基于改進(jìn)云模型的電網(wǎng)本質(zhì)安全評價方法研究

黃 偉 康 敏

(上海電力大學(xué)自動化工程學(xué)院 上海 200090)

0 引 言

本質(zhì)安全不同于傳統(tǒng)意義上的安全，它將風(fēng)險控制的重點轉(zhuǎn)移到風(fēng)險出現(xiàn)的源頭前端，其表述為“通過設(shè)計等手段使生產(chǎn)設(shè)備或生產(chǎn)系統(tǒng)本身具有安全性，即使在誤操作或發(fā)生故障的情況下也不會造成事故”[1-2]。本質(zhì)安全只有能夠度量才具有實際意義。

本質(zhì)安全評價在電力領(lǐng)域的起步較晚，應(yīng)用較少，但是在煤礦[3]、化工[4]等領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟，主要的評價方法有安全檢查表法、指數(shù)評價法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模糊綜合評價法等[3-8]。這些評價方法比較趨近同化，大多未考慮或者只考慮了模糊性、隨機(jī)性的一個方面，未進(jìn)行全面分析，難以得出客觀的評價結(jié)果。然而在電力企業(yè)的本質(zhì)安全評價中，受限于經(jīng)驗數(shù)據(jù)和各專家認(rèn)識的不同，獲取的評價指標(biāo)分值和評價等級的劃分必然存在隨機(jī)性，并且處在臨界區(qū)域的分值難以確定屬于哪個等級，因此造成劃分的模糊性。

模糊性和隨機(jī)性是對電網(wǎng)進(jìn)行本質(zhì)安全評價的兩個基本特點，云模型能夠綜合考慮二者及其關(guān)聯(lián)性，在定性與定量之間的映射和轉(zhuǎn)換上應(yīng)用廣泛，已在水利、交通、天然氣運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域的狀態(tài)診斷和綜合評價中得到應(yīng)用[9-12]。因此，本文將改進(jìn)的云模型應(yīng)用到電網(wǎng)本質(zhì)安全的評價中，在應(yīng)用不確定性數(shù)據(jù)的前提下，得到更客觀、更能反映實際情況的評價結(jié)果。

1 云模型

1.1 數(shù)字特征

云模型的數(shù)學(xué)性質(zhì)是用云數(shù)字特征期望Ex、熵En和超熵He來表示的[9-12]，其示意圖如圖1所示。

圖1 云模型的三個數(shù)字特征示意圖

1.2 云發(fā)生器

用云發(fā)生器可實現(xiàn)云的生成，根據(jù)實現(xiàn)原理的不同，分為正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器[9-12]。實現(xiàn)定性概念到其定量表示映射的是正向云發(fā)生器，它將概念的云數(shù)字特征(Ex，En，He)轉(zhuǎn)換為數(shù)個云滴，每個云滴都是該概念的一次具體實現(xiàn)，如圖2所示；實現(xiàn)定量值到定性概念轉(zhuǎn)換的是逆向云發(fā)生器，它將以云滴形式呈現(xiàn)的具體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以云數(shù)字特征(Ex，En，He)表示的定性概念，如圖3所示。

圖2 正向云發(fā)生器

圖3 逆向云發(fā)生器

2 云模型在電網(wǎng)本質(zhì)安全評價中的應(yīng)用

模糊綜合評價方法根據(jù)專家對各指標(biāo)的打分，計算得到各指標(biāo)的權(quán)重和隸屬度，再按照事先規(guī)定的規(guī)則得出評價結(jié)果。該方法比較注重數(shù)據(jù)的模糊性，而忽略了隨機(jī)性[5,8]。云模型能夠較好地反映數(shù)據(jù)間的模糊性、隨機(jī)性及其之間的關(guān)聯(lián)性，而傳統(tǒng)云模型評價方法中評價對象云的生成大多依靠經(jīng)驗公式，未能很好地反映出實際數(shù)據(jù)隨機(jī)性的特點[10-12]，因此本文將改進(jìn)的云模型應(yīng)用于電網(wǎng)的本質(zhì)安全評價中。

2.1 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文參考其他行業(yè)本質(zhì)安全評價體系的建立，并通過對電力企業(yè)本質(zhì)安全的調(diào)查、對其本質(zhì)安全評價特點的分析后，基于4M(人員-設(shè)備-管理-環(huán)境，man-machine-management-environment)-PSR(壓力-狀態(tài)-響應(yīng)，pressure-state-response)的框架模型構(gòu)建五個層次的電網(wǎng)本質(zhì)安全評價指標(biāo)體系[13]，其遞階結(jié)構(gòu)示意圖如圖4所示。第一層是總體層，即評價總目標(biāo)層；第二層是系統(tǒng)層，由人-機(jī)-管-環(huán)四個子系統(tǒng)構(gòu)成；第三層是變量層，具體分為壓力層、狀態(tài)層和響應(yīng)層；第四層是因素層，該層的評價因素組成各子系統(tǒng)下變量層的內(nèi)容；第五層是指標(biāo)層，該層指標(biāo)是組成每一個評價因素的具體指標(biāo)，也是總評價指標(biāo)體系中用來進(jìn)行分析的具體指標(biāo)。在本次研究中，僅以因素層的一個評價指標(biāo)為例，對本文提出的本質(zhì)安全評價方法進(jìn)行應(yīng)用，因此未列出各層次的具體評價指標(biāo)。該評價指標(biāo)的結(jié)果由其評價云與評價狀態(tài)云比較得出，而評價狀態(tài)云則是依據(jù)評價等級生成。

圖4 評價指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)示意圖

不同于交通、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域在應(yīng)用云模型評價方法時分別劃分各個評價指標(biāo)的評價等級[10-12]，本文選取的評價指標(biāo)涉及人、機(jī)、管、環(huán)四個維度，并且數(shù)量較多，分別劃分每個評價指標(biāo)的評價等級工作量會非常大，而且定性指標(biāo)占比較大，因此本文參考已有的研究成果[8]將電網(wǎng)本質(zhì)安全評價等級劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五個等級，具體如表1所示。該評價等級的劃分將指標(biāo)分值和評價分值都界定在[0,1]內(nèi)，再細(xì)分為五個小區(qū)間，每個小區(qū)間代表一種本質(zhì)安全狀態(tài)，并用模糊語言進(jìn)行描述。

表1 電網(wǎng)本質(zhì)安全等級劃分

2.2 評價狀態(tài)云的生成

依據(jù)表1所示的本質(zhì)安全評價等級，運(yùn)用云發(fā)生器生成該評價等級所對應(yīng)的評價狀態(tài)云，其具體步驟為：

(1) 將各評價等級的具體分值數(shù)據(jù)利用逆向云發(fā)生器轉(zhuǎn)化為定性概念，以數(shù)字特征(Ex，En，He)表示(為避免各評價等級細(xì)分時主觀因素的影響，本文將評價狀態(tài)云的期望取為各評價等級的中位數(shù))；

(2) 選擇合適的云滴數(shù)N；

(3) 由正向云發(fā)生器產(chǎn)生以En為期望、He為標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)Enn；

(4) 產(chǎn)生以Ex為期望、En為標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)mi；

(6) 重復(fù)步驟(3)-步驟(5)，產(chǎn)生設(shè)定的N個云滴，由這些云滴組成的圖像即所需的評價狀態(tài)云[9-12]，如圖5所示。

圖5 各評價等級對應(yīng)的評價狀態(tài)云圖

由此得到的評價狀態(tài)云等級劃分比較合理，應(yīng)用方便，其中各評價等級云模型的數(shù)字特征如表2所示。

表2 各評價等級云模型的數(shù)字特征

2.3 評價對象云的生成

以云模型評價方法在交通等領(lǐng)域的應(yīng)用為例，其云數(shù)字特征由式(1)計算所得[10-12]，再依得到的云數(shù)字特征經(jīng)云發(fā)生器生成評價對象云。

(1)

式中：Xmin、Xmax分別為指標(biāo)安全值范圍或其最大隸屬度所在評價等級區(qū)間的下界與上界；k為常數(shù)，一般取為經(jīng)驗值0.01。

對電力企業(yè)進(jìn)行本質(zhì)安全評價時，由圖4可知，選取的評價指標(biāo)數(shù)量較多，難以界定每個評價指標(biāo)的上、下界，如按其最大隸屬度所在評價等級區(qū)間計算，則容易出現(xiàn)多個評價指標(biāo)分值屬于同一評價等級時，這些評價指標(biāo)的云數(shù)字特征相同，部分評價結(jié)果則會失去準(zhǔn)確性。

所以本文對傳統(tǒng)的云模型評價方法進(jìn)行了改進(jìn)，根據(jù)評價指標(biāo)隸屬于各安全等級的隸屬度數(shù)值，結(jié)合評價狀態(tài)云的分布，經(jīng)云理論反向計算得評價指標(biāo)分值所反映的實際狀態(tài)值，以該值為指標(biāo)的期望，再依次得到熵值和超熵值。在得到各基層指標(biāo)的云數(shù)字特征后，再運(yùn)用正向云發(fā)生器產(chǎn)生相應(yīng)數(shù)量的云滴，即得到各基層指標(biāo)的評價云。以基層指標(biāo)的云數(shù)字特征為基礎(chǔ)，結(jié)合各指標(biāo)的權(quán)重，通過相應(yīng)的運(yùn)算法則，得到上一級評價指標(biāo)的云數(shù)字特征以及評價云，以此類推，直到得到總目標(biāo)的云數(shù)字特征和評價云。

期望Ex是概念在論域中的重心值，它絕對地隸屬于這個定性概念，表示對評價指標(biāo)實際本質(zhì)安全狀態(tài)的預(yù)期；熵En反映評價結(jié)果的可靠程度，其值越大，說明概念越模糊，則評價結(jié)果的可靠程度較低；超熵He是對評價結(jié)果不穩(wěn)定性的描述，表現(xiàn)為云的厚度，厚度越大，結(jié)果的穩(wěn)定性越低。

2.4 評價準(zhǔn)則

對于本文提出的評價方法，有以下兩種方法[9]可供得出評價結(jié)果：

(1) 直觀判斷法。在同一坐標(biāo)系中得到評價狀態(tài)云和評價對象云，將評價對象云與評價狀態(tài)云進(jìn)行對比，直觀地判斷出評價對象所屬的本質(zhì)安全等級。

(2) 最大云相似度法。設(shè)云向量Ci=Ci(Exi,Eni,Hei)、Cj=Cj(Exj,Enj,Hej)，云相似度為向量Ci與Cj的余弦，即為：

(2)

按式(2)分別計算出評價對象云與各個評價狀態(tài)云的云相似度，由最大相似度原則可知，最大云相似度所對應(yīng)的評價等級即為所求評價指標(biāo)所屬的本質(zhì)安全等級。

3 實例分析

本文以某市級供電公司為例，以因素層的評價指標(biāo)“設(shè)備的安全可靠性E11”為例，根據(jù)本文提出的本質(zhì)安全評價方法，進(jìn)行本質(zhì)安全評價。

3.1 評價指標(biāo)的云計算

評價指標(biāo)“設(shè)備的安全可靠性E11”又分解為設(shè)備的可靠性E111、生產(chǎn)工藝的本質(zhì)安全程度E112和特種設(shè)備安全情況E113三個指標(biāo)層評價指標(biāo)，首先進(jìn)行指標(biāo)層評價指標(biāo)的云計算。

已知評價指標(biāo)E111、E112、E113隸屬于各評價等級的隸屬度分別為(0.4,0.5,0.1,0,0)、(0.4,0.3,0.2,0.1,0)、(0.3,0.4,0.1,0.2,0)。以評價指標(biāo)E111為例，結(jié)合評價狀態(tài)云的分布與該指標(biāo)的隸屬度數(shù)值，根據(jù)云理論經(jīng)計算得該指標(biāo)的反映狀態(tài)值為0.817，以該值為該指標(biāo)云數(shù)字特征的期望值；另取熵值為期望值所在云朵論域區(qū)間的1/6，描述不同評價等級狀態(tài)云的離散程度；超熵為熵的熵，對評價結(jié)果的影響不顯著，取為熵值的1/10，即評價指標(biāo)E111的云數(shù)字特征為C(E111)=(0.817，0.065，0.007)。

同理，得出基層指標(biāo)E112、E113的云數(shù)字特征。另外，已知評價指標(biāo)E11的權(quán)重為ω11=(0.648 3,0.122 0,0.229 7)，不同于加權(quán)平均法，本文采用浮動云算法[14-15]將指標(biāo)層評價指標(biāo)的云數(shù)字特征與權(quán)重進(jìn)行結(jié)合，得到其上一級評價指標(biāo)的結(jié)果，以此類推，即可得到評價總目標(biāo)的評價結(jié)果，浮動云算法如下：

(3)

(4)

(5)

3.2 結(jié)果分析

根據(jù)上文所做的工作，得出本次對評價指標(biāo)E11的評價結(jié)果，并與現(xiàn)有的云模型評價結(jié)果進(jìn)行對比分析。

3.2.1設(shè)備的安全可靠性E11指標(biāo)云模型評價

通過上述計算，首先得到基層評價指標(biāo)E111、E112、E113的云數(shù)字特征及其上級評價指標(biāo)E11的云數(shù)字特征，具體結(jié)果如表3所示。

表3 評價指標(biāo)E11的云數(shù)字特征計算結(jié)果

期望Ex反映對評價指標(biāo)E11的本質(zhì)安全狀態(tài)的預(yù)期，熵En反映評價結(jié)果的可靠程度，在本次評價結(jié)果中En=0.061，數(shù)值較小，說明評價結(jié)果比較可靠；另外本次評價結(jié)果中超熵He=0.007，數(shù)值也比較小，說明評價結(jié)果的穩(wěn)定性比較好。

然后，根據(jù)所得的云數(shù)字特征，用正向云發(fā)生器得到評價指標(biāo)E11的評價云，如圖6所示。可以看出，對該公司設(shè)備的安全可靠性E11指標(biāo)的評價結(jié)果介于“優(yōu)秀”與“良好”評價等級之間，并偏向于“良好”評價等級。

圖6 評價指標(biāo)E11的評價云圖

最后，用最大云相似度法對評價結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步確定。由式(2)進(jìn)行指標(biāo)E11與各個本質(zhì)安全評價等級的云相似度計算，計算結(jié)果如表4所示。

表4 評價指標(biāo)E11與各評價等級的云相似度計算結(jié)果

可以看出，最大云相似度為0.999 9，可確定設(shè)備的安全可靠性E11指標(biāo)的本質(zhì)安全評價等級為“良好”。對這一指標(biāo)，應(yīng)用電力企業(yè)現(xiàn)有的模糊綜合評價方法[8]得到的評價結(jié)果為0.81，對照表1可知，該指標(biāo)評價等級為“良好”。這說明本文提出的本質(zhì)安全評價方法是有效的，評價結(jié)果準(zhǔn)確。同理，按以上計算方法逐級計算，可得出其他各指標(biāo)以及總目標(biāo)的評價結(jié)果。

3.2.2對比分析

圖7 傳統(tǒng)云模型評價方法中評價指標(biāo)E11的評價云圖

在傳統(tǒng)云模型評價方法的計算中，依據(jù)E111、E112、E113三個評價指標(biāo)的隸屬度計算得出，該三個指標(biāo)中E111與E113的云數(shù)字特征為相同的結(jié)果，實際該兩個指標(biāo)的隸屬度與權(quán)重并不相同，此時的計算結(jié)果不能完全準(zhǔn)確地反映指標(biāo)的實際狀態(tài)值，這是傳統(tǒng)云模型評價方法中云數(shù)字特征計算依賴經(jīng)驗公式的缺點。

通過兩種方法的計算以及分析可以看出，相比于傳統(tǒng)云模型評價方法，本文所提評價方法所得評價狀態(tài)云生成更簡便，適用性更強(qiáng)，使評價結(jié)果的可視性更好；所得評價對象云的期望值更能反映評價指標(biāo)的實際狀態(tài)值，熵值、超熵值均較小，說明該方法得出的結(jié)果可信度較高、穩(wěn)定性更好，評價結(jié)果也更符合實際情況。

4 結(jié) 語

本文對電網(wǎng)企業(yè)本質(zhì)安全評價過程中存在模糊性和隨機(jī)性的影響，提出了基于改進(jìn)云模型的本質(zhì)安全評價方法，并以某電力公司因素層評價指標(biāo)為例，進(jìn)行了相關(guān)計算。結(jié)果表明，本文提出的評價方法適用于電力企業(yè)這樣復(fù)雜的系統(tǒng)，并且相對于傳統(tǒng)云模型評價方法，經(jīng)改進(jìn)的云模型評價方法的評價過程更合理，評價結(jié)果更加客觀、可信，更能反映實際情況。