供電作業人身安全風險評估與控制

魏秀寧，楊悅群，王淦彪，莫小勇，黃玉龍，王韻陶

（1.廣東電網公司東莞供電局，東莞 523008；2.暨南大學電氣信息學院，珠海 519070）

供電作業人身安全風險評估與控制

魏秀寧1，楊悅群1，王淦彪1，莫小勇1，黃玉龍2，王韻陶2

（1.廣東電網公司東莞供電局，東莞 523008；2.暨南大學電氣信息學院，珠海 519070）

為了提高供電作業人身安全管理效率，提出一種供電作業人身風險的量化評估和控制方法。借鑒安全行為學、心理學和事故致因理論，將供電作業中影響人身安全的因素分成5方面：人、設備、材料、方法和環境，稱之為人-機-料-法-環方法。首先，利用某電網公司歷史數據統計計算各影響因素出現時發生人身事故的概率值，并分析所有因素間的相關性；然后，采用多元線性回歸法對供電作業人身事故危害值進行預測，再利用人身事故危害值和概率值的乘積評估人身安全風險程度，并利用人身安全風險靈敏度提出風險控制策略。最后，以某電網發生的供電作業人身事故為例，檢驗了所提方法的有效性。

供電作業；人身安全風險；多元線性回歸；人-機-料-法-環5M方法；靈敏度

近年來，隨著電力系統規模的不斷擴大，電力運行過程中的安全事故時有發生，屢禁不止。為了保障從業人員人身安全，國內外學者對人身安全理論［1-18］和安全行為監控［19］進行了廣泛的研究。事故的原因分為直接原因和間接原因［1-3］。事故的直接原因［4］是指直接導致事故發生的原因，大多數學者認為，事故的直接原因只有2個，即人的不安全行為和物的不安全狀態；事故的間接原因［5］，則是指使事故的直接原因得以產生和存在的原因。

文獻［6-9］提出了安全心理學的概念。安全心理學是一門以研究如何減少生產事故為目的的人的心理活動規律的科學。安全心理學通過研究在生產過程中的知覺規律和對發生事故人的心理狀態的分析，從而提出加強安全教育，以及在制度、管理和操作技術上采取有效的安全措施，預防那些容易使人產生不正常的心理反應和錯誤操作行為的各種主客觀因素，保證人們在施工勞動中的人身安全和設備安全。海因里希在《工業事故預防》一書中指出，人的不安全行為是導致事故的直接原因。文獻［10］提出了安全行為科學，雖然行為不同于心理，但和心理又有著密切的聯系。通過對不安全行為的分析，揭示了不安全行為產生的原因；文獻［11］提出了對不安全行為的預測，從而進一步對因不安全行為引起的可能事故進行預測，為進行安全風險評價奠定了基礎；文獻［12］提出了人因事故理論，指出了人因事故是人的冒險行為所造成的事故，并分析了人因事故的特點和原因；文獻［13］介紹了在核電站緊急任務時，基于現有性能影響因素分類方法，性能影響因素的選擇在人身可靠性分析過程中的使用。這些方法大都是定性分析，難以定量評估電網運行的風險、作業的風險等，需要進一步開拓理論創新、指導實踐。文獻［14-18］提出了一些安全分析計算方法。文獻［14］邁出了從定性分析到定量分析的重要一步，它指出定性和定量數據不能被分離研究，而是應該找到某種因果關系，將它們作為一個整體來對待；文獻［16］提出定量計算認識可靠性和行為失誤的方法，通過衡量一般效能條件對行為結果的作用效果來評估行為失誤的概率。但該方法沒有考慮作業人員安全心理、工具等因素；文獻［17］指出事故中操作人員的反應包括認知、心理和生理活動，按照內、外因將操作效能影響條件進行分類分析計算；文獻［18］根據人的失誤在事故風險中所扮演的角色和貢獻提出量化概率風險評估，并且考慮了風險評估的范圍和可靠性。進一步，可以利用評估結果減少人因失誤的概率，降低作業風險。但該方法沒有考慮組織、安全心理、工具等方面的因素，評估結果偏樂觀。

本文提出了一種對供電作業人身風險進行量化評估的方法。根據人身安全事故產生的原因，采用人-機-料-法-環5M（man-machine-material-man?agement-medium）安全理論確定供電作業中人身安全風險影響因素，然后統計計算各影響因素出現時發生人身事故的概率值，并分析所有因素間的相關性，將相關性較高的影響因素中對人身事故危害程度弱的一方剔除。最后，利用多元線性回歸和靈敏度分析提出風險評估和控制方法，通過實例分析驗證本文方法的可行性。

1　人身安全影響因素辨識

借鑒安全行為學、心理學和事故致因理論，本文按照5M法分析供電作業過程中影響人身安全的各種因素，即影響人身安全風險的因素包括：人員（人-man）、設備（機-machine）、工具（料-material）、方法（法-management）和環境（環-mediums）共5方面。其中，人員因素包括技能、年齡、本崗位從業時間、同類作業熟悉程度、作業習慣、健康、精神狀態、工作情緒和工作負責人安全控制n1=9個子因素；設備因素包括設備類型因素（包括變電運行專業設備類型、變電檢修專業設備類型、變電繼保專業設備類型、變電繼保專業設備類型、變電試驗專業設備類型、輸電專業的設備類型、配電運行專業設備類型）、設備倒供電和設備感應電n2=3個子因素；工具因素包括工器具配置和個人防護用品配置n3=2個子因素；方法因素包括作業高度類型、作業停電類型、作業電位類型、作業性質、作業人員配置、作業時長、作業時間、作業監護、作業指導依據、分組作業和交叉作業n4=11個子因素；環境因素包括作業天氣、作業區域和作業空間n5=3個子因素。共有Na=n1+n2+n3+n4+n5=28個影響子因素，這28個影響子因素依次按照上述順序共同構成一個Na維隨機向量，標記為。

2　人身安全風險致因概率與相關性分析

2.1人身安全風險致因概率計算

以某電網2003—2013年全部供電作業為樣本，來統計計算各因素下發生事故的概率。根據這11年作業樣本，總共發生64次供電作業人身事故供電作業發生人身事故B的概率P（B）=10.5×10-6，供電作業發生人身事故B條件下風險影響因素為A的條件概率P（A|B）。

根據伯努利大數定律，當樣本容量足夠大時，事件發生的頻率近似等于事件發生的概率。28個人身安全影響子因素有離散型和連續型2種隨機變量。對于離散型隨機變量可以直接采用伯努利大數定律計算事件發生的概率；對于連續型隨機變量，需將隨機變量離散化后得到在各離散區間上事件發生的概率。特別指出，同時在桿塔和線路上作業時，根據概率加法性質，輸電專業設備類型下發生人身事故的概率等于桿塔因素和線路回路因素下發生人身事故的概率之和。由于該電網公司的記錄數據并不完整，一些因素發生的概率值無法從數據直接獲得，因此，本節結合專家估計法，完善P（A）的概率值。表1和表2給出技能因素和年齡子影響因素條件下發生人身事故概率分值。應當指出計算出的人身事故概率值并不是固定的，可以隨著作業樣本數的增大逐年更新。

表1　技能因素下發生人身事故的概率Tab.1　Human casualty probability driven by skill factor

表2　年齡因素下發生人身事故的概率值Tab.2　Human casualty probability driven by age factor

2.2風險致因因素間的相關性分析

當一個影響因素依賴于另一種因素時，同時考慮這兩種因素進行的風險評估會失真，多元線性回歸計算［20-21］用來衡量多個因素對響應變量的影響，會出現“多重共線性”現象，影響計算的準確性。采用上述某電網2003—2013年64次供電作業人身事故數據中的前59個數據統計計算各影響因素之間的相關系數。如果說明因素j和k強相關。計算結果，工具配置X13和個人防護用品配置X14相關系數達0.72；作業性質X18和作業指導依據X23相關系數達0.71，說明這2對因素具有的相關性。

人身安全影響因素相關性計算完畢后，需要在人身事故風險評估中刪去強相關性因素中的某一方因素，方法是在強相關性的兩個因素之間僅保留一個對人身安全風險評估影響更為顯著的因素。而對于相關但非強相關的因素，即相關性低于0.7的因素，在風險評估中予以保留。統計計算人身事故后果Y和上述2對影響因素之間的相關性，結果表明，與工器具配置X13相比，個人防護用品配置X14與Y的相關系數更大，對供電作業人身事故的影響更大，保留該因素；與作業性質X18相比，作業指導依據X23與Y的相關系數更大，對供電作業人身事故的影響更大，保留該因素。

3　人身風險評估

3.1人身事故危害值定義

本文參照《國家2013年工傷賠償標準》、《2013年廣東省工傷賠償標準》確定人身危害后果，包括醫療、傷殘待遇等賠償費用，給出人身危害后果y分值如下：死亡為100萬元、1～10級傷殘分別為75～6萬元、無人身事故為0元。設一次供電作業中操作總人數為Nm，操作人員i的人身危害后果值為yfi，則一次供電作業的全部人身危害后果分值γ為

3.2供電作業人身風險計算

每次作業前，yfi是未知的，需要預測。人身危害后果是5M法中28個影響子因素對人身安全的作用結果。此處采用多元線性回歸法，建立人身危害后果與人身危害因素之間的隨機函數關系，即

式中：xf為自變量，添上數字1后構成Na+1維行向量；為當前作業人身危害后果預測點估計值，為回歸系數的估計值。

當前作業人身風險為R，則有

去掉相關性強的2個隨機因素工器具配置和作業性質，假設剩余26個影響因素之間獨立，用剩余26個影響因素計算人身傷害風險概率值。上述電網數據對應人身傷害風險概率值最小值為7.08×1016，最大值為2.84× 1039。為了計算表示方便，采用對數表示，根據該電網公司64次事故數據，最小值為lg7.08×1016= 16.85，最大值為lg2.84×1039=39.45。

3.3供電作業人身風險評估

根據預測的人身風險值由大到小，將人身風險分為5級：風險值作業為Ⅰ級風險、風險值作業為Ⅱ級風險、風險值作業為Ⅲ級風險、風險值作業為Ⅳ級風險；R1、R2、R3為風險分級閾值，具體取值根據不同供電公司的歷史人身事故傷亡情況確定。

4　風險控制策略

4.1風險控制原理

由式（2）～式（5）可以得到當前作業人身安全風險值對其影響因素k靈敏度?R/?Xk，即

根據靈敏度?R/?Xk和對應影響因素k最大可調量ΔXk大小，可得當前作業影響因素k人身安全風險最大可調量ΔRk=ΔXk（?R/?Xk）。當?R/?Xk為正值時，影響因素k向ΔXk為負值的方向選擇；反之，影響因素k向ΔXk為正值的方向選擇。按照ΔRk由小到大的順序調整其中的易控影響因素，重新調整作業方式。易控影響因素由供電部門自行設定，此處選擇較易調整因素：工具影響因素中的個人防護用品配置；方法影響因素中的作業指導依據、作業人員配置、作業監護、分組作業、交叉作業、作業時長、作業時間、作業停電類型、作業電位類型；人員影響因素中的技能、年齡、本崗位從業時間、同類作業熟悉程度、作業習慣、健康、精神狀態、工作情緒、工作負責人安全控制；環境影響因素中的作業天氣。

4.2風險評估后準入作業制度

在風險評估和控制的基礎上，建立風險評估后準入作業制度，指導供電作業。

工作負責人或操作人在每項作業前，應對該項作業進行風險評估；對于計劃性作業，應在作業前一天進行評估；對于臨時性作業，應完成評估后再開展作業；評估結果為III級及以上風險，應采取措施優化作業方式，將風險級別降低至Ⅳ級風險再進行作業；作業方式經過優化后，評估結果為III級風險的，安全監管部門和運行部門主要負責人應現場全程監管；作業方式經過優化后，評估結果為II級風險的，本單位的主要負責人和分管領導應現場全程監管，安全監管部應派專人現場監督；作業方式經過優化后，評估結果為I級風險，不得進行作業。

5　算例分析

以該電網公司2013-09-18某10 kV線路改造作業為例驗證本文所提作業人身風險評估與控制方法的有效性。由于該公司統計數據的人身傷害后果只有死亡、重傷、輕傷，此處確定y分值如下：1人死亡為100萬元、1人重傷為50萬元、1人輕傷為15萬元、無人身事故為0元。該公司風險閾值取值為：R1=2 500、R2=1 800、R3=1 400。該次作業共有2個操作人員，其人身事故發生概率如表3所示，當前作業中概率P為lg1.248×1027=27.096。

表3　人身事故發生概率Tab.3　Human casualty probability

對該電網公司2003年16次無人身事故供電作業和64次存在人身事故供電作業人身事故數據中的73個數據進行多元線性回歸計算。為方便計，每個因素的73個歷史數據按照平均值-Xi和標準方差進行標準化，標準化公式為

由于統計數據限制，只能對19個影響因素進行多元線性回歸計算得到回歸系數的估計值β?，如表4所示。采用式（2）計算這80次供電作業中后面7次作業的單人人身事故危害值，如表5所示，其中，前述10 kV線路改造作業就是第78次作業?？梢姷?4、76和78～80次作業預測值和實際值基本一致，而第75、77次作業預測值偏離實際值過大。主要原因有2點：其一，由于樣本數量有限，人身傷亡中的統計規律未能足夠表現；其二，現有事故記錄缺少一些重要人身安全影響因素數據，需要完善和積累事故記錄。第78次作業的人身事故危害值為81.78×2=163.56，即接近2人死亡。根據式（4），該次作業的風險評估值為163.56×27.096=4 431.82，評估結果為I級風險。實際上，該次事故確實有2人死亡，評估結果與實際結果基本相同。

表4　線性回歸系數Tab.4　Linear regression coefficients

表5　線性回歸預測結果比較Tab.5　Comparison of prediction results for linear regression

（1）工作負責人安全控制對應ΔRi最小，要求工作負責人能夠識別危險源，事故發生概率大為降低；需要增強工作負責人的技術水平、溝通水平，增強其危險識別能力；對于不稱職的負責人及時調離其工作崗位。

表6　易控影響因素人身安全風險可調量Tab.6　Adjustable quantity of easily controllable influencing factors of Human safety risk

（2）個人防護用品配置對應ΔRi最小，需要科學配置操作人員個人防護用品。

（3）技能技術項目對應可調量ΔRi為-812.32，需要抽調中級工，調離初級工；作業人員的技能在班組人員配置允許的情況下可以適當調配，否則，要加強技能培訓增強從業人員的事故預防能力；

（4）該次作業出現對同一線路交叉作業情況，調整線路弧垂作業工作負責人并沒有向更換導線作業人員匯報的情況下開展作業。如果待更換導線作業結束后再開展調整弧垂作業，沒有交叉作業，ΔRi為-498.84；

（5）作業時間過長，操作人員處于應激狀態，其工作情緒偏差，此時應當采取各種措施降低作業人員的應激水平：增派人員降低單人工作負荷、提高安全獎勵激勵作業人員等；調整后精工作情緒可由接受調整為樂意接受，對應ΔRi為-451.27；

（6）該次作業時長為326 min，工作人員出現疲勞、取巧、草率等心理現象，如果調整作業時長為226 min，對應ΔRi為-331.11。

表7　作業條件調整后人身安全風險評估Tab.7　Human safety risk evaluation after adjustment of operation conditions

綜述上面幾個技術項目，該作業條件調整后發生人身事故的概率值將降為22.345；采用式（2）計算該次作業的人身事故危害值為-7.86，即無人身傷亡，將人身事故危害值調整為0；根據式（4）得出該次作業人身事故風險值0，如表7所示。由表7可知該作業屬于IV級風險，可以順利進行作業。

6　結語

本文采用5M安全理論確定供電作業中人身安全風險影響因素，并統計各影響因素發生的情況下出現人身事故的概率。計算各個影響因素間的相關性后，利用多元線性統計回歸法對供電作業人身危害值進行預測，通過危害預測值與風險概率值的乘積評估供電作業人身風險。最后，基于風險值對其影響因素靈敏度進行人身安全風險控制。以某電網數據為例檢驗了所提方法的有效性。

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Human Safety Risk Evaluation and Control of Power-supplying Operation

WEI Xiuning1，YANG Yuequn1，WANG Ganbiao1，MO Xiaoyong1，HUANG Yulong2，WANG Yuntao2
（1.Dongguan Power Supply Bureau，Guangdong Power Grid Corp.，Dongguan 523008，China；2.Electrical and Information College，Jinan University，Zhuhai 519070，China）

In order to enhance the human safety management efficiency in power-supplying operation，a quantitative evaluation and control method is proposed.Based on safety behavior，psychology and accident-causing theory，the fac?tors that affect human safety are classified into five respects：man，machine，material，management and mediums，called 5M method.Firstly，human casualty probability values are statistically counted when different influencing factors occur，and the correlation among those factors is analyzed based on historical data of a power grid.Then multiple linear regression is used to predict human casualty hazard value，and human safety risk is evaluated by the product of the ob?tained human casualty hazard and probability value.Risk control measures are put forward based on the sensitivity of human safety risk.Finally，the validity of the proposed method is verified based on human casualties happening in one power grid.

power-supplying operation；human safety risk；multiple linear regression；man-machine-material-manage?ment-medium（5M）method；sensitivity

TM732

A

1003-8930（2016）08-0105-06

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.08.018

2014-09-11；

2015-12-11

魏秀寧（1980—），男，碩士，工程師，研究方向為電力安全管理。Email：13926867050@139.com

楊悅群（1980—），男，本科，助理工程師，研究方向為電力安全管理。Email：15999829212@139.com

王淦彪（1976—），男，本科，高級技師，研究方向為電力安全管理。Email：13829110033@139.com