基于貝葉斯網絡的?；繁ㄊ鹿孰娏ο到y(tǒng)風險評估模型*

岳寶強，孫世軍，楊立超，朱坤雙，李元寶，韓 洪，王賢宗，徐鳳嬌，王 皖，周 倩，秦挺鑫，張 超

(1.國網山東省電力公司臨沂供電公司，山東 臨沂 276000;2.國網山東省電力公司應急管理中心，山東 濟南 250001; 3.中國標準化研究院，北京 100191)

0 引言

電力是重要的生命線工程，是工業(yè)生產、人民生活的基礎能源保障。?；肥鹿士赡軐е禄馂?、爆炸、有毒/可燃氣體泄漏等事故，對周邊區(qū)域的人員、設施等造成危害。危化品爆炸作用于電力系統(tǒng)，可能導致電力中斷或電力系統(tǒng)火災等次生事件。如天津港“8·12”瑞海公司危險品倉庫特別重大火災爆炸事故，造成方圓1 km內若干小區(qū)停電。危化品事故發(fā)生后需要第一時間判斷事件級別，按照應急預案啟動相應級別的應急響應。由于應急管理機構難以在事件發(fā)生后掌握完整、準確的事件信息，因此在第一時間判斷事件級別既是技術難點，也是影響應急響應及時性和準確性的關鍵點。

在危化品爆炸事故應急預警級別評價方面，現(xiàn)有研究主要從爆炸對人和設備的危害，以及設備受損導致的供電中斷2方面進行研究。在爆炸對人和設備的危害研究方面，史興旺[1]指出基于超壓準則和沖擊波準則的爆炸對人體損害判定原則；梁勇[2]根據爆炸創(chuàng)傷類型和程度提出人體爆炸損傷分級；包其富等[3]利用指標體系和區(qū)域風險評價方法測度爆炸下的個人風險等值曲線。在電力設備對系統(tǒng)功能影響方面，陳尚等[4]綜合考慮電力運行參數、電纜型號、電纜敷設等因素，提出電力電纜火災風險預警評價指標體系；湛業(yè)剛等[5]利用灰色GM(1，1)建立基于電纜接頭溫度預測的系統(tǒng)故障預測模型；石武[6]、姜濤等[7]、趙嘉承等[8]從電流、溫度、電氣等參數設計非突發(fā)事件狀態(tài)下的電力設備狀態(tài)預警模型。現(xiàn)有研究，主要關注承災載體的脆弱性，承災載體部分對整體功能性的影響。從電力應急的角度，綜合考慮爆炸造成的電力設施設備損壞及由此引發(fā)的系統(tǒng)性影響和人員傷亡，據此研判風險級別的相關研究仍屬空白。

對于爆炸事故下電力系統(tǒng)的風險評估問題，事故發(fā)生后能夠獲取信息的不完整和不確定性，是導致難以研判事件級別的主要原因。系統(tǒng)考慮風險因素，需要建立風險因素體系；風險因素的不確定性，需要考慮風險因素各狀態(tài)的可能性；確定事件級別，需要得出與等級準則相應的定量的后果分析結果。根據以上問題特點，選擇貝葉斯網絡方法。貝葉斯網絡用節(jié)點表達風險因素，用節(jié)點各狀態(tài)的概率刻畫其不確定性，用節(jié)點間的有向連接及條件概率表達風險因素之間的因果關系，通過逐層計算節(jié)點間的條件概率得出事件后果各狀態(tài)的可能性，即定量風險分析結果，將之與風險準則進行比較評價事件等級，作為啟動相應級別應急響應的輔助決策信息。

本文針對?；繁ㄊ鹿孰娏鳖A警需求，提出基于貝葉斯網絡的風險評估模型。首先，建立?；繁ㄊ鹿孰娏表憫湫颓榫?，分析影響事件級別的風險因素及其邏輯關系。之后應用貝葉斯網絡方法，綜合考慮人員、設施設備、環(huán)境、管理等各類風險因素，建立?；繁ㄊ鹿孰娏ο到y(tǒng)風險評估模型，結合事件分級準則，提出事件級別研判方法。應用模型，研究一般條件下及典型情景下的預警級別，并定量分析風險因素的影響作用。本文提出的基于貝葉斯網絡的?；繁ㄊ鹿氏码娏ο到y(tǒng)風險評估模型，能夠在事件發(fā)生后，考慮風險因素的不確定性給出定量風險評價結果，作為研判事件級別的輔助決策信息。同時也能在事件發(fā)生前，針對特定情景，結合風險因素的作用分析，開展相應的應急準備。

1 情景及風險因素分析

與電力系統(tǒng)相關的危化品爆炸事故，一般包括發(fā)電廠內部的危化品爆炸事故，變電站內、外部的?；繁ㄊ鹿剩约拜斉潆娋W臨近區(qū)域內發(fā)生的、對輸配電網造成影響的?；繁ㄊ鹿?。?；繁óa生的爆炸超壓作用于發(fā)電、變電、輸電、配電等電力設備設施，可能導致電網受損或線路跳閘，進而導致供電中斷；爆炸超壓作用于發(fā)、變電站等電力設施區(qū)域內的人員，可能導致人員傷亡；可燃氣體如遇電網漏電火花，可能引起電網火災。

?；繁ㄊ鹿拾l(fā)生后，電力應急處置主體包括調控中心和應急指揮中心。調控中心將接收到的電網系統(tǒng)的監(jiān)測信息傳遞給應急指揮中心。應急指揮中心根據電網監(jiān)測信息，綜合?；繁ㄊ鹿蕬B(tài)勢信息和電網系統(tǒng)態(tài)勢信息進行研判，確定預警等級和預警內容，依據應急預案啟動相應級別的應急響應，制定處置策略，指揮隊伍、調撥資源開展局域電網控制、現(xiàn)場工作人員避險/疏散等應急處置救援任務。同時，應急指揮中心將預警信息傳遞給調控中心，與之協(xié)作進行必要的人工巡查檢修，或通過電網遠程控制進行必要的遠程局域斷電、恢復供電等操作。?；繁ㄊ鹿孰娏钡湫颓榫叭鐖D1所示。

由圖1可知，典型情景中，預警級別和內容是啟動相應級別應急響應的依據?？茖W、準確的預警需要考慮?；繁ㄊ鹿屎碗娋W系統(tǒng)的狀態(tài)和發(fā)展趨勢，對?；繁ㄊ鹿蕦е碌碾娏ο到y(tǒng)安全風險進行評估。本文依據公共安全三角形模型[9]，從突發(fā)事件、承災載體和應急管理3方面，分析電力系統(tǒng)安全風險因素。突發(fā)事件方面，?；繁ㄊ鹿手饕ㄟ^爆炸超壓對人和設備設施造成危害。承災載體方面，需要考慮人和設備設施的數量和脆弱性，其中人員數量主要由事件發(fā)生場所和時間決定；設備設施主要考慮發(fā)電廠、變電站、輸電線路和配電線路等。應急管理方面，主要考慮應急響應能力。

圖1 ?；繁ㄊ鹿孰娏钡湫颓榫癋ig.1 Typical scenario for emergency response of electricity system in hazardous chemicals explosion accident

基于以上分析，提出由原因要素(Ri)、中間影響要素(Mi)、后果要素(Ci)等組成的風險因素體系。原因要素包括時間(R1)、爆炸超壓(R2)、電力設施(R3)和應急響應能力(R4)。中間影響要素方面，時間和電力設施決定人員暴露(M1)水平，爆炸超壓和電力設施決定設備受損(M2)程度，電力設施決定供電面積(M3)。后果要素方面，人員死亡(C1)需要考慮人員暴露水平、爆炸超壓和應急響應能力，設備損失(C2)需要考慮設備受損程度和供電面積，表征供電中斷造成的經濟損失的系統(tǒng)損失(C3)需要考慮設備受損、供電面積和應急響應能力。

2 模型構建

貝葉斯網絡能夠綜合考慮風險因素體系及其關系，通過逐層計算條件概率得出后果及其可能性的定量結果，符合危化品爆炸電力應急預警級別研判問題的特點。貝葉斯網絡是以貝葉斯條件概率公式為基礎，基于概率推理的圖形化網絡[10-12]。其以節(jié)點表示變量，以有向連接表達變量之間的有向關系，以條件概率定量表達變量之間的因果關系，從而實現(xiàn)系統(tǒng)因果關系的定量表達。能夠得出事件發(fā)生可能性、可能出現(xiàn)的狀態(tài)和可能導致的后果等的概率估計，具有較強的適用性。貝葉斯網絡是分析系統(tǒng)的不確定性和概率分析的有效工具，能夠整合不同渠道的定性、定量信息，處理連續(xù)性和多狀態(tài)變量，進行預測分析和診斷分析[13-14]。因此，應用貝葉斯網絡作為構建風險評估模型的基本方法，將風險因素作為網絡節(jié)點，建立風險因素體系的貝葉斯網絡結構。

通過不同狀態(tài)及其概率表征風險因素的不確定性。根據風險因素屬性特點，確定風險因素狀態(tài)。如對時間，根據是否為上班時間劃分為2個狀態(tài)；對于爆炸超壓，根據人、設備設施的脆弱性閾值[1]確定狀態(tài)及其取值范圍；對于電力設施，根據構成電力設施的主要組成部分確定4類狀態(tài)；對于人員暴露、設備受損、供電面積、人員死亡、設備損失、系統(tǒng)損失等中間影響和后果要素，則根據突發(fā)事件等級規(guī)定[15]確定。貝葉斯模型的節(jié)點編號、名稱和狀態(tài)見表1。

表1 貝葉斯模型的節(jié)點編號、名稱和狀態(tài)Table 1 Numbers,names and states of nodes in Bayesian model

基于數據統(tǒng)計、專家意見等得出父節(jié)點層風險因素不同狀態(tài)的概率，以及子節(jié)點層的條件概率。數據統(tǒng)計需要以同類大量案例為基礎。實際情況難以滿足這一條件。因此，一般基于專家意見給出狀態(tài)概率[16]。DS證據方法是分析系統(tǒng)不確定性的有效方法[17-19]。本文應用DS證據方法分析多位專家的意見，得出風險因素基礎概率和狀態(tài)概率。綜上，建立?；繁ㄊ鹿孰娏ο到y(tǒng)風險分析的貝葉斯模型，如圖2所示。

圖2 ?；繁ㄊ鹿孰娏ο到y(tǒng)風險分析的貝葉斯模型Fig.2 Bayesian model of risk analysis on electricity system in hazardous chemicals explosion accident

依據《國家突發(fā)公共事件總體預案》中對事件等級的相關規(guī)定，確定?；繁ㄊ鹿孰娏鳖A警的等級準則，見表2。

表2 危化品爆炸事故電力應急預警等級準則Table 2 The risk criterion of electricity emergency warning with hazardous chemical explosion

3 風險分析及討論

3.1 一般條件下的預警級別

基于專家意見，應用DS證據方法，計算原因要素各狀態(tài)的初始概率，將其作為一般條件。一般條件是指時間、爆炸超壓、電力設施和應急響應4個原因要素的各狀態(tài)按初始概率分布的情況。應用貝葉斯模型計算一般條件下的事件后果，結果如圖2所示。

基于事件后果和相應的可能性評估事件等級，當選用“最大概率法”時，“人員死亡”為“[0,3]”，“設備損失”為“[0,1 000]”，“系統(tǒng)損失”為“[0,1 000]”，事件等級為“一般”，響應等級為Ⅳ級，據此發(fā)布Ⅳ級預警信息。當選用“概率加權求和法”時，對后果各狀態(tài)的概率進行加權，得出各類后果的量化值，如式(1)所示：

(1)

式中：Ci為后果要素；RCi為后果要素Ci的加權值；k為后果要素Ci的狀態(tài)；RCik為后果要素Ci的狀態(tài)k的范圍中值；PCik為該范圍的概率。

應用式(1)計算各后果的加權值，結果為(保留整數)：死亡5人，設備損失801萬元，系統(tǒng)損失4 110萬元。與風險準則比對，事件等級為較大，響應等級為Ⅲ級。

“最大概率法”與“概率加權求和法”得出的事件等級可能不同。對于事件等級較低的情形，后果較為嚴重的狀態(tài)的數值范圍顯著較大，加權時對結果影響明顯，可能使等級偏高。因此，建議優(yōu)先應用“最大概率法”研判事件等級。

當?；繁ㄊ鹿拾l(fā)生后，根據電力系統(tǒng)監(jiān)測或其他渠道獲取的爆炸超壓信息，結合事件時間、電力設施類型和應急響應能力水平等實際情況，設定相應情景，應用貝葉斯風險分析模型，可得出事件響應等級的輔助決策信息。

3.2 典型情景下的事件等級

應用貝葉斯模型，預先對典型情景進行等級研判。典型情景指原因要素處于特定的單一狀態(tài)。設事件發(fā)生在工作時間，即“時間”要素狀態(tài)為“day”，應急響應能力為“一般”，此時不同情景的后果(大概率狀態(tài))和響應等級見表3。

表3 典型情景的后果及響應等級Table 3 Consequences and response grades in typical scenarios

表3為依據大概率狀態(tài)判斷事件及響應等級。如果依據加權概率值，則得出的后果加權值較大，相應的響應等級較高。

對于承擔電力應急管理職責的組織或機構，可以針對其管轄范圍內的電力設施，預先分析可能的爆炸超壓范圍，在事件發(fā)生前研判響應級別，做好應急準備。

3.3 風險因素的影響程度分析

應用貝葉斯模型，可以分析風險因素不同狀態(tài)對后果的影響，進而有針對地開展?；繁ㄊ鹿拾l(fā)生前的風險處置措施。以爆炸超壓為例，對于一般條件情形，不同爆炸超壓范圍的“系統(tǒng)損失”結果如圖3所示。

圖3 “爆炸超壓”對“系統(tǒng)損失”的影響Fig.3 Influence of “explosion overpressure” on “systemic loss”

由圖3可知，當爆炸超壓由[0,20]kPa提高到大于100 kPa時，系統(tǒng)損失小于1 000萬元的概率，由61.5%減小至21.5%，其他3個狀態(tài)的概率顯著增加，其中大于10 000萬元的概率由3.02%增大至10.8%。由此可見，“爆炸超壓”是影響“系統(tǒng)損失”的重要因素。如果條件允許，可以在事件發(fā)生前，通過對脆弱性較強的設備加裝防護裝置，或通過優(yōu)化電網系統(tǒng)結構，減小單一設備損壞對電網系統(tǒng)的影響等措施，減小?；繁ㄊ鹿屎蠊?。

同理，可以分析時間、電力設施、應急響應能力等因素對不同后果要素的影響，根據實際情況有針對性地開展?；繁ㄊ鹿拾l(fā)生前的風險處置措施。

4 結論

1)應用貝葉斯網絡方法，綜合考慮突發(fā)事件、承災載體、應急管理的風險因素，建立?；肥鹿孰娏ο到y(tǒng)安全風險評估模型，評估預警等級。

2)將該模型應用于應急準備階段，通過預先分析典型情景的事件等級和響應等級，有針對性地開展應急能力建設；分析各風險因素對事件等級的影響程度，結合實際情況對影響顯著的風險因素開展預先處置措施，減小事件風險。

3)以貝葉斯網絡模型得出的后果結果為基礎，可以應用“最大概率法”或“概率加權求和法”研判事件等級，后者較前者得出的事件等級可能相對較高。

4)風險因素的分布概率和條件概率直接影響貝葉斯網絡模型的準確性。在實際應用中，不同應用主體應根據實際情況對概率進行必要的調整，如根據?；房赡艿谋ǔ瑝呵樾握{整不同狀態(tài)所占比例，根據涉及的電力設施調整不同類型設施所占比例等，以進一步提高模型的針對性和準確性。