基于DEA-RBFNN的电网企业综合运营效益分析研究

刘文静，付仙兰，吴杰康，武 峰，刘书剑

（1.广东科贸职业学院，广东 广州 510430；2.空军预警学院雷达士官学校，湖北 武汉 430019；3.广东工业大学，广东 广州 510006；4.辽宁省抚顺市供电公司，辽宁 抚顺 113000 ）

0 引言

做好经营效益评估，提升自身竞争力，对电网企业十分关键。目前常用的电网企业效益评估算法有层次分析法（Analytical Hierarchy Process，AHP）［1］、主成分分析法［2］、模糊综合评价算法［3］、数据包络分析算法（Data Envelope Analysis，DEA）［4］等，算法各有优势，但DEA算法凭借计算简便，可同时处理多个部门、不同量纲的多个输入、输出指标的评价，不需要事先人为赋予指标权重等优点，在电网效益评估方面应用广泛。付丹等［5］采用复合DEA 对21 家上市电力公司进行效率评价，测算了指标对效益评估的影响，并未对无效决策单元（Decision Making Units，DMU）进行分析处理。殷欣等［6］采用DEA 算法对5家上市电力公司业绩进行评价排序，缺乏对无效DMU的分析。

DEA 有效DMU 都落在有效生产前沿面上［7］，而落在生产前沿面之外的无效DMU 是企业问题症结的关键。目前对此类问题研究较少，仅通过投影或者增加松弛变量［8-9］进行简单求解。

电网企业是含有多个部门多个指标的复杂系统，单一的算法并不能有效处理。在评价指标选取方面，存在指标选取主观性强、凭借经验进行选择［10］、指标数据难以取得、指标过于片面［11］等问题。研究者对此类问题做了一些改进，赵书强等［12］采用改进AHP 与相关性算法结合处理指标，得到指标综合权重，但是专家主观因素仍然过重。林家俊等［13］采用层次分析法和改进集合经验模态分解法，去除主观影响，确定评价指标，但是指标数据不够全面。……