水电工程突发事件应急响应效能Petri网仿真模型

郑霞忠，余　迪，陈　述,吴菊华

(1. 三峡大学湖北省水电工程施工与管理重点实验室，湖北宜昌　443002； 2. 三峡大学水利与环境学院，湖北宜昌　443002)



水电工程突发事件应急响应效能Petri网仿真模型

郑霞忠1,2，余迪2，陈述1,2,吴菊华2

(1. 三峡大学湖北省水电工程施工与管理重点实验室，湖北宜昌443002； 2. 三峡大学水利与环境学院，湖北宜昌443002)

摘要：综合运用Petri网理论，提出系统效能分析的模型及方法优化水电工程突发事件应急响应流程及其响应能力。首先，抽象应急响应过程链，对事件应急响应流程进行过程建模，然后，利用Petri网与马尔可夫链同构特性，确定应急响应流程系统可能出现的状态集，构建同构的马尔可夫链。最后，通过仿真计算得到突发事件应急响应流程中各环节库所平均标记数、变迁利用率及平均执行时间等效能指标并进行分析。以雅砻江流域某水电工程突发事件应急响应流程为例，仿真计算并分析响应系统主要效能指标，结果表明：应将协助公共应急响应过程、应急系统总结评审和应急后期环节作为处理相对耗时的关键，并采取措施着重改善，能为应急管理层提高整个系统的运行效率提供参考。

关键词：应急响应； 效能仿真； Petri网； 水电工程； 突发事件

水电工程突发事件时有发生，提高其应急响应能力是工程应急管理的关键环节。因此，对突发事件应急响应流程建模，定量分析应急响应效能，对于优化应急处置流程、评估应急响应效能具有重要意义[1]。

建立应急响应流程模型是应急响应效能分析与评价的重要基础，而工作流建模工具的合理选择是前提。目前，随着对工作流模型研究的不断深入，已相继提出和借鉴多种适用的建模工具去解决相关问题，刘志强等[2]采用统一建模语言(UML)对电厂设备检修管理系统进行可视化建模，分析了火力发电厂设备检修管理系统的功能需求；刘艳梅等[3]采用扩展事件驱动过程链(eEPC)的方法对企业业务过程建模，呈现了一个事务过程流程结构的控制，通过整合业务过程中的静态资源进一步优化了企业业务过程；王莉等[4]使用事务过程执行语言(BPEL)构建企业业务流程管理系统的框架，分析了BPEL业务流程执行引擎结构应用执行过程。高娟等[5]利用网络服务流程语言(WSFL)来叙述网络服务流程及描述商业流，提出了使用WSFL在多个服务提供者之间进行商业过程的模型。

这些工作流工具比较直观、易理解，但较难准确描述应急管理措施之间的复杂关系，也缺乏针对应急管理流程具体的形式化描述和评价。Petri网具有可视化图形功能，直观描述流程行动的关系，可对应急流程结构及性能进行数学定量分析，并能弥补以上建模工具的功能缺失。本文综合考虑应急响应措施之间相互关联、相互制约及并行和同步关系，综合运用Petri网的突发事件应急响应建模方法构建应急响应模型，计算水电工程突发事件应急响应Petri网效能指标，进一步剖析应急流程信息拥挤的瓶颈环节及事件应急处置的关键节点，为应急响应流程是否合理、高效、可靠提供评判依据[6]。

1应急响应流程

水电突发事件应急响应流程是以应急启动、决策、行动以及恢复4个环节为逻辑主线[7]，依据水电工程突发事件的类别、可能造成的危害程度、紧急程度和发展态势，被划分为事件判定、应急处置、应急结束、后期处置等过程[8]。其主要流程内容见图1。

图1　应急响应流程Fig.1　Graph of emergency response process

2应急响应流程效能分析

Petri网将变迁与随机的指数分布引发延时相联系，考虑活动时间因素，给Petri网的每个变迁相关联一个引发速率，可解决工作流中活动发生时间问题[10]。目前，这一理论已广泛应用于动态离散系统的效能分析与控制研究[11]。

2.1Petri网模型的建立

为深入剖析水电工程突发事件应急响应流程，综合上述应急响应程序提炼所研究系统的应急指挥过程，明确Petri网中库所和变迁的具体含义(见表1)，将指数分布时延与相应的变迁关联，建立水电工程突发事件应急响应流程所对应的Petri网模型，如图2所示。

图2　水电工程应急响应流程的Petri网模型Fig.2　Petri net model for emergency processes of 　hydropower projects

库所状态情况含义变迁变化事件含义P1事故单位报送信息T1事故爆发后被发现P2事故被发现T2事故单位报传信息P3应急救援中心接收信息T3确定事态响应等级P4相应等级应急响应T4申请启动公共应急响应平台P5公共应急响应申请获准T5启动应急响应平台P6各部门协同应急T6组建应急现场指挥中心P7应急方案制定T7商讨应急方案P8应急现场指挥中心筹备T8各部门进行现场处置P9应急处置完毕T9事态分析判断P10完成求援方案拟定工作T10应急响应升级P11应急现场指挥中心成立T11应急恢复P12明确事态信息T12调查评估P13应急结束T13协助公共应急响应P14总结评审结束T14瞬时变迁

2.2马尔可夫链的构建

确定Petri网中存在的可能状态，以流程存在的各库所Pi标示状态Mi(如状态M6由库所P6,P7,P8标示，其表示应急响应进入紧急筹备应急现场指挥中心，制定应急方案，指挥各部门协同应急行动状态环节中)，得到可达标示集(见图3)，构建其对应可达图。将图中每条线上所标注的引发变迁换成其平均引发速率，得出同构的马尔可夫链[12]，如图4所示，图中λi表示变迁Ti的平均速率。

图3　可达标示集Fig.3　Set of reachable indication

图4　同构的马尔可夫链Fig.4　Isomorphic Markov chains

2.3稳态概率的求解

(1)

(2)

2.4系统效能分析

在求得稳态概率的基础上，结合实际变迁速率计算性能指标[13]，并进一步分析找出影响系统应急响应效能的主要因素。

3应急响应流程效能仿真

基于建立的Petri网水电工程突发事件应急响应工作流模型，构建马尔可夫链，通过在应急流程中引入事件参数，对过程进行仿真，输出有关系统的效能指标参数，并以此为依据对工作流模型效能进行分析[12, 14]。具体的仿真流程如下：

(1)初始化参数数据，输入应急流程各工作基础统计数据；

(2)设定最小时间事件，仿真过程中随仿真时钟的推进，满足条件的变迁受激发，通过记录每次激发的托肯(库所中的对象)收取及释放时间节点和对应的变迁标号[15]；

(3)确定变迁的发生和托肯转移，经过多次循环，实现仿真程序的运行。

4实例分析

4.1应急效能参数

对雅砻江流域某水电工程突发事故应急响应流程进行模型仿真，根据应急预案演练的样本数据，统计变迁时延参数T1～T13及对应的变迁发生率参数λ1～λ13，如表2所示。

表2　变迁时延参数

4.2Petri网的稳态概率

根据式(1)中Q的定义，可得其转移速率矩阵Q。

Q=

根据式(1)和(2)，计算得到每个状态标志稳态概率值，如表3所示。

表3　状态标志稳态概率值

4.3应急响应效能指标

基于马尔可夫链及稳态概率计算Petri网应急响应系统的效能指标，主要包括库所平均标记数、变迁利用率与系统平均执行时间。

(1)库所平均标记数。计算得到各库所平均标记数的概率见表4。

表4　各库所平均标记数值

各库所平均标记数排序：c14>c5>c2>c6>c10>c11>c1>c3>c4>c7>c8>c9>c13>c12,可见，应急系统总结评审结束时的状态表现最为繁忙，故精简评审流程，强化各部门之间沟通、提升处置信息的反馈效率，能有效解决环节中产生的信息堆积问题。

(2)变迁利用率。计算可得各变迁利用率数值，如表5。计算结果可知，协助公共应急响应过程需要重点管理和监督。

表5　库所和变迁的定义

(3)平均执行时间。为系统分析整个应急流程的平均执行时间，先将其分为应急前期Q1(P1～P3)，应急中期Q2(P4～P12)和应急后期Q3(P13～P14)共3个环节[16]。计算得各环节平均执行时间，NQ1=0.192 1，NQ2=0.534 5，NQ3=0.411 9，λQ1=0.005 5，λQ2=0.032 9,λQ3=0.005 5,TQ1=34.930 0,TQ2=16.250 0,TQ3=74.890 0。通过应急响应Petri网模型的仿真分析，结合工程实例资料，计算得到的应急期间三环节运行执行时间，结果表明应急后期运行效率相对较低，需采用各种有效措施提高这一环节的运行效率，如采用档案管理信息化方式提高效率。

5结语

(1)抽象协同应急处置过程链，依据Petri网理论，建立了基于Petri网的水电突发事故应急响应模型，借鉴库所平均标记数、变迁利用率及平均执行时间等3个指标，有效发掘应急处置流程中瓶颈环节和处理耗时的关键活动，结合实例，对所建立模型进行定量化的效能分析。

(2)水电工程突发事件应急响应流程效能仿真可为剖析应急流程信息拥挤的瓶颈环节及事件应急处置的关键节点，进一步优化应急处置方案提供依据。实例分析结果表明“协助公共应急响应”过程占用时间长、相对耗时；应急系统总结评审结束状态表现最为繁忙；应急后期环节运行效率低。

(3)水电工程突发事件复杂多变，受时间与信息等约束，响应决策难以协调与平衡各方利益，水电工程突发事件应急响应效能分析方法仍需在实践中不断修正与完善。

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Capability simulation model for emergency response of hydropower projects based on Petri nets theory

ZHENG Xia-zhong1,2， YU Di2， CHEN Shu1,2, WU Ju-hua2

(1.HubeiKeyLaboratoryofConstructionandManagementinHydropowerEngineering,ChinaThreeGorgesUniversity,Yichang443002,China; 2.CollegeofHydraulic&EnvironmentalEngineering,ChinaThreeGorgesUniversity,Yichang443002,China)

Abstract：In order to optimize hydropower projects’ emergency processes and evaluate emergency response capability, the models and methods of system performance analysis have been proposed according to the theory of Petri nets. First, the model of events in emergency processes was established by abstracting the emergency response process chains. Then, based on the isomorphic characteristics between Petri nets and Markov chains, the state set that may arise in the emergency response system was set up, and thus isomorphic Markov chains could be developed. Finally, the performance analysis of the emergency response system could be made by calculating the average number of markers in various places in different linkage systems, the utilization of transitions and average execution time and so on. A hydropower project in the Yalong River was taken as an example, the analysis results of performance index show that some measures should be taken to improve the relatively time-consuming process of the public assistance emergency response procedures, and summarize the evaluation of emergency systems and post-emergency links, which can provide a reference for the emergency management to improve the operation efficiency of the entire system.

Key words：emergency response; capability simulation; Petri nets; hydropower project; emergent events

中图分类号：X92

文献标志码：A

文章编号：1009-640X(2016)01-0063-08

通信作者：陈述(E-mail： chenshu@whu.edu.cn)

作者简介：郑霞忠(1963—)， 男， 湖北鄂州人， 教授， 博士， 主要从事安全科学与工程研究。

基金项目：湖北省教育厅自然科学研究项目(Q20151210)

收稿日期：2015-03-16

DOI:10.16198/j.cnki.1009-640X.2016.01.010

郑霞忠， 余迪， 陈述， 等. 水电工程突发事件应急响应效能Petri网仿真模型[J]. 水利水运工程学报, 2016(1): 63-70. (ZHENG Xia-zhong, YU Di, CHEN Shu, et al. Capability simulation model for emergency response of hydropower projects based on Petri nets theory[J]. Hydro-Science and Engineering, 2016(1): 63-70.)