本发明涉及网络融合效果评估领域，具体涉及一种可进行两网融合的多指标评估方法及系统。
背景技术：
1、互联网已经成为了社会经济发展的核心引擎，推动社会创新。近几年，以物联网、大数据、云计算、移动互联网等为代表的互联网技术发展迅猛，以“新能源+互联网”为代表的第三次工业革命正在世界范围内发生，成为各国新的战略竞争焦点。互联网理念与能源产业的深度融合推动能源互联网新模式和新业态的兴起，带来了能源服务的市场化，同时也带来了强有力的竞争，传统的电力营销服务和互联网的结合将释放出更大活力。中国专利公开号cn114580849a公开了一种能源互联网多维度规划评价方法及系统，以及中国专利公开号cn106951998a公开了一种小型能源互联网多源优化综合评估方法和系统，都是对能源互联网内部的指标进行评价，但是现有技术缺乏电力营销服务和互联网结合的情况下，两网融合效果的评估，从而无法针对性的对两网融合效果进行优化。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于如何对电力营销服务和互联网结合下两网融合效果进行评估，从而针对性的对两网融合效果进行优化。
2、本发明通过以下技术手段解决上述技术问题的：一种可进行两网融合的多指标评估方法，所述方法包括：
3、步骤一、从用户智能用电普及度和智能设备普及度两方面选取指标；
4、步骤二、对选取的指标进行赋权，计算每个指标的权值以及每个指标的得分；
5、步骤三、根据每个指标的得分对两网融合进行综合评价并对两网融合效果进行优化，所述两网指的是电力营销服务和互联网。
6、进一步地，所述步骤一包括：
7、从用户智能用电普及度中选取的指标包括从互联网售电平台采集互联网售电页面访问数、用电负荷访问数、电价查询访问数、售电平台注册人数；从智能设备普及度中选取的指标包括：该调查区域智能电表覆盖率、10kv线路通信覆盖率、配电自动化覆盖率。
8、更进一步地，所述步骤二中对从用户智能用电普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
9、构建用户智能用电普及度互反判断矩阵：
10、
11、式中，aij为第i个因素相对第j个因素的重要程度，aji为第j个因素相对第i个因素的重要程度，aji＝1/aij；
12、计算用户智能用电普及度互反判断矩阵最大特征根λmax及其对应的特征向量，特征向量经过归一化后得到用户智能用电普及度的权重矩阵：
13、w11＝{c11c12c13c14}
14、其中，c11为互联网售电页面访问数的权重，c12为用电负荷访问数的权重，c13为电价查询访问数的权重，c14为售电平台注册人数的权重；
15、对用户智能用电普及度的权重矩阵进行一致性检验，通过一致性检验，将其作为第一权向量，否则重新构造用户智能用电普及度互反判断矩阵。
16、更进一步地，所述步骤二中对从智能设备普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
17、构造智能设备普及度互反判断矩阵：
18、
19、式中，bij为第i个因素相对第j个因素的重要程度，bji为第j个因素相对第i个因素的重要程度，bji＝1/bij；
20、计算智能设备普及度互反判断矩阵最大特征根λmax及其对应的特征向量，特征向量经过归一化后得到智能设备普及度的权重矩阵：
21、w21＝{c21c22c23}
22、其中，c21为调查区域智能电表覆盖率的权重，c22为10kv线路通信覆盖率的权重，c23为配电自动化覆盖率的权重；
23、对智能设备普及度的权重矩阵进行一致性检验，通过一致性检验，将其作为第二权向量，否则重新构造智能设备普及度互反判断矩阵。
24、更进一步地，所述步骤二中计算每个指标的权值以及每个指标的得分，包括：
25、根据计算得到的第一权重向量和第二权重向量获得每个指标对应的权值，将每个指标对应的权值乘以固定的分数值得到每个指标的得分。
26、更进一步地，所述步骤三包括：
27、对每个指标的得分进行排名，将排名靠前的预设个数的指标作为主要指标，根据主要指标对两网融合进行综合评价，评价方法是将主要指标作为对两网融合影响较大的因素，列举这些因素，在两网融合时调整这些主要指标对融合效果进行优化。
28、本发明还提供一种可进行两网融合的多指标评估系统，包括：
29、指标选取模块，用于从用户智能用电普及度和智能设备普及度两方面选取指标；
30、指标赋权模块，用于对选取的指标进行赋权，计算每个指标的权值以及每个指标的得分；
31、两网评估模块，用于根据每个指标的得分对两网融合进行综合评价并对两网融合效果进行优化，所述两网指的是电力营销服务和互联网。
32、进一步地，所述指标选取模块还用于：
33、从用户智能用电普及度中选取的指标包括从互联网售电平台采集互联网售电页面访问数、用电负荷访问数、电价查询访问数、售电平台注册人数；从智能设备普及度中选取的指标包括：该调查区域智能电表覆盖率、10kv线路通信覆盖率、配电自动化覆盖率。
34、更进一步地，所述指标赋权模块中对从用户智能用电普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
35、构建用户智能用电普及度互反判断矩阵：
36、
37、式中，aij为第i个因素相对第j个因素的重要程度，aji为第j个因素相对第i个因素的重要程度，aji＝1/aij；
38、计算用户智能用电普及度互反判断矩阵最大特征根λmax及其对应的特征向量，特征向量经过归一化后得到用户智能用电普及度的权重矩阵：
39、w11＝{c11c12c13c14}
40、其中，c11为互联网售电页面访问数的权重，c12为用电负荷访问数的权重，c13为电价查询访问数的权重，c14为售电平台注册人数的权重；
41、对用户智能用电普及度的权重矩阵进行一致性检验，通过一致性检验，将其作为第一权向量，否则重新构造用户智能用电普及度互反判断矩阵。
42、更进一步地，所述指标赋权模块中对从智能设备普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
43、构造智能设备普及度互反判断矩阵：
44、
45、式中，bij为第i个因素相对第j个因素的重要程度，bji为第j个因素相对第i个因素的重要程度，bji＝1/bij；
46、计算智能设备普及度互反判断矩阵最大特征根λmax及其对应的特征向量，特征向量经过归一化后得到智能设备普及度的权重矩阵：
47、w21＝{c21c22c23}
48、其中，c21为调查区域智能电表覆盖率的权重，c22为10kv线路通信覆盖率的权重，c23为配电自动化覆盖率的权重；
49、对智能设备普及度的权重矩阵进行一致性检验，通过一致性检验，将其作为第二权向量，否则重新构造智能设备普及度互反判断矩阵。
50、更进一步地，所述指标赋权模块中计算每个指标的权值以及每个指标的得分，包括：
51、根据计算得到的第一权重向量和第二权重向量获得每个指标对应的权值，将每个指标对应的权值乘以固定的分数值得到每个指标的得分。
52、更进一步地，所述两网评估模块还用于：
53、对每个指标的得分进行排名，将排名靠前的预设个数的指标作为主要指标，根据主要指标对两网融合进行综合评价，评价方法是将主要指标作为对两网融合影响较大的因素，列举这些因素，在两网融合时调整这些主要指标对融合效果进行优化。
54、本发明的优点在于：本发明首先分别从用户智能用电普及度和智能设备普及度两方面选取指标，然后对各指标进行赋权并计算指标的权值和得分，根据指标的得分对两网融合进行综合评价并对两网融合效果进行优化，解决了现有技术缺乏电力营销服务和互联网结合下两网融合效果的评估问题，有针对性的对两网融合效果进行优化。
1.一种可进行两网融合的多指标评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种可进行两网融合的多指标评估方法，其特征在于，所述步骤一包括：
3.根据权利要求2所述的一种可进行两网融合的多指标评估方法，其特征在于，所述步骤二中对从用户智能用电普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种可进行两网融合的多指标评估方法，其特征在于，所述步骤二中对从智能设备普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
5.根据权利要求4所述的一种可进行两网融合的多指标评估方法，其特征在于，所述步骤二中计算每个指标的权值以及每个指标的得分，包括：
6.根据权利要求5所述的一种可进行两网融合的多指标评估方法，其特征在于，所述步骤三包括：
7.一种可进行两网融合的多指标评估系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种可进行两网融合的多指标评估系统，其特征在于，所述指标选取模块还用于：
9.根据权利要求8所述的一种可进行两网融合的多指标评估系统，其特征在于，所述指标赋权模块中对从用户智能用电普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
10.根据权利要求9所述的一种可进行两网融合的多指标评估系统，其特征在于，所述指标赋权模块中对从智能设备普及度中选取的指标进行赋权的过程为：
