基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故电力系统风险评估模型*

岳宝强，孙世军，杨立超，朱坤双，李元宝，韩 洪，王贤宗，徐凤娇，王 皖，周 倩，秦挺鑫，张 超

(1.国网山东省电力公司临沂供电公司，山东 临沂 276000;2.国网山东省电力公司应急管理中心，山东 济南 250001; 3.中国标准化研究院，北京 100191)

0 引言

电力是重要的生命线工程，是工业生产、人民生活的基础能源保障。危化品事故可能导致火灾、爆炸、有毒/可燃气体泄漏等事故，对周边区域的人员、设施等造成危害。危化品爆炸作用于电力系统，可能导致电力中断或电力系统火灾等次生事件。如天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故，造成方圆1 km内若干小区停电。危化品事故发生后需要第一时间判断事件级别，按照应急预案启动相应级别的应急响应。由于应急管理机构难以在事件发生后掌握完整、准确的事件信息，因此在第一时间判断事件级别既是技术难点，也是影响应急响应及时性和准确性的关键点。

在危化品爆炸事故应急预警级别评价方面，现有研究主要从爆炸对人和设备的危害，以及设备受损导致的供电中断2方面进行研究。在爆炸对人和设备的危害研究方面，史兴旺[1]指出基于超压准则和冲击波准则的爆炸对人体损害判定原则；梁勇[2]根据爆炸创伤类型和程度提出人体爆炸损伤分级；包其富等[3]利用指标体系和区域风险评价方法测度爆炸下的个人风险等值曲线。在电力设备对系统功能影响方面，陈尚等[4]综合考虑电力运行参数、电缆型号、电缆敷设等因素，提出电力电缆火灾风险预警评价指标体系；湛业刚等[5]利用灰色GM(1，1)建立基于电缆接头温度预测的系统故障预测模型；石武[6]、姜涛等[7]、赵嘉承等[8]从电流、温度、电气等参数设计非突发事件状态下的电力设备状态预警模型。现有研究，主要关注承灾载体的脆弱性，承灾载体部分对整体功能性的影响。从电力应急的角度，综合考虑爆炸造成的电力设施设备损坏及由此引发的系统性影响和人员伤亡，据此研判风险级别的相关研究仍属空白。

对于爆炸事故下电力系统的风险评估问题，事故发生后能够获取信息的不完整和不确定性，是导致难以研判事件级别的主要原因。系统考虑风险因素，需要建立风险因素体系；风险因素的不确定性，需要考虑风险因素各状态的可能性；确定事件级别，需要得出与等级准则相应的定量的后果分析结果。根据以上问题特点，选择贝叶斯网络方法。贝叶斯网络用节点表达风险因素，用节点各状态的概率刻画其不确定性，用节点间的有向连接及条件概率表达风险因素之间的因果关系，通过逐层计算节点间的条件概率得出事件后果各状态的可能性，即定量风险分析结果，将之与风险准则进行比较评价事件等级，作为启动相应级别应急响应的辅助决策信息。

本文针对危化品爆炸事故电力应急预警需求，提出基于贝叶斯网络的风险评估模型。首先，建立危化品爆炸事故电力应急响应典型情景，分析影响事件级别的风险因素及其逻辑关系。之后应用贝叶斯网络方法，综合考虑人员、设施设备、环境、管理等各类风险因素，建立危化品爆炸事故电力系统风险评估模型，结合事件分级准则，提出事件级别研判方法。应用模型，研究一般条件下及典型情景下的预警级别，并定量分析风险因素的影响作用。本文提出的基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故下电力系统风险评估模型，能够在事件发生后，考虑风险因素的不确定性给出定量风险评价结果，作为研判事件级别的辅助决策信息。同时也能在事件发生前，针对特定情景，结合风险因素的作用分析，开展相应的应急准备。

1 情景及风险因素分析

与电力系统相关的危化品爆炸事故，一般包括发电厂内部的危化品爆炸事故，变电站内、外部的危化品爆炸事故，以及输配电网临近区域内发生的、对输配电网造成影响的危化品爆炸事故。危化品爆炸产生的爆炸超压作用于发电、变电、输电、配电等电力设备设施，可能导致电网受损或线路跳闸，进而导致供电中断；爆炸超压作用于发、变电站等电力设施区域内的人员，可能导致人员伤亡；可燃气体如遇电网漏电火花，可能引起电网火灾。

危化品爆炸事故发生后，电力应急处置主体包括调控中心和应急指挥中心。调控中心将接收到的电网系统的监测信息传递给应急指挥中心。应急指挥中心根据电网监测信息，综合危化品爆炸事故态势信息和电网系统态势信息进行研判，确定预警等级和预警内容，依据应急预案启动相应级别的应急响应，制定处置策略，指挥队伍、调拨资源开展局域电网控制、现场工作人员避险/疏散等应急处置救援任务。同时，应急指挥中心将预警信息传递给调控中心，与之协作进行必要的人工巡查检修，或通过电网远程控制进行必要的远程局域断电、恢复供电等操作。危化品爆炸事故电力应急典型情景如图1所示。

由图1可知，典型情景中，预警级别和内容是启动相应级别应急响应的依据。科学、准确的预警需要考虑危化品爆炸事故和电网系统的状态和发展趋势，对危化品爆炸事故导致的电力系统安全风险进行评估。本文依据公共安全三角形模型[9]，从突发事件、承灾载体和应急管理3方面，分析电力系统安全风险因素。突发事件方面，危化品爆炸事故主要通过爆炸超压对人和设备设施造成危害。承灾载体方面，需要考虑人和设备设施的数量和脆弱性，其中人员数量主要由事件发生场所和时间决定；设备设施主要考虑发电厂、变电站、输电线路和配电线路等。应急管理方面，主要考虑应急响应能力。

图1 危化品爆炸事故电力应急典型情景Fig.1 Typical scenario for emergency response of electricity system in hazardous chemicals explosion accident

基于以上分析，提出由原因要素(Ri)、中间影响要素(Mi)、后果要素(Ci)等组成的风险因素体系。原因要素包括时间(R1)、爆炸超压(R2)、电力设施(R3)和应急响应能力(R4)。中间影响要素方面，时间和电力设施决定人员暴露(M1)水平，爆炸超压和电力设施决定设备受损(M2)程度，电力设施决定供电面积(M3)。后果要素方面，人员死亡(C1)需要考虑人员暴露水平、爆炸超压和应急响应能力，设备损失(C2)需要考虑设备受损程度和供电面积，表征供电中断造成的经济损失的系统损失(C3)需要考虑设备受损、供电面积和应急响应能力。

2 模型构建

贝叶斯网络能够综合考虑风险因素体系及其关系，通过逐层计算条件概率得出后果及其可能性的定量结果，符合危化品爆炸电力应急预警级别研判问题的特点。贝叶斯网络是以贝叶斯条件概率公式为基础，基于概率推理的图形化网络[10-12]。其以节点表示变量，以有向连接表达变量之间的有向关系，以条件概率定量表达变量之间的因果关系，从而实现系统因果关系的定量表达。能够得出事件发生可能性、可能出现的状态和可能导致的后果等的概率估计，具有较强的适用性。贝叶斯网络是分析系统的不确定性和概率分析的有效工具，能够整合不同渠道的定性、定量信息，处理连续性和多状态变量，进行预测分析和诊断分析[13-14]。因此，应用贝叶斯网络作为构建风险评估模型的基本方法，将风险因素作为网络节点，建立风险因素体系的贝叶斯网络结构。

通过不同状态及其概率表征风险因素的不确定性。根据风险因素属性特点，确定风险因素状态。如对时间，根据是否为上班时间划分为2个状态；对于爆炸超压，根据人、设备设施的脆弱性阈值[1]确定状态及其取值范围；对于电力设施，根据构成电力设施的主要组成部分确定4类状态；对于人员暴露、设备受损、供电面积、人员死亡、设备损失、系统损失等中间影响和后果要素，则根据突发事件等级规定[15]确定。贝叶斯模型的节点编号、名称和状态见表1。

表1 贝叶斯模型的节点编号、名称和状态Table 1 Numbers,names and states of nodes in Bayesian model

基于数据统计、专家意见等得出父节点层风险因素不同状态的概率，以及子节点层的条件概率。数据统计需要以同类大量案例为基础。实际情况难以满足这一条件。因此，一般基于专家意见给出状态概率[16]。DS证据方法是分析系统不确定性的有效方法[17-19]。本文应用DS证据方法分析多位专家的意见，得出风险因素基础概率和状态概率。综上，建立危化品爆炸事故电力系统风险分析的贝叶斯模型，如图2所示。

图2 危化品爆炸事故电力系统风险分析的贝叶斯模型Fig.2 Bayesian model of risk analysis on electricity system in hazardous chemicals explosion accident

依据《国家突发公共事件总体预案》中对事件等级的相关规定，确定危化品爆炸事故电力应急预警的等级准则，见表2。

表2 危化品爆炸事故电力应急预警等级准则Table 2 The risk criterion of electricity emergency warning with hazardous chemical explosion

3 风险分析及讨论

3.1 一般条件下的预警级别

基于专家意见，应用DS证据方法，计算原因要素各状态的初始概率，将其作为一般条件。一般条件是指时间、爆炸超压、电力设施和应急响应4个原因要素的各状态按初始概率分布的情况。应用贝叶斯模型计算一般条件下的事件后果，结果如图2所示。

基于事件后果和相应的可能性评估事件等级，当选用“最大概率法”时，“人员死亡”为“[0,3]”，“设备损失”为“[0,1 000]”，“系统损失”为“[0,1 000]”，事件等级为“一般”，响应等级为Ⅳ级，据此发布Ⅳ级预警信息。当选用“概率加权求和法”时，对后果各状态的概率进行加权，得出各类后果的量化值，如式(1)所示：

(1)

式中：Ci为后果要素；RCi为后果要素Ci的加权值；k为后果要素Ci的状态；RCik为后果要素Ci的状态k的范围中值；PCik为该范围的概率。

应用式(1)计算各后果的加权值，结果为(保留整数)：死亡5人，设备损失801万元，系统损失4 110万元。与风险准则比对，事件等级为较大，响应等级为Ⅲ级。

“最大概率法”与“概率加权求和法”得出的事件等级可能不同。对于事件等级较低的情形，后果较为严重的状态的数值范围显著较大，加权时对结果影响明显，可能使等级偏高。因此，建议优先应用“最大概率法”研判事件等级。

当危化品爆炸事故发生后，根据电力系统监测或其他渠道获取的爆炸超压信息，结合事件时间、电力设施类型和应急响应能力水平等实际情况，设定相应情景，应用贝叶斯风险分析模型，可得出事件响应等级的辅助决策信息。

3.2 典型情景下的事件等级

应用贝叶斯模型，预先对典型情景进行等级研判。典型情景指原因要素处于特定的单一状态。设事件发生在工作时间，即“时间”要素状态为“day”，应急响应能力为“一般”，此时不同情景的后果(大概率状态)和响应等级见表3。

表3 典型情景的后果及响应等级Table 3 Consequences and response grades in typical scenarios

表3为依据大概率状态判断事件及响应等级。如果依据加权概率值，则得出的后果加权值较大，相应的响应等级较高。

对于承担电力应急管理职责的组织或机构，可以针对其管辖范围内的电力设施，预先分析可能的爆炸超压范围，在事件发生前研判响应级别，做好应急准备。

3.3 风险因素的影响程度分析

应用贝叶斯模型，可以分析风险因素不同状态对后果的影响，进而有针对地开展危化品爆炸事故发生前的风险处置措施。以爆炸超压为例，对于一般条件情形，不同爆炸超压范围的“系统损失”结果如图3所示。

图3 “爆炸超压”对“系统损失”的影响Fig.3 Influence of “explosion overpressure” on “systemic loss”

由图3可知，当爆炸超压由[0,20]kPa提高到大于100 kPa时，系统损失小于1 000万元的概率，由61.5%减小至21.5%，其他3个状态的概率显著增加，其中大于10 000万元的概率由3.02%增大至10.8%。由此可见，“爆炸超压”是影响“系统损失”的重要因素。如果条件允许，可以在事件发生前，通过对脆弱性较强的设备加装防护装置，或通过优化电网系统结构，减小单一设备损坏对电网系统的影响等措施，减小危化品爆炸事故后果。

同理，可以分析时间、电力设施、应急响应能力等因素对不同后果要素的影响，根据实际情况有针对性地开展危化品爆炸事故发生前的风险处置措施。

4 结论

1)应用贝叶斯网络方法，综合考虑突发事件、承灾载体、应急管理的风险因素，建立危化品事故电力系统安全风险评估模型，评估预警等级。

2)将该模型应用于应急准备阶段，通过预先分析典型情景的事件等级和响应等级，有针对性地开展应急能力建设；分析各风险因素对事件等级的影响程度，结合实际情况对影响显著的风险因素开展预先处置措施，减小事件风险。

3)以贝叶斯网络模型得出的后果结果为基础，可以应用“最大概率法”或“概率加权求和法”研判事件等级，后者较前者得出的事件等级可能相对较高。

4)风险因素的分布概率和条件概率直接影响贝叶斯网络模型的准确性。在实际应用中，不同应用主体应根据实际情况对概率进行必要的调整，如根据危化品可能的爆炸超压情形调整不同状态所占比例，根据涉及的电力设施调整不同类型设施所占比例等，以进一步提高模型的针对性和准确性。