杨艳

【摘 要】 本文针对智能电网风险评估，建立了智能电网风险指标体系，该体系包括金融风险、技术风险、安全风险、管理风险以及外部风险等五方面一级指标及相应的子指标。将层次分析法与模糊评价法进行综合，获得了各层指标的权重和综合风险评估矩阵。最后，结合实例对目前我国智能电网总体风险情况进行评估，得到了目前我国智能电网风险等级。

【关键词】 智能电网 风险评价 评价指标 层次分析 模糊评价

智能电网是庞大的工程，而且我国智能电网的建设才刚刚起步，因此对我国的智能电网行业的风险进行评价研究具有十分重要的现实意义。本文则在前人研究的基础上，主要从金融风险、技术风险、安全风险、管理风险以及外部风险等五方面建立智能电网风险评价体系，并通过实例分析对智能电网风险评价指标的重要程度进行排序，为提高我国智能电网风险评价的科学性、合理性奠定基础。

1 智能电网风险评价指标体系的构建

本文按照评价指标体系的系统性、科学性、可操作性等原则，综合考虑内外部影响因素，构建了由目标层、准则层以及指标层组成的递阶层次结构的指标体系。与以往智能电网风险评价不同，本指标体系将主观与客观、定性与定量指标相结合，因此能够更加客观有效地评价目前我国智能电网的风险状况。具体的指标体系如下：

目标层：我国智能电网存在的风险A。

准则层：金融风险B1、技术风险B2、安全风险B3、管理风险B4、外部风险B5。

指标层：市场风险C11、信用风险C12；核心技术C21、技术标准C22；信息安全C31、隐私风险C32；用户对智能设备的抵制C41、技术管理人员培训C42；宏观经济波动C51、社会文化与自然环境C52。

2 智能电网风险模糊综合评价

模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性指标转化为定量评价，动态与静态分析相结合能较好地解决难以量化的、模糊的问题，能够综合有效地分析企业信用风险问题。

2.1 确定评价因素集

根据上述评价体系，本文构建的智能电网风险评价因素集共包含三层，目标层A为评估智能电网风险，准则层B={ B1、B2、B3、B4、B5}共5个因素，指标层C={ C11、C12、C21、C22、C31、C32、C41、C42、C51、C52}共10个因素。

2.2 确定评语集

上述评价因素可能出现的评价结果组成的集合即为评语集，表示为V={V1、V2、V3、V4、V5}，分别代表风险程度为：{很低、较低、一般、较高、很高}

2.3 AHP法确定评价指标权重

指标权重的计算运用的是层次分析法，基于目标层、准则层与指标层三层次进行定量与定性分析相结合的权重分析方法。首先，运用1-9比例标度法，邀请专家组比较两两因素间的重要程度来构建比较判断矩阵。其次，根据判断矩阵，运用方根法计算指标权重。判断矩阵每行的几何平均数为：，对向量进行归一化处理后，令，则向量即为指标权重。最后，通过检验判断矩阵的一致性判断其可信度。一致性比率CR计算公式为：CR=CI/RI，其中CI=（λmax-n）/（n-1），表示一致性检验指标，RI为平均随机一致性指标，可通过文献获取，为判断矩阵最大值。检验标准为：当CR≤0.1时，判断矩阵可接受，当CR>0.1时，判断矩阵需调整。

2.4 确定隶属度

由于多层次评价体系中各目标间不存在统一的度量标准，并不易进行指标比较，因此在进行综合评价之前需先明确指标体系中的各指标评价值，即得到隶属度函数值。此处需注意指标隶属度的确定包括定性指标和定量指标两种。

首先，定性指标并不易进行定量表示，一般选择模糊统计方法来明确其隶属关系，也就是让参与评价的专家根据相应规定好的评语集，来对各指标所属等级进行明确，统计指标属于各评语等级的频数mi，专家人数为n，则其隶属度向量可表示为：raij=mij/n，raij表示的是评价指标ai隶属于评语等级j的隶属度。

其次，在定量指标隶属度确定过程中，若评价因素集中的各因素对于其风险评价隶属度函数都是根据一定线性关系变化的，则当各因素指标值与其风险存在正相关关系时，就可通过公式r（x）=（x-xi）/（xi+1-xi），（xi

3 实例分析

FU=WU·RU=（0.0157，0.3473，0.4447，0.1513，0.0025），根据最大隶属度原则以及评语表，可知V3的综合评定值0.4447最高，所以判定目前我国智能电网风险等级为较高，且以安全风险与技术风险最主。

4 结语

本文结合层次分析法与模糊综合评价法，通过定性与定量分析建立了一个多层次、完整、有效的智能电网风险评价体系，并结合实例说明了该方法的实用性，得到目前我国智能电网风险等级为较高的结论，同时也得到五大风险中以安全风险与技术风险最为突出，未来我国智能电网发展还有较大的改进空间。

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