估指标系统，专家对安全评估指标进行比较打分；通过改进区间层次分析法将判断区间的不确定型取值转换为确定型取值；构造区间判断矩阵，并计算该矩阵的最大特征值和特征向量；对区间判断矩阵的一致性进行检验，并确定各个安全评估指标的权重。本发明提供的基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法，其评估结论可以有效对用户用电安全进行评估，为防范用电安全的人身伤亡事故提供有力依据；并通过与常规的层次分析法计算结果比对，表明该方法的可行性，也为用户用电设备安全评估提供具有一定的参考。

说明书

技术领域

本发明涉及一种评估方法，具体涉及一种基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全 评估方法。

背景技术

触电、设备误操作、装置年久失修、违章等原因造成的用户侧用电人身伤亡事件常有发 生，据国家能源局统计数据，2013年电力生产死亡人数达57人，电力建设死亡人数达10人， 电力安全重大事件达到26起。用电安全伤亡事故发生的深层次原因，一方面是由于用电安全 检查和管理人员，安全意识认知程度不够，或者对用电设备及安全要求和标准的掌握不够； 另一方面也由于不能对用电设备进行可靠的安全隐患判断。

在用电安全的风险评估和区间层次分析法(Interval Analytic Hierarchy Process)方面，国 际国内的学者进行了诸多的研究，并取得了一些科研成果；文献[1]为了解决专家判断的模糊 性以及决策因素的不确定性问题，提出了城网规划综合评判决策方法；文献[2]从资产、威胁 和脆弱性三个方面提出了电网风险评估的指标体系，并对层次分析法求取指标权重的过程进 行了详细说明；文献[3，4]对防窃电技术有非常全面的叙述；文献[5]通过定义评价算法精度 的误差标准，定量比较了5种不同的区间层次分析法指标权重求解方法；但是，在用户侧用 电设备安全评估方面，相关研究报道很少。

参考文献：

[1].肖俊，王成山，周敏(XIAO Jun,WANG Chengshan,ZHOU Min).基于区间层次分析法 的城市电网规划综合评判决策(An IAHP-based MADM method in Urban Power System  Planning)[J].中国电机工程学报(Proceedings of the CSEE).2004,24(4):50-57.

[2].高会生，郭爱玲，于晓东(GAO Huisheng,GUO Ailin,YU Xiaodong).基于区间层次分 析法的网络安全风险评估(Network Security Risk Assessment Based on Interval Analytical  Hierarchy Process)[J].电力科学与工程(Electric Power Science and Engineering). 2009,25(3):64-67.

[3].王珏昕，孟宇，殷树刚，张宇(WANG Juexin,MENG Yu,YIN Shugang,ZHANG Yu).用 电信息采集系统反窃电功能现状及发展趋势(The Present Situation and Development Trend of  Anti Electric Stolen Function of Power Demand Information Acquisition System)[J].电网技术 (Power System Technology).2008,32(增刊2):177-178.

[4].朱发国(ZHU Faguo).基于现场监控终端的配网线损计算(Loss Calculation Method for  Distribution Network with Information from Field Terminal Units)[J].电网技术(Power System  Technology).2001,25(5):38-40.

[5].肖峻,罗凤章，王成山(XIAO Jun,LUO Fengzhang,WANG Chengshan).区间层次分析 法的权重求解方法比较研究(Comparison Among Methods of Weights Calculation in the  Interval-Based AHP)[J].电力系统及其自动化学报(Proceeding of the EPSA).2004,3:12-16.

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于改进区间层次分析法(Improved  Interval Analytic Hierarchy Process,IIAHP)的用户用电设备安全评估方法，其评估结论可以有 效对用户用电安全进行评估，为防范用电安全的人身伤亡事故提供有力依据；并通过与常规 的层次分析法计算结果比对，表明该方法的可行性，也为用户用电设备安全评估提供具有一 定的参考。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

本发明提供一种基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法，所述方法包括 以下步骤：

步骤1：建立用户用电设备的安全评估指标系统，专家对安全评估指标进行比较打分；

步骤2：通过改进区间层次分析法将判断区间的不确定型取值转换为确定型取值；

步骤3：构造区间判断矩阵，并计算该矩阵的最大特征值和特征向量；

步骤4：对区间判断矩阵的一致性进行检验，并确定各个安全评估指标的权重。

所述步骤1包括以下步骤：

步骤1-1：用户用电设备分类；

步骤1-2：建立安全评估指标系统；

步骤1-3：专家参考区间比例标度表对安全评估指标进行比较打分。

所述步骤1-1中，用户用电设备分为A类用户用电设备、B类用户用电设备、C类用户 用电设备和D类用户用电设备。

所述A类用户用电设备为立约容量在100kVA及以上的专变用户使用，其包括大型专变 用户的配电线路、变电站、用电设备和新能源设备；

所述B类用户用电设备为立约容量在100kVA以下的专变用户使用，其包括中小型的专 变用户的配电线路、变电站、用电设备和新能源设备；

所述C类用户用电设备为低压商业、小动力和办公用电性质的非居民用户使用，其包括 工商业用户的配电线路、大型冰蓄冷/蓄热装置和新能源设备；

所述D类用户用电设备为用电性质为居民的用户使用，其包括用户的配电线路、智能家 居用电设备和新能源设备。

所述步骤1-2中，安全评估指标系统包括位于目标层的安全评估指标M，位于准则层的 A类用户安全评估指标M1、B类用户安全评估指标M2、C类用户安全评估指标M3和D类 用户安全评估指标M4，以及位于方案层的安全评估指标。

位于方案层的安全评估指标包括A类用户安全评估指标M1、B类用户安全评估指标M2、 C类用户安全评估指标M3和D类用户安全评估指标M4。

A类用户安全评估指标M1包括A类用户用电设备使用年限M11、A类用户用电设备老 化率M12、A类用户用电设备维修率M13、A类用户用电设备质量等级M14、A类用户用电 设备年故障次数M15、A类用户用电设备故障率M16、A类用户用电设备保护接地状态M17。

B类用户安全评估指标M2包括B类用户用电设备使用年限M21、B类用户用电设备老 化率M22、B类用户用电设备维修率M23、B类用户用电设备年故障次数M24、B类用户用 电设备故障率M25、B类用户用电设备保护接地状态M26和B类用户用电设备绝缘状态M27。

C类用户安全评估指标M3包括C类用户用电设备使用年限M31、C类用户用电设备老 化率M32、C类用户用电设备维修率M33、C类用户用电设备年故障次数M34、C类用户用 电设备故障率M34和C类用户用电设备保护接地状态M36。

D类用户安全评估指标M4包括D类用户用电设备使用年限M41、D类用户用电设备老 化率M42、D类用户用电设备年故障次数M43和D类用户用电设备保护接地状态M44。

A类用户用电设备老化率M12、B类用户用电设备老化率M22、C类用户用电设备老化 率M32和D类用户用电设备老化率M42均采用下式计算：

用电设备老化率＝U/N×100％  (1)

其中，U为A、B、C或D类用户用电设备的使用年限，U＝M11、M21、M31或M41； N为A、B、C或D用户用电设备的设计寿命；

A类用户用电设备维修率M13、B类用户用电设备维修率M23和C类用户用电设备维修 率M33均采用下式计算：

用电设备维修率＝M/X×100％  (2)

其中，M为A、B或C类用户用电设备需要维修的台数，X为A、B或C类用户用电设 备的总台数；

A类用户用电设备故障率M16、B类用户用电设备故障率M25和C类用户用电设备故障 率M35均采用下式计算：

用电设备故障率＝Ts/(Tr+Tg+Ts)×100％  (3)

其中，Ts为A、B或C类用户用电设备因事故停运时间，Tg为A、B或C类用户用电 设备带病运行时间，Tr为A、B或C类用户用电设备安全运行时间。

A、B、C和D类用户用电设备使用年限M11、M21、M31和M41，A类用户用电设备 质量等级M14，A、B、C和D类用户用电设备年故障次数M15、M24、M34和M43，A、B、 C和D类用户用电设备保护接地状态M17、M26、M36和M44，以及A和B类用户用电设 备绝缘状态M18和M27从相应的用户用电设备运行维护的记录过程中读取相应的数据。

所述步骤1-3的区间比例标度表中区间标度由区间中点a_ij和区间宽度μ组成；其中区间 中点a_ij为判断的基数，或随机变量在判断区间标度内的均值；

专家根据判断的模糊性和不确定性，给出该判断在a_ij周围的可能取值范围或变异程度， 即区间宽度μ；具体为：

$a_{\mathrm{ij}}^{\prime }=\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{ij}}\\ [a_{\mathrm{ij}},\mu ]\\ 0<\mu <1,a_{\mathrm{ij}}\ge 1\end{array}\right)---\left(4\right)$

其中，a′_ij为判断区间，a_ij表示判断区间a′_ij为确定型取值，[a_ij,μ]表示判断区间a′_ij为不 确定型取值；a_ij的取值是评估专家根据自身的专业素质，针对指标i与指标j相比较进行对 应取值；

判断区间a′_ij＝[a_ij,μ]＝[a′_{ij_},a′_ij-]，其中a′_ij-和a′_{ij_}分别为判断区间a′_ij的上下限；

(1)当指标i比指标j重要，即a_ij≥1,i≠j时，有：

$a_{\mathrm{ij}}^{\prime }=[a_{\mathrm{ij}\_}^{\prime },a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }]=\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{ij}\_}^{\prime }=a_{\mathrm{ij}}-\mu \\ a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }=a_{\mathrm{ij}}+\mu \end{array}\right)---\left(5\right)$

(2)当当指标j比指标i重要，即1/a_ij≥1,j≠i时，有：

$a_{\mathrm{ij}}^{\prime }=[a_{\mathrm{ij}\_}^{\prime },a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }]=\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{ij}\_}^{\prime }=1/\left(a_{\mathrm{ij}+}\mu \right)\\ a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }=1/(a_{\mathrm{ij}}-\mu )\end{array}\right)---\left(6\right).$

所述步骤2中，通过引入区间因子θ将判断区间a′_ij的不确定型取值转换为确定型取值， 有：

a″_ij＝θ*a′_{ij_}+(1-θ)*a′_ij-  (7)

其中，a″_ij为引入区间因子θ后，判断区间a′_ij的确定型取值，θ＝k₁/n²，其中k₁为专家打 分中区间宽度μ小于1/2的个数，n为单层指标的个数总数，也为区间判断矩阵的维数， i,j＝1,2,…,n。

所述步骤3中包括以下步骤：

步骤3-1：构造区间判断矩阵；

依据专家打分对同层各安全评估指标相对于上一层安全评估指标重要性进行两两比较， 构造区间判断矩阵用A表示，有：

区间判断矩阵A中第i行第j列元素A_ij的取值根据改进比例标度法所得，有：

$A_{\mathrm{ij}}=\left(\begin{array}{cc}{a}_{\mathrm{ij}}^{\prime \prime }& i\ne j\\ 1/a_{\mathrm{ij}}^{\prime \prime }& j\ne i\\ 1& i=j\end{array}\right)---\left(9\right);$

步骤3-2：采用幂法计算区间判断矩阵A的最大特征值λ_max和特征向量ξ。

所述步骤4包括以下步骤：

步骤4-1：计算区间判断矩阵A的相对一致性；

区间判断矩阵A的相对一致性用CR表示，有：

$\mathrm{CR}=\frac{({\lambda }_{\max }-n)/(n-1)}{\mathrm{RI}}---\left(10\right)$

其中，λ_max为区间判断矩阵A的最大特征值，n为区间判断矩阵A的维数，RI为相对一 致性CR的自由度，当n＝1,2,…，8,9时，对应的RI＝0,0,0.58,0.96,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45；

步骤4-2：对区间判断矩阵A进行一致性检验；

(1)若区间判断矩阵A的相对一致性CR小于0.1，则表明区间判断矩阵A可行，其通 过一致性检验；

(2)若区间判断矩阵A的相对一致性CR大于等于0.1，则认为区间判断矩阵A没有通 过一致性检验，则返回步骤1重新对所有的指标进行两两比较，构造合格的区间判断矩阵A；

(3)通过Aξ＝λ_maxw_IIAHP确定各个安全评估指标的权重w_IIAHP，其中ξ为区间判断矩阵A的 特征向量，最终得到最终安全指标评估结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.本发明一方面充分考虑专家对指标的评价不确定性，有利于详细描述指标比对之间的 细分差别，另一方面其评估指标权重大小分布结论，可以有效对用户用电设备安全进行评估， 为防范用电设备安全的人身伤亡事故提供有力依据。

2.通过引进区间因子θ，将区间的不确定性计算问题转换成为确定数计算问题，一方面 不仅大大节省了计算时间，简化了计算过程，另一方面，有效解决了区间算法保守性问题。

附图说明

图1是基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法流程图；

图2是采用改进区间层次分析法与常规层次分析法分别对用户用电设备安全评估得到的 安全评估指标权重对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1，本发明提供一种基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法，所述 方法包括以下步骤：

步骤1：建立用户用电设备的安全评估指标系统，专家对安全评估指标进行比较打分；

步骤2：通过改进区间层次分析法将判断区间的不确定型取值转换为确定型取值；

步骤3：构造区间判断矩阵，并计算该矩阵的最大特征值和特征向量；

步骤4：对区间判断矩阵的一致性进行检验，并确定各个安全评估指标的权重。

所述步骤1包括以下步骤：

步骤1-1：用户用电设备分类；

步骤1-2：建立安全评估指标系统；

步骤1-3：专家参考区间比例标度表对安全评估指标进行比较打分。

所述步骤1-1中，用户用电设备分为A类用户用电设备、B类用户用电设备、C类用户 用电设备和D类用户用电设备。

所述A类用户用电设备为立约容量在100kVA及以上的专变用户使用，其包括大型专变 用户的配电线路、变电站、用电设备和新能源设备；

所述B类用户用电设备为立约容量在100kVA以下的专变用户使用，其包括中小型的专 变用户的配电线路、变电站、用电设备和新能源设备；

所述C类用户用电设备为低压商业、小动力和办公用电性质的非居民用户使用，其包括 工商业用户的配电线路、大型冰蓄冷/蓄热装置和新能源设备；

所述D类用户用电设备为用电性质为居民的用户使用，其包括用户的配电线路、智能家 居用电设备和新能源设备。

所述步骤1-2中，安全评估指标系统包括位于目标层的安全评估指标M，位于准则层的 A类用户安全评估指标M1、B类用户安全评估指标M2、C类用户安全评估指标M3和D类 用户安全评估指标M4，以及位于方案层的安全评估指标。

位于方案层的安全评估指标包括A类用户安全评估指标M1、B类用户安全评估指标M2、 C类用户安全评估指标M3和D类用户安全评估指标M4。

A类用户安全评估指标M1包括A类用户用电设备使用年限M11、A类用户用电设备老 化率M12、A类用户用电设备维修率M13、A类用户用电设备质量等级M14、A类用户用电 设备年故障次数M15、A类用户用电设备故障率M16、A类用户用电设备保护接地状态M17。

B类用户安全评估指标M2包括B类用户用电设备使用年限M21、B类用户用电设备老 化率M22、B类用户用电设备维修率M23、B类用户用电设备年故障次数M24、B类用户用 电设备故障率M25、B类用户用电设备保护接地状态M26和B类用户用电设备绝缘状态M27。

C类用户安全评估指标M3包括C类用户用电设备使用年限M31、C类用户用电设备老 化率M32、C类用户用电设备维修率M33、C类用户用电设备年故障次数M34、C类用户用 电设备故障率M34和C类用户用电设备保护接地状态M36。

D类用户安全评估指标M4包括D类用户用电设备使用年限M41、D类用户用电设备老 化率M42、D类用户用电设备年故障次数M43和D类用户用电设备保护接地状态M44。

A类用户用电设备老化率M12、B类用户用电设备老化率M22、C类用户用电设备老化 率M32和D类用户用电设备老化率M42均采用下式计算：

用电设备老化率＝U/N×100％  (1)

其中，U为A、B、C或D类用户用电设备的使用年限，U＝M11、M21、M31或M41； N为A、B、C或D用户用电设备的设计寿命；

A类用户用电设备维修率M13、B类用户用电设备维修率M23和C类用户用电设备维修 率M33均采用下式计算：

用电设备维修率＝M/X×100％  (2)

其中，M为A、B或C类用户用电设备需要维修的台数，X为A、B或C类用户用电设 备的总台数；

A类用户用电设备故障率M16、B类用户用电设备故障率M25和C类用户用电设备故障 率M35均采用下式计算：

用电设备故障率＝Ts/(Tr+Tg+Ts)×100％  (3)

其中，Ts为A、B或C类用户用电设备因事故停运时间，Tg为A、B或C类用户用电 设备带病运行时间，Tr为A、B或C类用户用电设备安全运行时间。

A、B、C和D类用户用电设备使用年限M11、M21、M31和M41，A类用户用电设备 质量等级M14，A、B、C和D类用户用电设备年故障次数M15、M24、M34和M43，A、B、 C和D类用户用电设备保护接地状态M17、M26、M36和M44，以及A和B类用户用电设 备绝缘状态M18和M27从相应的用户用电设备运行维护的记录过程中读取相应的数据。

所述步骤1-3的区间比例标度表(表1)中区间标度由区间中点a_ij和区间宽度μ组成； 其中区间中点a_ij为判断的基数，或随机变量在判断区间标度内的均值；

表1

专家根据判断的模糊性和不确定性，给出该判断在a_ij周围的可能取值范围或变异程度， 即区间宽度μ；具体为：

$a_{\mathrm{ij}}^{\prime }=\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{ij}}\\ [a_{\mathrm{ij}},\mu ]\\ 0<\mu <1,a_{\mathrm{ij}}\ge 1\end{array}\right)---\left(4\right)$

其中，a′_ij为判断区间，a_ij表示判断区间a′_ij为确定型取值，[a_ij,μ]表示判断区间a′_ij为不 确定型取值；a_ij的取值是评估专家根据自身的专业素质，针对指标i与指标j相比较进行对 应取值；

判断区间a′_ij＝[a_ij,μ]＝[a′_{ij_},a′_ij-]，其中a′_ij-和a′_{ij_}分别为判断区间a′_ij的上下限；

(1)当指标i比指标j重要，即a_ij≥1,i≠j时，有：

$a_{\mathrm{ij}}^{\prime }=[a_{\mathrm{ij}\_}^{\prime },a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }]=\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{ij}\_}^{\prime }=a_{\mathrm{ij}}-\mu \\ a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }=a_{\mathrm{ij}}+\mu \end{array}\right)---\left(5\right)$

(2)当当指标j比指标i重要，即1/a_ij≥1,j≠i时，有：

$a_{\mathrm{ij}}^{\prime }=[a_{\mathrm{ij}\_}^{\prime },a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }]=\left(\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{ij}\_}^{\prime }=1/\left(a_{\mathrm{ij}+}\mu \right)\\ a_{\mathrm{ij}-}^{\prime }=1/(a_{\mathrm{ij}}-\mu )\end{array}\right)---\left(6\right).$

所述步骤2中，通过引入区间因子θ将判断区间a′_ij的不确定型取值转换为确定型取值， 有：

a″_ij＝θ*a′_{ij_}+(1-θ)*a′_ij-  (7)

其中，a″_ij为引入区间因子θ后，判断区间a′_ij的确定型取值，θ＝k₁/n²，其中k₁为专家打 分中区间宽度μ小于1/2的个数，n为单层指标的个数总数，也为区间判断矩阵的维数， i,j＝1,2,…，n。

所述步骤3中包括以下步骤：

步骤3-1：构造区间判断矩阵；

依据专家打分对同层各安全评估指标相对于上一层安全评估指标重要性进行两两比较， 构造区间判断矩阵用A表示，有：

区间判断矩阵A中第i行第j列元素A_ij的取值根据改进比例标度法所得，有：

$A_{\mathrm{ij}}=\left(\begin{array}{cc}{a}_{\mathrm{ij}}^{\prime \prime }& i\ne j\\ 1/a_{\mathrm{ij}}^{\prime \prime }& j\ne i\\ 1& i=j\end{array}\right)---\left(9\right);$

步骤3-2：采用幂法计算区间判断矩阵A的最大特征值λ_max和特征向量ξ。

所述步骤4包括以下步骤：

步骤4-1：计算区间判断矩阵A的相对一致性；

区间判断矩阵A的相对一致性用CR表示，有：

$\mathrm{CR}=\frac{({\lambda }_{\max }-n)/(n-1)}{\mathrm{RI}}---\left(10\right)$

其中，λ_max为区间判断矩阵A的最大特征值，n为区间判断矩阵A的维数，RI为相对一 致性CR的自由度，当n＝1,2,…，8,9时，对应的RI＝0,0,0.58,0.96,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45；

步骤4-2：对区间判断矩阵A进行一致性检验；

(1)若区间判断矩阵A的相对一致性CR小于0.1，则表明区间判断矩阵A可行，其通 过一致性检验；

(2)若区间判断矩阵A的相对一致性CR大于等于0.1，则认为区间判断矩阵A没有通 过一致性检验，则返回步骤1重新对所有的指标进行两两比较，构造合格的区间判断矩阵A；

(3)通过Aξ＝λ_maxw_IIAHP确定各个安全评估指标的权重w_IIAHP，其中ξ为区间判断矩阵A的 特征向量，最终得到最终安全指标评估结果。

实施例

为了说明改进的层次分析法的可行性，选取居民用户进行用电设备安全评估，首先构建 居民用户用电设备安全评估指标的层次分布，即目标层为居民用户用电设备指标M4，方案层 为居民用户用电设备使用年限M41、居民用户用电设备老化率M42、居民用户用电设备年故 障次数M43和居民用户用电设备保护接地状态M44；

选取1名专家，依据区间比例标度表(如表2)，对居民用电设备安全指标的重要性进行 两两比较打分，专家的打分表如表3：

表2

表3

根据专家打分表，形成IIAHP的区间判断矩阵A_IIAHP，并用IIAHP法对居民用户用电设 备安全评估指标进行指标权重计算；

$\left(\begin{array}{c}{A}_{\mathrm{IIHP}}=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}^{\prime \prime }& a_{12}^{\prime \prime }& a_{13}^{\prime \prime }& a_{1n}^{\prime \prime }\\ a_{21}^{\prime \prime }& a_{22}^{\prime \prime }& a_{23}^{\prime \prime }& a_{2n}^{\prime \prime }\\ a_{31}^{\prime \prime }& a_{32}^{\prime \prime }& a_{33}^{\prime \prime }& a_{34}^{\prime \prime }\\ a_{41}^{\prime \prime }& a_{42}^{\prime \prime }& a_{43}^{\prime \prime }& a_{\mathrm{nn}}^{\prime \prime }\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}[a_{11},{\mu }_{11}]& [a_{12},{\mu }_{12}]& [a_{13},{\mu }_{13}]& [a_{14},{\mu }_{14}]\\ [a_{21},{\mu }_{21}]& [a_{22},{\mu }_{22}]& [a_{23},{\mu }_{23}]& [a_{24},{\mu }_{24}]\\ [a_{31},{\mu }_{31}]& [a_{32},{\mu }_{32}]& [a_{33},{\mu }_{33}]& [a_{34},{\mu }_{34}]\\ [a_{41},{\mu }_{41}]& [a_{42},{\mu }_{42}]& [a_{43},{\mu }_{43}]& [a_{44},{\mu }_{44}]\end{array}\right)\\ =\left(\begin{array}{cccc}1.0000& 0.4375& 0.4000& 5.9626\\ 1.9375& 1.0000& 0.1660& 2.9375\\ 3.9250& 5.9500& 1.0000& 1.9625\\ 0.1660& 0.3375& 0.5019& 1.0000\end{array}\right)\end{array}\right)$

利用专家打分表的区间中点作为传统层次分析法的专家打分值，构建判断矩阵A_AHP，依 据传统的AHP计算方法，计算居民用户用电设备的各个安全评估指标的权重；

$A_{\mathrm{AHP}}=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}& a_{14}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}& a_{24}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}& a_{34}\\ a_{41}& a_{42}& a_{43}& a_{44}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}1.0000& 0.5000& 0.2500& 6.0000\\ 2.0000& 1.0000& 0.1667& 3.0000\\ 4.0000& 6.0000& 1.0000& 2.0000\\ 0.1667& 0.3333& 0.5000& 1.0000\end{array}\right)$

将改进区间层次分析法IIAHP指标权重与传统的层析分析法AHP指标权重进行比对，如表4所示：

表4

从IIAHP与AHP的比较中可知：

1)改进的IAHP和传统的AHP计算所得指标权重大体保持一致，偏差非常小，从而说明 改进的IIAHP方法可行性。

2)改进的IAHP充分考虑专家对指标比对评价的不确定性，指标的区间宽度取值范围从 零到1，该宽度正好是传统Satty1～9标度法两个级别的跨度，从而可以详细描述指标 比对之间的细分差别

3)从计算过程中可知，通过引入权重因子θ，将区间的不确定性计算问题转换成为确定数 计算问题，一方面不仅大大节省了计算时间，简化了计算过程，另一方面，有效解决 了区间算法保守性问题。

本发明提出一种基于改进区间层次分析法的用户用电设备安全评估方法，一方面充分考 虑专家对指标的评价不确定性，有利于详细描述指标比对之间的细分差别，另一方面其评估 指标权重大小分布结论，可以有效对用户用电设备安全进行评估，为防范用电设备安全的人 身伤亡事故提供有力依据。并通过与传统AHP方法比对，验证了改进的区间层次分析法的可 行性；同时为了解决区间算法固有的保守性和计算复杂性，提出引入权重因子θ，将区间的不 确定性计算问题转换成为确定数计算问题，一方面不仅大大节省了计算时间，简化了计算过 程，另一方面，有效解决了区间算法保守性问题。

当然，主观赋值方法中的改进区间层次分析法，由于是从专家主观判断作为评判的出发 点，与客观赋值方法如熵权法、主成分分析法、多目标规范法等的比较，依然存在主观因素 太多的缺陷，并且客观赋权法又缺少主观参与的因素，因此主客观混合赋权法，也许将会是 进一步深入研究的课题。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域 的普通技术人员参照上述实施例，依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换， 这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求 保护范围之内。