赵云鹏 郭彦 周润智 刘博（中国石油天然气股份有限公司规划总院）

1 背景

国家“十三五”规划《纲要》明确全国“双控”目标任务，提出了实施重点用能单位“百千万”行动。将纳入行动范围的企业根据能耗总量划分了类别，其中能耗总量大于300 t(标煤)的列为百家企业，耗能总量50～300 t(标煤)的列为千家企业，耗能总量小于或等于50 t(标煤)的列为万家企业，分类管理分别施策。以往评价评级用能企业，一般根据某一用能指标排序或依赖专家判断，不能全面、客观、灵活地制定管理措施。

聚类方法是机器学习中无监督学习的一种，它将数据对象根据某种相似度进行分类，希望类内个体相似度越大越好，类间个体相似度越小越好[1]。基于不同对象特点和学习策略，设计出多种类型的聚类算法，常见的有K-MEANS、DBSCAN、层次聚类、均值偏移聚类算法等[2]。对于多属性决策问题，王中兴等[3]根据优化理论提出了一种集成方法——组合赋权法，该方法既充分利用客观信息，又反映决策者的主观偏好，从而使确定的属性权重更加合理、实用。

2 组合赋权法

考虑到纳入到分类的重点用能企业，涉及到勘探开发、炼油化工、工程建设、工程技术等不同业务类型。为保证参考指标的普适性，结合中国石油现状，拟选择综合能源消耗总量、新鲜水消耗量、节能量、节水量等总量规模类指标，用于节能管理分类研究。

主观赋权法是根据决策者的主观经验和判断，用特定方法计算出的指标权重，常见的有层次分析法（AHP）、德尔菲法和灰色关联分析等；……