基于模糊VIKOR的電力企業救援能力評估

國網寧夏電力有限公司 張韶華 李 放 郝宗良 張 波

近年來全國各電力企業仍有重大安全事故發生，安全形勢依然不容樂觀。針對近兩年電力事故情況，2020年較2019年在事故起數和死亡人數方面均有增加。電力企業事故集中在墜落、觸電、物體打擊、中毒窒息方面。這是因為電力企業安全生產重視不夠，個別員工安全意識水平低，救援能力和救援體系都有待提高。

目前電力應急救援體系仍存在著缺陷，電力安全所關聯行業多、范圍廣，在事故發生時往往難以統一協調。由于職工編制、人員工資、項目經費等問題，大多數企業內采用代維護和聘用兼職人員的模式，企業應急能力缺乏，在事故發生時無法第一時間得到解決。企業內部的救援支持保障體系也并不完善，監控設備、信息傳遞平臺、決策系統、技術支持無法實現，應急救援物資和設備鏈等難以保障。本文針對上述問題建立基于理論的VIKOR 評估模型，并對五家電力企業應急救援能力進行評估。

確定應急預案評價指標是確定電力企業救援能力評價的首要工作，本文在選取電力應急預案指標時考慮了事故發生的整個過程，包括了應急救援能力儲備（各級應急預案編制、項目危險源識別預警、企業預防機制完備性、企業安全管理培訓）、事故故響應能力（各級單位信息傳遞能力、事故現場指揮能力、事故現場危險源診斷能力、事故再擴大排除能力）、事故恢復能力（現場恢復能力、媒體溝通能力、總結提升能力）。選取了較為完整的應急預案評價指標，指標的選取遵循準確、完整、可比、實用的原則。

1 基于模糊集理論的VIKOR 評估模型構建

1.1 猶豫模糊語言

專家對電力企業的應急能力進行評估時，往往會因專家本身的認知和經驗有限，無法對指標進行清晰的描述，如專家強行做出一個判斷可能會導致一些誤差，因此專家往往會使用語言變量來描述指標重要性，這樣能更好表達專家的意見。同時對于電力企業應急救援能力的評估，許多指標難以量化，因此可采用模糊值來描述它。因此本文采用猶豫模糊語言來描述專家對于指標重要性的不同偏好和對于指標值的確定，這樣可以更靈活地表達專家意見信息，得到更準確的結果。

為了能夠更好的表達決策者和專家的意見，建立了如下術語集：S={s-3,s-2,s-1,s0,s1,s2,s3}={極其不重要，非常不重要，不重要，中等，重要，非常重要，極其重要}，對于語言和相應語義的映射，給出了圖1。對于猶豫模糊元素hM1和hM2之間的距離計算，采用曼哈頓距離，有如下定義：d(M1,M2)=1/ln此外還有一些模糊數的基本運算如下：設h,h1,h2為三個猶豫模糊元素，存在f＞0為常數,則有

圖1 七值術語集

1.2 基于模糊賦權的VIKOR

VIKOR 是一種為評估系統提供折衷解決方案的排名方法。VIKOR 降低了不同單位標準化的難度，因此VIKOR 方法的選擇給應急供應商的選擇帶來了極大的方便。本文在前人的基礎上對VIKOR 進行了擴展，說明了該方法的實用性和有效性[1]。

引入基于接近理想解的多準則排序指標度量方法，稱為Lp 度量，HFSs 的猶豫模糊語言歐式Lp度量如下式1，其中，ded(Hj+,Hij)和ded(Hj+,Hj-)是模糊的歐氏距離度量，ωj為相應的準則權值、滿足0≤ωj≤1。

模糊算子賦權。專家對指標的重要性進行人為的判斷，采用猶豫模糊語言來描述專家們的偏好，通過猶豫模糊加權算子α、β、γ 來計算指標的主觀權重，計算公式如式2～6，其中表示中第L 個元素。用猶豫和模糊的語言來描述。根據原始數據構造決策矩陣，然后對決策矩陣進行標準化，其中的，是專家對難以量化和準確描述的指標給出猶豫模糊評分后的數據，再考慮專家權重進行綜合。為了消除大數據差異和不同維度對結果的影響，有必要對矩陣進行標準化，具體步驟如式4。

通過專家打分、構造模糊矩陣，得到各子準則下的正理想解xj+和負理想解xj-。通過比較猶豫元素和模糊元素的大小得到了正理想解和負理想解。具體比較方法見表1。同時正理想解和負理想解應滿足以下要求:

計算群體效用值Si和個體遺憾值Ri如式7～8，其中 ，同理可得

根據Ri、Si、Qi的數值排序得到一個折衷的解。得到的妥協解應為最優解且滿足兩個條件：可接受的優勢。Q2-Q1≥1/(m-1)，式中，Q1和Q2分別為排名第一和第二的折衷方案，m 為方案數量；可接受的決策穩定性。Q1在Si和Ri中也應該是最優排序。如果第二種情況不滿足，則考慮A1和A2同時為最優解。如果第一種情況不滿足則計算Qn-Q1＜1/(m-1)，n 是從最大的值開始選取[2]。

2 案例評估

為驗證HF-VIKOR 評估模型的有效性，本文對某五家電力企業（A1,A2,A3,A4,A5）進行了應急救援能力評估。

構建評價矩陣：為合理進行評估，邀請了20名專家分為5個專家組對各個指標進行評估，為保證結果的有效性，邀請的專家分別來自電力企業的安全管理人員、應急管理研究學者等。專家對指標進行了判斷，通過模糊語言進行了描述，然后通過模糊得分的方式去模糊化，得到了最終的評價矩陣。對于專家的判斷，為保證判斷的準確性和計算的方便，利于模糊數展開法將專家的判斷語言展開到相同長度[3]，結果見圖2。

圖2 猶豫模糊評價矩陣

計算指標權重值：專家對各個指標的重要性進行了判斷，通過模糊語言進行描述，通過模糊算子α、β、γ得到了最終的權重值[4]，計算得到了各個指標的算子值和權重值如表1。

表1 猶豫模糊算子及權重值

得到綜合評估結果：計算群體效用值Si和個體遺憾值Ri,然后得到最終評估值Qi：電力企業A1～A5的Qi/排名分別為0.745/2、0.814/4、0.865/5、0.764/3、0/1。通過得到的Qi得到A5企業是排名第一，然后驗證結果是否是最佳選擇[5]。通過比較發現A5的Si和Ri值在5個電力企業中表現是最佳的，滿足可接受的決策穩定性，同時其Q2-Q1≥1/(m-1)，因此A5企業的綜合應急救援能力是最佳的。

綜上，本文研究成果對于保障電力安全具有一定的參考價值，能更好地服務于電力應急系統。本文雖然利用了模糊數學理論和群決策去減少指標數據的主觀性，但是評價指標數據沒有很客觀、直觀地反映真實性，在數據的收集方面還有一定的提升空間。各電力企業要正確認識風險、隱患與事故的內在關系，深入推進一線班組安全基礎建設。