基于灰色关联分析法的电气火灾事故统计分析

王 帅

咸阳市消防救援支队，陕西 咸阳 712000

0 引言

火灾作为一种灾害现象，其发生与发展可能会带来巨大的财产损失和人员伤亡。2018年我国电气火灾占到了总火灾起数的34.6%，其中较大火灾占比55.2%。如江苏常熟“4·15”民房火灾，造成5人死亡，4人受伤，起火原因为电路故障；哈尔滨北龙温泉酒店“8·25”火灾，造成20人死亡，20多人受伤，起火原因为风机盘管机组电气线路短路形成高温电弧，引燃周围塑料绿植装饰材料并蔓延成灾[1]。不难看出，电气火灾事故的发生，严重危及人民的生命安全，因此分析电气火灾事故与多因素之间的关系，对预防电气火灾事故具有参考作用。

目前，关于电气火灾事故的评估方法主要有层次分析法、神经网络法、模糊综合评价法、灰度关联分析法等。马晓霞[2]采用层次分析法和熵值法计算得到电气火灾危险性评估指标体系的指标权重，采用雷达图展示了电气火灾危险性级别。Rose-Pehrsson等[3]采用概率神经网络法提高火灾预警探测系统的敏感性。田树仁[4]采用神经网络法处理电气线路的信号，得到电气火灾发生的概率。王君莉[5]采用模糊灰色聚类法建立电气火灾评估模型，快速有效地评估煤矿电气火灾风险。景国勋等[6]运用灰色关联分析法计算出电气等因素与火灾事故之间的关系。

灰色关联分析法与其他评估方法相比，具有步骤简单、对数据要求较低等优点，适用于数据量较少的评估。本文根据2015—2018年《中国消防年鉴》中电气火灾事故相关数据，运用灰色关联分析法分析起火原因、起火时间与直接损失之间的关系，探究系统内部因素关系的强弱程度，找到影响电气火灾直接损失的主要因素，为电气火灾的预防工作提供依据。

1 灰色关联分析法

1.1 基本原理

灰色关联分析法是灰色系统理论中的一种方法，是信息不完全确知的系统，即部分信息已知，部分信息未知的系统[7]，灰色关联即不确定关联，指系统内的因子和因子之间、因子和系统之间关系的不确定性。灰色关联分析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之越小[8]。通过对灰色关联度进行计算，对系统内部因素量化和定性评价，分析内部各因素之间的关系强弱和相关程度。

1.2 计算步骤

1.2.1 确定参考序列和比较序列。设参考标准为j级，评价因子k个，样品总数i个，则参考序列记为xi(k)和yi(k)，比较序列记为Zi(k)(i=1，2，…，m；k=1，2，…n；j=0，1，2，…，t)。其中，xi(k)、yi(k)表示第i个样品中第k项评价因子的实测值，Zj(k)表示第j级参考标准中第k项评价因子的取值。

1.2.2 原始数据标准化处理。先对原始数据进行无量纲规范化处理，消除量纲使其具有可比性，再进行灰色关联分析计算。常用的无量纲规范化处理有初值化法、标准化法、区间值变换法和均值化法[9]。通过文献查找，标准化(规格化)法处理会得到更合理的效果，本文采用该方法用每个因素减去每行均值除以标准差，计算公式为：

(1)

1.2.3 计算差序列△ij(k)、两级最大差值和两级最小差值。计算公式为：

△ij(k)=∣xi(k)-yj(k)∣

(2)

△max=max(j) max(i) △ij(k)

(3)

△min=min(j) min(i) △ij(k)

(4)

1.2.4 计算关联系数，即求第i个比较序列和参考序列对应的第k个指标的相对差，计算公式为：

(5)

式中，ξij(k)为xi和yi对Zj的关联系数；ρ为分辨系数，取值范围为0～1，通常取ρ=0.5。

1.2.5 关联度表示各数据间的关联程度，计算公式为：

(6)

2 电气火灾灰色关联度分析

2.1 数据来源

根据2015—2018年《中国消防年鉴》中统计数据，有关电气火灾的起火原因和火灾24小时分布情况见表1。电气火灾起火原因有电气线路故障、电气设备故障、电加热器具火灾和其他4种，电气火灾起火时间从0点开始按每2 h的间隔划分，分为12组。利用灰色关联分析法分别对起火原因和起火时间对电气火灾直接损失的关系进行分析，进而明确影响电气火灾直接损失的主要因素。

表1 2015—2018年全国电气火灾起火原因、起火时间和直接损失情况

2.2 计算过程与结果

为充分全面地考虑各因素对系统的影响，分别研究电气火灾起火原因和起火时间与直接损失的关系。以2015—2018年的全国电气火灾直接损失数据为参考样本序列，以电气火灾起火原因和起火时间为比较序列，分别计算出各自对应的关联系数和关联度，并分析得出结果。以电气火灾起火原因作为比较序列为例，按照上述步骤进行计算：

列出参考序列与比较序列构成的矩阵，矩阵第1列为参考序列，第2到第5列为比较序列，矩阵如下：

[187993.2183815.5190360.5158627.9

66884623816990862461

23881245223089826376

5290533758105060

1222712294104416556]

再对原始数据进行标准化处理，使数据无量纲化以消除不同数量级对结果产生的影响，结果为：

(8)

求差序列和两级最大、最小差值，结果为：

[△ij(k)]=

[0.17301.18140.59230.7621

1.56320.91890.80691.6752

0.94700.36400.77310.5380

0.15520.59460.79930.0495]

△max=max(j) max(i) △ij(k)=1.6752

△min=min(j) min(i) △ij(k)=0.0495

记xi(k)的关联系数为ξ′，关联度为r′，计算关联系数和关联度，得：

[0.87780.43940.62040.5545

0.36950.50500.53940.3530

0.49710.73830.55070.6449

0.89350.61940.54191.0000]

(11)

根据同样的方法计算电气火灾起火时间与直接损失的关联度，记yi(k)的关联系数为ξ′′，关联度为r′′，得：

[0.54370.44660.52380.4609

0.71910.45390.56800.5456

0.66190.39780.56300.4448

0.76310.49080.58510.6101

0.64250.69260.59580.7565

0.63110.61290.56990.6842

0.67670.50130.56070.5921

0.73230.52120.58200.6385

0.59050.62840.55860.6690

1.00000.69490.74890.9061

0.58720.73810.58390.7434

0.53690.56500.52820.5749]

(13)

3 分析与讨论

3.1 电气火灾起火原因和直接损失的关联度

由式(11)可知，电气火灾引发因素繁多，与电气火灾直接损失关联度最大的是其他原因，其次才是常见的电气线路故障、电加热器具火灾和电气设备故障。一是体现出电气火灾原因的复杂性，电气火灾的发生往往由多方面的影响共同造成，调查工作有时并不能够得到确切的结果或者不能归因于后三种具体因素，这也与我国火灾的调查和统计有关；二是说明其他原因的火灾危害性非常大，需要得到足够重视。电气线路故障包括线路的短路、过载、接触电阻过大等，电气线路分布范围广，线路故障引起的火灾对房屋建筑及人身伤害大[10]，从而与电气火灾直接损失关联度较高。电加热器具在使用过程中温度高、功率大，安全防范意识差或粗心大意，使电加热器具与易燃物质接触或安装不规范，都会造成严重的火灾危害。电气设备故障引发的电气火灾与直接损失关联度最低，这是由于正规厂家生产的电气设备在正确使用和维护下，可以一定程度避免事故的发生[11]，但还是存在安全防范意识不够，不能正确使用、严格管理并定期维护设备等情况造成火灾的发生。

3.2 电气火灾起火时间和直接损失的关联度

由式(13)可知，与直接损失关联度高的、排名前三的时间段依次为18—20时、8—10时、20—22时，这与用电高峰期大致相符。同时，从整体上看，关联度大的时间段与电力部门统计的一天的用电高峰期也大致相符合，即7时至23时。从这些数据可以看出，工业用电和生活用电高峰期发生电气火灾从而造成直接损失的概率最大，在这些时间段，要重点对电气设备进行安全维护和故障排查工作，防患于未然。4—6时、0—2时这两个时间段发生的电气火灾与直接损失关联度最小，表明这段时间发生的电气火灾造成直接损失的概率小，但在此时间段人们常常处于睡眠状态，一旦发生火情，难以对火灾作出有效应对，危及人身安全，同样需要得到重视。

4 结论

通过运用灰色关联分析法计算2015—2018年电气火灾起火原因、起火时间与火灾直接损失的关联度，主要得到以下结论：(1)电气火灾起火原因与直接损失之间的关联度从大到小排列为其他原因、电气线路故障、电加热器具火灾、电气设备故障。(2)电气火灾起火时间与直接损失之间的关联度大小顺序为18—20时、8—10时、20—22时、10—12时、14—16时、6—8时、16—18时、12—14时、2—4时、22—24时、4—6时、0—2时。(3)电气火灾的发生往往由多方面的影响共同造成，其他原因的火灾危害性非常大，需要得到足够重视。