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user: 4. 实际建模分析与应用 4.1. 评估对象的原始数据 此次研究的评估对象为三家企业，通过数据采集平台，可得到如表1所示的三个企业的原始数据。 4.2. 形成样本矩阵 根据上表我们可以得到如下的样本矩阵A如图2所示。 4.3. 样本矩阵的标准化处理 由于指标万元产值电耗x 11 、万元增加值电耗x 12 、电压不合格率x 33 、电流不平衡率x 34 、线损率x 35 图1. 三角白化权函数示意图 Table 1 Original data of the evaluation objec 指标 指标 单位 金茂铝业 鲁方金属 天圆铜业 经济Y 1 万元产值电耗x 11 kW×h/万元 4995 4260 5926 万元产值电耗x 12 kW×h/万元 15805 15043 16279 管理Y 2 计量器具完好率x 21 % 100 99 100 节电率 % 0.14 0.21 0.18 技术Y 3 用电设备效率X 31 % 75 82 69 功率因数X 32 - 0.92 0.93 0.90 电压不合格率X 33 % 2.1 2.3 2.6 电流不平衡率X 34 % 2.0 2.1 2.3 线损率X 35 % 3.3 2.5 2.8 谐波畸变率X 36 % 3.2 3.5 3.0 单位产品电耗X 37 kWh/t 114 88 105 变压器负载率X37 % 53 62 55 表1. 评估对象原始数据 谐波畸变率x 36 、单位产品电耗x 37 为成本型指标[ 11 ] ，因此可根据式(3)进行标准化处理，而指标计量器具完好率x 21 、节电率x 22 、用电设备效率x 31 、功率因数x 32 为效益型指标，可根据式(2)进行标准化处理，指标变压器负载率x 38 为适度性指标，我们取该指标的标准值为59，然后根据式(4)进行标准化处理。于是，我们得到如图3所示的标准化矩阵R。 4.4. 指标权重的计算 根据式(9)对标准化矩阵R进行计算，可以得到如表2所示的各个二级指标权重。 同理，也可以得到一级指标的权重为，如表3所示。 4.5. 评估指标的灰类 鉴于尽可能准确的反映企业电力能效状况需要，且便于理解与接受，本文将评估灰类划分为三个等级，灰类序号为s，s=1，2，3，分别表示“高效”、“一般”、“低效”。结合行业有关文献[ 12 ] [ 13 ] 以及专家的意见，我们得到表4所示的评估指标的灰类和表5所示的评估指标延拓值与实际值。 4.6. 指标隶属度的计算 对于指标x 11 ，根据 ，可得： 图2. 样本矩阵A 图3. 标准化矩阵R Table 2 Weight of the second inde 指标 经济Y 1 管理Y 2 技术Y 3 X 11 X 12 X 21 X 22 X 31 X 32 权重 0.4674 0.5326 0.4778 0.5222 0.1324 0.1187 指标 技术Y 3 X 33 X 34 X 35 X 36 X 37 X 38 权重 0.1219 0.1187 0.1205 0.1219 0.1474 0.1187 表2. 二级指标的权重 Table 3 Weight of the first inde 指标 经济Y 1 管理Y 2 技术Y 3 权重 0.5762 0.1023 0.3215 表3. 一级指标的权重 (13) 接着再根据式(10)，可得该指标在s = 1、s = 2和s = 3下的白化权函数分别为： Table 4 Grey class of evaluation indicator 准则 指标 高效 一般 低效 经济Y 1 X 11 4200 ≤ x 11 1 < 4900 4200 ≤ x 11 2 < 6300 6300 ≤ x 11 3 < 7500 X 12 9000 ≤ x 12 1 < 12000 12000 ≤ x 11 2 < 16000 16000 ≤ x 11 3 < 20000 管理Y 2 X 21 99 ≤ x 12 1 < 100 97 ≤ x 21 2 < 99 95 ≤ x 21 3 < 97 X 22 0.4 ≤ x 22 1 < 0.5 0.2 ≤ x 22 2 < 0.4 0.05 ≤ x 22 3 < 0.2 技术Y 3 X 31 80 ≤ x 31 1 < 86 70 ≤ x 31 2 < 80 53 ≤ x 31 3 < 70 X 32 0.96 ≤ x 32 1 < 0.98 0.93 ≤ x 32 2 < 0.96 0.90 ≤ x 32 3 < 0.93 X 33 1 ≤ x 33 1 < 0.98 2 ≤ x 33 2 < 4 4 ≤ x 33 3 < 6 X 34 0.5 ≤ x 34 1 < 1 1 ≤ x 34 2 < 2 2 ≤ x 34 3 < 4 X 35 1 ≤ x 35 1 < 2 2 ≤ x 35 2 < 5 5 ≤ x 35 3 < 7 X 36 1 ≤ x 36 1 < 2 2 ≤ x 36 2 < 4 4 ≤ x 36 3 < 7 X 37 85 ≤ x 37 1 < 95 95 ≤ x 37 2 < 110 100 ≤ x 37 3 < 130 X 38 55 ≤ x 38 1 < 65 45 ≤ x 38 2 < 55 30 ≤ x 38 3 < 45 表4. 评估指标灰类 Table 5 Continuation value and actual value of indicator 指标 a 0 A 5 实际值 经济Y 1 X 11 4000 7900 4995 X 12 8500 20500 15805 管理Y 2 X 21 93 102 100 X 22 0 0.6 0.14 技术Y 3 X 31 50 89 75 X 32 0.88 0.99 0.92 X 33 0.5 7 2.1 X 34 0.3 5 2.0 X 35 0.9 8 3.3 X 36 0.5 8 3.2 X 37 75 145 114 X 38 25 75 53 表5. 评估指标延拓值与实际值 (14) (15) (16) 于是，将指标x 11 的实际值代入上面各式中，可得到该指标在各灰类下的隶属度为： ； ； 。 同理，可得到其它指标在各灰类下的隶属度如表6所示。 4.7. 聚类系数的计算与结果分析 根据式(11)可以计算得到一级指标和总指标的聚类系数，具体如表7所示。 之后根据式(12)，可以对金茂铝业、鲁方金属、天圆铜业三家公司的各能效情况进行分析。 金茂铝业与天圆铜业电力能效就整体而言，当前属于灰类2，即“一般”，两家公司相较于鲁方金 Table 6 Membership under the various grey clas 指标\灰类 S=1 S=2 S=3 经济Y 1 X 11 0.7457 0.636 0.0475 X 12 0.0355 0.6992 0.6342 管理Y 2 X 21 0.8 0 0 X 22 0 0.36 0.9454 技术Y 3 X 31 0.3846 1 0.2703 X 32 0 0.4444 0.8889 X 33 0.76 0.55 0.0333 X 34 0 0.8 0.5 X 35 0.4857 0.8222 0.325 X 36 0.32 0.96 0.3429 X 37 0 0.5818 0.76 X 38 0.5333 0.8 0.1143 表6. 各灰类下的隶属度 Table 7 Coefficient of the first index and the total index cluste 经济能效Y 1 0.3674 0.6697 0.3600 管理能效Y 2 0.3822 0.1880 0.4937 技术能效Y 3 0.3044 0.7438 0.4112 电力能效U 0.3487 0.6442 0.3901 表7. 一级指标与总指标聚类系数 属在电力能效方面表现较不理想。就此两家公司的能效对比而言，天圆铜业较金茂铝业能效水平更高。具体方面可通过各能效指标进行分析。两公司的管理能效水平尚可，相较与鲁方金属，管理水平属“高效”。但此两家公司短板为经济能效和技术能效，尤其是金茂铝业，其技术能效水平最低，应考虑在经济条件允许的情况下，尽可能对设备进行更新换代，此外还可引进更先进的技术，以提高公司的技术能效。在经济能效方面，两家公司虽表现尚可，但仍较鲁方金属有较大差距，这一方面可能与设备的新旧程度、先进程度有关，还可能与公司对市场动向把握的不准确有关，应进一步对公司经济能效问题进行分析与探究，影响经济能效的最直接因素，并改善，以提高其能效水平。 鲁方金属电力能效属于灰类1“高效”。但就各指标而言，其管理能效水平较低，应提高管理能效，对公司的管理机制进行调整，以更大程度的提高企业的电力能效，从而提高产值，降低能耗。 该章节，通过对金茂铝业、鲁方金属、天圆铜业三家企业的能效状况进行建模评估，从而量化了三家企业的能效水平，找到了影响各企业电力能效水平的短板，为企业进一步的改善提供了宝贵的理论支撑。证实了该方法的可行性，验证了该方法的实践价值。