基于組合賦權(quán)與TOPSIS的儲能電站電池安全運(yùn)行風(fēng)險評價

隨著相關(guān)技術(shù)的高速發(fā)展，電池在儲能電站中的規(guī)模不斷增大，但在安全方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)。如韓國發(fā)生30 多起儲能電站事故、北京豐臺區(qū)的儲能電站火災(zāi)爆炸事故等，造成的影響深遠(yuǎn)，為我國儲能電站后續(xù)發(fā)展敲響了警鐘。電池的安全性不僅僅體現(xiàn)在本體材料、技術(shù)等層面上有所突破，做好運(yùn)行風(fēng)險管理同樣重要。風(fēng)險評價作為儲能電站電池安全運(yùn)行風(fēng)險管理中的重要一步在現(xiàn)今的研究卻較少，而評價的結(jié)果直接影響后續(xù)的風(fēng)險控制，適當(dāng)、準(zhǔn)確的評價可以有效預(yù)防和減少事故的發(fā)生。本工作重點(diǎn)以現(xiàn)今儲能電站較為常用的磷酸鐵鋰電池的運(yùn)行為例進(jìn)行安全風(fēng)險評價，其他種類電池風(fēng)險事件可互為參考。

烘烤成本，盡管生物質(zhì)能烤房供熱設(shè)備在燃料的用量和耗電量均高于CK，但由于近年來研究區(qū)域的燃煤價格上漲，常規(guī)燃煤的烘烤成本增加，加之生物質(zhì)能烤房供熱設(shè)備操作和加料均較為便捷，用工量減少，降低了煙葉烘烤的成本，生物質(zhì)能烘烤較常規(guī)燃煤成本降低0.1元/kg左右，這與韋忠[5]等的研究結(jié)果相近。但就不同的生物質(zhì)能設(shè)備而言，不同的設(shè)備，由于綜合熱效率和能耗不同，導(dǎo)致煙葉煙烘烤成本也不相同。表明，不同類型的生物質(zhì)燃燒機(jī)烘烤的能效、成本存在差異。

評價的第一步需要對風(fēng)險事件進(jìn)行識別。郭海筱

對全球多起電化學(xué)儲能電站事故進(jìn)行了統(tǒng)計，分析了事故發(fā)生時電池的不安全狀態(tài)，提供了相關(guān)的消防安全措施建議，但也認(rèn)為儲能電站的安全管理制度并未完善，應(yīng)做好安全風(fēng)險的早期預(yù)警，從風(fēng)險的源頭上降低發(fā)生事故的概率。汝會通等

的研究為電池的早期預(yù)警研究奠定了基礎(chǔ)，提出應(yīng)從電池本體、外部環(huán)境、運(yùn)行管理等方面對造成電池?zé)崾Э氐闹虚g演化過程進(jìn)行監(jiān)測來避免發(fā)展成事故，但對識別基本風(fēng)險事件的方法并未進(jìn)行詳細(xì)描述。黃沛豐等

利用了事故樹的原理，以火三角模型為基礎(chǔ)，得出了鋰離子電池發(fā)生火災(zāi)的15 種基本事件，通過結(jié)構(gòu)重要度的分析顯示，電池本體破裂、正極材料分解等電池本體風(fēng)險因素尤為重要?？禈s學(xué)等

認(rèn)為除了考慮電池本體材料安全性以外，對如何避免外部對電池的刺激、加強(qiáng)人員的安全技術(shù)培訓(xùn)、建立完善標(biāo)準(zhǔn)體系等方面也提供了建設(shè)性的意見。另外，為了及時控制險情和保障人員的安全，陳愛萍

對電池艙火災(zāi)的特點(diǎn)及形勢進(jìn)行了分析，提出了火災(zāi)預(yù)防、火災(zāi)報警、撲滅火災(zāi)、災(zāi)后降溫的消防系統(tǒng)啟動策略。Fioravanti等

通過列舉分析比較了各國電池儲能電站標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，指出了現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)漏洞和風(fēng)險識別的不足之處。Hill等

研究了電池短路、BMS 故障、級聯(lián)保護(hù)缺乏、外部環(huán)境干擾以及可燃?xì)怏w排放等對儲能電站電池的影響并提出了解決的方案。以上研究為進(jìn)一步完善電池風(fēng)險因素評估和建立評價指標(biāo)體系提供了理論支撐。

（2）成熟期水稻土壤中重金屬含量大于移栽后。無論在水稻移栽后還是在成熟期，OF處理土壤的Cr、Ni、Cu、Zn、Cd含量均大于N240和CK兩處理。米中Cr、Cd、Ni含量處于GB2762—2017谷物中重金屬含量的標(biāo)準(zhǔn)限值內(nèi)。

評價的第二步是選定評價方法。例如，許萍

通過對TOPSIS 的運(yùn)用，以5 個電力建設(shè)項目為例，對企業(yè)安全運(yùn)行狀況進(jìn)行評價，找出了存在的薄弱點(diǎn)，對電力建設(shè)項目安全控制工作有指導(dǎo)意義。王立茹等

選取了43 個充電站，用AHP 評分的方法對充電場所的整體情況進(jìn)行了綜合評估并針對結(jié)果對場所進(jìn)行整改和監(jiān)督，保障了充電安全。Jozi 等

為了識別發(fā)電廠在運(yùn)行階段存在的風(fēng)險，使用德爾菲法設(shè)計了調(diào)查問卷，該研究通過熵權(quán)法確定客觀權(quán)重、TOPSIS的方法對發(fā)電廠風(fēng)險進(jìn)行優(yōu)先排序，并對重要風(fēng)險進(jìn)行了重點(diǎn)控制。另外，通過比較其他方法在類似電力項目上的應(yīng)用所取得的成果，綜合考慮儲能電站電池運(yùn)行的特點(diǎn)及方法的適用性后，本工作采用AHP與熵權(quán)結(jié)合TOPSIS來進(jìn)行風(fēng)險評價。

除了上述文獻(xiàn)以外，很多風(fēng)險研究雖然角度不同，但是都有針對各自項目建立指標(biāo)體系，也采取不同的方法進(jìn)行評價，但仍有其不足之處：首先，評價指標(biāo)的建立大多比較主觀臆斷，沒有對指標(biāo)來源進(jìn)行說明，有的指標(biāo)在本質(zhì)上是相似的，這對于后續(xù)評價結(jié)果的準(zhǔn)確性會產(chǎn)生一定的影響。其次，選擇指標(biāo)權(quán)重的方法比較簡單。單一的主觀或者客觀賦值都不足以較好地反映項目實際情況。最后，在評價方法的選擇上，有的計算難度過大或者步驟過多，在實際的案例中較難運(yùn)用，后續(xù)的推廣性和衍伸性也較低。

鑒于此，本工作大量查閱關(guān)于項目事故的歷史資料和相關(guān)的事故調(diào)查報告、咨詢在類似項目上工作的風(fēng)險管理人員，并梳理風(fēng)險事故發(fā)生的邏輯關(guān)系，從而建立儲能電站的評價指標(biāo)體系。使用AHP 和熵權(quán)法分別確定主客觀權(quán)重并進(jìn)行結(jié)合來克服單一方法造成的不足，然后用TOPSIS的方法得到各評價對象與理想值的相對接近度，并與量化的風(fēng)險等級比較得出評價結(jié)果，提出存在的安全問題，希望能為將來電池儲能電站進(jìn)一步的安全評價提供參考。詳細(xì)的風(fēng)險評價計算流程見圖1。

在求權(quán)重之前，必須對一致性進(jìn)行檢驗，一致性檢驗的步驟為：

1 儲能電站電池風(fēng)險評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

縱觀儲能電站電池出現(xiàn)的安全問題，大多是因為電池本身存在瑕疵或者是由于外部影響導(dǎo)致的不安全狀態(tài)。除此以外，電池的管理不恰當(dāng)以及保護(hù)措施未到位也是發(fā)生事故的原因。而儲能電站電池在使用期間又涉及兩種狀態(tài)：電池充放電狀態(tài)和電池休止?fàn)顟B(tài)。把兩種狀態(tài)下影響安全的因素羅列出來并有效地進(jìn)行結(jié)合，從而建立多指標(biāo)評價體系，可以使評價體系更加簡潔、直觀。

把電池運(yùn)行期間各風(fēng)險因素進(jìn)行簡化，以最基本的因素表示儲能電站電池最嚴(yán)重的問題，并進(jìn)行安全狀態(tài)的描述，見表1。以此進(jìn)行歸類后以儲能電站電池安全運(yùn)行風(fēng)險評價為頂層目標(biāo)，建立了6個一級指標(biāo)和30個二級指標(biāo)組成的評價體系，見圖2。

（2）通過

查找表3 中對應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

2 AHP-熵權(quán)法確定權(quán)重

2.1 AHP方法確定主觀權(quán)重

假設(shè)

表示造成事件

可能發(fā)生的某種風(fēng)險，

(

)表示這種風(fēng)險發(fā)生的概率，可以定義：

(

)=-In[

(

)]，其中

(

)代表信息量。如果事件

可能發(fā)生的風(fēng)險分別為：

,

…

x

，那么可以定義事件

的信息熵

該結(jié)果表明，金融結(jié)構(gòu)(本文中為金融市場與金融中介之比)通過技術(shù)進(jìn)步對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生正向作用，在加入控制變量Advanced后，Techi×Advancedi的相關(guān)系數(shù)顯著性表明處于不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段經(jīng)濟(jì)體間的技術(shù)轉(zhuǎn)移是顯著存在的。

分級采用9標(biāo)度法，用1～9表示重要程度，標(biāo)度的含義見表2。

今年的各種優(yōu)惠政策用的比較靈活，再加上增加了折扣卡的優(yōu)惠政策，黑龍江銷售所屬分公司客戶維護(hù)得都比較好，特別有些分公司將折扣卡運(yùn)用好了，流失的客戶和有流失傾向的客戶都及時地進(jìn)行了補(bǔ)救?！昂诤臃止緝H運(yùn)用折扣卡優(yōu)惠政策就爭取了31個大型客戶?！焙樗蓾f。

（1）計算一致性指標(biāo)

式中，

為矩陣階數(shù)，

為最大特征值。最大特征值由Matlab R2017a計算得出。

夜深了，萬籟具寂。柳含煙難以入眠，她開啟房門赤腳在后院轉(zhuǎn)悠，當(dāng)她途經(jīng)滌塵居看到窗戶明瓦映有燈火萌生靠近的沖動。她靠近門前感知，好一會才緩緩后退?？蓻]退幾步就感到異樣氣息。心兒悸動，她回眸驚駭?shù)乜吹揭粋€如煙暈的身影遮住了星空。那身影悄無聲息從天而降，不可抗拒的勁氣向她席卷，就在她感到勁氣要將她撕裂時她被瞬息側(cè)移的勁氣帶動旋轉(zhuǎn)，雖然她的身體由于旋轉(zhuǎn)御力逃過被撕裂的噩運(yùn)但穿的罩袍沒有幸免！罩袍碎裂，她雪白嬌柔的胴體像金蟬脫殼脫穎而出。在她孱弱地向下迅速摔去即將撞擊雨花石鋪成的地面的剎那，煙暈一樣的身影將她裹住帶起。

構(gòu)造正互反矩陣，求得最大特征根的平均值

'

，并定義

另外，還有常用的特征值法得到的權(quán)重向量是由矩陣

得到最大特征值

對應(yīng)的特征向量，進(jìn)行歸一化后得到的。

綜上所述，層次分析法有多種求解方法，計算出的權(quán)重數(shù)值不盡相同，風(fēng)險指標(biāo)的主觀權(quán)重誤差會對后續(xù)評價結(jié)果產(chǎn)生較大影響，故為了使各數(shù)據(jù)計算結(jié)果保持一定的一致性和穩(wěn)定性，本文取3種計算方法結(jié)果的平均值為最終AHP權(quán)重。

2.2 熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

（2）消除量綱

玉米是我國重要的糧食作物。近年來，我們一直在研究各種玉米高產(chǎn)技術(shù)，灌溉技術(shù)也是玉米高產(chǎn)研究的重要組成部分。滴灌作為一種比較節(jié)水的灌溉方式，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。對膜下滴灌高產(chǎn)栽培技術(shù)進(jìn)行了分析研究。從栽培前的準(zhǔn)備工作到具體栽培技術(shù)的實施，全面加強(qiáng)技術(shù)控制，實現(xiàn)玉米高產(chǎn)。

（3）在次梁桁架的上弦桿與下弦桿之間設(shè)置直腹桿（采用￠48鋼管），將直腹桿的上下接口打磨成與上弦桿與下弦桿外表面相吻合的弧形凹槽，與上弦桿與下弦桿焊接牢固。直腹桿的高度1200mm，間距1800mm，單根次梁桁架完成。

AHP法是由美國運(yùn)籌學(xué)家A.L.Saaty于20世紀(jì)70 年代創(chuàng)立的一種通過對決策方案中的若干因素兩兩比較確定方案相對重要度的評價方法，它比較合理地解決了主觀權(quán)重建立的問題

。

A1組(濃度為1. 25%的大豆卵磷脂稀釋液)低溫保存綿羊精液精子活率均高于其他濃度組(P<0. 05)；A1組低溫保存綿羊精液精子活率第9 d(0. 53±0. 06)、12 d(0. 46±0. 09)與C組第9 d(0. 55±0. 03)、12 d(0. 49±0. 07)差異不顯著(P﹥0. 05)，且頂體完整率相當(dāng)(P﹥0. 05)；A1組低溫保存第9 d的精液進(jìn)行人工授精,受胎率64. 3%與C組65. 6%差異不顯著(P>0. 05)。表明1. 25%濃度的大豆卵磷脂稀釋液能夠進(jìn)行綿羊精液低溫長時間有效保存。

對于第

個風(fēng)險指標(biāo)而言，其信息熵的計算公式

2.3 AHP-熵權(quán)組合權(quán)重

AHP風(fēng)險判斷矩陣的確定依賴于專家，由于本工作風(fēng)險指標(biāo)多，標(biāo)度工作量較大，可能使專家的判斷混亂。另外，存在某些爭議性較大的風(fēng)險指標(biāo)，如運(yùn)行環(huán)境中的相關(guān)指標(biāo)等，判斷情況容易產(chǎn)生較大分歧。而熵權(quán)法對于各儲能電站風(fēng)險指標(biāo)值的離散程度有一定要求，對于變化較小的指標(biāo)，客觀權(quán)重計算結(jié)果不一定符合現(xiàn)實情況，如員工技能水平的硬性要求中都需要持有相關(guān)證書方能上崗，而這項要求基本都能達(dá)到。所以，采用AHP 和熵權(quán)進(jìn)行組合的方法來確定權(quán)重，在發(fā)揮各自優(yōu)勢的情況下，一定程度上削弱了主觀偏差性和客觀片面性。組合權(quán)重的計算公式如下

3 TOPSIS方法

TOPSIS法是由C L Hwang和K Yoon于1981年首次提出的綜合評價方法，國內(nèi)學(xué)者翻譯為逼近理想解排序法，一般也叫作優(yōu)劣解距離法。優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)的利用率較高并且計算步驟簡單，在風(fēng)險評價中經(jīng)常使用它來計算評價方案中的各項指標(biāo)與正負(fù)理想值之間的差距進(jìn)而進(jìn)行風(fēng)險方案的總體評分

。

TOPSIS方法計算的步驟如下。

所有的風(fēng)險評價指標(biāo)類型都要為極大型(效益型)，如果為極小型(成本型)指標(biāo)，那么就需要進(jìn)行轉(zhuǎn)化。先找出某個極小型指標(biāo)中的最大值，然后減去每一個儲能電站或指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)的該指標(biāo)值即可正向化。如果該指標(biāo)所有的值均為正數(shù)，那么也可以直接取倒數(shù)。

（1）指標(biāo)正向化

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)的方法，熵值的含義是各方案同指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的變化程度越大，所反映的信息量也越大，其對應(yīng)的權(quán)值也越大，反之亦然

。

如果各項風(fēng)險評價指標(biāo)的單位有所不同，則需要對經(jīng)過正向化的矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的影響。標(biāo)準(zhǔn)化處理的計算方法如下：

由式可看出，0 ≤

S

≤1，且

S

越大

越小，即越接近最大值，風(fēng)險評價的分值也就越高。

按第一作者對核心期刊論文統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，高校等研究者占61.53%，小學(xué)教師占21.15%，中學(xué)教師占11.54%.可見，高校等研究者是中小學(xué)數(shù)學(xué)分析觀念相關(guān)研究的主要力量，在該領(lǐng)域起著核心作用.但是中小學(xué)教師的發(fā)文量遠(yuǎn)小于高校等研究者，對該領(lǐng)域的關(guān)注度還未引起高度重視.

4 實證分析

選取目前已建4 所電池儲能電站，分別用1

、2

、3

、4

來代替，項目概況見表4。

參考相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、相似項目和事故風(fēng)險研究文獻(xiàn)

，把儲能電站電池安全運(yùn)行的風(fēng)險等級劃分為4 個級別：Ⅰ級(幾乎沒有風(fēng)險)、Ⅱ級(稍有風(fēng)險)、Ⅲ級(一般風(fēng)險)、Ⅳ級(中風(fēng)險)和Ⅴ級(高風(fēng)險)。易于量化的風(fēng)險指標(biāo)采用德爾菲法，根據(jù)專業(yè)人士、現(xiàn)場運(yùn)行管理人員意見和對應(yīng)規(guī)定劃分；不易量化的采用打分制，分別對應(yīng)分值為[85，100]、[70，85)、[55，70)、[40，55)、[0，40)；半量化的風(fēng)險指標(biāo)以檢查后出現(xiàn)的數(shù)量統(tǒng)計，以“處”為計量單位，出現(xiàn)的數(shù)量越多，風(fēng)險等級越高，標(biāo)準(zhǔn)劃分和打分情況見表5和表6。

4.1 指標(biāo)權(quán)重的計算

按照已建立的評價體系結(jié)合儲能電站運(yùn)行的實際情況和管理經(jīng)驗，綜合行業(yè)內(nèi)10位專家的意見，得到目標(biāo)層O到一級指標(biāo)B以及各一級指標(biāo)B分別到二級指標(biāo)C的初始相對重要性數(shù)據(jù)。利用式(1)～(3)檢驗一致性；利用式(4)、(5)分別計算出算術(shù)平均法權(quán)重和幾何平均法的權(quán)重；利用最大特征值對應(yīng)的特征向量，進(jìn)行歸一化后求出特征值法的權(quán)重，最后求平均權(quán)重，計算的結(jié)果見表7。

O-B

判斷矩陣

根據(jù)上述相對權(quán)重的計算結(jié)果，利用AHP 法的思想，計算目標(biāo)層O 到各底層指標(biāo)C

～C

的主觀權(quán)重，利用式(6)～(8)計算客觀權(quán)重，最后利用式(9)計算組合權(quán)重，見表6。

4.2 儲能電站電池運(yùn)行風(fēng)險評價

結(jié)合得到的組合權(quán)重，通過式(10)～(13)，以表5中儲能電站安全運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)各指標(biāo)邊界值對風(fēng)險等級進(jìn)行量化，量化的結(jié)果見表8，并由表6 打分情況計算出各評價對象到正負(fù)理想值的相對接近度、得分和風(fēng)險等級，見表9?？梢缘贸?，風(fēng)險等級得分越接近1，表示越處于最佳安全狀態(tài)；越接近0，表示越處于最不安全狀態(tài)。

4.3 結(jié)果分析

從表8和表9的對比可知，1

、2

、4

風(fēng)險等級一般，為Ⅲ級風(fēng)險，但1

和4

儲能電站得分更接近于Ⅱ級風(fēng)險，安全狀態(tài)更為良好；3

風(fēng)險等級較高，為Ⅳ級風(fēng)險。通過調(diào)研時的情況回溯可知：1

儲能電站電池組多處表面有銹蝕現(xiàn)象且標(biāo)識不清，絕緣性能經(jīng)測試雖然合格但有所下降。2

儲能電站的主要問題是地理位置較偏僻，工作人員的環(huán)境舒適度較低，致使心理狀況不佳，另外在防雷設(shè)計上也存在缺陷。3

儲能電站站內(nèi)工作人員多為兼職電工，人員變動也較為頻繁，對待儲能電站的管理工作思想上也較為懈怠，導(dǎo)致站內(nèi)多種設(shè)備功能失效卻無人過問，儲能電站電池的維護(hù)也處于無人長期負(fù)責(zé)的狀態(tài)。4

儲能電站空調(diào)無法根據(jù)電池艙溫度的變化進(jìn)行自動調(diào)節(jié)；站內(nèi)消防器材還在使用建站時的配備，滅火器等未經(jīng)年檢。以上分析結(jié)果表明本工作運(yùn)用的方法合理可行，得分與實際情況吻合，可為儲能電站進(jìn)一步維護(hù)管理提供較好的參考。

本質(zhì)上來說搜索引擎的site語法相當(dāng)于是對指定網(wǎng)站的掃描攻擊，使用搜索引擎進(jìn)行黑客攻擊有很長的歷史，然而google hacking作為一個已經(jīng)發(fā)展成熟的攻擊手段并沒有受到足夠的重視。出于經(jīng)濟(jì)原因SNS服務(wù)商需要被搜索引擎收錄，而這與保護(hù)用戶隱私之間產(chǎn)生了矛盾。綜上所述，我們建議搜索引擎廠商可以考慮對搜索引擎語法加以使用限制，具體如下：

5 結(jié) 論

（1）本工作從儲能電站安全發(fā)展的角度出發(fā)，建立6個一級指標(biāo)因素和30個二級指標(biāo)因素的儲能電站電池安全運(yùn)行評價體系；采用TOPSIS模型結(jié)合確定的AHP 與熵權(quán)的組合權(quán)重的方法實現(xiàn)儲能電站電池安全運(yùn)行的量化研究。選取4所儲能電站評價，計算的結(jié)果和實際情況都表明其中3所儲能電站電池安全狀態(tài)較好，而1所儲能電站運(yùn)行管理機(jī)制仍有待改善。

（2）本工作在前人研究的基礎(chǔ)上，不斷整理歸納儲能電站電池可能發(fā)生的風(fēng)險事件，符合電池安全運(yùn)行的客觀規(guī)律并提出有效的評價方法，旨在為解決當(dāng)今世界儲能電站整體性安全問題貢獻(xiàn)力量，儲能電站運(yùn)維企業(yè)也可參照進(jìn)行風(fēng)險點(diǎn)排查，改進(jìn)自身安全，以及對于政府監(jiān)督儲能電站的安全運(yùn)行提供指導(dǎo)。

（3）儲能電站電池安全運(yùn)行風(fēng)險管理是一個龐大的體系，本工作僅從一種角度對儲能電站磷酸鐵鋰電池的安全風(fēng)險評價進(jìn)行研究探索，若要獲得更精確的結(jié)論，還需細(xì)化指標(biāo)和指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)，權(quán)重也需要綜合考慮各方面的意見。

[1] 郭海筱. 儲能電站消防安全相關(guān)措施探討[J]. 中國科技縱橫, 2021(13):101-102.GUO H X.Discussion on fire safety measures of energy storage power station[J]. Chinese Technology In Length and Breadth,2021(13):101-102.

[2] 汝會通,王廣玲.鋰離子電池儲能電站的早期預(yù)警與風(fēng)險分析[J].電子技術(shù),2021,50(9):208-209.RU H T, WANG G L. Study on early warning and risk of lithium ion battery energy storage power station[J]. Electronic Technology,2021,50(9):208-209.

[3] 黃沛豐, 劉家亮, 金翼, 等. 基于火三角模型的鋰離子電池火災(zāi)事故樹分析[J].安全與環(huán)境學(xué)報,2018,18(1):66-69.HUANG P F, LIU J L, JIN Y, et al. Fault tree analysis method for lithium ion battery failure mode based on the fire triangle model[J].Journal of Safety and Environment,2018,18(1):66-69.

[4] 康榮學(xué), 左哲. 雙碳目標(biāo)下電化學(xué)儲能電站安全可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究[J].工業(yè)安全與環(huán)保,2021,47(S1):35-38.KANG R X, ZUO Z. Study on safety and sustainable development strategy of electrochemical energy storage power station under dual carbon target[J]. Industrial Safety and Environmental Protection,2021,47(S1):35-38.

[5] 陳愛萍. 儲能電池艙防控滅一體化消防系統(tǒng)研究[J]. 消防界(電子版),2021,7(11):127-128.

[6] FIORAVANTI R, KUMAR K, NAKATA S, et al. Predictivemaintenance practices: For operational safety of battery energy storage systems[J]. IEEE Power and Energy Magazine, 2020,18(6):86-97.

[7] HILL,DAVION.Battery safety for power engineers: considerations for safer energy storage installations[J].Power Engineering, 2016,120(6):24-29.

[8] 許萍.基于TOPSIS的電力建設(shè)企業(yè)多項目安全控制研究[J].價值工程,2017,36(30):46-48.XU P. Research on multi-project security control of power construction enterprise based on TOPSIS[J]. Value Engineering,2017,36(30):46-48.

[9] 王立茹, 任鎖, 屈曦頌, 等.電動汽車充電站風(fēng)險評估[J].工業(yè)計量,2020,30(3):74-77.

[10]JOZI S A, SAFFARIAN S, SHAFIEE M, et al. Safety, health, and environmental risk assessment of a gas power plant: A case study from southern Iran[J]. Human and Ecological Risk Assessment:an International Journal,2015,21(6):1479-1495.

[11]國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院, 湖南省湘電試驗研究院有限公司.電池儲能電站運(yùn)維檢測實用技術(shù)[M].北京:中國電力出版社,2020.

[12]曹文炅, 雷博, 史尤杰, 等. 韓國鋰離子電池儲能電站安全事故的分析及思考[J].儲能科學(xué)與技術(shù),2020,9(5):1539-1547.CAO W J, LEI B, SHI Y J, et al. Ponderation over the recent safety accidents of lithium-ion battery energy storage stations in South Korea[J]. Energy Storage Science and Technology, 2020,9(5):1539-1547.

[13]北京市應(yīng)急管理局. 豐臺區(qū)“4

16”較大火災(zāi)事故調(diào)查報告[EB/OL].[2021-11-22]. http://yjglj. beijing.gov.cn/art/2021/11/22/art_7466_470.html.

[14]國家市場監(jiān)督管理總局, 國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會. 儲能電站運(yùn)行維護(hù)規(guī)程:GB/T 40090—2021[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2021.

[15]安徽省應(yīng)急管理廳.關(guān)于印發(fā)《全省電化學(xué)儲能電站安全風(fēng)險隱患專項整治工作方案》的通知[EB/OL]. [2021-12-20].http://yjt.ah.gov.cn/public/9377745/146286601.html.

[16]中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部.GB 51048—2014,電化學(xué)儲能電站設(shè)計規(guī)范[S].北京:中國計劃出版社,2015.

[17]北京市市場監(jiān)督管理局.電力儲能系統(tǒng)建設(shè)運(yùn)行規(guī)范:DB11/T 1893—2021[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2021.

[18]國家市場監(jiān)督管理總局,國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會.電化學(xué)儲能電站運(yùn)行指標(biāo)及評價: GB/T 36549—2018[S]. 北京: 中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2018.

[19]國家能源局. 電池儲能電站的安全性問題[EB/OL]. [2012-09-12].http://www.nea.gov.cn/2012-09/12/c_131845865.html.

[20]東方財富網(wǎng). 南都電源:正常情況下儲能電站使用壽命為十年[EB/OL].https://stock.eastmoney.com/a2/20180205829984152.html.

[21]高飛,楊凱,惠東,等.儲能用磷酸鐵鋰電池循環(huán)壽命的能量分析[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2013,33(5):41-45,8.GAO F, YANG K, HUI D, et al. Cycle-life energy analysis of LiFePO

batteries for energy storage[J]. Proceedings of the CSEE,2013,33(5):41-45,8.

[22]工業(yè)和信息化部. 鋰離子電池行業(yè)規(guī)范條件(2021 年本)[EB/OL].[2021-12-10]. https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/gg/art/2021/art_8c1b0573f1234c138faa03d0c38c8eda.html.

[23]國家市場監(jiān)督管理總局, 國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會. 電力儲能用鋰離子電池:GB/T 36276—2018[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2019.

[24]全國能源信息平臺.全球主要儲能事故匯總分析[EB/OL].[2021-08-05].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1707261924438450608&wfr=spider&for=pc.

[25]李先棟, 王飛, 曹永吉, 等. 基于層次分析法的梯次利用電池儲能系統(tǒng)運(yùn)行性能量化評估[J]. 山東大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版), 2019, 49(4):123-129.LI X D, WANG F, CAO Y J, et al. Analytic hierarchy process based quantitative performance evaluation of second-use battery energy storage system[J]. Journal of Shandong University(Engineering Science),2019,49(4):123-129.

[26]趙振宇,周仁和.電動汽車電化學(xué)儲能技術(shù)綜合評價研究[J].電源技術(shù),2021,45(12):1581-1583,1607.ZHAO Z Y, ZHOU R H. Comprehensive evaluation of electrochemical energy storage technology for electric vehicles based on improved AHP-CRITIC-TOPSIS[J]. Chinese Journal of Power Sources,2021,45(12):1581-1583,1607.

[27]丁志康,王維俊,米紅菊,等.基于層次分析-熵權(quán)法的最優(yōu)儲能方案評估[J].電子設(shè)計工程,2020(21):1-4.DING Z K, WANG W J, MI H J, et al. Evaluation of optimal energy storage scheme based on AHP and EWM[J]. Electronic Design Engineering,2020(21):1-4.

[28]余彪,方佳良,許家玉,等.典型綜合能源服務(wù)項目優(yōu)選研究[J].能源與環(huán)境,2019(6):34-36,38.

[29]史廣義,彭偉,白蝶.安全風(fēng)險分級管控在長龍山抽水蓄能電站的應(yīng)用[J].人民長江,2018(S2):211-213,267.SHI G Y, PENG W, BAI D. Risk classification management of Changlongshan pumping power station[J].Yangtze River, 2018(S2):211-213,267.

[30]楊太華,秦靜,李志翔.基于故障樹和改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)法的新能源汽車加氫站安全風(fēng)險評價[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2021,44(2):115-121.YANG T H,QIN J,LI Z X. Safety risk assessment of new energy vehicle hydrogen refueling station based on fault tree and improved grey correlation method[J].Modern Electronics Technique, 2021,44(2):115-121.

[31]石廣斌,趙浩楊,楊振宏,等.基于WSR-TOPSIS的學(xué)生公寓火災(zāi)風(fēng)險評價[J].安全與環(huán)境學(xué)報,2021,21(3):927-934.SHI G B,ZHAO H Y,YANG Z H, et al. Fire risk assessment of student apartments based on WSR-TOPSIS[J]. Journal of Safety and Environment,2021,21(3):927-934.