基于數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)場作業(yè)風險態(tài)勢評估方法

蔣 毅,歐郁強,梁 廣,高 楊,嚴永高,林 捷,趙曉寧

(廣東電網(wǎng)有限責任公司安全監(jiān)管部,廣東 廣州 510699)

0 引 言

近年來，國家發(fā)展改革委、國家能源局印發(fā)多項電力行業(yè)安全相關的實施意見、行動計劃等文件，提出建立電力行業(yè)安全生產信息大數(shù)據(jù)平臺，深度挖掘大數(shù)據(jù)應用價值，推進大數(shù)據(jù)、“互聯(lián)網(wǎng)+安全監(jiān)管”、電力及外部環(huán)境綜合態(tài)勢感知等新技術在電力建設和設備改造中的安全應用，不斷加強電力行業(yè)安全風險監(jiān)管。同時，每年第三和第四季度是供電企業(yè)施工作業(yè)的黃金季節(jié)，現(xiàn)場作業(yè)項目數(shù)量多，現(xiàn)場風險因素復雜，依靠有限的人力資源開展風險準確評估及制定有針對性的防控措施的難度越來越大。隨著日益加強的現(xiàn)場監(jiān)管要求，應用成熟的大數(shù)據(jù)及安全態(tài)勢感知技術，在大量作業(yè)數(shù)據(jù)整合與深度分析基礎上，建立風險態(tài)勢評估模型，進一步提升作業(yè)風險評估及防控的智能化，具有很強的實際意義。

電力大數(shù)據(jù)在生產領域主要在電力負荷預測、輸電線路風險識別、電網(wǎng)設備狀態(tài)監(jiān)測、電網(wǎng)運行態(tài)勢評估與自適應控制、繼電保護設備評價和管理等設備運營管理方面有成熟的應用實踐[1-3]。同時，部分供電企業(yè)開始從安全生產角度，在現(xiàn)場作業(yè)管控方面積極探索在大數(shù)據(jù)背景下作業(yè)風險預警的策略和方法，通過事故事件案例、違章數(shù)據(jù)、生產計劃及“兩票”等海量數(shù)據(jù)的多維深度剖析，按照人、機、物、法、環(huán)等誘發(fā)因素，建立作業(yè)風險關聯(lián)模型，尋求安全生產風險管控的最優(yōu)解[4-11]。

綜上，針對某省級電網(wǎng)公司目前在作業(yè)風險評估中存在的依據(jù)經驗判斷與歷史數(shù)據(jù)應用不足，風險因素辨識的全面性與系統(tǒng)功能有待提高，評估結果計算不精準等缺陷，本文通過現(xiàn)場作業(yè)過程數(shù)據(jù)梳理，結合事故事件、違章等歷史數(shù)據(jù)，應用數(shù)據(jù)挖掘方法，開展風險因素識別、指標分析及風險態(tài)勢感知及預測模型構建。同時，應用信息技術開發(fā)智能評估工具，以提升現(xiàn)場作業(yè)風險評估的準確性、科學性，為開展現(xiàn)場作業(yè)風險動態(tài)管理、降低事故發(fā)生率奠定基礎。

1 作業(yè)全過程數(shù)據(jù)特點

數(shù)據(jù)的獲取是作業(yè)風險智慧化管控的重要基礎。從數(shù)據(jù)來源、結構化程度和實時性等維度進行數(shù)據(jù)調研，現(xiàn)場作業(yè)全過程業(yè)務數(shù)據(jù)不僅涉及內部安全生產子系統(tǒng)和作業(yè)現(xiàn)場智慧安全監(jiān)管系統(tǒng)等7個模塊的數(shù)據(jù)、圖片、文檔等電子文檔，還涉及氣候、交通等外部數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)來源及特點

如表1所示，總共可以采集到60多萬條計劃數(shù)據(jù)、20多萬條勘查記錄數(shù)據(jù)、2萬多條違章數(shù)據(jù)、860多起事故事件案例等海量數(shù)據(jù)，作為作業(yè)風險態(tài)勢模型研究的數(shù)據(jù)基礎。

2 作業(yè)風險態(tài)勢評估指標體系建設

2.1 作業(yè)風險態(tài)勢評估指標體系框架

根據(jù)事故事件、違章及作業(yè)人員數(shù)據(jù)分析，在識別出的人、機、料、法和環(huán)境等風險影響因素基礎上，通過從人員、設備(機械)、材料工器具、作業(yè)方法、作業(yè)環(huán)境、時間管理等6個維度設計現(xiàn)場作業(yè)風險評估指標體系框架[12-16]，具體步驟如下：

1)事故事件因素分析。

本文通過對全網(wǎng)2003-2019年39起人身事故及839起電力安全事故事件原因描述的數(shù)據(jù)分析，提取出事故事件致因因素特征，并對人身風險、電網(wǎng)安全風險的后果等級、發(fā)生頻率及原因因素發(fā)生頻率進行分析。其中，人身事故以1～2人死亡的比例最高，占到64%，電網(wǎng)安全事故事件造成人員輕微傷害(小的割傷、擦傷、撞傷)或設備、財產損失在1000元以下及造成設備、電力安全四級、五級事件的比例最高，占到67%。

應用帕雷托分析法(二八原則)對事故事件影響因素進行分析，其中，人員因素以人的違章行為、操作失誤及監(jiān)護不到位為主，設備(機械)因素以設備質量缺陷為主，材料工器具主要存在安全工器具和個人防護用品質量缺陷或配置不足問題，作業(yè)方法主要以臨近帶電設備、高空作業(yè)、交叉作業(yè)存在作業(yè)指導文件缺失、安全措施不符等問題，環(huán)境因素主要以氣象因素影響最大。

2)違章影響因素分析。

根據(jù)2016-2019年的違章數(shù)據(jù)，本文通過統(tǒng)計平均每年本單位以及外單位的違章問題分布情況，開展人員、設備、方法、工具、環(huán)境等維度的因素分析，發(fā)現(xiàn)主要存在人員違章行為、作業(yè)監(jiān)護、作業(yè)文件執(zhí)行不到位及個人防護用品缺陷等問題，且各專業(yè)外單位作業(yè)均有習慣性違章作業(yè)人員，主要與施工單位管理有關。

3)作業(yè)人員分析。

本文根據(jù)省公司內部與外包單位人員數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計各專業(yè)的人員年齡分布、工齡分布、人員資質、工作負責人分布及經驗等情況，開展人員維度的因素分析。以外單位變電專業(yè)為例，超60%的人員年齡在26～40歲之間、工作年限不足10年的超過60%、超40%的工作負責人作業(yè)管理每年少于4次。

綜上，根據(jù)事故事件、違章及人員識別的18個風險因素，本文設計了作業(yè)風險態(tài)勢評估指標體系框架，如圖1所示。

圖1 作業(yè)風險態(tài)勢評估指標體系框架

圖1中，人員因素包括同類作業(yè)熟悉程度、工作負責人過往違章扣分情況、作業(yè)資格、主要工作班成員年齡4個子因素；設備因素包括設備類型、設備質量缺陷、施工機械檢查缺陷3個子因素；作業(yè)方法包括作業(yè)方式、停電、交叉作業(yè)、作業(yè)性質、作業(yè)指導依據(jù)5個子因素；工器具包括安全工器具檢查缺陷、個人防護用品檢查缺陷2個子因素；環(huán)境因素包括作業(yè)天氣、作業(yè)地段2個子因素；管理因素包括承載狀態(tài)評價和違章單位排名2個子因素[8-11]。

2.2 作業(yè)風險態(tài)勢評估指標賦值方法

本文依據(jù)現(xiàn)場作業(yè)風險指標體系框架，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析指標因素與風險關聯(lián)因素，并對發(fā)生概率及影響程度進行分級賦值，具體計算步驟如下：

1)因素指標關聯(lián)分析。

本文根據(jù)指標框架，主要對指標與事故風險的關聯(lián)關系進行分析。SPSS Modeler對因素應用自動分類模型推薦邏輯(Logistic)回歸、貝葉斯網(wǎng)絡及判別分析法這3種較高預測準確率方法，如圖2所示，對因素與事故風險關聯(lián)性分析模型進行篩選，綜合考慮最終選用貝葉斯網(wǎng)絡分析方法[12-13,17-20]，如表2所示。

圖2 因素與風險關聯(lián)性分析篩選模型

表2 因素與風險關聯(lián)性分析模型對比結果

應用SPSS Modeler，通過貝葉斯網(wǎng)絡分析法分析出強關聯(lián)和中度關聯(lián)性指標，如圖3和表3所示，例如通過分析人身安全事故的觸電風險的強關聯(lián)指標有違章扣分、作業(yè)地段、作業(yè)方式及作業(yè)監(jiān)護。

圖3 貝葉斯分析網(wǎng)絡模型

表3 因素關聯(lián)性分析結果

2)因素指標重要性分析。

應用SPSS Modeler對人身事故(事件)、設備及電網(wǎng)安全事故(事件)通過類神經網(wǎng)絡算法預測各因素影響程度大小，作業(yè)監(jiān)護為0.15，排在第一位即為重要影響因素；作業(yè)類型、作業(yè)方式、人員配置等預測大于0.1的即為主要影響因素，具體模型如圖4所示，模型分析結果如表4所示。

圖4 因素指標重要性分析模型

表4 因素指標重要性分析結果

3)因素指標賦值。

根據(jù)作業(yè)風險因素指標的關聯(lián)性、重要性分析，按重要因素、主要因素及次要因素3類,制定指標分級評分標準如下：

①重要因素指標分級標準：最低級為1，其他級別逐級增加2。

②主要因素指標分級標準：最低級為1、其他級別逐級增加1。

③次要因素指標分級標準：最低級為1、其他級別逐級增加0.5。

以人員維度指標為例，指標分級標準如表5所示。

表5 人員維度指標分級標準

3 作業(yè)風險態(tài)勢評估模型

根據(jù)作業(yè)計劃，一項計劃可能是單項作業(yè)也可能包含多項作業(yè)，為此分為以下2種計算方式：

3.1 單項作業(yè)項目風險值計算方法

根據(jù)因素的發(fā)生概率、影響程度，結合歷史數(shù)據(jù)和企業(yè)標準，計算風險發(fā)生概率、對風險后果進行分級賦值，具體計算公式如下：

(1)

其中，N=6(6個維度)，R為風險值，wk為第k個維度權重，pki為第k個維度因素i影響發(fā)生概率，S為產生的風險后果大小值。其中：

1)風險后果嚴重等級標準如表6所示。

表6 風險后果嚴重等級

2)維度因素權重計算。

根據(jù)因素關系分析，對變電、輸電、配電、基建等專業(yè)，利用層次分析法(AHP)確定各因素維度權重，具體方法如下：

①確定標度值，建立判斷矩陣。

通過問卷調查得出指標的重要性賦值均數(shù)，利用分值的高低確定相對重要性標度，構造出指標判斷矩陣。

②計算權重系數(shù)。

采用方根法即幾何均數(shù)法確定權重向量W以及相應的最大特征值λmax。

權重W計算方法為：

(2)

λmax的計算方法為：

(3)

③層次排序及其一致性檢驗。

用評價矩陣的階數(shù)n查平均隨機一致性指標RI表，計算一致性比例:

CR=CI/RI

(4)

CI=(λmax-n)/(n-1)

(5)

當CR<0.1時，則認為評價矩陣合理。

根據(jù)層次分析法，測算出6個維度權重，如表7所示。

表7 維度權重表

3.2 多項作業(yè)項目風險值計算方法

針對在一天內，工作計劃中有一項以上作業(yè)時，在單項作業(yè)風險計算的基礎上，該計劃的多項作業(yè)項目總體風險值為：

Rm=max(R1,R2,…,Rn)

(6)

其中，R1,R2,…,Rn為各單項作業(yè)的風險評估值，其總值為：

R總=Rm×k1×k2×…×kn-1

(7)

其中，k1為最高風險單項作業(yè)外的第1項作業(yè)風險系數(shù)，k2為最高風險單項作業(yè)外的第2項作業(yè)風險系數(shù)，kn-1為最高風險單項作業(yè)外的第n-1項作業(yè)風險系數(shù)，其計算公式為：

(8)

3.3 安全態(tài)勢指數(shù)模型

為顯示地市局整體風險態(tài)勢概況，在作業(yè)風險評估模型基礎上，借鑒網(wǎng)絡安全態(tài)勢常用的指數(shù)構建方法對作業(yè)風險評估值進行歸一化處理。對指數(shù)計算過程中的每一個細分的作業(yè)類型，按照下面公式計算作業(yè)安全指數(shù)。

1)歸一化算法為:

(9)

2)地市局i安全指數(shù)模型為:

(10)

權重計算公式為：

(11)

其中，nij為該地市局i第j個作業(yè)類型的作業(yè)項目數(shù)量，k為該地市局作業(yè)類型總數(shù)。

3)態(tài)勢指數(shù)分級標準。

將安全態(tài)勢指數(shù)分為4級，指數(shù)及分級標準如表8所示。

表8 安全態(tài)勢指數(shù)分級標準

以某供電局7月份的作業(yè)風險態(tài)勢評估為例，操作類作業(yè)數(shù)量為6、風險平均值為56.50，檢修類作業(yè)風險數(shù)量為4、風險平均值為56.75，基建類作業(yè)數(shù)量為5、風險平均值為40.8；全省操作類作業(yè)數(shù)量為17、風險平均值為96.59，檢修類作業(yè)數(shù)量為13、風險平均值為90.49，基建類作業(yè)為16、風險平均值為80.38。該地市局安全指數(shù)為85.84，為A級，總體風險受控,風險因素動態(tài)波動幅度在可控范圍內。

4 作業(yè)風險態(tài)勢智能評估工具設計

4.1 數(shù)據(jù)整合技術框架

1)數(shù)據(jù)整合思路。

考慮到異構數(shù)據(jù)的獨特性，通過對異構數(shù)據(jù)的抽取、轉換、關聯(lián)等方法，形成中間庫，再對中間庫數(shù)據(jù)進行檢查、加載等操作，最終將數(shù)據(jù)更新到作業(yè)風險管控數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)作業(yè)風險異構數(shù)據(jù)的整合，為作業(yè)風險態(tài)勢評估離線工具提供數(shù)據(jù)支撐[16]，具體整合思路如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)整合思路

2)數(shù)據(jù)整合技術架構設計。

數(shù)據(jù)整合技術是開展數(shù)據(jù)分析、可視化的基礎。根據(jù)作業(yè)全過程數(shù)據(jù)存儲特點，數(shù)據(jù)獲取、處理及存儲采用以下2種形式：①未上業(yè)務系統(tǒng)或不能開放數(shù)據(jù)接口的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，直接將業(yè)務數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)及電子檔案等通過復制或者抽取到本項目構建的數(shù)據(jù)庫中；②開放業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)進入項目構建的數(shù)據(jù)庫中，技術框架如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)整合技術框架

其中，針對可開放數(shù)據(jù)接口的外接業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，項目采用開發(fā)數(shù)據(jù)服務Web Services接口，實現(xiàn)集合訪問數(shù)據(jù)的功能，擬定將業(yè)務系統(tǒng)的開發(fā)數(shù)據(jù)通過WMS、WFS、WCS等組合方式推送到本項目擬開發(fā)離線工具上，針對紙質文檔、圖片、PDF等電子文檔數(shù)據(jù)，首先采用OCR技術進行數(shù)據(jù)自動識別，并保存為Excel文件格式，再應用ETL技術導入數(shù)據(jù)庫[21]。

4.2 作業(yè)風險態(tài)勢智能評估工具功能規(guī)劃

為實現(xiàn)作業(yè)風險態(tài)勢智能化評估及管控，開發(fā)作業(yè)風險評估態(tài)勢系統(tǒng)，系統(tǒng)主要功能范圍包括“作業(yè)風險態(tài)勢評估”“風險管控策略匹配”“統(tǒng)計分析”及“風險知識庫”4大主題應用功能模塊[11,17-19,21-24]，如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)功能圖

作業(yè)風險態(tài)勢評估系統(tǒng)主要模塊功能如下：

1)作業(yè)風險態(tài)勢評估模塊功能。

現(xiàn)場作業(yè)風險態(tài)勢評估分為2個部分：①對該公司現(xiàn)場作業(yè)進行風險評估，得出每個現(xiàn)場作業(yè)的風險值及風險等級、存在的具體危害因素，并根據(jù)天氣預測、安全通報等電網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)，應用風險評估指標模型對作業(yè)風險狀態(tài)進行動態(tài)評估調整，提出風險預警；②基于歷史數(shù)據(jù)、作業(yè)風險狀態(tài)數(shù)據(jù)，應用安全態(tài)勢評估模型，開展風險態(tài)勢評估。

2)風險管控策略匹配模塊功能。

該模塊主要根據(jù)作業(yè)風險值及風險等級、存在的具體危害因素及風險具體分布、作業(yè)風險預警與管控措施等實現(xiàn)自動匹配。選中某一項具體作業(yè)，自動彈出風險管控措施等功能。

3)統(tǒng)計分析模塊功能。

對歷史的和新增的現(xiàn)場作業(yè)進行風險等級統(tǒng)計及風險等級分布統(tǒng)計。以作業(yè)風險量化、綜合作業(yè)風險態(tài)勢量化、風險態(tài)勢等為主題進行統(tǒng)計分析，從不同側面直觀地反應現(xiàn)場作業(yè)的風險情況，為管理決策層提供依據(jù)。界面實現(xiàn)以圖形與列表結合的方式展示出作業(yè)風險量化、綜合作業(yè)風險態(tài)勢量化的功能。

4)風險知識庫模塊功能。

風險知識庫包括制度文件、本地化管理要求、基準風險庫及風險案例等內容的維護管理。

5 結束語

本文以實現(xiàn)電網(wǎng)作業(yè)風險智慧化管控為目標，從人員、設備、作業(yè)方法、工器具、環(huán)境及管理6個維度構建作業(yè)風險評估指標，結合數(shù)據(jù)挖掘算法構建態(tài)勢評估模型，然后利用多源異構數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)可視化技術開發(fā)作業(yè)風險態(tài)勢評估系統(tǒng)來實現(xiàn)現(xiàn)場作業(yè)風險態(tài)勢感知及智慧化防控。在不改變現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的基礎上，可以有效開展綜合指標計算、可視化展示和風險管控措施推薦，是行之有效的基于指標體系的風險態(tài)勢感知，能夠提升安全監(jiān)管人員對現(xiàn)場作業(yè)風險的防控能力。