基于AHP和VPRS输变电施工风险指标及权重研究

王 朋，方 向，刘 婷，孙海森

(国网江苏省电力公司经济技术研究院，江苏 南京 211100)



基于AHP和VPRS输变电施工风险指标及权重研究

王 朋，方 向，刘 婷，孙海森

(国网江苏省电力公司经济技术研究院，江苏 南京 211100)

输变电项目施工过程中安全事故的发生不仅会对企业的信誉、盈利能力和社会稳定带来负面影响，也对施工人员的人身和财产安全带来极大伤害。保证输变电施工安全是我国输变电企业发展的重要条件。以准确、科学、简洁为目标构建了3层次输变电施工安全风险评价指标体系，综合利用层次分析法和变精度粗糙集对风险指标权重进行计算。最终结合实际案例，对风险指标权重进行排序，结果表明该方法具有一定实用性和有效性，有助于减少安全事故的发生。

输变电施工；安全评价；AHP；变精度粗糙集

随着经济体制改革高速发展，电力基础设施建设作为经济发展的有力保障也取得了突破性的提升，特别是输变电建设取得了建设性的成绩。输变电项目特有的作业面窄、作业高度风险、施工工序复杂等特点无形中给输变电施工安全管理施加很大压力。有必要对施工过程中的不确定安全风险因素进行识别分析，并制定对应的解决和防范措施，以期将输变电项目的风险成本损失减小到最低。

国外安全管理最早起源于GREENWOOD和WOODS[1]从矿业工人生理和心理角度提出的安全事故原因理论。ANANTASATE等[2]详细分析输变电项目安全管理相关的安全评价，并对其安全影响因素进行罗列。SANCHEZ[3]在建立的神经风险评估体系基础上，运用人工神经网络筛选出项目的主要风险影响因素。TAH等[4]利用结构分解法对项目风险进行风险因素的识别和分类。NIKANDER等[5]认为在项目施工过程中采取预警机制可以有效地对安全风险进行管理和控制。国内学者张宏等[6]运用企业安全管理理论探讨了影响输变电建设安全因素以及各因素间关系，并建立相应安全风险指标体系和安全等级评价模型。邓宝等[7]运用支持向量机模型建立了项目预警系统模型，完善了项目安全评价理论研究。邢益瑞等[8]根据搜集的基础数据，结合AHP、数据挖掘等智能算法对项目安全管理绩效进行评价。笔者在建立科学合理的输变电施工安全评价指标体系基础上，综合利用层次分析法[9]和变精度粗糙集对各风险因素所占权重进行打分和排序，两种方法结合运用可有效消除专家打分过程中存在的主观性和随意性，可从模糊的、不完备的冗余数据库中消除噪声数据，使得计算结果更为精确合理。

1 输变电施工安全风险评价体系构建

由于在输变电项目施工安全评价过程中，所涉及的安全因素较多，评价过程具有不确定性和动态性，并且随着施工阶段和施工对象的变化，相应的施工风险因素可以从多维度多角度进行选取。笔者主要从安全管理因素、施工环境因素、安全技术因素、施工设备因素和人员素质因素这5个准则层，构建了输变电施工安全风险评价指标体系，如图1所示。

图1 输变电施工安全评价指标体系

2 输变电施工安全评价指标综合权重确定

2.1 变精度粗糙集理论简介

在PAWLAK粗糙集[10-11]模型的基础上进行扩充可得到变精度粗糙集(variable precision rough set,VPRS)，通过预置取值介于0.5与1.0之间的近似精度因子β(0.5<β≤1.0)，使得PAWLAK粗糙集严格的边界定义得到一定程度放松，从而赋予该模型抗噪声能力[12]，有利于解决属性间无函数或不确定关系的数据分类问题。

变精度粗糙集计算过程中假设C为条件属性集，D为决策属性集，且C,D⊆A，条件属性集和决策属性集都隶属于有限属性集A。若U是所有评分对象的集合，则当集合Z和集合P分别隶属于集合U和集合C时，可将Z划分为3个区间：

(1)

(2)

(3)

其中，E(·)为基于P的条件类，且表示的是一个等价类集合。P相对于D的QoC定义为：

(4)

γβ(P,D)表示P在正确分类率β的条件下，划入决策属性D的数量，而且γβ(P,D)数值大小与D对于P的重要性程度成正比。根据此属性可推测QoC也可用于表示条件类P相对决策属性D的重要性[13]。

2.2 输变电施工安全评价指标综合权重确定

2.2.1 评价指标权重确定

利用变精度粗糙集理论可将QoC概念运用到对输变电施工安全评价指标权重的确定上。在对输变电施工的安全评价过程中，Pi表示体系中第i(i=1,2,3,4,5)个指标，且各个指标之间具有相对独立性；群决策Pki相对于Dk的重要性可以通过专家对各个样本输变电企业及其相关指标进行打分获得，具体如下：

(5)

构造基于AHP方法的矩阵集合B={B1,B2,…,Bm}(k=1,2,…,m)，其中Bk为判断矩阵，取决于评估专家k对输变电企业的打分。

其中，bk,ij为专家k确定出的指标体系Pi相对于Pj的重要程度，即：

因为bk,ij×bk,jh=bk,ih，所以Bk为完全一致判断矩阵。变精度粗糙集计算过程中的此判断结果可以有效解决判断矩阵不一致的问题。条件属性Pki特征值可以通过几何平均法得到：

(7)

(8)

归一化处理后可得出判断矩阵Bk中指标权重向量为：

(9)

(10)

2.2.2 专家权重确定

针对输变电施工安全评价指标，从客观和主观两方面进行评价，对应权重分别用Ok和Sk表示。在群决策表基础上，结合AHP和VPRS方法来确定专家对输变电企业安全评价指标中要素的权重，从而有效消除专家打分中存在的主观性和随意性。

判断矩阵Bk与其他判断矩阵之间的相似性可反映专家k的客观权重的大小，相似性越低则该专家权重越低，反之亦然。判断矩阵Bk定义如下：

(11)

(12)

专家i和专家j之间的相似性定义为:

(13)

其中，0

(14)

Bk的可信度随着bk单调递增，所以对专家k的客观权重作如下定义：

(15)

专家权重可以定义为：

γk=cSk+dOk

(16)

其中c+d=1，通过对c和d的取值变化可随之调整专家在评分决策过程中的主观权重和客观权重所占比例，由于c、d值的随机调整，因此该模型可适用于不同条件下的群决策模型。由于输变电企业安全评价不确定性较强，为突出这一点，可

(17)

3 输变电施工安全评价指标权重算例

江苏某地区为了满足用电需求，扩建2座220kV变电站，配置两台容量为240MW的主变压器，出线规模为双母线接线，终期出线四回。现对该220kV变电站项目安全评价指标及其指标权重进行打分计算。经过专家组(4人组成)现场对15个安全评价指标要素重要程度进行打分，1为较为重要，2为重要，3为很重要，4为非常重要，得到输变电企业安全体系要素评价决策表，示例如表1所示。

R4、R5、R6和C2，R7、R8、R9和C3，R10、R11、R12和C4，R13、R14、R15和C5，以及C1、C2、C3、C4、C5和G这5个组分别进行评估，得到评价决策表如表2所示(由于层次不同，表2仅以第5小组为例)。取β=0.2，通过上层要素、下层要素以及同层要素之间的相对重要度的计算来建立判断矩阵，从而得到输变电企业安全指标要素的综合重要度，如表3所示。

根据表3结果，按各安全风险指标的综合重要度从大到小进行排序，得到的排序结果为：R1>R9>R8>R7>R4>R3>R6>R15>R5>R13>R10>R12>R2>R14>R11。

表1 由属性R1、R2、R3、C1组成的评价决策表

表2 由属性C1、C2、C3、C4、C5、G组成的评价决策表

表3 输变电企业施工安全指标要素综合重要度

4. 结论

输变电施工过程安全体系评价主观性的因素，存在许多不确定性的问题，将AHP和VPRS模型相结合可有效合理地解决不精确的信息分类问题，有效消除数据噪声。最终计算出的指标重要程度性对项目决策者有一定的参考价值。

[1] 陈宝智，王金波.安全管理[M].天津：天津大学出版社，1999：56-59.

[2] ANANTASATE S, CHOKPANYASUWAN C, PATTARAPRAKORN W, et al. Application of hazard and operability study to safety evaluation of electrical design for a major power system upgrade of oil and gas production plant[C]∥International Conference on Electrical Engineering/Electronics,Computer, Telecommunications and Information Technology.[S.l.]：[s.n.]， 2009:178-181.

[3] SANCHEZ P M. Neural-Risk assessment system for construction projects[C]∥Construction Research Congress .[S.l.]:[s.n.],2014:1-11.

[4] TAH J H M, THORPE A, MCCAFFER R. Contractor project risks contingency allocation using linguistic approximation[J]. Computing Systems in Engineering, 1993, 4(2):281-293.

[5] NIKANDER I O, ELORANTA E. Project management by early warming [J].International Journal of Project Management,2001,19(7):385-399.

[6] 张宏,刘敦义.电力企业安全管理能力评价指标体系构建[J].工业安全与环保，2008，34(6):45-46.

[7] 邓宝,宋瑞.基于BP神经网络的安全评价方法研究[J].安全与环境工程,2005,12(2):61-64.

[8] 邢益瑞,佟瑞鹏,张孟春.基于ANP的建筑安全管理绩效评价框架研究[J].中国安全科学学报.2010，20(4):110-115.

[9] 蔡建琼.SPSS统计分析实例精选[M].北京：清华大学出版社，2006:153-158.

[10] PAWLAK Z. Rough sets[J].International Journal of Computer and Information Science,1982,11(5):341-356.[11] PAWLAK Z. Rough sets: theoretical aspects of reasoning about data[M]Boston:Kluwer Academic Publishers,1991:1-35.

[12] 张文修,吴伟志，梁吉业，等.粗糙集理论与方法[M].北京：科学出版社，2001：35-39.

[13] ZIARKO W. Variable precision rough set model[J]. Journal of Computer and System Sciences,1993,46(1):39-59.

WANG Peng:Senior Engineer; State Grid Jiangsu Electric Research Institute, Nanjing 211100,China.

Research on Power Transmission and Transformation Construction Safety Risk Evaluation System and Its Weight Based on AHP and VPRS

WANGPeng,FANGXiang,LIUTing,SUNHaisen

In power transmission and transformation project construction ,process,security incidents would not only corporate reputation, profitability and adversely affect social stability, but also the safety of construction workers and property damage caused great harm. Ensuring construction safety climate is an important condition for the development of our enterprise architecture. Based on the accurate, scientific and simple as the goal to build the three levels of power transmission and transformation construction safety risk evaluation index system, comprehensive utilization of the analytic hierarchy process and variable precision rough set of risk index weight to calculate. Finally combining with actual cases, the risk rank index weight, the results show that the method has a certain practicality and effectiveness, can be committed to reducing the occurrence of safety accidents.

building construction; safety evaluation; AHP; VPRS

2095-3852(2016)05-0557-04

A

2016-04-12.

王朋(1978-)，女，江苏南京人，国网江苏省电力公司经济技术研究院高级工程师.

TU71 DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.05.009