變電操作人因可靠性模糊加權評估方法

唐俊熙，暴英凱，劉文海，汪太平，郭創新，陸海波

（1.浙江大學電氣工程學院，杭州　310027；2.國網安徽省電力公司檢修公司，合肥　230061；3.國網浙江省電力公司杭州供電公司，杭州　310009）

變電操作人因可靠性模糊加權評估方法

唐俊熙1，暴英凱1，劉文海2，汪太平2，郭創新1，陸海波3

（1.浙江大學電氣工程學院，杭州310027；2.國網安徽省電力公司檢修公司，合肥230061；3.國網浙江省電力公司杭州供電公司，杭州310009）

變電站人因誤操作對電網的安全運行以及設備和人身安全造成極大的危害，是影響電力系統安全可靠運行的重要因素。首先分析了電力操作人因可靠性研究現狀以及變電運行操作的內容與特點，介紹了認知可靠性和誤差分析方法CREAM并分析其不足；然后提出了一種基于CREAM和模糊加權判斷的新型電網變電運行人因可靠性評估模型，并給出評估步驟和方法。4種不同環境條件的算例和一個倒閘操作案例分析表明，該方法能結合各類因素量化評估操作的人因失誤概率，為電網變電操作人因可靠性量化評估分析提供理論基礎。

人因可靠性；認知可靠性和誤差分析方法；人因失誤概率；模糊；加權平均法

作為承擔著電壓變換、傳輸和分配電能任務的重要節點，變電站的可靠運行是電力公司提供連續、穩定電能的前提。變電運行中設備較多，線路復雜，人因誤操作事故時有發生。而變電運行人因誤操作往往造成大面積停電、設備損壞，甚至造成人員傷亡，嚴重威脅電網的安全運行。

隨著電力設備智能化程度與可靠性的提高，人的不安全行為或人因失誤成為影響電力系統安全可靠運行的重要因素［1-4］。國內外大量的調查統計表明，由人的不安全行為導致的事故占事故總數的70%～90%［5］。人因可靠性分析HRA（human reliability analysis）學科的發展已形成一系列的HRA評估方法，如人因失誤率預測THERP（tech?nique for human error rate prediction）技術、人類認知可靠性HCR（human cognitive reliability）模型、認知可靠性和誤差分析方法CREAM（cognitive re?liability and error analysis method）等。目前電網可靠性的相關研究相對集中于供電可靠性和電力設備可靠性建模與計算等方面［6］，而人因可靠性分析一般只通過簡單分級及事故案例分析。運用其分析方法對電網操作人因可靠性的研究尚不多見，在智能電網和智能變電站更高的安全要求下，簡單事故統計和事后安全分析報告已經無法滿足。

本文提出一種基于CREAM［12］和模糊加權判斷的新型電網變電操作人因可靠性評估模型，并給出評估方法和步驟，為電網變電操作人因可靠性分析評估提供理論基礎，以促進電網變電運行操作的安全可靠。

1　變電操作人因可靠性分析介紹

1.1變電運行操作

變電站運行職責主要分為值班監視和運行操作兩部分［13］。值班監視包括遙測、遙信的監視和接收、執行調度中心下發的遙控遙調指令以及定期巡視和檢查；運行操作主要包括一次部分如斷路器、刀閘的分合控制等，二次部分保護裝置的軟壓板投退、定值區切換、定值校驗等。

變電運行操作涉及設備較多，操作步驟順序較復雜，出錯風險較高。其專業性較強、安全責任較大，培養一名合格的變電運行人員，至少需要2～3 a時間。在大電網互聯的電網規劃目標下，220 kV及以上變電站的數量快速增長，變電運行管理、人員選配方面等面臨巨大的壓力，這在一定程度上增加了潛在的操作風險。

1.2人因可靠性定義與特征

在HRA中，人因失誤與人因可靠性是2個最基本的概念。人因失誤是由若干個人的內部因素和外部因素共同作用，引起人的認知和行為失效，不能精確、恰當、可接受地完成其規定的績效標準范圍內的任務［14］，人因可靠性可引申定義為電力系統操作可靠性，即電網操作人員或班組在規定時間內和預定工況下正確且安全地完成操作任務的概率［9］。變電運行操作主要有3個特征。

（1）人工操作與系統軟硬件類似，有可靠性和失效率。傳統的設備可靠性分析通過假設檢驗法等確定失效概率分布，前提是失效率不受應用場景影響。但認知失效和行為失效與環境因素密切相關，且后者時變。因此，傳統分析方法并不適用于電網操作，無法確定人因失誤的概率分布。

（2）人因失誤包括隱性失誤（認知失誤）和顯性失誤（行為失誤）。前者包括未正常監視與發覺、錯誤辨識等，如遺漏告警信息、遺漏檢查接地線；后者包括錯誤的動作目標、順序、方式等，如走錯間隔、帶接地線合閘。隱性失誤會導致顯性失誤。

（3）人因操作失誤受情境環境影響。操作行為主體的認知行為受環境因素驅動，如在緊急狀況下操作員更難集中精力判斷狀況，因而做出錯誤的應對。此外，設備的狀態指示故障、人員自身的生理和心理因素都會誘發人的操作失誤。

1.3CREAM基本法及其不足

CREAM是Hollnagel于1998年提出的第2代人因可靠性分析方法。該方法基于認知模型和情景控制模式，其核心思想是認為人因失誤是人的認知情況以及具體的任務場景所產生的結果，而不是隨機發生的［12］。

在CREAM中，9類通用效能條件CPC（com?mon performance condition）被用做任務場景的表征，如表1所示。每個通用效能條件都定義了3或4個不同的評價水平及其影響情況（正面、負面和持平），共有Nr=43×36=46 656種可能的組合結果。統計9類CPC中正面影響的數量∑p和負面影響的數量∑n，得到（∑p，∑n）。

表1　CPCs及其評價水平和影響Tab.1　CPCs levels and effects

CREAM定義了4類控制模式：混亂、機會、戰術和戰略，如表2所示。每類控制模式對應著一個人因失誤概率HEP（human error probability）的區間。

表2　控制模式及其相應的人因失誤概率區間Tab.2　Corresponding HEP intervals of control modes

圖1是CREAM中CPCs與控制模式關系，把（∑p，∑n）代入圖1得到相應的控制模式，進而可以根據表2確定基本的HEP區間，最后根據CPC影響程度調整基本的差錯概率。

圖1　CPCs與控制模式關系Fig.1　Relations between CPCs and control modes

基本CREAM主要存在2個方面的問題：①控制模式和對應的HEP區間過于寬泛。由圖1可知，（∑p，∑n）=（4，0）和（∑p，∑n）=（0，1）都屬于策略的控制模式，基本法中計算的結果一致，這顯然不夠合理。②CPC不同評價水平的區分度太小。每類CPC只有3到4級評價，只能存在非此即彼的狀況，區分度太小。

2　模糊加權改進CREAM

2.1HEP值計算

CREAM基本法控制模式所對應的HEP區間過于寬泛，針對這一問題，在此對控制模式與HEP區間的關系做3條假定［16］：①控制模式區間和HEP均為連續的；②不考慮各CPC的權重因素，則（∑p，∑n）=（0，0）為基準HEP點，一般取策略控制區間的中間值0.005 5；③HEP隨著CPC條件的變化呈指數變化，在（max（∑p），min（∑n））取到最小值0.5×10-5，在（min（∑p），max（∑n））取到最大值1。

因此，可以設HEP與CPC對應的計算公式為

式中，k、a、b均為需待定的系數。

圖2　模糊條件下的CPCFig.2　CPC in fuzzy sets

根據假定②與假定③，分別將（∑p，∑n）=（0， 0），（7，0），（0，9）及其對應的HEP值代入式（1），可以求得k=0.005 5，a=-1.000 44，b=0.578 11。

2.2CPC評級模糊加權計算

改進CREAM的模糊加權計算思路分如下3步。

步驟1模糊化：CREAM基本法中CPC的評價分為3級或4級，并且描述性過于主觀，區分度不大。在本文改進CREAM中，CPC的評價值為一個數值評價，可以表示為離散數值xi（i=1，2，…，9），除了第7項CPC操作時間段的離散區間為［0，24］，其余CPCs的離散區間均為［0，100］。隸屬度函數選取高斯型隸屬度函數［15］，表示為μX（ix）i。為充分反映其模糊性，在隸屬度為0.1處截斷，根據CPC不同的影響情況將每個CPC分2～3個子集，而不是按照CPC的級別分集，如圖2所示。

步驟2模糊加權計算：CREAM基本法中由CPC的影響情況選取控制模式，最后確定HEP區間。本文改進CREAM使用式（1）直接計算一項評價結果的HEP值，其相關權值μ（hepm）取各CPC隸屬度的平均值。由于每個CPC分2～3個子集，故可能的評價結果有NR=22×37=8 748種。第m項評價結果的計算公式為

式中：hepm為第m項評價結果的HEP值；μ（hepm）為第m項評價結果HEP值的權值。

步驟3去模糊化：模糊計算得到的結果是NR項評價結果的HEP值及其相關權值，需要進行去模糊化，求取操作人因失誤概率值HEP。本文選用加權平均法，其計算公式為

計算流程如圖3所示。

圖3　計算流程Fig.3　Flow chart of calculation

3　案例分析

使用本文方法在4種情景模式下進行仿真計算，4種情景的CPCs分值如表3所示。將4種情景的CPCs分值數據進行模糊化處理，得到反映4種不同操作情景的人因失誤概率值，如表4所示。

表3　CPCs分值與評估結果Tab.3　CPCs score and evaluation results

表4　人因操作失誤概率結果Tab.4　HEP evaluation results

由表3和表4可知，本文方法能反映不同工作環境與條件對操作的人因可靠性影響的變化趨勢。情景1的CPCs分值較高，是條件最好的情景，評估結果的人因失誤概率最低，即該情景下人因可靠性最高；情景4各項CPC分值都低，操作條件比較惡劣，評估所得的人因失誤概率最高。

若把每一個情景中CPC分值隸屬度最高的影響層級作為該CPC的影響情況，通過CREAM基本法可以獲得該情景所對應的控制模式，從而獲取人因失誤的概率區間。表4將每一種情景都與CREAM基本法的評價結果進行了對比，可以發現使用本文方法所獲得的HEP評估結果均落入CREAM基本法中相應的HEP區間內。

以某110 kV變電站倒閘操作為例說明本文方法在實際場景中的應用，場景描述如下。某地變電站遭雷擊出現故障，需要進行緊急事故處理。在較短時間內，變電站值班人員需依次完成拉開母線閘刀、線路閘刀、直流操作電源小開關、儲能電源小開關，合上線路接地閘刀等操作。一人監護唱票，一人負責操作，2人合作完成。

1名電力可靠性評估專家與1名電網作業管理人員對該倒閘操作進行CPCs的分值數據評估，數據評估方法參考文獻［9］，各類CPC最終分值為［82，32，68，90，58，55，22，71，65］。計算得HEP值為0.031 8。對比條件良好下的操作可靠性，如表3情景1，HEP值增長較多。該HEP值能充分反映外部環境條件對該次操作可靠性的影響。

變電運行安全操作是電力安全生產的重要組成部分，其可靠性控制也是電網安全控制的重要組成部分。電力系統已有簡單操作風險預控措施。對操作進行預先評定風險星級，并制定相應的執行預案是一種常見的方式。如對應一定風險等級的操作，要求相應級別的操作手進行操作，并安排經驗較豐富的監護人員。本文方法可輔助該類風險評估與控制，預先根據不同場景設定可接受的可靠性閾值，如本倒閘操作場景中設定人因操作失誤概率在0.01以下方可操作，否則電網運行操作管理人員可通過更換操作人員、制定更詳細的計劃、加強操作前的危險點分析等方式來降低可能的失誤概率，確保操作安全可靠。

4　結語

本文在分析變電運行操作模式的基礎上，針對CREAM的兩方面的不足，基于HCR和CREAM和模糊加權判斷，對HEP值的計算和CPC評級做了改進，提出一種新型的電網變電操作HRA，并給出評估步驟和方法。算例表明，本文提出的模型與方法能綜合考慮環境情況、任務時間以及操作員經驗水平等多方面因素量化評估HEP，輔助電網變電運行操作管理人員工作，為電網變電操作HRA評估提供一個科學的評估模型作為支撐，以促進電網安全可靠運行。

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Fuzzy Weighted Method of Human Reliability Assessment in Substation Operation

TANG Junxi1，BAO Yingkai1，LIU Wenhai2，WANG Taiping2，GUO Chuangxin1，LU Haibo3
（1.College of Electrical Engineering，Zhejiang University，Hangzhou 310027，China；2.Maintenance
Branch Company，State Grid Anhui Electric Power Company，Hefei 230061，China；3.Hangzhou Power Supply Company，State Grid Zhejiang Electric Power Company，Hangzhou 310009，China）

Malignant electric operation error in substation is harmful to the secure operation of power system and safety of equipment and person.Human error has emerged as a great threat to the power system operation reliability and safety. The current situation of power system human reliability research and the characteristics of substation operation are ana?lyzed.As a representativehuman reliability analysis（HRA）method，the cognitive reliability and error analysis method（CREAM）and its shortcomings are introduced.Then，a modified approach to evaluate the human error proba?bility（HEP）in substation operation based on the CREAM and fuzzy weighted method is proposed.The analyses of some cases show that the proposed methodology can evaluate the human error probability quantitatively，which provides a theoretical basis for quantitative analysis of human reliability in substation operation of power system.

human reliability；cognitive reliability and error analysis method（CREAM）；human error probability；fuzzy；weighted average

TM71

A

1003-8930（2016）03-0001-05

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.03.001

唐俊熙（1989—），男，碩士研究生，研究方向為智能電網、電力系統可靠性。Email：zjutangjx@163.com

暴英凱（1989—），男，碩士研究生，研究方向為智能電網、電力系統可靠性。Email：baoyingkai1989@163.com

劉文海（1959—），男，本科，高級工程師，研究方向為電力系統輸變電管理等。Email：13955116151@139.com

2014-08-27；

2015-06-29

國家自然科學基金資助項目（51177143）；浙江省自然科學基金資助項目（LZ12E07002）；國家重點基礎研究發展計劃（973計劃）資助項目（2013CB228206）