0 引言

电力系统负荷管理终端（简称负控终端）是对大用户电能量数据进行实时监控、分析应用的数据管理设备，在电力数据采集领域得到广泛应用^[1]。随着负控终端软件的复杂化和功能逐步增多，为确保软件在满足功能需求下正常运行且能给用户带来稳定的服务质量，需对其功能及可靠性进行全面定量评估，该评估的工作重点是评价指标与权重的确定。常见的权重确定方法有偏主观的调查统计法、层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）^[2]等，这类方法主要考虑专家经验和用户观点的影响，也有偏客观的相关系数法、熵权法^[3]等，这类方法根据统计学和相关性理论分析实测数据，得到的结论主要反映数据情况。

本文研究了基于软件度量技术的负控终端软件质量的定量评价方法，建立负控终端软件质量评估模型，确定度量元选择原则，综合AHP和熵权法，建立了负控终端软件质量的量化评价方法，最后通过案例分析验证本文模型的可行性。

1 负控终端软件质量评估模型

为准确评估负控终端软件质量，国家软件质量量化评价规范^[4]指明了基于ISO/IEC 9126模型的软件质量通用特性指标，见图 1。其量化评价的一般过程，包括软件质量度量模型建立、度量方法选取和测试数据收集与计算。按照南方电网负荷管理终端技术规范^[5]要求，软件质量主要包括功能性、可靠性、效率、易用性、可维护性、可移植性等方面。

为实现定量评估，对描述软件质量的子特性进行逐个分解，形成各类便于直接通过测试评估或性能数据易获取的度量指标，亦称度量元，其指标质量评估模型示意图如图 2。

对南方电网负荷管理终端的完备性指标，可实例化为日冻结数据采集完整性，事件记录和告警功能的完整性等。其中，功能性质量特性的度量元是指负控终端常规功能项，应符合南方电网负荷管理终端技术规范要求，主要包括交流模拟量采集准确率试验、日冻结数据采集功能、事件记录功能、数据安全性等负控终端基本功能要求，评价规范^[4]将其划分为A类。

可靠性质量特性的度量元包括B、C两类。根据现场故障统计，软件边界、极限、容错处缺陷是影响负控终端可靠性的重要因素，将这些度量元定义为B类。该类项目是针对技术规范对功能需求的抗干扰和极限测试，主要包括极限负荷及全费率切换计量、通信超时极限及波特率边界测试等。C类度量元与常规条件下软件质量要求无关，但和某个特定情况下质量要求相关。该类事件在某些异常情况下会影响负控终端的可靠运行，但目前负控终端技术规范及检测标准中没有规定或要求，例如电压暂降和短时中断对终端存储数据的影响性等。其他质量特性限于篇幅不再介绍。

2 负控终端软件度量过程的关键问题

负控终端软件度量过程中的难点在于度量元测量值确定及其权重的计算。

2.1 度量元定值方法

根据国家标准软件功能性度量方法^[6]，功能性指标的度量值为：

(1)

式中  X_g—功能性指标的度量值，且0≤X_g≤1，X_g越接近1说明该测试指标测试越充分；

      A_g—检测出不符合需求的功能性质量子特性数量；

      B_g—需满足要求的功能性质量子特性数量。

根据国家标准软件可靠性度量方法^[7]，可靠性指标的度量值X_k为：

(2)

式中  A_k—执行对应失效操作模式的测试用例时，未发生关键和严重失效的测试用例数量；

      B_k—在测试中执行的失效操作模式的测试用例总数。

2.2 基于AHP+熵权法的指标权重计算

在权重确定的常见方法中，熵权法属于客观赋权法，未能考虑用户的主观需求偏好，AHP则主要根据用户经验形成指标权重，过于依赖主观意识，缺乏客观数据支撑。对此，为同时考虑主客观因素，本文将2种方法结合形成组合评估模型。

熵权法是一种考虑不确定性的指标权重测度法，熵在信息论中用于度量系统的不确定程度，熵值越大，表明待评估对象的不确定性越大。基于AHP+熵权法的指标权重确定步骤如下。

（1）假设质量评估问题中有n个待评估对象，m个评估指标，根据2.1节的定值方法得到初始的决策矩阵X =[x_ij]_{n × m}。决策矩阵中x_ij表示第i个待评估对象的第j个度量元的测量值。对X的原始度量元利用极差法消除量纲，与日冻结数据项采集完整率、数据安全防护功能完备性等正向指标不同，对于通信超时时间、电压暂降对终端误差的影响性等测量值越小越优的指标，即负向指标，按公式（3）作同向化处理，统一转化成正向指标并归一化，得到y_ij：

(3)

其中，x_max(j)和x_min(j)分别表示决策矩阵X各列元素中的最大值和最小值，即

（2）计算度量元熵值。第j个度量元的熵值e_j定义为：

(4)

式中  n—决策矩阵X的行数，即待决策对象的个数；

      p_ij—第i个待决策对象的第j个度量元的值在总度量元值中的占比，即；

      k—熵权均衡系数，用于调节各待决策对象的度量元多寡对熵值的影响，一般定义为k=1/lnn。

（3）计算度量元权重。根据第j个度量元的熵值，可确定其权重w_j为：

(5)

式中  e_j—第j个度量元的熵值，根据式（4）求得；

      m—度量元总数。

假设根据软件特性的评估模型得到的第i个待决策对象的权向量为wⁱ = (w₁ⁱ, w₂ⁱ, …, w_mⁱ，w_Mⁱ)，其中，w_mⁱ为第m个指标在第i种评估模型中所占的权重。为使评价结论尽可能反映每个指标的优劣程度，故组合权重向量应与每个评估模型的权重向量的最大距离最小，根据最小相对信息熵原理^[8]，组合评估模型如下：

(6)

式中  w_jⁱ —第j个指标在第i个待评测对象的评估模型中所占的权重；

      w_j^* —任意1个待评测对象中的第j个指标；

      F—软件度量的综合评价指标值。

通过求解上述非线性规划模型，即可得到最终的组合权重向量w^* = (w₁^*, w₂^*, …, w_m^*)，软件质量最终测量值由各度量元进行加权求和得到。由于该模型的解的相对信息熵最小，因此该模型的泛用性较好。

3 案例分析

基于上述软件质量评估方法，从广西某检测中心到货抽检的终端中选取3只不同厂家的样品根据第2节组合模型进行软件质量评估，过程如下。

3.1 基于组合评估模型的指标权重计算 3.1.1 评估模型建立

根据用户需求，考虑负控终端软件的功能性和可靠性中的容错性度量元用于评估，其评估模型见图 2。其中，软件质量代表AHP的决策目标层A，度量元B1、B2为AHP的中间准则层，定义交流模拟量采集准确率、日冻结数据采集测试、事件记录功能、数据安全防护等功能性软件质量度量元4项，可靠性度量元8项作为AHP的指标层。

3.1.2 AHP判断矩阵计算及一致性检查

在多层次AHP模型中，同层次的元素采用九级标度法^[9]进行两两比较。判断矩阵中的元素通过专家打分、群体决策的方式确定，计算结果如表 1—表 3所示。

通过SPSS软件检验以上判断矩阵一致性指标分别为0、0.0163、0.0725，结果均小于0.1，说明由于人们对事物认识的多样性和AHP各层之间比较缺少参照物，导致的主观判断对常识的违背性造成的判断矩阵的不一致性在允许范围内，故通过一致性检验。

3.1.3 度量元权重

度量元权重计算结果见表 4、表 5。

3.2 负控终端软件质量量化计算和分析

根据2.1节对度量值X_g的定义进行特性定值测试，总测试项为98个，终端1—3测试未通过项目分别为10个、8个、8个，结果见表 6。

由表 6数据加权可得各终端的准则层度量元指标以及综合评价指标见表 7。

由表 7可知，3个厂家的终端都存在不同程度的软件缺陷，包括数据安全防护性不符合要求（未嵌入国家密码管理局认可的硬件安全模块实现数据加解密等问题）、交流模拟量采集准确率超差、日冻结数据格式中数值和时标的顺序颠倒等。终端1测试未通过项目10个，终端2测试未通过项目8个，终端3测试未通过项目8个。例如，对广西电网某网区存在的上述3个厂家的2016年同批次新装终端，抽查有功电能准确度为1%的各厂家终端各10只，统计其安装以来的电能量现场实负荷检测记录，得到终端1—3的平均有功电能相对误差分别为0.2%、0.3%、0.3%，可见，综合评价指标值最佳的终端1的有功电能相对误差最小，结算准确率较好。此外，终端2曾在主站档案迁移时发生过结算日参数设置异常的事故，数据安全性较低，同时终端2是三者中综合评价指标值最低的。可见基于本文模型得到的综合评价指标值能够较好地反映不同厂家终端之间的软件质量差异，这些质量差异可能在现场应用时导致结算准确率和数据安全性的问题^[10-11]。

此外，虽然终端2和3未通过项目都是8个，但终端2综合指标为0.8507，终端3为0.9178，表明终端3软件质量优于终端2，由表 6，表 7可知，这主要由于终端2的未通过项涉及数据安全防护这个权重较高的重要功能项；终端1评估0.9270，虽然测试未通过10项，高于终端3的8个，但质量综合评估结果优于终端3，其缺陷项主要为事件记录、时段费率优先级及参数容错、通信超时极限等权重较低的功能。故从软件品质综合评价看，终端1优于终端3，终端2软件质量相对较低。可见，本文基于熵权AHP组合模型的负控终端软件质量评估法可有效区分不同厂家负控终端软件缺陷，同时可实现各终端质量品质综合情况的量化比较。

4 结语

在国家软件质量量化评价规范^[5]对软件质量量化评估模型和可靠性度量标准的基础上研究了负控终端软件质量量化评价方法。以ISO/IEC 9126模型为基础，结合负控终端应用需求和技术规范，建立了考虑多源异构数据的负控终端软件质量评估模型，定义了功能性和可靠性质量性能度量元。研究了基于AHP+熵权法的软件质量量化度量组合模型。最后，以3个不同厂家负控终端的软件为例进行评估，根据评估结果从软件性能和可靠性方面定量分析了其缺陷程度，为检测机构负控终端软件质量的客观分析和评价提供借鉴。