基于大數據分析的電網火災風險預測與防范策略研究

作者簡介：

宋鵬（1981- ），男，漢族，湖北襄陽人，本科，高級工程師，研究方向：電氣工程及其自動化；岳夢奎（1989- ），男，漢族，湖北孝感人，碩士研究生，副高級工程師，研究方向：電力電子技術在高電壓中的應用。

摘要：

隨著國民經濟的快速發展，電網的建設和運行規模越來越大，電網的安全運行面臨著越來越嚴峻的挑戰，尤其是電網火災事故風險已成為影響電網安全穩定運行的主要因素之一。本文利用大數據分析技術，結合電力設備自身結構特征和運行方式，通過構建多維度、多層次的火災預警指標體系，對電網運行中可能發生的各類火災事故風險進行預測和分析，并提出相應的防范措施，從而提高電力系統整體消防安全水平。

關鍵詞：大數據分析；電網火災；風險預測；防范策略

引言

電網是一個巨大、復雜的網絡系統。由于電網本身具有較高的電壓等級和較大的電流密度，對電氣設備的安全穩定運行提出了更高要求，一旦發生故障，極易造成電網大面積停電或發生連鎖故障，造成較大經濟損失。火災是危害電力系統安全穩定運行和人員人身安全的主要因素之一，我國電力系統火災事故每年都會造成一定的經濟損失。隨著電力工業技術不斷發展和進步，電網火災事故也呈現出了新特點。在城市電網中，電氣設備火災事故占比大；在農村電網中，電氣設備火災事故占比大；在輸配電線路中，線路短路、過負荷等引發火災事故占比大。當前我國電力系統迅猛發展，電網規模不斷增大，尤其是一些現代化大型電網企業對消防安全要求越來越高。隨著電力系統規模擴大和設備運行方式的多樣化，電力系統內電力設備之間、電力設備與周圍環境之間的相互作用越來越強。這些相互作用可能導致各種故障，特別是電氣故障。

一、電網火災事故風險分析

電網作為現代社會的重要基礎設施，承載著為經濟和社會發展提供電能的重大使命。然而，由于電網結構的復雜性和運行環境的不確定性，電網火災事故的風險不斷增加，嚴重威脅著人們的生命財產安全[1]。電網火災事故的發生不僅會造成電力設施的損壞，影響電力供應的穩定性，而且可能導致火勢蔓延，引發更大的災難。

電網火災事故風險主要來源于設備老化、過載、短路、外部火源等多種因素。設備老化是電網火災事故的重要原因之一。隨著設備使用年限的增加，設備的絕緣性能、機械強度等性能逐漸下降，易引發火災事故。過載和短路也是導致電網火災事故的重要原因。當電網中的電流超過設備的額定值時，設備會發熱，嚴重時可能引發火災。外部火源如雷電、火災等也可能引發電網火災事故。此外，人為因素也是電網火災事故不可忽視的風險。操作不當、違規作業、管理不善等都可能導致電網火災事故的發生。因此，電力企業應加強人員培訓和管理，提高員工的消防安全意識和技能水平，防止因人為因素導致的火災事故。

為了有效應對電網火災事故風險，電力企業需要采取一系列防范措施。首先，應加強設備設施的維護和檢修，及時發現和處理設備隱患。其次，應加強對電網的監控和管理，及時發現和處理電網中的異常情況。此外，還應加強應急管理和救援能力建設，提高應對火災事故的能力。在防范措施實施過程中，大數據技術的應用具有重要意義。通過收集和分析電網運行數據、設備設施狀態數據、人員操作數據等，可以及時發現電網中的安全隱患和異常情況，為防范火災事故提供有力支持。同時，大數據技術還可以幫助電力企業優化資源配置、提高運行效率、降低運營成本，進一步提升電網的安全性和穩定性。

電網火災事故風險分析是防范電網火災事故的重要基礎。電力企業應從設備設施、人員操作等方面進行全面分析，找出潛在的火災隱患，并采取有效的防范措施進行消除。同時，還應加強大數據技術的應用，提高電網的安全性和穩定性，為經濟和社會發展提供可靠的電力保障[2]。

二、火災預警指標體系構建

構建電網火災預警指標體系，旨在利用大數據分析技術，綜合運用層次分析法（AHP）和專家咨詢法，對電網火災事故風險進行全面而精準的分析與評估。首先，通過層次分析法（AHP），科學建立電網火災風險評價的多維度指標體系，通過量化處理各個評價指標，確定并計算每個指標的具體權重，從而實現對影響電網火災風險的各項因素權重的精確量化。其次，為了確保評價指標權重的科學性和客觀性，引入專家咨詢法，借助行業專家的專業知識和實踐經驗，對各評價指標的權重進行深入討論和合理設定，以減少主觀判斷帶來的不確定性。

在理論研究基礎上，進一步提出了電網火災風險預測與防范策略系統的整體架構設計。這一架構分為三層：底層的數據層主要包括電力設備實時監測系統、電力設備火災風險預測系統以及基于大數據技術的電網火災風險防控系統三大功能模塊；中間層的應用層涵蓋了預警指標庫、分析模型庫以及人員信息庫等核心組成部分，分別用于存儲關鍵的預警指標數據、有效的分析模型以及相關人員的信息資料；最底層的數據基礎層主要包含了電網設備的基礎數據庫、設備實時監測數據、設備火災風險預測模型數據庫以及各類分析模型庫，為上層的風險評估和策略制定提供堅實的數據支持。

三、火災風險預測

基于電網大數據的火災風險預測是實現電網消防安全源頭治理和風險預控的關鍵環節。通過深入分析電網大數據，能夠更準確把握電網火災風險，從而制定出更加有效的防范措施。

在火災風險預測研究過程中，選取了各地區電網近年來發生的電力設備火災事故數據，運用先進的數據挖掘技術對這些數據進行了全面而深入的分析。提取了與火災事故風險相關的要素信息，如設備類型、運行環境、故障類型等，并建立了電網火災風險預測模型。首先，在全國范圍內，不同地區的電力設備發生火災事故的概率存在明顯差異，總體呈現東高西低的趨勢。這可能與東部地區電力設備密集、運行環境復雜有關。其次，電氣設備是引發電力系統火災事故的主要原因，在日常運維中要特別關注電氣設備的安全狀況[3]。此外，從時間維度看，每年發生電力設備火災事故數量較為穩定，說明火災風險具有一定的可預測性。在空間維度上，不同地區、不同類別的電力設備火災事故概率分布特征有一定差異，在制定防范措施時要充分考慮地域和設備類型的特點。

為了更準確預測火災風險，還需要不斷完善和優化火災風險預測模型。一方面，要繼續收集和分析更多的電網大數據，提取更多與火災事故風險相關的要素信息；另一方面，要運用更先進的數據挖掘技術和算法，提高模型的預測精度和可靠性。同時，要認識到火災風險預測并不是一勞永逸的工作。隨著電網規模的不斷擴大和運行環境的不斷變化，火災風險也會發生相應變化。因此，要定期開展火災風險預測工作，及時發現和處理潛在的安全隱患，確保電網的安全穩定運行。總之，基于電網大數據的火災風險預測是實現電網消防安全源頭治理和風險預控的重要手段。通過深入分析和挖掘電網大數據，能夠更準確把握電網火災風險，為制定有效的防范措施提供科學依據。

四、火災防范措施

為了有效防范電網火災風險，必須采取一系列全面而細致的防范措施。其中，建立完整的電力設備消防數據庫至關重要。這個數據庫不僅要能夠實時監測各類設備的運行狀態，還要能夠存儲和分析大量的歷史數據。通過對這些數據的深入挖掘和分析，可以發現設備運行中的異常情況，及時預警并采取相應的處理措施。此外，建立電網火災預警平臺也是防范火災風險的重要手段。這個平臺要能夠利用大數據技術對電力系統運行過程中可能發生的各類火災事故風險進行有效預測。預測結果可以提供寶貴的決策依據，幫助提前采取防范措施，避免火災事故的發生。同時，預警平臺還要具備實時監測和報警功能，一旦發現異常情況，能夠立即發出警報，提醒相關人員迅速采取應對措施。

在防范措施實施過程中，對電力系統的消防安全狀況進行評估也是必不可少的。通過大數據技術，可以對電網的消防安全狀況進行全面、客觀、科學評估。評估結果不僅可以提供改進消防安全工作的依據，還可以實現對電網消防安全狀態的可視化、科學化管理。除了以上措施外，構建完整的事故應急預案體系也是非常重要的。要對電網系統火災事故進行深入分析，找出事故發生規律和特點，制定科學合理的事故應急預案。這些預案要具備可操作性和實用性，能夠在發生火災事故時迅速啟動并有效應對。同時，還要定期組織演練和培訓活動，提高員工對預案的熟悉程度和應對火災事故的能力。加強電網消防管理工作至關重要。要建立健全的消防管理制度和責任制度，明確各級人員的職責和任務。同時，還要加強消防安全培訓教育工作，提高員工的消防安全意識和自我防范能力。只有這樣，才能確保電網的安全穩定運行，為經濟社會發展提供可靠的電力保障。

五、大數據在火災應急響應中的應用

隨著科技的進步，大數據已經融入社會的各個領域。其中，在火災應急響應中，大數據的作用也日益凸顯。大數據的實時性、全面性和準確性為火災應急響應提供了有力支持，能夠更好預防、應對火災，減少火災帶來的損失。

在火災應急響應中，實時監測和預警是防止火勢擴大的關鍵。通過大數據分析，可以實現對火災的實時監測和預警。具體來說，可以利用安裝在電網設備上的傳感器，實時收集電網的運行數據，如電流、電壓、溫度等。利用大數據處理技術對這些數據進行分析，發現異常數據，從而實現對電網火災的實時監測。一旦發現電網火災，系統可以立即發出預警，提醒相關人員及時處理，防止火勢進一步擴大。此外，大數據還可以幫助我們建立火災預警模型。通過分析歷史火災數據，找出火災發生規律，如火災發生時間、地點、原因等。利用這些規律建立火災預警模型，對未來的火災風險進行預測。

通過大數據分析，可以為火災應急決策提供支持。例如，可以利用大數據分析技術，對火災現場的環境、火勢、消防力量等因素進行綜合分析，為決策者提供科學的決策依據。同時，通過大數據還可以預測火災的發展趨勢，為決策者提供未來的決策參考。此外，通過大數據還可以評估火災的損失。通過收集和分析火災現場的數據，可以了解火災造成的損失情況，如人員傷亡、財產損失等。這些數據可以為決策者提供決策支持，幫助他們更好進行火災善后工作。

在火災應急響應中，資源的合理配置也是非常重要的。通過大數據分析，可以實現火災應急資源的優化配置。具體來說，可以利用大數據分析技術，對火災現場的資源需求進行預測，如消防車輛、消防人員、救援物資等。根據預測結果，提前調配相應的資源，確保火災現場的資源供應。此外，大數據還可以幫助我們實現資源的動態管理[4]。在火災應急響應過程中，資源的需求和供應可能會發生變化。通過大數據分析，可以實時了解資源的使用情況，根據實際情況進行資源的動態調整，確保資源的合理利用。大數據在火災應急響應中的應用具有重要的作用。通過實時監測和預警、應急決策支持和資源管理等方面的應用，大數據可以幫助我們更好應對火災，減少火災帶來的損失。因此，應進一步加強大數據在火災應急響應中的應用研究和實踐，提高火災應急響應效率和效果。

結語

本文針對電網火災風險特性，結合電力設備運行狀況、環境因素及維護情況，運用大數據技術構建了全方位、立體化的預警指標體系，并通過實時監測實現對設備狀態的精確評估。采用機器學習算法，建立火災預警模型，成功預測分析了不同電力設備的火災風險，為電網安全運行提供了有力的保障。提出的針對性防范措施有助于降低火災事故發生概率。未來，應不斷加強大數據技術應用，整合多元、時空差異化的電網火災風險數據，強化數據分析與計算能力，構建更為詳盡的預警指標體系，同時探究各類電力設備運行狀態對火災風險的影響機制，以期為提升電力系統整體消防安全管理水平提供科學依據與決策支撐。

參考文獻

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[3]趙嘉興，荊玉智，張彥.基于模糊神經網絡的電網消防預警算法[J].沈陽工業大學學報，2024，46（01）：19-23.

[4]李晨.電力企業消防安全管理存在的問題與對策探析[J].企業改革與管理，2023（22）：171-172.