基于支持向量机的电力人因事故组织因素分析∗

（陆军炮兵防空兵学院 合肥 230031）

1 引言

近年来，随着科技的不断发展和生产流程、安全规范的不断完善，电力生产安全事故发生数量不断减少，但是不论是安全事故还是大面积停电，每次电力生产事故的发生都给社会带来了巨大的影响。因此，分析影响电力安全生产的诱发因素具有非常现实和重要的意义。电力生产系统是一个极其复杂的多因素系统，可分为三个部分，分别为人子系统、机子系统和环境子系统［1］，其中人子系统是引发电力生产安全事故的最主要原因。据统计，近年来我国电力生产安全事故中由人子系统引发的事故数量占总事故发生数量的80%以上［2］。在电力生产人子系统中，组织管理因素是最主要的影响因素，因此，为给电力生产企业提高自身安全生产水平、减少电力生产安全事故发生数量提供有效依据，本文利用k均值聚类算法和支持向量机对电力人因事故进行分析，探寻组织管理因素对电力生产人子系统的影响。

k均值聚类算法是一种经典的迭代求解的聚类算法［3］，它具有方便快捷、分类准确的特点。支持向量机［4］是一种以统计学习理论为基础的机器学习方法，它在处理小样本、高维、非线性问题时表现尤为突出。本文利用k均值聚类算法和支持向量机，提出了一种电力生产人子系统组织管理因素及其影响因素分析算法，该算法在已分析电力系统人因事故组织管理因素影响因素的基础上，首先利用k均值聚类算法按照本文提出的评价指标对电力生产系统人因事故组织管理因素样本的可靠性进行等级划分，然后利用支持向量机分析可靠性等级与影响因素间的关系，最后选取12组电力生产系统数据验证算法，证明了该算法的有效性。

2 电力系统人因事故组织管理影响因素分析

电力生产系统［5］是一个极其复杂的多因素系统，可分为人子系统、机子系统和环境子系统等三个部分，其中环境子系统是指电力生产及输送过程中所处或经过的外界环境，主要包含发电厂中温度、湿度、照明条件、噪声、天气和输送过程中所涉及的地形高度差、河流、湖泊、水库、城镇村庄、山脉等因素；机子系统是指电力生产和输送过程中使用的各种机器、设备，主要包含发电机、高压电线、变电站等设备；而人子系统是指在电力生产和输送过程中有人参与的部分，可以分为人力资源和组织形式两大部分，主要包含组织结构、管理方式、奖惩反馈、生产者的生理因素、心理因素、工作技能等因素。在电力生产系统安全事故中，人子系统是导致事故发生的最主要因素，而在人子系统中，组织管理因素又是导致事故发生的最主要的影响因素。依据已有文献资料和已发生的电力生产安全事故分析，本文将组织管理因素细分为组织、管理两类，其中组织因素又分为组织氛围、施工环境是否安全、组织过程是否合理、培训教育是否充分、资源管理是否到位，管理因素分为监管是否充分、计划是否合理、能否及时发现问题、安全防护是否到位、沟通是否及时。

3 基于k均值聚类的电力人因事故组织管理因素可靠性等级划分

系统可靠性的定义为在一定条件和时间内系统或子系统完成设定目标的概率［6］，常用的系统可靠性评价指标有损失率［7］、可靠度［8］、有效度等［9］。为证明利用k均值聚类算法划分人子系统可靠性等级的正确性，本文采用人子系统的有效度来作为评估电力生产人子系统可靠性的对比。人子系统的有效度A［10］可以表示为

这里的T1、T2分别为系统的工作时间、由于人因导致的停产时间。

图1 组织管理影响因素

为分析人子系统组织管理因素与电力安全事故的相关关系，本文将人子系统组织管理因素等级划分为四个等级，分别为好、较好、一般、差，利用k均值聚类算法对人子系统样本进行聚类，将样本按照可靠性等级划分为四类，聚类步骤［11］如下：

1）给定人子系统样本数据集；

2）令k=4，初始化聚类中心；

3）计算各样本点和初始化的聚类中心之间的距离，将样本数据进行划分；

4）计算划分完成的同一类内样本点数据的均值，将其作为新的聚类中心，更新聚类中心。

5）重复过程3）、4）。

4 基于支持向量机的人子系统组织管理因素可靠性分析

经过k均值聚类，已经将l个样本划分为了四类，也即按照四个可靠性等级将样本进行了划分，为确定电力生产人子系统组织管理因素与安全事故之间的作用关系，本文将组织管理因素的可靠性等级作为类标，利用支持向量机建立组织管理因素可靠性等级到其影响因素的非线性映射，由于这是一个多分类问题，为构建支持向量机多类分类器，本文采用 1-v-1［12］法，构造个支持向量机二类分类器，根据上文中的电力系统人因事故组织管理影响因素分析，每个组织管理因素都受到10个次要因素的影响，这就构成了训练集S={xi|xi∈R10'i=l}，其中xi为第i个样本的影响因素向量，利用支持向量机将分类问题转化为最优化问题：

这里，C为惩罚参数，ζt为松弛项。上式可用拉格朗日乘子法进行求解，假设为上式的最优解，则得到待测样本的判别函数为，这里K(xt'x)为核函数，采用高斯核函数及多项式核函数组成的线性混合核函数，判别函数的正负反映了待测样本的类别，判别函数在组织管理因素各个影响因素上的分量可以体现其可靠性等级与影响因素间的关联程度，而判别函数的偏导，可以用来比较组织管理因素各影响因素影响力的大小。

5 实例分析

为了检验算法的实用性和正确性，本文选取12个电力人子系统的数据进行实例分析，组织管理因素的影响因素选取组织氛围、施工环境是否安全、组织过程是否合理、培训教育是否充分、资源管理是否到位、监管是否充分、计划是否合理、能否及时发现问题、安全防护是否到位、沟通是否及时等共10项指标，由于生产者自身的素质能力、电力生产系统的组织管理效能等因素很难量化，因此本文采取专家打分的方式，对各人子系统组织管理影响因素进行打分，具体数据如表1所示。

表1 人子系统影响因素打分

首先对12个已知样本进行聚类，将样本分为四类，D1={4'9'12}，D2={3'6'7'11}，D3={2'8}，D4={1'5'10}，其中D1、D2、D3、D4分别代表人子系统的组织管理可靠性为好、较好、一般、差。

利用支持向量机对待测样本进行分类，可以得到其组织管理因素可靠性等级为D1，计算判别函数在组织管理因素各影响因素上的偏导数，可以得到偏导结果为g'(x)=(0.216'0.031'0.063'0.067'0.167'0.045'0.142'0.092'0.098'0.079)，由上式可以看出，g'(x)在组织氛围上的数据最大，为0.216，说明组织氛围对组织管理因素可靠性的影响最大，良好的组织氛围可以增加人子系统组织管理因素的可靠性，减少事故的发生几率，电力生产行业应当更加注重自身组织氛围的建设，营造有利于生产的组织氛围；g'(x)在资源管理上的导数为0.167，这说明资源管理在很大程度上也能够影响到组织管理因素的可靠性，电力企业应当强化本公司的资源管理，将资源落到实处，用到建设上；其次，g'(x)在充分监管上的变化率为0.142，说明严格充分的监管对提高人子系统组织管理因素可靠性具有较大的作用，电力生产行业应当加大对从业者在电力生产和输送维修中的监管力度；还可以看出计划制定和问题发现也占有较大比重，电力企业应当强化生产计划的制定，并及时发现生产中出现的问题。其他方面，施工环境、组织过程、培训教育、沟通、安全防护虽然所占比重较小，但也不能放任，也应加大重视程度。由上述分析结果来看，一个电力企业的组织管理是不可忽视的，应当着重进行管理，营造好的组织氛围，加强资源人力管理。

6 结语

本文利用k均值聚类算法和支持向量机分析了组织管理因素对电力生产人子系统的影响。首先分析了电力行业人因事故组织管理因素的影响因素，然后利用k均值聚类算法将电力人因事故组织管理因素划分可靠性等级，最后利用支持向量机分析可靠性等级与影响因素间的关系。从研究结果分析可以看出，组织管理因素中对电力生产系统安全事故产生影响最大的因素为组织氛围、资源管理、充分地监管，组织因素是影响系统可靠性的关键因素。对企业进行组织管理层面的分析可以更好地帮助企业找出自身在管理上的不足，加以改进，能够切实地提升自身的管理组织水平，强化企业素养，提升企业生产水平，具有较高的实用价值。