電力企業安全風險控制能力評價模型構建與應用

周 林,徐昌前,李富祥,鄧元實,劉 濤,楊 琳

(1.國網四川省電力公司,四川 成都 610041; 2.國網四川省電力公司電力科學研究院,四川 成都 610041)

0 引 言

安全管理的實質是風險管理。為科學合理評估各類行業面臨的風險,安全風險管理專家已相繼提出了基于層次分析、邏輯關系理論和概率統計理論的安全風險控制評價方法[1-2],相關研究應用成果已在國家社會安全、公共信息安全、食品衛生安全、石油氣田安全、鐵路安全、核電發電機組安全、危險化學品儲存安全等領域進行了廣泛應用。

2003年美加大停電、2012年印度大面積停電等事故充分說明,電網安全是確保國家安全的支點,事關國計民生和社會穩定大局,是電力企業必須牢牢守住的生命線。自然環境、人身安全、電網運行、設備安全、網絡安全等各類復雜運行條件導致電力企業面對的不安全風險顯著提升?，F有電力企業風險管控主要以風險清單和定性分析為主要方法,針對某一項風險點進行風險單鏈條、單業務識別。評估結果雖然可以反映單項風險評估和控制成效,但無法定量表征電力企業綜合安全風險水平且不能對風險控制能力進行綜合評價。

下面以電力企業綜合安全風險“控制能力”為聚焦點,采用模糊結果集構建了電力企業風險指標體系和管控評價模型,實現了電力企業安全風險水平及風險控制能力量化表征。該評價模型清晰指出了電力企業安全風險薄弱環節及其控制能力,通過及時加強薄弱指標管控,補齊短板,可顯著提升電力企業安全風險防范能力,避免不安全事件發生。

1 安全風險控制能力評價模型

1.1 評價思路

常用的風險控制評價方法有德爾菲法、風險矩陣法、Borda排序法,上述方法通常是基于對失效事件發生的概率和后果嚴重程度的二維影響因子來確定。電力安全是國家安全的重要組成,任何一起安全事件都有可能產生連鎖反應,影響經濟社會發展大局。因此,電力企業安全風險控制不僅需要考量風險影響的大小和風險出現的可能性,還需依據風險類型和特征的差異識別其他主觀需求下的管理因子,如圖1所示?；凇秶译娋W有限公司安全事故調查規程》,構建的安全風險管控綜合控制能力體系將安全生產事故分為人身、電網、設備和信息系統4類,重點考察這4類風險管控力度,同時聚焦長期以來反復出現、反復治理的重大風險,對頻繁發生、后果嚴重的違章、電網設備事件(故)、網絡安全事件加強評價力度。

圖1 風險控制能力評價思路

1.2 評價指標

以量化電力企業安全風險控制能力為目的,構建了人身、電網、設備、信息4個方面的安全風險指標。指標計算內容及計算方法參照現有統計方法,指標的來源多采用信息系統采集數據,以減少人為主觀因素的影響,實現客觀公正的評價。

電力企業安全風險主要來源于受自然環境影響、管理權限制約但無法采取措施,或采取了措施但有效性極差的風險,將這類風險稱為固有風險。固有風險指標共包含了3個指標類型、5項一級指標和12項二級指標。對應的,將該固有風險的控制能力稱為風險控制狀態,設立控制狀態風險指標,共包含了3個指標類型、9項一級指標和11項二級指標。

1.2.1 固有風險指標體系

固有風險量化指標主要包括人身類、電網設備類和網絡信息類,如表1所示。

表1 固有風險量化指標

人身類固有風險指標包含了電力企業電網運維建設風險、外部環境風險兩類一級指標。電網運維建設風險反映了人員工作面臨的風險強度指標;外部環境風險指標包含了車輛平均服役年限、道路交通行使風險等兩類能反映人員出行面臨的交通風險強度指標。

電網設備類固有風險指標包含了設備因素、環境因素兩類一級指標。設備因素表征了電網設備隱患、故障出現率及其對電網運行的風險;環境因素表征了電力企業地理環境條件對電網安全運行帶來的風險。

網絡信息類指標包含了調度數據網外部接入數量等一類一級指標,主要表征了生產控制大區等網絡邊界擴大后的數據網絡安全。

1.2.2 控制狀態風險

控制狀態風險量化指標對應固有風險分為3類。第一類是人身類指標,該指標依據海因里希事故概率法則構建了作業風險管控等人身安全風險因素;第二類是電網設備類和網絡信息類指標,主要從電網運行風險、設備非正常運行率、停電戶數、設備故障系數等方面,通過調度自動化、用電采集系統等直接獲取數據,對主配電網設備非正常運行率、停電時戶數、故障停運率等指標進行采集及評價,建立風險控制狀態指標評價體系;第三類是網絡信息指標,如表2所示。

表2 控制狀態風險量化指標

1.3 評價模型

1.3.1 指標模糊關系矩陣

模糊數學的基本思想是隸屬度的思想,根據各類指標社會屬性,結合已經獲取的各電力企業指標數據結構,應用模糊數學的方法建立了符合實際的指標隸屬函數。

1)階梯型隸屬函數

提取電力企業110 kV以上主變壓器、斷路器、GIS、二次設備運行年限以及電纜線路運維風險等指標,該類指標主要表征了電網設備隱患、故障出現率等電網運行風險、冰雪強度、山火強度、地址災害隱患點數據分布,滿足階梯型隸屬函數分布特征,運用偏小型計算指標量化值,如式(1)所示。

(1)

式中:α為隸屬函數為階梯型的量化指標計算值;a、b分別為指標基礎數據閾值。

2)二次拋物型隸屬函數

提取作業風險管控、消防管控、違章管控、電網運行風險管控成效、輸電線路防雷成效、電力設施森林草原防火工作成效等指標,該類指標滿足二次拋物型隸屬函數分布特征,運用偏小型計算指標量化值,如式(2)所示。

(2)

3)矩陣型隸屬函數

提取電力監控系統風險控制率、信息安全風險控制率和電力通信系統設備故障系數指標,該類指標滿足矩陣型隸屬函數分布特征,運用偏小型計算指標量化值,如式(3)所示。

(3)

(4)

1.3.2 指標權重

指標權重體現了各評價指標對最終綜合評價指標的貢獻程度。這里采用模糊綜合評價法,分別計算了固有風險和控制狀態風險中人身、電網、網絡信息三大類指標權重。

1.3.3 模糊結果集

按照上面確定的模糊關系矩陣和指標權重,將權重向量與模糊關系矩陣通過施加合成算子可得到固有風險指標和控制狀態風險指標的模糊結果集。

(5)

模糊結果集體現了電力企業電網運行風險對各等級模糊子集的隸屬度,以向量形式方法評價分析電力企業固有安全風險高低和風險控制狀態成效。為進一步明確各電力企業綜合安全風險控制能力評價,還需對固有風險和控制狀態風險模糊結果集進一步處理。

設FRI為綜合體系模糊系統風險控制指標,有

(6)

由式(6)可知FRI為電力企業安全風險控制能力評價結果的定值結果,可用于量化評估各電力企業風險控制情況。當FRI數值越大時,表明電力企業安全風險控制能力較強;相反,則表明電力企業安全風險控制能力較弱。

1.4 評價修正

針對固有風險高和控制狀態風險低的“兩端企業”,FRI評價結果尚不能完全真實反映電力企業對風險控制的努力程度和風險控制成效。為切實打破基礎條件好即風險控制能力好的傳統風險控制評價思想禁錮,對控制狀態排序量化結果進行補償。

采用四象限修正法則,將電力企業FRI安全風險控制分布分為4類,如圖2所示。

圖2 四象限修正法則

FRI指標排序位于第一象限的企業,固有風險指標值大,控制狀態風險值大,說明該類企業面臨的安全風險大,風險控制能力差。

FRI指標排序位于第二象限的企業,固有風險指標值大,控制狀態風險值小,說明該類企業面臨的安全風險大,風險控制能力好。

FRI指標排序位于第三象限的企業,固有風險指標值小,控制狀態風險值小,說明該類企業面臨的安全風險小,風險控制能力好。

FRI指標排序位于第四象限的企業,固有風險指標值小,控制狀態風險值大,說明該類企業面臨的安全風險小,風險控制能力差。

圖3 綜合安全風險量化排序分布

2 應用成效

安全風險控制能力評價結果向電力企業安全決策者提供了風險控制狀態的量化結果反饋。該評價體系自2021年在某省級電力企業全面運行以來,所轄地市級電力企業近2年設備平均事故率下降38.8%,人身不安全事件發生率平均下降67.4%,網絡不安全事件發生率平均下降29.5%,地市級電力企業本質安全水平得以有效提升。

同時,輔以“對在連續兩個評價周期內均排序最后一名的電力企業實施警示約談”等安全管理手段,促使了安全基礎條件好的電力企業不能高枕無憂而條件薄弱的電力企業不再安于現狀。各電力企業通過風險控制措施,最終實現安全風險全面在控、可控、能控。

3 結 論

針對電力企業面臨的安全風險,以風險控制能力為聚焦點,構建了基于隸屬函數和模糊結果集的綜合安全風險控制能力模型并開展了評價應用,得到以下結論:

1)建立的固有風險和控制狀態風險指標體系綜合全面地涵蓋了電力企業在人身、電網、設備、信息等各方面的安全風險水平;

2)固有風險和控制狀態風險指標體系數據均采自各專業數字化信息系統,排除了人工指標干預,確保了電力企業風險基礎數據的真實性和客觀性;

3)安全風險控制能力評價指出了電力企業單個風險指標控制薄弱環節,激發了各電力企業安全管控內生動力,扭轉了以結果為導向的風險控制目標,降低了不安全事件發生概率。