电力应急队伍调度决策研究

耿泽飞，薛丽蓉，瑚跃进

（西北电网有限公司，陕西西安710048）

近年来,欧美等发达国家和我国的海南省、华中等地先后发生了大面积停电事故,造成了较为严重的社会影响[1]。国际上近年来陆续有2003年“8·14”美加大停电事故、2003年英国伦敦停电事故、2006年西欧“11·4”大停电事故等[2-4]；中国也有2005 年海南“9·16”大停电事故 ,2006年华中电网“7·1”事故、2008年电网冰灾等[5-8]，灾害的发生给经济发展及人民生活造成了严重的影响。

为了提高电力系统预防和处置电力突发事件的能力,最大限度地减少影响和损失，国家电网公司认真贯彻国务院、电监会和相关省（市）政府关于应急管理的指示精神，于2009年建成以公司总部应急指挥中心为核心，网省公司及重要城市应急指挥系统为组成部分的应急救.指挥体系，实现了多层次的数据整合和联动、现场指挥、视频会议会商等内容,全面提升了电力安全监管水平和综合应急指挥能力。文献[9-10]介绍了电力应急管理理论与技术对策、应急队伍资源管理系统建设；文献[1]介绍了加强应急队伍和协调联动机制建设的措施；文献[11]提到了电网安全预测预警与应急决策处理逻辑应急人员的调度。随着应急管理工作不断加深，电力应急队伍建设和调度逐渐被重视起来。当突发事件发生后，灾害点将需要大量的应急队伍参与到应急活动中，应急管理人员需要在应急队伍需求预测的基础上，结合突发事件发生区域的应急队伍已派遣情况，对各灾害点的应急队伍需求进行评估分级。评估分级的目的是确定下一步更合理地实施应急队伍派送工作。应急队伍需求级别高的优先动员满足，级别低的应急队伍随后动员满足。应急队伍需求评估的科学性直接决定着后续动员的组织实施和动员效果。在可动员应急队伍有限的情况下，这种评估动员的管理思想和方式极为重要，研究如何按照需求等级向多个灾害点派遣应急队伍具有十分重要的意义。

从目前应急评估研究的现状来看，通常应急演练或者预案编制过程中都存在着对应急队伍动员的调度问题，应急队伍的级别，大多是依靠应急管理人员的直觉和经验来确定，主观性和随意性较强，不能全面、客观地反映出应急队伍需求的级别特征。迫切需要根据应急队伍需求的特点，建立适用的应急队伍需求指标体系，反映动员实际的应急队伍评估模型，辅助应急管理人员对应急队伍进行科学评估。

目前常用的评估方法有模糊聚类分析、模糊综合评判法、神经网络评估法等。这些方法应用到应急队伍评估的研究都比较少，一方面是缺少全面反映评判应急队伍需求等级的综合指标体系；另一方面因为突发事件具有非例行性，一次突发事件中应急队伍的级别很难再应用于另一次突发事件的处理，而且评估指标上的数据也很难采集到。本文针对这一特点提出了评判应急队伍需求等级的综合指标体系，并建立了基于Mamdani型模糊推理的应急队伍需求分级方法，为多灾害点的应急队伍派送提供了决策依据，为提升电力应急处置水平提供保障。

1 基于模糊推理的应急队伍需求分级方法

模糊数学法用数学的语言分析和解决现实世界中普遍存在的模糊问题,适用于处理那些难以定义且难以用数字描述,但易于用语言描述的变量[12]。本文提出把对应急队伍需求的重要性、时效性和缺口程度3个因素，作为建立在Mamdani模糊模型推理机制之上的应急队伍需求分级评价标准,重要性是事故点在整个电网中的重要程度；时效性是在相同的时间内投入相同的应急队伍产生的不同效果；缺口程度反映事故地点抢修力量充足程度，输入采用自然语言描述灾害点对应急队伍需求的重要性、时效性和缺口程度，然后将这些输入指标模糊化并确定其隶属度，随后使用语言规则库和模糊逻辑推理,得到应急队伍需求的级别隶属度，最后得到对应的分级结果，分级推理过程如图1所示。

2 Mamdani模糊推理

2.1 电力应急队伍的关键因素和模糊化

图1 Mamdani分级推理过程

模糊评价模型用应急队伍的重要程度、时效性和缺口度表示模型的模糊输入,语言变量应急队伍的需求级别表示模型的模糊输出，使用梯形函数作为隶属度函数,它们的定义分别见图2。

图2 电力应急队伍重要性、时效性、缺口度隶属度函数

2.2 规则库的建立

规则库描述了不同组合的输入变量对应急队伍需求级别的综合影响，这些规则通常直接通过自然语言描述，多采用模糊表述的“IF-THEN”规则。“IF-THEN”规则分为2个部分：一是可以和输入相比较的前提；另一个是在该前提下得到的结果[13-14]。模糊规则中的连接词“AND”和“IF-THEN”采用与运算（夷），“OR”采用或运算（遗），则模糊规则基本形式的数学描述为:

设U1，U2，…，Un，Un+1为（n+1）个有界实数论域，每个论域Ui按一定规则分为ni个凸模糊子集Aij，其隶属函数为为每个有界论域上的隶属函数集，Aij表示第i个有界论域上的凸模糊集。

模糊规则集可以表达为:

式中：Aij沂Si;ni为每论域Ui中的凸模糊规则可以表示为：IF x1is A1jAND x2isA2jAND x3is A3j，THEN x4is A4j式中,x1，x2，x3分别为应急队伍重要程度、时效性、缺口度；x4为应急队伍的需求级别；A1j表示U1上的凸模糊集（j=1,2,…，n1）;A2j表示U2上的凸模糊集（j=1,2,…,n2）;A3j表示U3上的凸模糊集（j=1,2,…,n3）;A4j表示U4上的凸模糊集（j=1,2,…,n4）。本文的总模糊规则数为n1伊n2伊n3=18。表1表示了应急队伍需求级别评价规则库的若干条样本。

表1 电力应急队伍需求分级的模糊推理规则

3 应急队伍需求分级模糊推理

在对应急队伍需求级别的评价集中，采用与模糊输入相同的方法使用模糊集来定义输出集合。特别指出的是，目前在应急领域对应急队伍动员的级别并没有一个权威、法定的分级标准。

在研究的过程中，借鉴国务院2006年发布的《国家突发公共事件总体应急预案》中对各类突发公共事件的4级划分法，把应急队伍需求也分为4级，级别从高到低依次为:玉级(特急需求)、域级(紧急需求)、芋级(较急需求)和郁级(一般需求)，对应颜色分别为红色(玉级)、橙色(域级)、黄色(芋级)、蓝色(郁级)，每级对应的模糊评价值如表2所示，它所对应的隶属度函数如图3所示。

表2 应急队伍需求级别评价指标

图3 应急队伍需求级别隶属度函数

模糊推理过程采用Mamdani的min-max模糊推理方法[15]，规则的输出使用fuzzyunion的方法进行聚合，得到最终的分级结果使用级别模糊集表示。Mamdani min-max推理过程如下:首先对规则前件各命题的函数值取其逻辑与(min)作为前部的适合度,然后将此适合度与规则后件的命题作逻辑与(min)运算,作为每一个规则的结果程度值；接着对整个规则库作逻辑和(max),所得即为整个模糊推论的结果[16]。推理公式如下所示，推理过程如图4所示。

图4 基于Mam dani m in-max的模糊推理方法

以某灾害点应急需求评估为例，应急队伍的重要性、时效性、缺口度评估值分别为7、8、7。通过Mamdani min-max模糊推理方法推理,采用面积中心法去模糊化后应急需求评估值为6.73,按照推理求得需求级别为域级（紧急需求）。

4 仿真算例

以某次地震发生后的变电站或线路对电力应急队伍需求为例，应急管理人员需要对灾害点应急队伍需求进行快速分级，以确定各灾害点的事故处理优先级。借助Matlab中的模糊推理工具，根据专家经验和知识建立规则库，实现本文提出的应急队伍需求分级方法，建立基于Matlab的应急队伍需求分级系统，并利用该系统对该灾害的多个灾害点需求进行分级，重要性、时效性、缺口度，按照各个元素的隶属度函数等价为具体分值，通过Mamdani minmax的模糊推理方法，得到的应急队伍需求分级结果见表3。

表3 各灾害点应急队伍需求分级结果

从表3的需求分级结果来看，本文提出的基于模糊推理的应急队伍需求分级方法是可行的，建立的模糊推理分级模型是合理的，基于Matlab实现的应急队伍需求分级模糊推理系统是实用的。该系统将帮助应急管理人员快速地对应急队伍需求进行分级，并且合理地给出调度决策的依据。尤其在多个灾害点同时需要调度应急队伍时，它将有效地帮助解决多灾害点对资源的竞争。另外，使用单值模糊产生器、极大极小复合和面积中心去模糊化方法可以求出总的输入输出曲面。从曲面的变化情况可以分析在不同的区域,应急队伍需求重要性和时效性对应急队伍需求评估的影响。

5 小结

确保电力可靠供应关系着工农业生产和人民生活，对经济社会发展具有重要意义，因此，电力紧急事件的抢修恢复至关重要。作为应急调度决策的前提与基础，研究应急队伍需求分级可以较好地为应急决策提供参考。目前应急队伍需求分级主要依靠应急管理人员和应急专家的经验和主观判断，调度中存在着一定的随意性和盲目性，缺乏科学的分级方法作指导。本文在对应急队伍调度深入分析的基础上，通过自然语言来描述了影响应急队伍需求级别的关键因素：重要性、时效性和缺口度，可针对不同的灾害选择不同的指标体系，根据专家经验和案例分析挖掘和更新规则，在反事故演习和使用的过程进一步完善，并为应急队伍调度提供决策依据。为进一步做好电力应急队伍的调配工作,保证各类突发事件发生时的应急需求,以加快电力安全事故发生后的应急处置,最大程度地减小停电对国民经济发展和人民生活的不利影响。

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