本发明涉及电力大数据应用，具体是一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法。
背景技术：
1、大数据技术将推动信息技术平台的升级与改造，补充对非结构化数据分析与利用的能力，增强对海量数据资源的价值挖掘能力。电力大数据是电力公司的新型资产，能够促进电力公司的业务管理向更精细、更高效的方向发展。电力大数据中蕴藏了丰富的与用电企业相关的信息。对电力大数据进行分析，可以挖掘出潜藏在电力大数据中的企业经营状况。
2、随着近来数据可用性，算力和新算法的快速发展，机器学习已逐渐成为实现人工智能(ai)的关键方法之一。机器学习是计算机科学更广泛领域中人工智能的一个子集。它用计算机和算法从“数据”中学习并发现“模式和洞察”，因为在许多情况下，“模式和洞察”就隐藏在“数据”之中。随着时代发展，从业务流程中积累的数据对人类来说理解起来可能非常复杂。然而算法却能够比人更快、更准确地从数据中发掘出“模式和洞察”。
3、科技水平的提升使网络应用技术有了更多的可能性，大数据的产生发展使电力系统也得到了更广泛的应用。本文就电力大数据的概念着手，简述电力大数据对工业园区企业经营的作用，并由此分析电力大数据对工业园区企业经营状况分析中的应用。
4、目前基于电力大数据的利用大多在对电力数据本身的分析和对用电企业信用评估方法，难以客观、有效的反映企业的生产经营情况，进而难以为企业发展提供有效的数据支持。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题就是克服以上的技术缺陷，提供一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法。
2、为了解决上述问题，本发明的技术方案为一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法：包括以下步骤：
3、步骤1，数据采集：
4、获取企业用电量的基础数据，存储至原始数据库；
5、步骤2，数据处理：
6、通过数据清洗将原始数据库中的数据转化为可分析的目标数据，数据清洗包括对数据的去重、缺失值处理、删除以及合并；
7、步骤3，输数分析：
8、根据目标数据，确定企业经营状况的经营态势、生产安排、发展态势三个维度指标并构建经营状况指标体系，对所述经营状况指标体系采用熵值法客观赋权；
9、步骤4，企业经营状况分析：
10、根据赋权后经营状况指标体系，建立企业经营状况评估模型。
11、进一步，步骤3中所述指标权重设计包括企业经营状况r，状态层ri和指标层cij；
12、所述目标层为企业经营状况，状态层为经营态势r1、生产安排r2、发展态势r3，经营态势r1对应的指标层为净资产收益率c11、资产保值增值率c12、主营业务利润率c13、电力成本费用利润率c14，生产安排r2对应的指标层为用电高峰低谷时区c21、电力成本c22、容载比c23、变电事故次数c24，发展态势r3对应的指标层为岗位电力培训率c31、劳动率c32、组织结构合理率c33。
13、进一步，步骤3中所述企业经营状况指标权重计算包括以下步骤：
14、s1，构建原始矩阵，并将第i年份下的企业的第j项指标的数值为xij；其中，原始矩阵为n(年份)×m(指标)的矩阵；
15、s2，根据原始矩阵，将原始数据库中的目标数据进行归一化处理；其中，归一化处理符合下式：
16、
17、s3，在归一化处理后，计算第j项指标的熵值ej,
18、
19、s4，根据熵值ej，计算信息熵冗余度，dj＝1-ej；
20、s5，根据信息熵冗余度，计算各级指标的权重,
21、进一步，步骤4中对企业经营指标进行标准化处理，选用模糊隶属度函数的方法进行无量纲化处理，具体标准化见下式；
22、
23、式中：maxλij表示原始数据库的目标数据中第i年份下的企业的第j项指标的最大值；minλij表示原始数据库的目标数据中第i年份下的企业的第j项指标的最小值；c'ij为企业经营状况指标标准化后的值；
24、经营态势r1＝净资产收益率c11×ω11+资产保值增值率c12×ω12+主营业务利润率c13×ω13+电力成本费用利润率c14×ω14；
25、生产安排r2＝用电高峰低谷时区c21×ω21+电力成本c22×ω22+容载比c23×ω23+变电事故次数c24×ω24；
26、发展态势r3＝岗位电力培训率c31×ω31+劳动率c32×ω32+组织结构合理率c33×ω32；
27、企业经营状况:ri＝∑c′ijωij，
28、式中：ri分别表经营态势、生产安排、发展态势；c'ij对应的标准化后指标；ωij为指标相对应的权重。
29、本发明与现有的技术相比的优点在于：
30、1、本发明从企业经营状况的经营态势、生产安排、发展态势维度出发，构建经营状况指标体系，采用熵值法客观赋权重；建立企业经营状况评估模型，可以避免层次分析法主观赋权方法偏误，能够较好地解决模糊的、难以量化的问题，基于电力大数据分析企业经营状况评估结果将与实际情况高度吻合。
1.一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法，其特征在于：步骤3中所述指标权重设计包括企业经营状况r，状态层ri和指标层cij；
3.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法，其特征在于：步骤3中所述企业经营状况指标权重计算包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据企业经营状况量化综合分析方法，其特征在于：步骤4中对企业经营指标进行标准化处理，选用模糊隶属度函数的方法进行无量纲化处理，具体标准化见下式；
