为实现能源大数据中心精准投资、精细化运营管理,文章利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)结合进行能源大数据中心成效评价指...为实现能源大数据中心精准投资、精细化运营管理,文章利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)结合进行能源大数据中心成效评价指标权重及成效的综合评价。首先从数据、应用、模型、服务、运营模式5个成果维度构建了能源大数据中心建设成效评价指标体系,然后利用AHP结合德尔菲法确定指标权重,并结合TOPSIS开展能源大数据中心建设成效优劣排序。最后利用Likert五级量表法验证了指标体系及评价模型的有效性。结果表明:一级指标中数据、模型、应用类成效指标的综合影响度较高;二级指标中数据价值性、应用安全性、服务价值性指标的综合影响度较高。研究成果可为能源大数据中心建设成效评价关键指标识别及其综合成效评价提供支撑。展开更多
文摘为实现能源大数据中心精准投资、精细化运营管理,文章利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)结合进行能源大数据中心成效评价指标权重及成效的综合评价。首先从数据、应用、模型、服务、运营模式5个成果维度构建了能源大数据中心建设成效评价指标体系,然后利用AHP结合德尔菲法确定指标权重,并结合TOPSIS开展能源大数据中心建设成效优劣排序。最后利用Likert五级量表法验证了指标体系及评价模型的有效性。结果表明:一级指标中数据、模型、应用类成效指标的综合影响度较高;二级指标中数据价值性、应用安全性、服务价值性指标的综合影响度较高。研究成果可为能源大数据中心建设成效评价关键指标识别及其综合成效评价提供支撑。
