基于人因的電力企業(yè)安全生產態(tài)勢評估模型

曲朝陽，劉姣，任有學，付浩

(1．東北電力大學信息工程學院，吉林省吉林市132012; 2．吉林省電力有限公司吉林供電公司，吉林省吉林市132000)

基于人因的電力企業(yè)安全生產態(tài)勢評估模型

曲朝陽1，劉姣1，任有學2，付浩2

(1．東北電力大學信息工程學院，吉林省吉林市132012; 2．吉林省電力有限公司吉林供電公司，吉林省吉林市132000)

針對目前造成電力企業(yè)生產事故的主要原因人因隱患，提出了基于人因的電力企業(yè)安全生產態(tài)勢評估模型，為電力企業(yè)的安全生產管理提供參考依據。采用數據統(tǒng)計和專家建議相結合的方法，設計具有評分標準的人因評價指標體系;以改進的模糊層次分析法為基礎，建立模糊判斷矩陣，分析各指標的權重系數;以結果集和隸屬度函數為依據，對電力企業(yè)安全等級進行全面評估。通過對某電力企業(yè)實際數據的處理以及安全態(tài)勢評估，驗證了該模型的正確性。本模型適用于基于人因的電力企業(yè)安全生產態(tài)勢評估，通過安全隸屬度值，對企業(yè)安全度進行預測。

人因;模糊層次分析;安全態(tài)勢評估;電力企業(yè)

1 引言

影響電力企業(yè)安全生產的因素復雜多樣，人為因素是造成事故的重要原因［1］。從有關事故資料分析可知，發(fā)生事故的近70%與人(操作者)的不安全行為有密切聯系［2］。據相關統(tǒng)計，2012年上半年，華潤曹妃甸電廠發(fā)生的“3·9”機械重大傷害事故、華電集團貴港發(fā)電有限公司發(fā)生的“4·2”氣體泄露爆炸事故、丹江口水利發(fā)電廠發(fā)生的“5·8”觸電事故等，主要原因均定位為人員責任事故［3，4］。可見，在電力企業(yè)進行安全生產態(tài)勢評估中，應將人因作為主要評估指標。

企業(yè)安全生產態(tài)勢評估指將海量的電力企業(yè)人員信息進行融合，生成能夠展現企業(yè)安全生產運行狀況的評估結果，通過分析各生產因素對電力企業(yè)安全的威脅程度，依據歷史和當前的生產信息對未來的安全進行評估［5］。

電力企業(yè)安全生產態(tài)勢受人員身體、心理、作業(yè)、環(huán)境等多種因素的影響，具有偶然性、突發(fā)性和不確定性。層次分析法主要強調人的思維判斷在多準則決策過程中的作用［6，7］，可量化人的主觀判斷過程;而單一的層次分析法無法考慮人因判斷的模糊性。本文采用改進的模糊層次分析法，對態(tài)勢評估指標體系權重進行分配，通過模糊一致性判斷減少員工主觀因素對各級指標權重的影響，對電力企業(yè)員工行為的偶然性、突發(fā)性和不確定性進行分析判斷，提高了電力企業(yè)安全態(tài)勢評估的準確性。

2 模型構建

電力企業(yè)生產的安全評估具有指標多樣性、人為判斷主觀性等特點，不同出發(fā)點會得出不同的結果［8］。為客觀、正確和全面地評估由于人因隱患影響的電力企業(yè)安全生產態(tài)勢，確定其安全生產級別，本文通過改進模糊層次分析法設計了基于人因的安全態(tài)勢評估模型框架，如圖1所示。

2.1 指標體系設計

評估指標的選取是衡量電力企業(yè)安全生產態(tài)勢評估模型的標志，指標體系的設定是構建評估模型的前提［9］，根據文獻［10］提出的原理選擇影響電力企業(yè)安全生產態(tài)勢的人因隱患指標元素，從人員的基本素質、作業(yè)特征以及對人員的組織管理三個方面進行態(tài)勢評估指標體系的構建。

本文以影響電力企業(yè)的人因隱患為研究對象，采用問卷調查、深度訪談和觀察實驗方法對員工進行調研，結合文獻［11］和專家經驗，設計出電力企業(yè)人因的通用評估指標體系，并采用評分標準對各指標因素進行量化，滿分設為100。其中評分準則是以收集的大量數據為支撐，采用主觀法和數理方法相結合來實現。

圖1 框架模型Fig．1Model framework

如表1所示，如:以“感覺多少歲體力開始下降”為主題進行問卷調查，對調查所得數據進行綜合平均，即對在多數、半數、均數的原則上得到的各個閾值進行綜合平均得到年齡評分參考值45歲，進而采用區(qū)間估計法，依據不同區(qū)間指標的置信度，得到置信區(qū)間，以置信區(qū)間作為各個指標評分分段區(qū)間，獲得評分規(guī)則“每多5年扣1分”。

文中將人因隱患影響企業(yè)安全態(tài)勢的指標分為3個層次:指標層(z)，一級評價指標(zi，i=1，2，3)，二級評價指標(z1j，z2j，z3j，j=1，2，3)。

表1 指標體系Tab．1Index system

2.2 模糊判斷矩陣建立

專家通過對不同人員素質、不同作業(yè)特征、不同組織管理形式下的大量歷史數據進行統(tǒng)計，獲得影響電力企業(yè)安全生產態(tài)勢各因素的重要性，采用表2的方法建立判斷矩陣M(mij)。

由表2可知判斷矩陣M的元素mij為電力企業(yè)安全評估的2個指標重要性之比，這樣得到指標層具體判斷矩陣為M、M1、M2、M3。由于矩陣M的建立是依據1－9標度方法，共有17個標度，連續(xù)兩個判斷標度之間最多相差2個等級，即判斷區(qū)間0≤σ≤2。

采用文獻［12］的方法對模糊矩陣進行一致性校驗，當模糊矩陣判斷指標小于0.1，M、M1、M2、M3具有合格的一致性，反之不合格。對于不合格的矩陣元素mij，以原判斷標度mij為中心，向左右縮減σ個判斷標度，采用σ趨近無窮小的原理，σ選值越小距離原標度值越近，進行決策的可靠性越強，據此不斷完善M、M1、M2、M3矩陣。

表2 1－9標度方法Tab．2Scale method

2.3 權重系數求解

指標權重指在評估指標體系中各級指標相對于評估對象重要程度的量化值。當評估指標和評估目標都已確定時，權重系數便成為評估結果的決定性因素。通過建立模糊判斷矩陣M的特征方程，可求得該矩陣的特征值。

式中，vi為M的特征向量元素，i為特征向量元素序號，i=1，2，3;λ為M的最大特征值。由于M為模糊互補矩陣，采用機會約束規(guī)劃對特征向量元素進行優(yōu)化，結合采用拉格朗日乘數法進行無約束規(guī)劃處理［13］，得公式(3)，式中Δv為權重增量。進而對優(yōu)化的特征向量歸一化，得各指標層的評估指標權重系數(W=(w1，w2，…，wn))，有

2.4 安全態(tài)勢級別隸屬度確定

基于上述指標體系，采用量化指標法確定態(tài)勢評估結果的隸屬度。設電力企業(yè)安全生產態(tài)勢評估結果集U={u1，u2，u3}，其中u1為安全標準分，u2為一般標準分，u3為危險標準分，為了更準確地得到各等級的隸屬度，結合電力企業(yè)特點，設計三角形和半梯形相結合的隸屬函數，求解某一級評價指標中第i個指標對于評估結果集的隸屬度，有

式中，g1、g2、g3分別為z中各因素對U的隸屬度。

2.5 安全態(tài)勢模糊綜合判斷

對于一級評價指標的第j個因素進行評估，得以第j個因素對U中第p個元素的隸屬度gjp。采用式(4)的隸屬度函數，建立二級評價指標中第j個指標對U的隸屬度矩陣Gjp(p=1，2，3)。

由式(5)得zi的模糊評估隸屬度Gi

式中，Wij為二級指標權重系數;1，2，3，j=1，2，3，p=1，2，3)。

一級模糊判斷矩陣能夠綜合判斷指標層對評估結果集因素的影響，對所有的一級指標權重向量進行綜合考慮，可得決策目標相對評估結果集的隸屬度G

由式(7)可得z占U的安全權重為g1、一般權重為g2、危險權重為g3。

3 算例分析

選取某電力企業(yè)員工信息分值數據(見表3)作為評價的樣本集，對企業(yè)安全生產態(tài)勢進行評估。

表3 員工信息分值數據表Tab．3Employee information data sheet

由式(3)計算得各級評估指標的權重為

由式(5)求得二級指標對U的隸屬度為

由式(6)得一級評估指標對U的隸屬度為

由Gi得人員基本素質安全的隸屬度為0.5503，一般的隸屬度為0.3863，危險的隸屬度為0.0634;工作特性安全的隸屬度為0.5660，一般的隸屬度為0.4111，危險的隸屬度為0.0229;組織管理安全的隸屬度為0.1637，一般的隸屬度為0.2756，危險的隸屬度為0.5607。

綜合可得U在決策層中的綜合判斷隸屬度為

計算結果可知，安全隸屬度g1為0.4810，一般隸屬度g2為0.3718，危險隸屬度g3為0.1472。通過決策級隸屬度的比較，得此電力企業(yè)的安全生產態(tài)勢為安全，但安全隸屬度所占的比例仍然很低，而從計算Gi可得組織管理的危險隸屬度最高，因此，需加強組織管理，提高電力企業(yè)安全生產態(tài)勢。

4 結論

以電力企業(yè)安全評估指標體系為基礎，通過改進模糊層次分析算法，對電力企業(yè)安全態(tài)勢評估方法進行了研究。實例證明，該模型能正確、高效、全面地評估電力企業(yè)安全等級，通過安全隸屬度的值對企業(yè)未來安全生產態(tài)勢進行預測和控制。目前，該模型側重以人因歷史數據為基礎的安全等級評估，后期將設計實時采集人因綜合數據模塊，對隸屬度函數選定方法進行研究，以期實現安全狀況的智能預測和控制，提高電力企業(yè)安全生產管理水平。

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Safety situation assessment model of power enterprise based on human factor

QU Zhao-yang1，LIU Jiao1，REN You-xue2，FU Hao2
(1．College of Information Engineering，Northeast Dianli University，Jilin 132012，China; 2．Jilin Electric Power Company Limited，Jilin Electric Power Company，Jilin 132000，China)

In view of the present situation that the power enterprise production accident is mainly caused by human factors，a safety situation assessment model of the power enterprise based on human factor is proposed to provide a reference basis for the power enterprise’s safety production management．Firstly，using the method of data statistics and expert advice，the human factor evaluation index system with marking criterion is designed．Based on the improved fuzzy analytical hierarchy process，the fuzzy judgment matrix and weight coefficient of every index are established．Then，according to the result set and membership function，the electric power enterprise safety grade is evaluated comprehensively．Finally，the paper tests and verifies the high efficiency of the model by processing actual data from a power enterprise and assessing the safety situation．The model is applicable for the power enterprise safety situation assessment，which is based on human factors．The model could also predict the enterprise security through the security membership value．

human factor;fuzzy analytical hierarchy process;security situation assessment;power enterprise

TM76

A

1003-3076(2014)10-0076-05

2013-04-01

國家自然科學基金(51077010)、吉林省自然科學基金(20101517)資助項目

曲朝陽(1964-)，男，吉林籍，教授，博士，研究方向為電力信息化、計算機網絡技術研究;劉姣(1988-)，女，河北籍，碩士研究生，研究方向為電力信息化。