陳國(guó)芳，安 旭，衛(wèi) 豪

(1.江西理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院，江西 贛州 341000；2.江西省礦業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 贛州 341000)

0 引言

電力是國(guó)家重要的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之一，其安全生產(chǎn)問(wèn)題不可忽視。近年來(lái)，我國(guó)電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)一直保持著總體穩(wěn)定的趨勢(shì)，但在電力生產(chǎn)、工程建設(shè)、設(shè)備安裝調(diào)試等環(huán)節(jié)上仍存在人身傷亡、電力設(shè)備故障、大面積停電等事故。為保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)，預(yù)防重特大事故的產(chǎn)生，構(gòu)建電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)體系具有重要意義。

目前，許多學(xué)者用不同方法對(duì)電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)事故進(jìn)行了研究[1-9]，但所提出的方法略顯單一，且計(jì)算復(fù)雜。從電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)的角度，綜合考慮事故的類(lèi)型，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)、設(shè)備虧損和人員死傷的有關(guān)研究仍然欠缺。電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)影響因素眾多，若評(píng)估體系的指標(biāo)過(guò)多，對(duì)于不同影響因素下評(píng)估指標(biāo)特性變化、數(shù)據(jù)的客觀性分析有待進(jìn)一步加強(qiáng)；同時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)需要統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)量也隨之增長(zhǎng)，導(dǎo)致指標(biāo)權(quán)重難以確定。

基于上述研究，基于主成分分析-層次分析方法(PCA-AHP)設(shè)計(jì)出一種適用于電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)評(píng)估的安全評(píng)價(jià)模型。與傳統(tǒng)單一的層次分析和主成分分析不同[1-3]，通過(guò)引入安全心理學(xué)、安全行為學(xué)和事故致因等理論選取初始指標(biāo)因素，利用PCA進(jìn)行降維，確定主成分個(gè)數(shù)、主成分表示特征變量，減少原始樣本變量的數(shù)目，以更簡(jiǎn)單、更清晰、更穩(wěn)定的方法描述所分析的問(wèn)題。

1 電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)方法

1.1 PCA檢驗(yàn)及優(yōu)化指標(biāo)體系

為減少不必要的指標(biāo)變量，應(yīng)用PCA將多維問(wèn)題的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為幾組互不相關(guān)低維問(wèn)題的綜合變量，這些變量具有原始數(shù)據(jù)的性質(zhì)和特征。

定義初始數(shù)據(jù)矩陣，采集n個(gè)樣本，樣本可由p維隨機(jī)向量逐一表示X1，X2，…，Xp，則原始數(shù)據(jù)矩陣可表示如下。

其中Xj=[X1jX2j… Xnj]T，j=1，2，3，…，p。

（1）為消除參數(shù)值之間存在的量綱影響，使用公式(2)對(duì)初始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Z。

其中i=1，2，…，n；j=1，2，…，p。

將處理過(guò)的矩陣Z求對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)矩陣R：

得到相關(guān)矩陣R后，|R-λI|A=0求解其特征根λi和對(duì)應(yīng)的特征向量Ai，其中λ1≥λ2≥…≥λp＞0。

(2) 計(jì)算各指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率βk，代表第k個(gè)主成分所含初始數(shù)據(jù)的信息量，方差累計(jì)貢獻(xiàn)率β(k)，如式(6)所示：

(3) 確定主成分，所得各指標(biāo)主成分方差累計(jì)貢獻(xiàn)率提取主成分個(gè)數(shù)，為使樣本信息損失率達(dá)到最低，k值選取有兩個(gè)原則：主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的前m個(gè)主成分；前m個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85 % (m＜p)[10]。由此確定主成分如式(7)。

(4) 按照權(quán)數(shù)為主成分方差貢獻(xiàn)率對(duì)m個(gè)主成分綜合評(píng)價(jià)，即得出最終評(píng)價(jià)值[11]。

1.2 AHP確定權(quán)重及排序

運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)各項(xiàng)電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算，獲得其主成分和主成分負(fù)載矩陣后的優(yōu)化指標(biāo)，各指標(biāo)權(quán)重排序和最終風(fēng)險(xiǎn)值由AHP確定。

(1) 建立層次結(jié)構(gòu)模型。按照影響電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)決策的目標(biāo)、決策規(guī)范與決策因素定義最高層、中間層和最低層[12]。將經(jīng)過(guò)PCA處理后的指標(biāo)模型分為3層，分別是：電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目標(biāo)層、電力災(zāi)害影響的準(zhǔn)則層、對(duì)應(yīng)因素的指標(biāo)層。

(2) 構(gòu)造各層次中的判斷矩陣。AHP判斷矩陣采用一致矩陣法，對(duì)于某一準(zhǔn)則，針對(duì)上一層某指標(biāo)，兩兩相互比較[13]。為提高結(jié)果的準(zhǔn)確度，對(duì)其采取相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)原則，以AHP 1～9比例標(biāo)度法，削弱各因素在不同性質(zhì)上相互對(duì)比的困難性。

(3) 單排序與一致性檢驗(yàn)。計(jì)算出相對(duì)權(quán)重大小RI后，對(duì)判斷矩陣A確定不一致的允許范圍。一致性檢驗(yàn)如下：

式中：CR代表判斷矩陣A的隨機(jī)一致性比率；CI為一致性指標(biāo)。

CI與一致性成反比；CI=0時(shí)，有完全的一致性；CI接近0時(shí)，有滿意的一致性；CI的值越大，一致性越低。要使判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)，一致性比率需要滿足CI＜0.1這一條件。

2 實(shí)例分析

2.1 數(shù)據(jù)的獲取

基于上述分析，以全國(guó)電力安全事故情況作為研究對(duì)象，從電力人身傷亡事故、電力安全事件、電力設(shè)備事故等幾個(gè)方面出發(fā)進(jìn)行分析[14]。依據(jù)《國(guó)家電網(wǎng)公司安全事故調(diào)查規(guī)程》，將電力安全事故的級(jí)別規(guī)定為八級(jí)，選取2013年至2020年全國(guó)電力安全事故資料作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年國(guó)家能源局統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù))。

2.2 電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)事故評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

電力系統(tǒng)是一個(gè)集“人-機(jī)-環(huán)境”于一體的復(fù)雜系統(tǒng)，影響安全生產(chǎn)的因素有很多[15]。由于單一的指標(biāo)難以描述電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)的復(fù)雜性和廣泛性特征，在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)遵循科學(xué)性、可比性、定量和定性原則 ，保證整個(gè)評(píng)價(jià)體系科學(xué)可行，結(jié)論正確。

通過(guò)數(shù)據(jù)的采集和分析，并參考電力安全生產(chǎn)規(guī)程和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜以u(píng)分，按遞階層次結(jié)構(gòu)的劃分原則，確定了電力設(shè)備、電力物理性安全、人的行為等5個(gè)一級(jí)指標(biāo)、20個(gè)二級(jí)指標(biāo)的電力安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，如表1所示。

表1 電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.3 PCA數(shù)據(jù)處理

為消除量綱的影響，運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)使用代碼x=zscore (A)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理(見(jiàn)表2)。利用MATLAB中自帶的主成分分析函數(shù)corrcoef (x)，corrcoef (x)，eig (x)分別計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和特征向量[17]。通過(guò)對(duì)其相關(guān)系數(shù)矩陣、方差矩陣、特征值和特征向量的計(jì)算和比較得出主成分對(duì)應(yīng)特征值與方差貢獻(xiàn)率(見(jiàn)表3)和主成分載荷矩陣(見(jiàn)表4)[18]。

表2 電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)事故標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

表3 主成分對(duì)應(yīng)特征值與方差貢獻(xiàn)率

表4 主成分載荷矩陣

主成分的選取原則：篩選特征值在1以上，累計(jì)貢獻(xiàn)率盡量在85 %以上的因子。根據(jù)實(shí)驗(yàn)得出前5個(gè)指標(biāo)因子的特征值大于1，且因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)91.82 %[19]。因此，可以確定這5個(gè)指標(biāo)為主成分，選用確定的5個(gè)主成分代表初始的20個(gè)指標(biāo)，將其表示為F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5。

主成分載荷矩陣的絕對(duì)值代表了與原始指標(biāo)的相對(duì)重要性[20]，一般認(rèn)為當(dāng)荷重小于0.5時(shí)，相對(duì)重要性偏小，因此，設(shè)置載荷值小于0.7，即可刪除這些指標(biāo)。最終獲得優(yōu)化后的19個(gè)指標(biāo)(a11，a12，a13，a21，a22，a23，a24，a25，a31，a32，a33，a34，a35，a41，a42，a43，a44，a52，a53)。

2.4 AHP確定數(shù)據(jù)權(quán)重及排序

通過(guò)PCA處理過(guò)后的指標(biāo)體系更具合理性，對(duì)降維后的數(shù)據(jù)利用AHP進(jìn)行權(quán)重分析。構(gòu)建的PCA-AHP決策模型為一個(gè)3層的多層次評(píng)價(jià)體系：目標(biāo)層為電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)事故評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；準(zhǔn)則層為電力設(shè)備安全、電力物理性安全、人的行為安全、電力作業(yè)管理安全、電力環(huán)境安全這5個(gè)二級(jí)指標(biāo)；指標(biāo)層為設(shè)備爆炸、線路設(shè)備故障、設(shè)備運(yùn)行故障、坍塌等19個(gè)指標(biāo)。為保證判斷矩陣的準(zhǔn)確性，相關(guān)專(zhuān)家對(duì)目標(biāo)層、準(zhǔn)則層的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)以及1～9比例標(biāo)度，建立準(zhǔn)則層A-B判斷矩陣C。

通過(guò)運(yùn)算得準(zhǔn)則層判斷矩陣的最大特征值5.407，一 致 性 比 率 值0.091＜0.1，結(jié) 果 放大到一致性檢驗(yàn)要求，獲得相應(yīng)的權(quán)值向量為W=[0.269，0.443，0.155，0.090，0.043]。

采用同樣的方法計(jì)算得出準(zhǔn)則層下的指標(biāo)層各因素權(quán)值向量，在各指標(biāo)層的一致性比率都合格的情況下，整合復(fù)合權(quán)值向量，各指標(biāo)層權(quán)重排序，如表5所示。

表5 各指標(biāo)層權(quán)重排序

計(jì)算各指標(biāo)得分，各指標(biāo)的復(fù)合權(quán)重與相對(duì)應(yīng)表3的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)加權(quán)求和，計(jì)算全國(guó)電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)綜合分值(見(jiàn)表6)。負(fù)值表示本年度電力生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)得分相對(duì)于平均值偏低，正值表示本年度電力生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)得分相對(duì)于平均值偏高。

表6 全國(guó)電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)綜合分值

3 數(shù)據(jù)結(jié)果評(píng)價(jià)與分析

由表6中數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)電力安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)值整體呈下降趨勢(shì)，部分年度電力生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)值上升，主要原因?yàn)榻?jīng)過(guò)PCA-AHP模型處理的準(zhǔn)則層中電力物理性安全事故權(quán)重值最高達(dá)0.443，其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)層中高處墜落與觸電指標(biāo)權(quán)重值分別占0.449和0.238，是單項(xiàng)中影響力最大的兩項(xiàng)指標(biāo)，而在這兩年影響因素中發(fā)生高處墜落和觸電事故的頻率集中度較高造成的。

該評(píng)價(jià)結(jié)果與近幾年全國(guó)電力人身傷亡事故、電力安全事件、電力設(shè)備事故等幾個(gè)方面的實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)照，基本吻合。

4 結(jié)論

(1) 基于現(xiàn)有研究，結(jié)合專(zhuān)家對(duì)影響電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)各種因素的分析，確定了電力設(shè)備、電力物理性安全、人的行為等5個(gè)一級(jí)指標(biāo)以及20個(gè)二級(jí)指標(biāo)并構(gòu)建了電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)三層評(píng)估體系。

(2) 收集2013—2020年的全國(guó)電力系統(tǒng)生產(chǎn)事故的數(shù)據(jù)，利用MATLAB進(jìn)行主成分分析，對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化；結(jié)合層次分析法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的復(fù)合權(quán)重，構(gòu)建基于PCA-AHP的電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)事故評(píng)價(jià)模型，計(jì)算出各年度的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值；歷年事故的數(shù)據(jù)分析與專(zhuān)家定性分析相結(jié)合，避免了評(píng)價(jià)的主觀性和指標(biāo)之間的相關(guān)性，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)的客觀性、科學(xué)性，有效地解決了層次分析法在處理多指標(biāo)情況時(shí)出現(xiàn)的方法操作復(fù)雜、權(quán)重難以確定的問(wèn)題。

(3) 算例表明，電力系統(tǒng)安全生產(chǎn)工作過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)具有不可避免性，主要表現(xiàn)在：一是風(fēng)險(xiǎn)值自2016年再次出現(xiàn)上升現(xiàn)象；二是單項(xiàng)中影響力最大的兩項(xiàng)指標(biāo)(觸電和高處掉落事故)時(shí)有發(fā)生；三是部分專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域事故增加。

基于PCA-AHP所建立的模型可以反映電力系統(tǒng)安全與各指標(biāo)之間的關(guān)系，進(jìn)而精準(zhǔn)對(duì)各誘導(dǎo)因素的排查起到預(yù)警和防控作用。實(shí)例分析證明了該模型對(duì)電力安全生產(chǎn)多指標(biāo)安全風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)估是可行的，可推廣至類(lèi)似的電力風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中。