基于時效因子和動態貝葉斯網絡的配電室電力應急演練研究

徐 浩,魏云冰,路永鑫,李 清

(上海工程技術大學 電子電氣工程學院,上海 201620)

近年來,由于突發性災害事故頻繁發生,應急工作面臨嚴峻的挑戰。在“預防為主、防消結合”的政策指導下,應急演練的實用價值逐漸被認可,其在電力、石化、消防以及鋼鐵等領域的應用需求增長。應急演練能夠幫助演練人員練習事故場景下的處置行為,掌握災害后的應急處置流程,熟悉設備的操作步驟。

配電室電力應急演練是應對配電室突發事件的一種應急模擬活動,通過對配電室電力災害事故情景進行過程推演訓練和提升演練人員的事故應急判斷水平和應急處置能力,熟悉和掌握配電室電力應急處置策略。配電室電力應急演練作為電力應急的場景之一,其電力應急處置過程應以配電室電力應急作業策略為依據。

配電室電力災害事故具有非常規突發性、演變過程多變化、演變路徑不明確和發展態勢復雜等特點,配電室電力應急演練推演方案設計應反映上述特征。因此,本文重點開展配電室電力災害事故情景推演技術研究。在分析配電室電力災害事故的演變過程基礎上采用“情景-應對”分析法確定配電室電力災害事故情景構成要素及其作用關系?；趧討B貝葉斯網絡的狀態推演和概率分析能力構建配電室電力災害事故的情景推演模型,為應急演練人員打造一個符合事故發展規律的演練場景,訓練其在復雜多變的應急救援過程中的判斷和處置能力,提升演練人員的應急技術水平和工作效率[1-2]。

1 應急演練相關技術及理論

1.1 “情景-應對”分析法

“情景-應對”分析以往同類災害事故發生和發展規律,根據當前不斷發展變化的情景,采取合理措施以應對災害事故?！扒榫?應對”的總目標是盡量減少災害損失和不利影響,根據具體情況采取合理措施?！扒榫?應對”的內涵在于控制和應對兩方面?？刂剖腔谇榫把葑円幝刹捎煤侠淼奶幹么胧﹣碛绊憺暮κ鹿实淖呦?促進災害事故向期望方向演化。應對是指通過及時的人工干預來降低事故危害,減少損失。因此,“情景-應對”更強調“應對”,及時通過合理的“應對”措施促使災害事故情景向有利的方向發展[3-7]。

“情景-應對”模式是應急領域目前較有效的分析方法之一,能夠對災害發生的突然性、情景時間的連續性和路徑演變的多樣性進行有效描述,有利于選擇合理的應對措施。在實際應用中,“情景-應對”模式不僅可以從風險分析的視角研究突發災害事故的演變過程,還可以從控災減災的角度進行應急演練系統情景推演模型設計[8-12]。

1.2 動態貝葉斯網絡

在分析突發災害事故的演變規律和體現情景演變的動態性上,動態貝葉斯網絡更有優勢。動態貝葉斯網絡(Dynamic Bayesian Network,DBN)是一種描述隨時間變化的系統模型。它通過增加時間元素把貝葉斯網絡在時間維度上展開,使得事故推演過程前后連續,時序變化符合時間推理,與實際情況保持了較高的一致性[13-15],如圖1所示。

圖1 動態貝葉斯網絡Figure 1. Dynamic Bayesian network

在圖1中,箭頭表示節點間的因果關系,時序進一步反應了節點在時間上的變化?；诠濣c、節點間關系、節點條件概率可表達網絡中節點變量的聯合概率。根據先驗概率或某些節點的取值計算其他任意節點的概率信息。

動態貝葉斯網絡的聯合概率計算式如下所示。

(1)

動態貝葉斯網絡描述了變量集Xt={A1,B1,C1}的概率依存關系及其隨時間t=1,2,…,n的變化情況。在圖1中,對于任意時刻t,變量At決定變量Bt的狀態,變量At和Bt共同決定變量Ct的狀態。變量集Xt的聯合概率分布如下所示。

P(Xt)=P(At)P(Bt|At)P(Ct|At,Bt)

(2)

無論突發災害事件是單一事件鏈還是多因果關系和耦合關系的并發型事件,運用貝葉斯網絡推理算法均能基于歷史數據獲取網絡節點間的先驗概率信息來實現突發事件的演化分析。

動態貝葉斯網絡災害情景推演模型具有推演過程連續和直觀的優點,不僅能有效地演繹災害事故的發展態勢,而且能反映災害事故發展規律,幫助分析突發災害事故的演變路徑并采取對應處置措施,因而可以應用于應急演練系統的設計[15-17]。

1.3 基于時效因子的電力應急演練績效評估方法

時間是應急行動中較寶貴的資源,配電室電力災害事故應急活動本質上就是與時間賽跑的災害控制與減損活動,應急演練活動不僅要體現處置措施的合理性,還應凸顯時間資源的重要性。對事故場景的正確分析判斷并采取合理處置措施的能力、時間資源的把握能力是應急演練需要重點培養的目標。處置措施的合理性、處置時間的把握與應用是決定應急目標是否達到的關鍵因素,可對其進行量化并作為演練績效評估關鍵指標。

因此在演練績效評估關鍵指標中需加入時效性因子,并且基于時效原則進行演練效果評價。

時效因子是一個與應急作業完成度正相關、與應急作業耗費時間負相關的評價指標,反映了演練人員在任務完成過程中表現出的綜合技能水平。

考慮到應急演練活動是由多個具體情景Si及相應的應急處置措施Mi組成,可以將具體的應急處置措施Mi作為研究對象進行分析。

時效因子定義為

(3)

式中,tdi為演練中處置措施Mi前期準備的時間,單位為min;tai為演練人員完成處置措施Mi的實際時間,單位為min;Fei為演練中處置措施Mi的期望完成度;Fdi為處置措施Mi的初始完成情況,例如災情報警、應急指揮和應急準備等工作的完成情況,以對應時刻應急任務的完成狀態。

根據時效因子定義,上述變量之間的關系如圖2所示。在圖2中,橫坐標代表時間,縱坐標代表處置措施Mi的完成度。tei為演練中處置措施Mi實施的期望時間,Ti為演練中處置措施Mi實施的約束時間,即極限時間。

圖2 基于時效因子的變量關系Figure 2. Variable relationship based on time factor

圖2中的斜線斜率反映演練人員完成處置措施Mi的時效因子。實線1為預期應急時效因子,是一個理想化的期望值,實線2為某演練人員實際演練的時效因,實線3為完成應急措施Mi的及格時效因子,對應在極限時間完成處置措施,虛線4表示沒有在約束時間Ti內完成應急措施Mi,時效因子直接賦值為0。

2 配電室電力災害事故情景推演模型

配電室電力應急演練關鍵技術研究應注重分析電力災害事故情景演變機理,挖掘災害事故之間的因果性和關聯性,研究配電室電力事故情景演變的特征要素和發展路徑,基于動態貝葉斯網絡構建配電室事故情景推演模型。

2.1 配電室電力災害事故發展機理

配電室電力災害事故發展演變的突出特點是演變過程中災害事故不斷變化,形成影響范圍更廣、破壞性更大的次生或衍生事故[18]。電力災害事故的發展機理是災害事故在內在特性、人為干預、環境因素等共同影響下向不同方向發展演變的規律。

電力災害事故的發展機理一般分為轉化、蔓延、衍生、耦合和突發,如圖3所示。

在配電室電力災害事故變化過程中,可能存在多種機理共同影響和作用,即具有共存性。

2.2 配電室電力災害事故情景演變規律

配電室電力災害事故情景演化是一個動態的過程,包括情景構成要素以及要素之間的相互聯系與作用[19]。在分析配電室電力突發災害演變機理和演變路徑的基礎上將處置措施約束時間引入情景構成要素,作為應急目標是否達到的必要條件和應急演練人員處置及時性的評價指標。配電室電力災害事故的演變過程存在5個構成要素,分別為情景狀態S、應急目標G、處置措施M、處置約束時間T和事故自身演變E。這5個構成要素之間相互作用與影響,構成一個基本單元,如圖4所示。

圖4 災害事故情景要素之間的關系Figure 4. Relationship between disaster and accident scenario elements

在圖4中,S表示當前情景狀態,應急目標G是一個期望達到的目標。在災害事故的自身演變規律E(用“◎”表示)以及處置措施M作用下,情景狀態S變化進入后序情景狀態S*,從情景狀態S到S*的轉換為一次情景演化過程。對每個處置措施M增加對應的時效約束條件T,是否滿足時效約束條件T直接影響處置措施M對應急目標G的達成度。因此,構成要素T一方面可以為應急主體采取合理處置措施的干預時間提供參考依據,另一方面可以在應急演練系統中作為演練人員處置行為及時性的評價指標。

采用處置措施M對災害的發展進行干預,使災害的發展向達成應急目標G的方向進行演化,從而形成后序的可能狀態S*?？梢钥闯?該演化規律與動態貝葉斯網絡的概率演化模型相似,即后序狀態由前序狀態的條件以及相關構成因素來共同決定。因而,根據災害演化過程的狀態概率關系可以構建相應的貝葉斯網絡進行分析和推演。

配電室電力突發災害首先經歷事故發生過程情景,隨后開始爆發,并進入事故發展演化的過程中。這一過程將依照事故發展規律和外界環境條件動態演變出現多種演變路徑,進入相關情景。當應急主體介入后,針對災害事故情景確定應急目標,進而采取相應處置措施,事故情景則在自身演變的同時向預期應急目標發展。在下一時刻,應急目標無論是否實現,事故情景都會發展到下一狀態。類似演變不斷進行,直至災害事故消失,如圖5所示。

圖5 事故情景演化過程Figure 5. Accident scenario evolution process

災害后t1時刻,情景狀態發展到S1,在處置措施M1影響下向應急目標G1演變。在t2時刻,情景狀態發展為S2,在處置措施M2作用下達到應急目標G2。類似演變持續到tn時刻,災害事故消失。

當在電力災害事故發生后,在應急人員沒有察覺或者沒有條件開展處置工作時,災害事故情景演變態勢主要為受環境影響的自發展態勢。當應急主體采取處置措施介入后,原有事故自發展態勢被改變,進而呈現出多個發展方向和演變路徑。

3 配電室電力災害事故動態情景網絡模型

3.1 配電室電力災害事故動態情景網絡構建

災害事故動態情景網絡的構建步驟如下:

1)節點變量的確定。動態貝葉斯網絡具有多個節點變量,需要選擇合適的要素作為對應的節點變量。結合歷史案例、數據樣本或專家經驗判斷和確定影響事故演化的關鍵因素,并將關鍵因素進行數據化,形成網絡節點變量。

2)節點變量之間關系的確定。在貝葉斯網絡的節點變量確定后,進一步對各個節點變量之間的關聯性進行確定,需要基于前述配電室電力災害事件的演變路徑圖得到對應的有向圖,形成多路徑的配電室電力災害因果關系鏈,并按時間片段構建情景演變動態貝葉斯網絡,如圖6所示。把情景狀態S、應急目標G、處置措施M與處置約束時間T之間的影響關系按照時間斷面確定為不同的網絡結構,描繪出處置措施M作用于情景狀態S,情景狀態S作用于應急目標G的節點因果關系。在每個時間斷面可能面臨多個同類節點變量,例如在事故發生過程情景中,處置措施M11、M12、M13等要素影響情景狀態S11、S12、S13,而情景狀態影響G11、G12、G13等應急目標。

圖6 配電室電力災害事故情景演變的動態貝葉斯網絡Figure 6. Dynamic Bayesian network for disaster and accident scenario evolution of power distribution room

3)分配概率。在對網絡節點變量分配概率時,結合歷史資料、數據樣本和領域專家意見確定各節點變量的條件概率。如果變量存在父節點,則可根據歷史數據和專家經驗確定條件概率,即P(Si|P(∏Si))。如果不存在父節點,則根據歷史經驗指定先驗概率,即P(∏Si)。

3.2 配電室電力災害事故動態情景概率計算

基于構建的配電室突發災害事故動態貝葉斯網絡和條件概率,采用聯合概率計算式計算網絡中每個節點變量的狀態概率,依次得到后序節點變量的狀態概率,從而實現災害事故的情景推演。

通過整合配電室電力災害事故節點間的因果關系、演化路徑、狀態概率等信息,生成配電室電力災害事故情景演化態勢,如圖7所示。

圖7 配電室電力災害事故情景演化態勢Figure 7. Evolutionary scenario of power distribution room electrical disaster accident

圖7直觀清晰地給出災害事故發生、發展、演化的整體情況,具體包括:

1)事故狀態及變化方向;

2)事故情景的發生概率;

3)事故發展作用因素和響應時間約束等。

4 配電室電力災害事故情景推演模型驗證

為了驗證提出的配電室電力災害事故情景推演模型的合理性,以某礦業公司6 kV配電室重大電力災害事故為例進行實證分析。該事故造成配電室內1個高壓柜及多條電纜完全燒毀,周圍開關柜嚴重損壞,是一起典型配電室電力災害事故。

1)事故情況介紹。

某日10時50分,某礦業公司110 kV變電站內的6 kV配電室突發電力災害事故,相關電氣接線如圖8所示。

圖8 某礦業公司6 kV配電室主接線Figure 8. Main wiring of 6 kV power distribution room of a mining company

主控室人員發現母線電壓大幅度變化,同時告警信號屏上多個光字牌閃亮,出現配電室601母聯斷路器保護動作信號和632斷路器保護動作信號,配電室方向出現濃煙和火光?？刂迫藛T馬上切斷191進線斷路器,全站失壓。

經過滅火等一系列緊急措施處置,火災撲滅后發現632高壓斷路器柜徹底燒毀,柜內鋁排部位發生過相間弧光短路故障。不僅與632斷路器關聯的電力電纜被燒毀,而且與相鄰斷路器柜之間的金屬隔板也被燒毀,周圍高壓開關柜均遭到嚴重破壞。

2)事故情景演變路徑推演。

經過事故實例分析,根據對情景要素的劃分,依據歷史數據和專家經驗選取災害事故過程中關鍵環節和影響因素作為網絡節點變量,最終確定網絡節點變量如表1所示。其中情景狀態S、處置措施M和應急(預期)目標G分別為11個、7個和7個。

表1 某礦業公司6 KV配電室火災事故情景要素Table 1. Elements of a fire accident scenario in a 6kV distribution room of a mining company

根據表1對各要素進行相關性進行分析,形成該起配電室火災的事故場景,如圖9所示。

3)根據配電室重大火災事故情景推演,從632斷路器出線電纜短路起火的事故發生情景開始,依據事故的發展和演化相應情況,結合歷史經驗數據并參考專家建議確定每個節點的條件概率,各節點的條件概率表2所示。

表2 S1情景狀態下條件概率Table 2. S1 scenario state conditional probability

表2分別列出了632斷路器出線電纜短路起火S1情景狀態下,在處置措施為跳開總進線斷路器M1時事故發展和演化相應情況的概率。

表3列出了632斷路器柜內弧光放電S2情景狀態下,為了能夠達到杜絕相鄰線路提供短路電流預期目標G2,在采取處置措施跳開相鄰斷路器M2時事故發展和演化相應情況的概率。

表3 S2情景狀態下條件概率Table 3. S2 scenario state conditional probability

表4列出了632斷路器柜起火S3情景狀態下,采取利用處置措施CO2泡沫滅火器撲滅已出現明火M3時事故發展和演化相應情況的概率。

表4 S3情景狀態下條件概率Table 4. S3 scenario state conditional probability

表5分別列出了情景狀態S5～S10的各種可能出現的情景以及處置措施的概率。

表5 S5～S10情景狀態下條件概率Table 5. S5～S10 scenario state conditional probability

利用動態貝葉斯網絡聯合概率計算式,從S1開始計算各節點變量的狀態概率。例如,S1中True的狀態概率為

P(S1)=P(S1/M1=True)P(M1=True)+
P(S1/M1=Flase)=0.902

(4)

S1中False狀態概率為

P(S1/M1=True)·P(M1=True)+P(S1/M1=Flase)·
P(M1=Flase)=0.098

(5)

同理可計算其他節點變量的狀態概率。

本文利用貝葉斯網絡可視化仿真軟件GeNIe(ver 2.3)獲得各節點變量的狀態概率,如圖10所示。

圖10 電路結構Figure 10. Circuit structure

以上對某礦業公司6 kV配電室突然電氣起火的情景推演進行了簡化,真實的災害事故影響因素繁多,在實際應用中可選取關鍵因素以提高情景推演的真實性。

4)結果分析。

推演結果表明,事故按632斷路器出線電纜短路起火→632斷路器柜起火→電纜溝起火→周圍斷路器柜起火→設備損壞和濃煙持續的路徑演變。其中,短路引起出線電纜起火概率為90%,電纜溝起火概率為72%,設備損壞、濃煙持續概率為76%,推演結果與實際災害事故的發生和發展情形相吻合,證明了該推演模型的有效性。

每個事故情景都面臨應急目標和處置措施的選擇,針對配電室電力事故的特殊性地選擇合理的處置措施對減少事故造損失具有重要作用。除處置措施合理外,處置時間的把握也較為重要,二者都是應急目標是否達到的關鍵因素,決定了事故下一步演變方向。

無論應急目標和處置措施是否合理,事故仍有可能向悲觀方向發展,但處置措施在一定程度上影響事故的發展態勢。正確的人工干預既能阻礙事故向悲觀方向發展,又能有效地減少災害影響。

5 結束語

針對目前配電室電力災害仿真演練系統缺乏符合電力災害發展規律的事故情景推演模型等問題,本文開展配電室電力災害事故的情景推演模型和演練合理評價等關鍵技術研究。分析配電室電力突發災害事故的演變機理和演變路徑,運用“情景-應對”分析法和動態貝葉斯網絡等技術將處置措施約束時間引入情景構成要素,構建配電室電力災害事故的情景推演模型。同時基于時效原則進行演練效果評價,為應急演練計算機仿真系統提供合理的事故情景推演驅動模型和評價方法。最后以某礦業公司一起6 kV配電室重大火災事故為例進行實證分析,證明了配電室電力災害事故情景推演模型的可行性。