基于信息修正的城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

同濟(jì)大學(xué) 劉東京 周偉國(guó) 潘新新

基于信息修正的城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

同濟(jì)大學(xué) 劉東京 周偉國(guó) 潘新新

引入無(wú)需評(píng)價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)概率分布的概率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算天然氣供應(yīng)系統(tǒng)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大風(fēng)險(xiǎn)概率；通過主客觀混合評(píng)價(jià)法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行較為完整的評(píng)價(jià)；充分利用已有數(shù)據(jù)信息，對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行基于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的修正；通過熵值權(quán)重法和概率權(quán)重法計(jì)算系統(tǒng)的主、客觀權(quán)重，應(yīng)用加法、乘法等運(yùn)算得到基于風(fēng)險(xiǎn)概率變化度的組合權(quán)重，從而建立具有組合權(quán)重的城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)混合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。

天然氣 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) 熵權(quán) 概率權(quán)重 客觀度 信息修正

0 前言

對(duì)城市燃?xì)廨斉湎到y(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)外已進(jìn)行了較多研究。近年來，為了提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的客觀性和可靠性，國(guó)內(nèi)外研究人員將區(qū)間數(shù)、熵等概念引入評(píng)價(jià)過程中，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重，并應(yīng)用于具體工程實(shí)踐中，如水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、硫化礦石自燃傾向判定等，但在天然氣供應(yīng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域中的應(yīng)用還比較少。本文以基于信息修正的風(fēng)險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)未來各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大風(fēng)險(xiǎn)概率；引入熵值權(quán)重和概率權(quán)重，分別計(jì)算系統(tǒng)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的主、客觀權(quán)重，基于評(píng)價(jià)指標(biāo)的單因素模糊評(píng)價(jià)及組合權(quán)重，建立了具有組合權(quán)重的天然氣供應(yīng)系統(tǒng)混合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。

1 概率預(yù)測(cè)法

1.1 最大概率模型

假設(shè)F0為初始時(shí)刻評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率，F(xiàn)t為t時(shí)刻的評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率，則在置信度1-α下t時(shí)刻最大發(fā)生概率MF定義為：

其中，MF為置信水平在1-α下的風(fēng)險(xiǎn)概率，表明評(píng)價(jià)指標(biāo)經(jīng)過t時(shí)間后其故障概率大于MF的概率不超過α。

1.2 信息化風(fēng)險(xiǎn)概率

如果系統(tǒng)具有較為完備的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，假定系統(tǒng)的第i個(gè)子系統(tǒng)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)概率為xij，則有：

其中，K表示風(fēng)險(xiǎn)修正因子，反映了評(píng)價(jià)周期內(nèi)維護(hù)工作對(duì)系統(tǒng)安全性的影響，Nt為由評(píng)價(jià)指標(biāo)導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)量，F(xiàn)表示分析對(duì)象研究范圍的大小，T為系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間。

1.3 概率預(yù)測(cè)模型

假設(shè)系統(tǒng)存在n1個(gè)子系統(tǒng)，第i個(gè)子系統(tǒng)中包括n2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。則第i個(gè)子系統(tǒng)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)概率xijt的時(shí)間序列可表示為

如果MF為xijt在置信水平1-α下的最大風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率，則有：

根據(jù)EWMA不等權(quán)重假設(shè)，距離評(píng)價(jià)時(shí)刻越遠(yuǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)指標(biāo)預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)越小，即隨著序列時(shí)間的增加，權(quán)重減小。顯而易見，t0時(shí)刻的權(quán)重μ0最小，tm-1時(shí)刻的權(quán)重μm-1最大，各時(shí)刻權(quán)重滿足關(guān)系

那么核密度估計(jì)函數(shù)可以轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

其中，hm為窗寬，φ()為核函數(shù)，表示第i個(gè)子系統(tǒng)第j 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)概率加權(quán)平均值。

對(duì)方程(4)兩邊同時(shí)積分，則有：

由式(6)可得：

那么在置信水平1-α下，可求得臨界值為：

即tm時(shí)刻第i個(gè)子系統(tǒng)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)概率。實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)概率密度分布不一定是正態(tài)分布，故對(duì)風(fēng)險(xiǎn)概率的密度分布函數(shù)難以確定，采用上式可在風(fēng)險(xiǎn)概率密度函數(shù)未知的情況下進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)。

2 風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)混合評(píng)價(jià)法

混合評(píng)價(jià)法同時(shí)采用主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)兩種方式，通過對(duì)主觀評(píng)判和客觀評(píng)價(jià)兩種模式的綜合分析，可得出系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果。

則評(píng)價(jià)指標(biāo)總評(píng)價(jià)結(jié)果為：

當(dāng)xij=0時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)不包含客觀評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果全部來自主觀評(píng)價(jià)；當(dāng)xij=1時(shí)，系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)不存在主觀評(píng)價(jià)，全部為客觀已知值。

3 基于風(fēng)險(xiǎn)概率修正的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)

結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中各評(píng)價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)概率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行修正，假設(shè)系統(tǒng)第i 個(gè)子系統(tǒng)第j 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)基于數(shù)據(jù)庫(kù)分析的風(fēng)險(xiǎn)概率修正評(píng)價(jià)結(jié)果為，那么修正結(jié)果有下面三種形式：(1)當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)信息時(shí)間差即工作時(shí)間時(shí)(Ts 為數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)到高可靠性的時(shí)限），由于數(shù)據(jù)積累時(shí)間有限，不能充分說明系統(tǒng)各指標(biāo)的概率變化特性，因此不做概率修正，即：

4 風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重

4.1 概率權(quán)重

假設(shè)系統(tǒng)第i 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率信息隨時(shí)間變化，取系統(tǒng)時(shí)間節(jié)點(diǎn)前的一定時(shí)間段t 內(nèi)的評(píng)價(jià)指標(biāo)概率進(jìn)行分析。評(píng)價(jià)時(shí)刻記為，設(shè)評(píng)價(jià)時(shí)刻前的m個(gè)時(shí)間點(diǎn)均勻分布在時(shí)間段t內(nèi)，其評(píng)價(jià)指標(biāo)概率分別為，基于距離現(xiàn)在越遠(yuǎn)的概率分析時(shí)刻，對(duì)現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的影響越小的原則，假定各時(shí)刻評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率權(quán)重分別為各時(shí)刻概率權(quán)重的關(guān)鍵度為且滿足條件：

4.2 熵權(quán)計(jì)算

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下，第i個(gè)系統(tǒng)中的特征比重：

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

ωj為歸一化的權(quán)重系數(shù)。

4.3 組合權(quán)重

通過熵值權(quán)重和概率權(quán)重可分別得到系統(tǒng)的主、客觀權(quán)重，因此兩種權(quán)重計(jì)算方法的優(yōu)缺點(diǎn)就十分明顯。概率權(quán)重法雖然利用比較完善的數(shù)學(xué)理論與方法，但忽略了對(duì)于評(píng)價(jià)問題來說非常重要的決策者主觀信息，而且在信息不全的情況下不能完整地反應(yīng)系統(tǒng)各指標(biāo)的影響。熵權(quán)計(jì)算法是對(duì)專家權(quán)重的不確定處理，反映了評(píng)價(jià)者的主觀判斷，但在綜合評(píng)價(jià)結(jié)果中可能產(chǎn)生一定的主觀隨意性。因此，尋找一種主觀權(quán)重和客觀權(quán)重相契合的組合權(quán)重法十分必要。組合權(quán)重法是主客觀權(quán)重的結(jié)合，是一種能同時(shí)體現(xiàn)主、客觀信息的權(quán)重確定方法，一般可應(yīng)用加法、乘法、指數(shù)運(yùn)算得到基于風(fēng)險(xiǎn)概率變化度的組合權(quán)重。

5 基于信息系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

假定城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)的總風(fēng)險(xiǎn)量為Q，系統(tǒng)存在n1個(gè)子系統(tǒng)，用qi表示系統(tǒng)第i個(gè)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)總風(fēng)險(xiǎn)量Q=f (q1,q2,…,qn)，f 表征各子系統(tǒng)與總系統(tǒng)的關(guān)系。如果n1個(gè)子系統(tǒng)互不相關(guān)，則系統(tǒng)總風(fēng)險(xiǎn)量為：

如果第i 個(gè)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)量存在如下假設(shè)：

第i個(gè)子系統(tǒng)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀風(fēng)險(xiǎn)量占該評(píng)價(jià)指標(biāo)總風(fēng)險(xiǎn)量的比值用λij表示：

6 結(jié)語(yǔ)

建立了城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)基于信息修正不確性分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，該體系的特點(diǎn)是在專家評(píng)價(jià)的同時(shí)，存在部分可靠的系統(tǒng)各風(fēng)險(xiǎn)因素的歷史事故數(shù)據(jù)，或者具有詳盡的數(shù)據(jù)，需要結(jié)合實(shí)際情況充分考慮數(shù)據(jù)信息與專家評(píng)價(jià)的綜合影響。

通過對(duì)城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)的主、客觀信息進(jìn)行綜合處理，基于評(píng)價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)概率修正評(píng)價(jià)，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)概率計(jì)算的復(fù)雜性，應(yīng)用具有組合權(quán)重的混合評(píng)價(jià)模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

該模型在主觀評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上引入客觀度的概念，通過主客觀混合模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行較為完整的評(píng)價(jià)，適用于城市天然氣供應(yīng)系統(tǒng)運(yùn)行階段。

Risk Assessment for Urban Natural Gas Supply System Based on Information Revision

Tongji University Liu Dongjing Zhou Weiguo Pan Xinxin

Probabilistic prediction model without risk probability distribution of evaluation indexes was employed to calculate the maximum risk probability of each evaluation index of city natural gas supply system and to establish the risk evaluation system of combination weights for city natural gas supply system.

natural gas, risk assessment, entropy weight, probability weight, objectivity, information revision