一种基于博弈论的售电企业风险评估方法与流程

1.本公开涉及风险评估领域，具体而言，涉及一种基于博弈论的售电企业风险评估方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.售电放开后电力市场交易的规模迅速增加，市场中随机性和复杂性因素随之增加，电力市场呈现源荷双侧不确定性，多类型的售电公司增加了行业竞争性。电力市场的运行是一个长期动态演化的过程，售电公司的交易行为也在不断调整，因此针对售电公司交易行为特征，如何从市场运行而非企业管理的角度构建相应的风险分析和防控体系，仍然需要进一步开展研究。
3.到20世纪末通过机器学习算法进行信用评估已非常广泛，相应的算法包括决策树、神经网络、遗传算法、支持向量机等模型，基于机器学习算法的信用评估方法克服了传统判断法过于主观的弊端，但是基于机器学习模型方法对样本数量有较高的要求。
4.因此，需要一种或多种方法解决上述问题。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的目的在于提供一种基于博弈论的售电企业风险评估方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
7.根据本公开的一个方面，提供一种基于博弈论的售电企业风险评估方法，包括：
8.基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；
9.根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；
10.基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；
11.构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
12.在本公开的一种示例性实施例中，所述方法中基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估还包括：
13.基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵；
14.将所述初始指标矩阵基于灰数理论转化为灰数矩阵，并对所述灰数矩阵赋予权重语义量表；
15.对所述灰数矩阵进行标准化处理，生成标准化灰数矩阵；
16.对所述标准化灰数矩阵进行清晰化处理，生成直接影响矩阵；
17.对所述直接影响矩阵进行规范化处理，生成综合影响矩阵；
18.基于所述综合影响矩阵计算所述风险指标的中心度、原因度；
19.对所述风险指标的中心度、原因度进行归一化处理，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重。
20.在本公开的一种示例性实施例中，所述方法中基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估还包括：
21.将所述风险指标的语言等级评价结果转化为三角模糊数，生成模糊比较矩阵；
22.基于所述售电企业风险因素的风险指标构建评估指标体系；
23.基于所述评估指标体系及预设决策者专业认知在所述模糊比较矩阵确定最优指标及最劣指标；
24.将所述最优指标与所述模糊比较矩阵中各指标分别进行模糊偏好比较，生成模糊最优比较向量，将所述最劣指标与所述模糊比较矩阵中各指标分别进行模糊偏好比较，生成模糊最劣比较向量；
25.基于所述模糊最优比较向量、模糊最劣比较向量生成所述风险指标的模糊权重。
26.在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
27.将所述风险指标的模糊权重中的指标进行两两对比以完成一致性检验，生成所述风险指标的一致性指标。
28.在本公开的一种示例性实施例中，所述方法中根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重还包括：
29.基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集；
30.根据博弈论生成所述综合权重集的对策模型；
31.求所述对策模型的最优化一阶导数条件并进行归一化处理，生成所述综合权重集的综合权重。
32.在本公开的一种示例性实施例中，所述方法中基于vague集的评价模型对售电企业风险评估还包括：
33.构建所述风险指标的评语集，所述评语集包含风险等级；
34.基于预设的基于vague集的评价模型，根据所述综合权重集的评价指标体系及所述评语集，生成vague集评价矩阵；
35.基于所述综合权重集的综合权重及所述vague集评价矩阵，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
36.在本公开的一个方面，提供一种基于博弈论的售电企业风险评估装置，包括：
37.风险指标的灰数权重计算模块，用于基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；
38.风险指标的模糊权重计算模块，用于根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；
39.综合权重计算模块，用于基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；
40.风险评估模块，用于构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
41.在本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
42.处理器；以及
43.存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
44.在本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
45.本公开的示例性实施例中的一种基于博弈论的售电企业风险评估方法，其中，该方法包括：基于预设grey-dematel模型对初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。本公开可以更好地应用到模糊的售电企业风险评估问题中，并且其计算结果更容易解读、系统性更强。
46.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
47.通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
48.图1示出了根据本公开一示例性实施例的一种基于博弈论的售电企业风险评估方法的流程图；
49.图2示出了根据本公开一示例性实施例的一种基于博弈论的售电企业风险评估装置的示意框图；
50.图3示意性示出了根据本公开一示例性实施例的电子设备的框图；以及
51.图4示意性示出了根据本公开一示例性实施例的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
52.现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
53.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更
多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。
54.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
55.在本示例实施例中，首先提供了一种基于博弈论的售电企业风险评估方法；参考图1中所示，该一种基于博弈论的售电企业风险评估方法可以包括以下步骤：
56.步骤s110，基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；
57.步骤s120，根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；
58.步骤s130，基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；
59.步骤s140，构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
60.本公开的示例性实施例中的一种基于博弈论的售电企业风险评估方法，其中，该方法包括：基于预设grey-dematel模型对初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。本公开可以更好地应用到模糊的售电企业风险评估问题中，并且其计算结果更容易解读、系统性更强。
61.下面，将对本示例实施例中的一种基于博弈论的售电企业风险评估方法进行进一步的说明。
62.在步骤s110中，可以基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重。
63.在本示例的实施例中，所述方法中基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估还包括：
64.基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵；
65.将所述初始指标矩阵基于灰数理论转化为灰数矩阵，并对所述灰数矩阵赋予权重语义量表；
66.对所述灰数矩阵进行标准化处理，生成标准化灰数矩阵；
67.对所述标准化灰数矩阵进行清晰化处理，生成直接影响矩阵；
68.对所述直接影响矩阵进行规范化处理，生成综合影响矩阵；
69.基于所述综合影响矩阵计算所述风险指标的中心度、原因度；
70.对所述风险指标的中心度、原因度进行归一化处理，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重。
71.在本示例的实施例中，建立灰色直接关系矩阵：
72.针对总结的7个影响因素，邀请n位专家基于因素之间的关系打分，形成初始矩阵。其中，标准为“无影响＝n，影响力非常低＝vl，低影响＝l，高影响力＝h，非常高的影响力＝vh”。表1表示五级灰色语义量，初始矩阵基于灰数理论可转为灰数矩阵[x1,x2,
…
,xn]。
[0073]
表1灰色语义量表
[0074][0075]
由于每位专家知识掌握的差异性，故各位专家权重不同，该权重也具有模糊性，赋予权重语义量表如表2。
[0076]
表2评价受访者的权重语义量表
[0077][0078]
在本示例的实施例中，计算直接影响矩阵：
[0079]
对灰数进行标准化处理。
[0080][0081][0082]
式中：分别为第k位专家评分的下限和上限；分别为第k位专家评分的下限和上限；为第k位专家评分经标准化后的下限和上限。
[0083][0084]
在本示例的实施例中，根据标准化灰数计算清晰化矩阵
[0085][0086]
利用式(1-5)计算标准化后的清晰值
[0087][0088]
对标准化和清晰化后的灰数矩阵赋权重ωk，由式(1-6)得到最终的直接影响矩阵
s＝[s
ij
]。
[0089][0090]
其中，
[0091]
在本示例的实施例中，计算综合影响矩阵z：
[0092]
由式(1-7)计算得到规范化后的直接影响矩阵n，再通过式(1-8)确定综合影响矩阵z。
[0093][0094]
z＝n(i-n)-1
ꢀꢀ
(1-8)
[0095]
在本示例的实施例中，计算各影响因素的中心度、原因度：
[0096]
根据综合影响矩阵z计算因素的影响度fi和被影响度ei。
[0097][0098]
由影响度和被影响度计算因素的中心度mi和原因度ni[0099][0100]
在本示例的实施例中，基于grey-dematel的指标确定权重：
[0101]
基于grey-dematel的分析结果确定权重，即根据式(1-10)对各影响因素的中心度值进行归一化处理，各指标的权重wi如式(1-11)。
[0102][0103]
在步骤s120中，可以根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重。
[0104]
在本示例的实施例中，所述方法中基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估还包括：
[0105]
将所述风险指标的语言等级评价结果转化为三角模糊数，生成模糊比较矩阵；
[0106]
基于所述售电企业风险因素的风险指标构建评估指标体系；
[0107]
基于所述评估指标体系及预设决策者专业认知在所述模糊比较矩阵确定最优指标及最劣指标；
[0108]
将所述最优指标与所述模糊比较矩阵中各指标分别进行模糊偏好比较，生成模糊最优比较向量，将所述最劣指标与所述模糊比较矩阵中各指标分别进行模糊偏好比较，生成模糊最劣比较向量；
[0109]
基于所述模糊最优比较向量、模糊最劣比较向量生成所述风险指标的模糊权重。
[0110]
在本示例的实施例中，所述方法还包括：
[0111]
将所述风险指标的模糊权重中的指标进行两两对比以完成一致性检验，生成所述风险指标的一致性指标。
[0112]
在本示例的实施例中，模糊理论是以模糊集合和隶属度函数为主要工具表述模糊性事值的理论，它帮助人们处理自然科学、生化工程等领域所涉及的定性、不精确问题。面对复杂多变的电力市场环境，交易主体丧失了依靠精确数据和大量参考资料做出决策的条件。因此，想要得到定量精确的决策方案也变得十分困难。这种特殊环境下，将模糊理论应用于此类决策中可有效减少错误决策，提高决策精确度。
[0113]
专家对指标评分后的语言等级评价结果转化规则如表3，根据表3将语言等级评价结果转化为三角模糊数，得到模糊比较矩阵a
～
如式(2-1)。
[0114]
表3语言等级评价结果转化规则
[0115][0116][0117]
式中，为指标i相对于指标j的模糊偏好程度，可由三角模糊数表征。
[0118]
运用模糊最优最劣(fbwm)确定各评估指标权重的具体步骤如下所示。
[0119]
步骤s121：构建评估指标体系
[0120]
合理确定评估交易信用指标体系对售电公司面临的信用风险评估至关重要，其应能够表征售电公司面临的交易信用风险的基本特征。含n个指标的售电公司面临的交易信用风险抽象评估指标体系可表示为{c1，c2，...，cn}，在本文中，n＝7。
[0121]
步骤s122：确定最优指标和最劣指标
[0122]
基于评估指标体系，决策者根据专业认知确定最优指标cb和最劣指标cw。
[0123]
步骤s123：将最优指标与各指标分别进行模糊偏好比较
[0124]
决策者将其他指标和最优指标比较，根据表3给出语言评价等级构建模糊最优比较向量
[0125][0126]
式中：为最优指标cb与指标j的重要程度比较结果，j＝1，2，...，n且
[0127]
步骤s124：将各指标与最劣指标进行两两模糊偏好比较
[0128]
决策者将最劣指标与其他指标分别比较，根据表2-1给出语言评价等级，得到模糊
最劣比较向量
[0129][0130]
式中：为指标i与最劣指标cw的重要程度比较结果，i＝1，2，...，n且
[0131]
步骤s125：确定各指标最优模糊权重值
[0132]
最优指标的最优模糊权重与各指标的最优模糊权重之比应与模糊最优比较向量尽可能保持一致，各指标的最优模糊权重与最劣指标的最优模糊权重应与模糊最劣比较向量尽可能保持一致。根据此原则，可构建含约束条件的min-max问题，如式(2-4)所示：
[0133][0134]
式中，式中，式中，为将指标j的模糊权重值转化为精确值，其可通过式(2-5)计算得出。
[0135][0136]
式(2-4)可转化为非线性约束最优问题，如式(2-6)所示：
[0137][0138]
式中，由于l
ξ
≤m
ξ
≤u
ξ
，令进而可将式(2-6)转化为：
[0139][0140]
通过求解式(2-7)，得到各评估指标的最终模糊权重
[0141]
在运用fbwm确定指标权重时，需要对任意两个指标模糊对比的一致性进行检验，通常采用一致性指标cr，如式(2-8)：
[0142][0143]
式中：为的精确值；ci为模糊bwm法的一致性指数，可根据的不同取值和表4进行确定。
[0144]
表4模糊bwm法的一致性指数ci
[0145][0146]
在步骤s130中，可以基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重。
[0147]
在本示例的实施例中，所述方法中根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重还包括：
[0148]
基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集；
[0149]
根据博弈论生成所述综合权重集的对策模型；
[0150]
求所述对策模型的最优化一阶导数条件并进行归一化处理，生成所述综合权重集的综合权重。
[0151]
在本示例的实施例中，grey-dematel和fbwm方法各有优缺点。二者综合使得权重更加客观。将博弈论引入综合评价，通过达到纳什均衡来获得各指标综合权重。它们之间的差异最小，最终得到更平衡的综合权重。
[0152]
使用其中一种方法得到的权重构造一个基本权重集u＝{u1,u2,...,u
l
}，将其中一个向量任意线性组合就构造了综合权重集：
[0153][0154]
通过博弈论找到最满意的权重u
*
，对式(3-1)种一个线性组合系数gk进行优化，优化的目标是使u与各个uk的离差极小化。可得到对策模型(3-2)：
[0155]
[0156]
该对策模型根据矩阵的微分性质，得出式(3-2)最优化一阶导数条件为：
[0157][0158]
计算可求得(g1,g2,...,g
l
)，然后再对其归一化处理：
[0159][0160]
由此求得综合权重为：
[0161][0162]
在步骤s140中，可以构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
[0163]
在本示例的实施例中，所述方法中基于vague集的评价模型对售电企业风险评估还包括：
[0164]
构建所述风险指标的评语集，所述评语集包含风险等级；
[0165]
基于预设的基于vague集的评价模型，根据所述综合权重集的评价指标体系及所述评语集，生成vague集评价矩阵；
[0166]
基于所述综合权重集的综合权重及所述vague集评价矩阵，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
[0167]
在本示例的实施例中，vague集是对fuzzy集的扩展，fuzzy集把隶属概念扩大到了[0，1]区间，而vague集的思想则认为每个元素的隶属都可以分成支持和对立两个方面，也就是由真隶属度t和假隶属度f构成。假设u是一个论域，x表示其中任一元素，u中的一个vague集可用一个真隶属函数ta和一个假隶属函数fa表示，ta(x)是x的支持隶属度的下界；fa(x)则是x的否定隶属度下界，不确定部分为1-ta(x)-fa(x)。为方便讨论，本部分记ta(x)为t
x
，记fa(x)为f
x
，有：t
x
+f
x
≤1。若t
x
＝1-f
x
，则vague集退化为fuzzy集；若t
x
＝1-f
x
＝0或t
x
＝1-f
x
＝1，则vague集退化为普通集。运用vague对售电公司面临的信用交易风险进行抽象评估的具体步骤为：
[0168]
步骤s141，对每个电力交易风险抽象评价指标设定风险等级的评语集。本部分评语集为v＝(v1,v2,v3,v4,v5)分别表示风险很低、风险较低、风险一般、风险较高、风险很高，邀请相关领域的专家来据此进行评价。
[0169]
步骤s142，构造vague集评价矩阵。专家给出评价，若以ci表示其中任一交易行为风险抽象评价指标，评语集为vj(j＝1，2，3，4，5)，构造评价指标体系c和评语集v之间的vague集评价矩阵r：
[0170]
[0171]
式中，r
ij
表示vague值评语，且r
ij
＝[ta，1-fa]。邀请专家评判，且允许弃权。例如有10位专家对某一风险抽象评价指标ci评价，若4人认为风险很低，3人观点是风险较低，2人觉得风险一般，1人弃权，则：
[0172]ri
＝(r
i1
，r
i2
，r
i3
，r
i4
，r
i5
)＝[(0.4，0.5)，(0.3，0.4)，(0.2，0.3)，(0，0.1)，(0，0.1)]
ꢀꢀꢀ
(4-2)
[0173]
据此可以得到所有交易行为风险抽象评价指标的vague值评语，进而构造整个售电公司交易行为风险评价指标体系的vague集评价矩阵r。
[0174]
步骤s143，基于权重w和vague集评价矩阵r，得到vague集的综合评价：
[0175][0176][0177]
式中，f为基于vague集的综合评价结果，fj为待评价对象在等级vj上的vague值评语，为vague集矩阵相乘的运算符号，为vague集有限和运算符号。设k为[0，1]区间上的实数，a、b为vague集上的元素，a＝[ta，1-fa]，b＝[tb，1-fb]，则：
[0178][0179][0180]
由于vague值是一个区间数，根据相对计分函数对其实数化，公式如下：
[0181][0182]
步骤s144，对各个评语等级赋分，令
[0183]
v＝(v1，v2，v3，v4，v5)＝(0.2，0.4，0.6，0.8，1.0)，根据各评语等级的计分函数，运用加权平均算子计算得到基于各指标对售电公司交易行为风险的综合评价结果。
[0184]
在本示例的实施例中，本公开所采用的grey-dematel和fbwm可以很好契合新形势下，竞争形势愈加严峻的售电公司面对的复杂化、多元化风险，同时引入博弈论综合赋权的方法，解决了售电公司群体间相互作用的问题；本公开将基于博弈论集成的grey-dematel-fbwm赋权和vague集方法结合起来，对评价样本的数量和样本指标值的数据要求不高，能很好地处理信息不确定性和不完整性等综合评价问题，具有较好的适用性和推广性。
[0185]
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0186]
此外，在本示例实施例中，还提供了一种基于博弈论的售电企业风险评估装置。参照图2所示，该一种基于博弈论的售电企业风险评估装置200可以包括：风险指标的灰数权重计算模块210、风险指标的模糊权重计算模块220、综合权重计算模块230以及风险评估模块240。其中：
[0187]
风险指标的灰数权重计算模块210，用于基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；
[0188]
风险指标的模糊权重计算模块220，用于根据所述风险指标的语言等级评价结果，
基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；
[0189]
综合权重计算模块230，用于基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；
[0190]
风险评估模块240，用于构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。
[0191]
上述中各一种基于博弈论的售电企业风险评估装置模块的具体细节已经在对应的一种基于博弈论的售电企业风险评估方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0192]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了一种基于博弈论的售电企业风险评估装置200的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0193]
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
[0194]
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0195]
下面参照图3来描述根据本发明的这种实施例的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0196]
如图3所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340。
[0197]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1中所示的步骤s110至步骤s130。
[0198]
存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)3203。
[0199]
存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0200]
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0201]
电子设备300也可以与一个或多个外部设备370(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口350进行。并且，电子设备300还可以
通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器360通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0202]
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
[0203]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
[0204]
参考图4所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0205]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0206]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0207]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0208]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网
(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0209]
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0210]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
[0211]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。

技术特征：
1.一种基于博弈论的售电企业风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法中基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估还包括：基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵；将所述初始指标矩阵基于灰数理论转化为灰数矩阵，并对所述灰数矩阵赋予权重语义量表；对所述灰数矩阵进行标准化处理，生成标准化灰数矩阵；对所述标准化灰数矩阵进行清晰化处理，生成直接影响矩阵；对所述直接影响矩阵进行规范化处理，生成综合影响矩阵；基于所述综合影响矩阵计算所述风险指标的中心度、原因度；对所述风险指标的中心度、原因度进行归一化处理，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法中基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估还包括：将所述风险指标的语言等级评价结果转化为三角模糊数，生成模糊比较矩阵；基于所述售电企业风险因素的风险指标构建评估指标体系；基于所述评估指标体系及预设决策者专业认知在所述模糊比较矩阵确定最优指标及最劣指标；将所述最优指标与所述模糊比较矩阵中各指标分别进行模糊偏好比较，生成模糊最优比较向量，将所述最劣指标与所述模糊比较矩阵中各指标分别进行模糊偏好比较，生成模糊最劣比较向量；基于所述模糊最优比较向量、模糊最劣比较向量生成所述风险指标的模糊权重。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述风险指标的模糊权重中的指标进行两两对比以完成一致性检验，生成所述风险指标的一致性指标。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法中根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重还包括：基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集；根据博弈论生成所述综合权重集的对策模型；求所述对策模型的最优化一阶导数条件并进行归一化处理，生成所述综合权重集的综
合权重。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法中基于vague集的评价模型对售电企业风险评估还包括：构建所述风险指标的评语集，所述评语集包含风险等级；基于预设的基于vague集的评价模型，根据所述综合权重集的评价指标体系及所述评语集，生成vague集评价矩阵；基于所述综合权重集的综合权重及所述vague集评价矩阵，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。7.一种基于博弈论的售电企业风险评估装置，其特征在于，所述装置包括：风险指标的灰数权重计算模块，用于基于预设专家对售电企业风险因素的风险指标进行打分生成初始指标矩阵，基于预设grey-dematel模型对所述初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；风险指标的模糊权重计算模块，用于根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于模糊最优最劣fbwm法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；综合权重计算模块，用于基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；风险评估模块，用于构建所述风险指标的评语集，基于预设基于vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器；以及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至6中任一项所述的方法。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至6中任一项所述方法。

技术总结
本公开是关于一种基于博弈论的售电企业风险评估方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于预设Grey-DEMATEL模型对初始指标矩阵进行评估，生成所述售电企业风险因素的风险指标的权重；根据所述风险指标的语言等级评价结果，基于FBWM法对所述风险指标进行一致性检验评估，生成所述风险指标的模糊权重；基于所述风险指标的权重及所述风险指标的模糊权重构建综合权重集，并根据博弈论求取所述综合权重集的综合权重；构建所述风险指标的评语集，基于预设基于Vague集的评价模型，对所述综合权重集进行评估，生成售电企业风险评估结果。本公开可以更好地应用到模糊的售电企业风险评估问题中，并且其计算结果更容易解读、系统性更强。系统性更强。系统性更强。


技术研发人员：郭晓慧 胡泊 袁野 尉迟军 黄忠斌 徐冀 赵静微
受保护的技术使用者：中能融合智慧科技有限公司
技术研发日：2022.12.08
技术公布日：2023/7/12