技术领域
[0001] 本
发明涉及一种建立方法，尤其涉及一种电力供应商评价模型的建立方法。
背景技术
[0002] 电力企业作为国民经济支柱产业，肩负着履行社会责任的重任，其指标体系的构建应在传统供应商全寿命周期的
基础上，综合考虑其社会责任维度指标；另外，由于电力企业供应商具有种类繁多、行业分布广、供应商差异大等特点，造成供应商关系管理难度加大。现有的理论研究比较侧重于指标体系的构建以及运用综合评价法对供应商进行综合评价，但是基于社会责任
角度对电力企业供应商评价研究还比较少，当前国网已经制定了各类型物资的评价指标体系，但是未能实现评价结果与招投标管理的有效联动，因此，需要构建一个完善的供应商综合评价模型。
[0003] 纵观前人的研究可以发现，他们更多采用清晰透明、易量化的数据对供应商进行综合评价，其结果忽略了供应商评价中的模糊性和不确定性。相比较而言，模糊综合评价法将模糊数学思想引入到综合评价中，具有结果清晰、系统性强的特点，较好的解决了模糊指标的量化问题，以及指标隶属程度度量问题，对于电力供应商综合评价问题具有较好的适用性。
发明内容
[0004] 针对
现有技术中存在的上述
缺陷，本发明提供了一种电力供应商评价模型的建立方法，从电力供应商管理实际现状出发，引入企业社会责任因素，设计了供应商综合评价指标体系，并构建了基于改进模糊综合评价法的电力供应商评价模型，最后通过算例分析验证了模型的有效性和可行性。
[0005] 本发明是通过如下技术方案来实现的：一种电力供应商评价模型的建立方法，包括以下步骤：
[0006] 一、设计供应商综合评价指标体系，基于全面性、典型性、独立性和实用性的基本原则，初步建立供应商综合评价指标体；
[0007] 二、基于层次分析法和引入因子分析法进行综合权向量确定，有效提升了模型的准确性和适用性，
[0008] 基于层次分析法的主观权重计算：
[0009] (1)构建递阶层次指标体系，对电力物资供应商各评价指标进行分析，得到具有递阶层次特征的供应商评价指标体系；
[0010] (2)构造判断矩阵，采用专家打分法，对隶属于同一层次的指标关于其对应的上一层指标的重要性进行两两比较，并采用国际通用的1-9标度进行重要性判断(1，3，5，7，9)，判断矩阵群为 m为专家的个数，n为判断矩阵的阶数；
[0011] (3)权重计算，采用几何平均近似法计算最大特征值和
特征向量，权重向量为：
[0012]
[0013] 对向量 做归一化处理：
[0014]
[0015] (4)一致性检验，依据第(3)步得出的指标相对权重，进行一致性检验，判断依据为RI<0.1，
[0016]
[0017]
[0018] 基于引入因子分析法的客观权重计算：
[0019] (1)基于构建的供应商综合评价指标体系，采集电力物资供应商样本数据，并进行标准化处理，形成原始指标数据集：
[0020] {ci1,ci2,…,cin},其中i＝1,2,…,m (4)
[0021] (2)提取公因子，通过协方差矩阵，计算特征值和特征向量，根据方差贡献度提取主因子，通常选取累计方差贡献度大于80％；
[0022] (3)因子旋转及因子解析，通过因子旋转方法差异化公因子的因子
载荷系数，增强关键因子解释力，因子旋转选取方差最大化
正交旋转；
[0023] (4)确定指标权重 计算各因子得分，一般可采用极大似然和最小二乘法对因子得分进行估计，βj为各指标的得分；
[0024]
[0025] 综合权向量计算公式为：
[0026] 依据计算的主观权重和客观权重，采用归一法进一步确定各指标的综合权重W＝{w1,w2…,wj}，
[0027]
[0028] 三、通过模糊综合评价法计算供应商综合评价值，模糊综合评价法基于综合评价指标体系，综合考虑事物的主观性和客观性计算指标权重，并采用模糊数学思想对事物进行综合性评价，
算法流程如下：
[0029] (1)建立评价因素论域，目标层论域U表示为U＝{u1,u2,…,um}，其中m表示目标层下准则个数，准则层论域表示为B＝{b1,b2,…,bn}，其中n表示为准则层下指标因素的个数；
[0030] (2)确定备择评语集，对综合得分进行分级处理，采用国际上通用的“九级制”评级符号体系，各等级设置为[AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C]；
[0031] (3)建立模糊评判矩阵，确定因素集各指标在备择评语集下的指标隶属程度，称为隶属函数k(x)，正指标和负指标的隶属度计算公式为：
[0032]
[0033]
[0034] 其中，bj和bj+1分别为准则论域集实际值相邻的两个等级界限值，得到对j级评语集的隶属度为k(x)，对j+1级评语集的隶属度为1-k(x)，对其余7个级别的隶属度则全为0，由隶属度向量组成模糊评判矩阵K；
[0035] (4)结合第二步计算的指标综合权向量，综合计算模糊综合评价向量P；
[0036] P＝W*K (9)
[0037] (5)计算综合评价值S，其中，D为各等级标准得分，依据综合评分将供应商综合能力分为不同的等级。
[0038] S＝P*D (10)
[0039] 本发明提出的电力供应商评价模型的建立方法，相较于传统模糊综合评价法权重确定主观性较强的缺点，采用的改进的模糊综合评价法，即采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)和引入因子分析法(Factor Analysis,FA)计算指标权重，并引入模糊数学方法计算供应商的综合得分；既考虑了群体专家综合知识的主观性，增加了系统的多样性，又考虑了指标数据的实际性和客观性，修正了传统模糊综合评价法的不足，使得整个评价系统更加的合理。此外，本发明依据供应商综合得分将供应商划分为9个不同的等级，可为电力企业招标采购工作提供一定的参考作用，促进电力企业物资集约化管理和运营效益的提升。
附图说明
[0040] 图1是本发明
实施例所述电力供应商评价模型的建立方法中供应商综合评价指标体系的示意图；
具体实施方式
[0041] 下面通过非限定性的实施例并结合附图对本发明作进一步的说明：
[0042] 本发明实施例提供了一种电力供应商评价模型的建立方法，包括以下步骤：
[0043] 一、设计供应商综合评价指标体系，基于全面性、典型性、独立性和实用性的基本原则，初步建立供应商综合评价指标体；具体如图1所示。
[0044] 二、基于层次分析法和引入因子分析法进行综合权向量确定。
[0045] 本实施例采用国网某网省公司
电能表物资供应商的数据，选取2017年1月至2017年3月中标的12家供应商为分析对象，依据构建的评价指标体系，共收集12家
电能表供应商16个二级指标明细数据，所有的数据均来自公司
电子商务平台系统(ECP)和企业资源管理系统(ERP)。
[0046] 采用AHP+FA综合赋权法计算各指标的综合权向量，AHP层次分析法中邀请相关电力专家构建各指标判断矩阵，并采用几何平均法计算特征向量归一化得到主观权重；因子分析法中主因子的选择标准为累计方差贡献度大于85％，由因子载荷矩阵可以发现，因子载荷系数在各指标上的差异较小，则采用正交旋转方差最大化进行因子旋转，增强了关键因子的解释力，最后依据综合权重计算公式得出各指标的综合权重见表1。
[0047] 表1供应商指标体系综合权重
[0048]
[0049]
[0050] 针对采集到的数据进行预处理，依据九级标度计算各指标的九级评价标准值，并计算各指标值在各指标评价标准值上的隶属度，以第一家供应商为例，资产总额的九级评价标准为(308745.23，272111.89，235478.5，198845.19，162211.84，125578.49，25 88945.15，52311.79，15678.45)，该供应商资产总额为16024.56，其位于C和CC两个等级之间，则依据公式(9)求得隶属度K1为0.99，K2＝1-0.99＝0.01，其他等级隶属度为0，则该供应商资产总额的隶属度向量为(0，0，0，0，0，0，0，0.01，0.99)，同理，可以计算出该供应商在各指标上的隶属度矩阵K见表2。
[0051] 表2第一家供应商的隶属度矩阵
[0052]
[0053]
[0054] 针对第一家供应商，依据计算的各指标权重以及各指标值关于九级标度的隶属度矩阵，可通过公式(11)计算出该供应商在九级标度上的模糊综合评价向量P，本实施例中设置九级标度分值为[100,90,80,70,60,50,40,30,20]，最终可以得到该供应商的综合得分为72.95。
[0055] 算该供应商的模糊综合评价向量P见表3。
[0056] 表3第一家供应商的模糊综合评价向量
[0057]AAA AA A BBB BB B CCC CC C
0.401 0.029 0.070 0.084 0.152 0.075 0.067 0.076 0.048
[0058] 该供应商的最终得分为S＝P*D：72.95。同理，可以求得所有供应商的最终得分，为了更加形象的表示各供应商评价等级，用向量[AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C]来表示九个等级，可以依据供应商得分对其进行评级，可知该供应商的等级为A。各供应商综合评分及等级情况见表4。
[0059] 表4各供应商综合评分及等级
[0060]1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
72.95 74.30 31.90 53.86 91.77 46.59 54.76 55.12 47.61 54.68 63.34 72.40A A CCC BB AAA B BB BB B BB BBB A
[0061] 由表4可知，这12家供应商综合能力情况整体偏低，其中，评级为AAA和A的供应商共有4家，评级在BB-BBB之间的有8家，评级为B的有2家，分别为供应商6和9，评级为CCC的有1家，为供应商3。针对评级较低的供应商进一步分析，以供应商3为例，发现其评分较低的主要原因为产品合格率和服务合格率较低，仅分别为78％和89％，且慈善公益支出为0，因此，若该供应商想要在下次招标中胜出，就需要从这三个方面着手，提高产品合格率和服务
质量，增加公益支出，较好的履行企业社会责任。
[0062] 相较于传统模糊综合评价法权重确定主观性较强的缺点，本实施例采用AHP+FA计算指标权重，既考虑了群体专家综合知识的主观性，增加了系统的多样性，又考虑了指标数据的实际性和客观性，修正了传统模糊综合评价法的不足，使得整个评价系统更加的合理。
[0063] 以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何
修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
