基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法

1、    基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法    許杰雄 王松云 余中杰 陳佐摘 要：針對電力客戶服務(wù)信息化、智能化發(fā)展需要及更加客觀準確地評價電力客戶服務(wù)質(zhì)量，引入激活熵的概念，提出基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法。使用激活熵替代經(jīng)典熵權(quán)法中的信息熵，可以在不改變各指標信息熵相對大小及各指標相對重要程度的情況下，降低部分異變樣本數(shù)據(jù)對最終評價結(jié)果的影響。模擬測試結(jié)果表明，提出的方法可以客觀準確計算出電力客服綜合評分，獲得正確率較高的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價結(jié)果。關(guān)鍵詞：熵權(quán)法;指標評價;電力客服;激活函數(shù)中圖分類號：f423.3;tm711文

2、獻標志碼：a文章編號：1007-757x（2020）11-0090-03abstract：in response to the informaization and intelligentization of power customer service， it is necessary to evaluate the quality of power customer service more objectively and accurately. the concept of activation entropy is introduced in this paper， and metho

3、d of power customer service quality evaluation based on improved entropy weight method is also proposed. the activation entropy is used to replace the information entropy in the classical entropy weight method， to change the relative size of each index and the relative value of each index. in the ca

4、se of important degree， the influence of partial dissimilar sample data on the final evaluation result is reduced. finally， the simulation test results show that the method proposed in the paper can objectively and accurately calculate the comprehensive score of electric customer service， and obtain

5、 the service quality of electric customer with higher correct evaluation results.key words：entropy weight;indicator evaluation;power customer service;activation function0 引言當今電力產(chǎn)業(yè)不僅重視生產(chǎn)，對提供及時、高效的客戶服務(wù)也尤為重視，電力客戶服務(wù)質(zhì)量的評價從一定程度上反映了運營效率1。電力客服系統(tǒng)作為一個平臺，對用戶提出的問題高效解決問題發(fā)揮出應有的作用。電力客服系統(tǒng)運行質(zhì)量影響到電力運營的穩(wěn)定性和可靠性，傳統(tǒng)

6、的電力客服評價存在主觀因素多、評價結(jié)果缺乏說服力等問題，解決上述問題需從不同的評價指標分析出發(fā)，建立基于客觀算法的評價體系，通過計算指標數(shù)據(jù)的離散程度決定指標的權(quán)重，同時局部異變數(shù)據(jù)不能影響綜合評價結(jié)果。因此，改進電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法尤為重要。電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價時最大同時接待量、日接待量、回復條數(shù)、滿意率、問題平均解決時長指標數(shù)值會發(fā)生變化，通過指標數(shù)值可以計算出電力客服對應指標的評價分值，從而體現(xiàn)電力客戶服務(wù)質(zhì)量。對于綜合評價方法，文獻中提出了很多種，層次分析法（analytic hierarchy process，ahp）權(quán)重主觀確定、特征值和特征向量的精確求法比較復雜2、topsi

7、s法（technique for order preference by similarity to an ideal solution）的權(quán)重設(shè)定與ahp一樣都是主觀決定3，缺乏說服力、秩和比法（rank-sum ratio，rsr）權(quán)重部分主觀確定，且由于指標值采用秩代換會導致指標部分信息喪失4。經(jīng)典熵權(quán)法克服了以上方法的不足，通過計算指標數(shù)據(jù)的離散程度客觀決定指標的權(quán)重，然而在實際應用中，經(jīng)典熵權(quán)法也存在一定問題，經(jīng)典熵權(quán)法基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對指標進行計算信息熵與指標權(quán)重，避免了人為因素的主觀行為，提高了評價結(jié)果的準確性，但是由于評價樣本數(shù)據(jù)量往往較小，導致數(shù)據(jù)異變性出現(xiàn)幾率較大，造成信息熵、

8、權(quán)重值誤差大，最終影響評價結(jié)果5-9。針對以上問題文中引入了激活熵的概念，提出了基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法，使用95598客戶服務(wù)真實數(shù)據(jù)，以電力客服人員作為評價對象，通過多個指標評價結(jié)果對服務(wù)質(zhì)量作出客觀評價。完善電力客戶服務(wù)系統(tǒng)，提高電力客戶服務(wù)質(zhì)量。1 激活熵1.1 激活熵算法熵的概念由shannon從熱力學引入到信息論中，它可以度量系統(tǒng)的有序程度，從而描述信息量的不確定性10。根據(jù)熵的定義，若信源有m種不同取值，對應概率為pi（n=1，2，m）時，則信源的熵的定義，如式（1）。若pi=1/m（n=1，2，m）時，也就是各取值出現(xiàn)的概率一樣時，熵的值最大

9、。若依據(jù)i個評價指標對j個評價對象進行評價，采用熵值作為某指標的權(quán)重，則指標的信息熵ei越大，就表明該指標對j個對象的評價中貢獻越均衡，指標值對不同對象評價的區(qū)分度越小，能為最終決策提供的信息量越小，在綜合評價中所起的作用越小，則其權(quán)重也應越小。反之，則權(quán)重也應越大11-14。激活熵是信息熵通過激活函數(shù)計算得到的，之后計算得到修正后的指標權(quán)重。激活函數(shù)主要用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、本文使用logistic函數(shù)作為激活熵的算法，如式（2）。由上可見，用指標熵值賦相應權(quán)重僅反映了指標在評價客服對象時的客觀差異度15-20，在評價樣本存在數(shù)據(jù)異變的情況下，熵本身并不能完全反映指標在解決實際問題時的重要性。為

10、了防止部分指標數(shù)據(jù)異變影響對應指標的權(quán)重，降低多次評價后的綜合評價結(jié)果準確率，所以引入激活熵，從而使電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價體系更加客觀、合理、有說服力。2 基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法（1） 明確指標體系和評價對象電力客戶服務(wù)工作主要依據(jù)實際開展所收集的數(shù)據(jù)，建立五個指標體系對各客服（文中共11個）的服務(wù)工作進行評價，則待評價對象包含11個評價對象?，F(xiàn)有電力客服評價指標體系包括：正向指標，最大同時接待量、日接待量、回復條數(shù)和滿意率;逆向指標，問題平均解決時長。其中，除問題平均解決時長為反向指標（指標值越趨近零越好）外，其余指標均為正向指標（指標值越趨近正無窮越好）。3

11、60;電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法的仿真測試3.1 測試平臺及樣本數(shù)據(jù)為了分析基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法效果，選擇經(jīng)典熵權(quán)法進行對比測試，電力客服基礎(chǔ)數(shù)據(jù)樣本構(gòu)成，如表1所示。采用最大同時接待量、日接待量、回復條數(shù)、滿意率、問題平均解決時長作為電力客戶服務(wù)質(zhì)量正向、逆向指標。3.2 數(shù)據(jù)標準化將電力客戶服務(wù)質(zhì)量的樣本數(shù)據(jù)具體數(shù)值代入上述第2小節(jié)中步驟（2），得到標準化結(jié)果，如表2所示。3.3 激活熵與指標權(quán)重計算將標準化結(jié)果代入第二小節(jié)公式計算，得到各指標激活熵、指標權(quán)重，如表3所示。3.4 客觀評價分值確定通過表2和表3數(shù)值計算得出客觀評價分

12、值結(jié)果，如表4所示。3.5 結(jié)果及分析采用經(jīng)典熵權(quán)法、改進熵權(quán)法分別建立電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法，并對電力客戶服務(wù)樣本進行分辨，得到的改進熵權(quán)法測試結(jié)果如上述表4。經(jīng)典熵權(quán)法如表5所示。相對于經(jīng)典熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法，改進熵權(quán)法電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法效果得到明顯的優(yōu)化，這主要是由于改進熵權(quán)法信息熵的數(shù)值通過激活函數(shù)進行激活，在不影響指標數(shù)值相對大小的情況下做出了合理的轉(zhuǎn)換，建立最優(yōu)的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價系統(tǒng)，有效降低了電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價的錯誤率。統(tǒng)計經(jīng)典熵權(quán)法、改進熵權(quán)法，分別建立兩個客服一個季度的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價綜合統(tǒng)計結(jié)果，如表6所示。從表6可以看出本文模型的

13、電力客戶服務(wù)質(zhì)量綜合評分結(jié)果中經(jīng)典熵權(quán)法a客服二三四月分值比k客服低但因一月得分較高導致綜合評價分值更高，而改進熵權(quán)法在不影響各指標分值相對高低的情況下弱化單個異變指標分值，使評價分值更具有說服力。4 總結(jié)電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價是電力系統(tǒng)的一個重要組成部分，對其進行研究具有非常重要的意義，為了解決ahp法、topsis法、rsr法中權(quán)重主觀確定的問題，和經(jīng)典熵權(quán)法中存在的局部異變數(shù)據(jù)影響綜合評價結(jié)果問題，提出了激活熵的概念，設(shè)計了基于改進熵權(quán)法的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價方法。克服了綜合評價分值因信息熵的離散程度過大而影響到評價結(jié)果，測試結(jié)果表明，本文方法提高了電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價正確率，大

14、幅度減少了電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價的誤判率，而且最終電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價分值更客觀、合理、有說服力，可以達到電力客戶服務(wù)系統(tǒng)實際應用要求，獲得比其他方法更加理想的電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價結(jié)果，為解決電力客戶服務(wù)質(zhì)量評價提供了一種高效的解決方案。參考文獻1 喻小寶，譚忠富，屈高強.基于電力客戶評估的差異化電價套餐研究j/ol.2019-10-13中國電力，http：/2 吉建兵，吉楊，鄭華.國外電力客戶服務(wù)經(jīng)驗及對我國電力客戶服務(wù)的啟示j.東北電力技術(shù)，2019，40（3）：59-62.3 盧鶴挺，張惠詩.東莞供電局基于電力客戶價值的分群管理應用研究j.電氣技術(shù)與經(jīng)濟，20

15、19（2）：59-66.4 陳敏耀，嚴佳梅，吳敵，等.95598客戶服務(wù)網(wǎng)格化管理的探討j.電力需求側(cè)管理，2019，21（2）：71-73.5 葉利，田曉霞，林濤，等.95598客戶服務(wù)應用系統(tǒng)在線監(jiān)測技術(shù)研究j.湖北電力，2018，42（6）：43-47.6 張爽，景偉強，羅欣，等.基于大數(shù)據(jù)的95598優(yōu)質(zhì)服務(wù)管理創(chuàng)新與實踐j.電力需求側(cè)管理，2017，19（5）：52-54.7 李杰.基于ahp層次分析法的電商客服服務(wù)質(zhì)量評價模型研究j.海峽科技與產(chǎn)業(yè)，2015（11）：66-68.8 嚴嘉倫，林俊光，樓可煒，等.基于ahp-變異系數(shù)法

16、的樓宇型綜合能源系統(tǒng)評價體系j/ol.2019-10-14.熱力發(fā)電，https：//10.19666/j.rlfd.201904162.9 潘雨紅，潘永飛，馬旭.基于entropy-topsis方法的住宅預制構(gòu)件的物流供應商選擇j.重慶交通大學學報（自然科學版），2017，36（2）：101-107.10 黃魯成，劉春文，吳菲菲，等.一種基于聯(lián)系向量“垂面”距離的改進topsis多屬性決策方法j/ol.2019-10-14.系統(tǒng)工程，http：/11 鄭陸海，李新強，郭鑫鑫.一種基于加權(quán)秩和比法的光伏并網(wǎng)逆變器多性能指標評價方法研究j.電器與能效管

17、理技術(shù)，2019（13）：25-28.12 高旭東，譚曉東，王震坤，等.基于加權(quán)秩和比模型的湖北省健康管理服務(wù)效果綜合評價研究j/ol.2019-10-13.中國全科醫(yī)學http：/13 chen jiabo， wang yanjie， li fayun， et al. aquatic ecosystem health assessment of a typical sub-basin of the liao river based on entropy weights and a fuzzy comprehensive evaluation methodj. scient

18、ific reports，2019，9（1）：14045.14 宋新甫，徐龍秀，張艷，等.結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析的熵權(quán)vikor法輸電網(wǎng)規(guī)劃方案綜合評價方法j.電工技術(shù)，2019（11）：11-14.15 harish garg. intuitionistic fuzzy hamacher aggregation operators with entropy weight and their applications to multi-criteria decision-making problemsj. iranian journal of science and technology， transactions of electrical engineering，2019，43（3）：1-17.16 wang zhongchang， wang chuan， w