基于AHP-DEMATEL云模型的应急能力评估

2021-09-14黄仕鑫陶小飞方少林高长仁胡少华

电力安全技术 2021年8期

黄仕鑫，陶小飞，方少林，高长仁，胡少华

(1.湖北安源安全环保科技有限公司，湖北武汉 430040；2.武汉理工大学，湖北武汉 430070)

0 引言

电力行业作为我国经济高速稳定发展的支柱行业，对国家的稳定和安全有着重要的影响。在电力建设企业项目中，危险作业众多、环境复杂多变、人员流动性大、施工周期长等特点决定了其安全应急管理的复杂性和困难性。根据国家能源局发布的《2019年12月事故通报及年度事故分析报告》，2019年，全国发生电力人身伤亡事故38起、死亡43人；其中，电力生产人身伤亡事故29起，死亡32人；电力建设人身伤亡事故9起，死亡11人。这些事故不仅带来了巨大的经济损失和大量的人员伤亡，同时给国家和社会带来惨痛的教训。因此，针对电力建设企业应急能力存在的问题，开展科学合理的应急能力建设评估具有建设性的意义。

国外对于应急管理的研究起步较早于国内，在20世纪80年代开始了相关课题研究。如Helm P分析了自然类和技术类的风险，通过不同状态下的损益值来评定应急的能力[1]。Micheal K.Lindell通过详细分析应急管理全过程各层次的相关各方，阐述了应急管理分为灾害减缓、准备、响应、恢复四个阶段，并对应急管理的发展做出了展望[2]。国内应急能力评估相关研究课题正在起步阶段，学者主要从应急能力评估方法的选择改进和评估主体的评估指标体系构建这两个方面进行研究，普遍采用的方法有层次分析法、模糊综合评价法、数据包络分析法、人工神经网络(analytic hierarchy process, AHP)评价法等。如唐川等运用层次分析法和专家调查法(decision-making and trial evaluation laboratory，DEMATEL)合理地确定了各个评价指标的权重，建立起城市灾害应急能力评价模型[3]。而AHP方法中的指标体系需有专家系统的支持，如指标不合理即存在结果不正确的问题。模糊层次分析法是对AHP的改进方法，即通过隶属度或隶属函数来描述模糊信息量，考虑各个因素与系统的关系，做出定量评价从而得出结论。

综上所述，针对应急能力评估中的问题，国内外学者进行了大量研究。下面以某电力建设企业应急能力评估为研究对象，基于应急管理相关理论基础和现场调研得到的企业应急管理现场实际，提出AHP-DEMATEL确定综合权重的方法，并引入传统云模型对现场调研得到的应急能力评估数据进行分析，对电力建设企业应急能力开展了评估。

1 AHP-DEMATEL模型

1.1 评价指标体系

电力建设企业突发事件应急能力评价指标包括预防与应急准备能力指标、监测与预警能力指标、现场处置与救援能力指标和事后恢复与重建能力4个准则层指标，然后根据评价指标的选取原则，对每个准则层进行细化，共选用了19个三级指标，以此构成了电力建设企业突发事件应急能力评估指标体系，如图1所示。

图1 电力建设企业应急能力评估指标体系

1.2 构建云评价集

云模型是表示数量与定性概念之间的不确定性的模型，表达的特征由云的数字特征决定，其数字特征用期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)表示，记为C (Ex，En，He)。通过数字特征融合随机性和模糊性，以云图的形式表达定型概念的特征。引入云模型的模糊综合评价法既考虑了模糊性，又考虑了随机性，并以云图的形式展现，使评价结果更直观。

依据云模型提出者李德毅教授的五层正态云的定义[4]，在论域[0，1]可划分为五个评价等级，根据数字特征对于应急能力评估体系可对应为优秀、良好、一般、合格、不合格，其对应的云模型参数如表1所示。

表1 标准云模型数字特征

1.3 指标综合权重

层次分析法是预先假设决策目标的各个影响因素之间相互独立，未考虑影响因素之间的相互影响。决策实验室法考虑了各因素之间的相互影响，但未涉及各因素之间的权重。为了提高权重赋值的科学性、准确性和客观性，改善评价结果，既考虑影响因素相比较的重要程度，又考虑影响因素之间的相互影响，引进了AHP-DEMATEL[5]。

(1) AHP通过九分位标度法判断矩阵影响因素之间的重要程度。同层指标之间依据评定标准，通过相对重要度的相互比较，得到判断矩阵B1。假设判断矩阵B1=(cij)n×n，通过对判断矩阵B1按列进行规范化处理得到正规化判断矩阵：

通过正规化判断矩阵按行相加得到和向量：

(2) DEMATEL中专家依据各因素的影响程度判定标准，对各因素之间的影响程度进行打分，以此来构成直接影响矩阵N[6]。各影响因素之间的相互影响程度可分为无影响、影响弱、影响一般、影响强4个等级，依次用0，1，2，3表示。其直接影响矩阵N为：

通过对直接影响矩阵按列进行规范化得到规范化直接影响矩阵B：

计算综合影响矩阵T：

其中：I为单位矩阵，tij表示因素Ni对因素Nj的影响度。

计算各个影响因素之间的影响度和被影响度，其中影响度fi：

被影响程度gi：

影响程度di：

权重：

(3) AHP-DEMAEL确定综合权重wi如下：

1.4 确定评价值

通过比较评价对象云与各个评价状态云的相似度，依据最大相似度原则，得出评价对象云与评价状态云中最大云相似度所对应的评价状态等级为应急能力评价的等级。

2 应急能力评估

2.1 企业概况

某电力建设企业以水电工程施工为主，是集勘察、设计、咨询、科研、投资与装备制造为一体的综合大型企业。公司具有水利水电工程施工总承包特级；市政公用、建筑工程施工总承包壹级；电力工程施工总承包三级，地基基础工程、河湖整治工程专业承包一级；地质灾害防治施工甲级、工程勘察专业类岩土工程(设计)甲级、工程勘察专业类岩土工程(勘察)乙级、水利工程质量检测甲级(混凝土工程、岩土工程)、水利行业(水利枢纽、引调水、河道整治)专业设计甲级、咨询乙级等资质。

2.2 指标权重计算过程

通过邀请从事电力建设企业安全事业部的安监部、安全评价公司应急能力评估专家、高校教师等14人，围绕预防与应急准备、风险监测与预警、应急处置与救援、事后恢复与重建四个方面，开展了应急能力评估工作。采用调查表的方式，对应急能力评估指标体系依据九分位标度法进行两两比较，构造出各层指标的判断矩阵权重wi1。同时依据提出的影响程度判定标准进行相互比较，构造出影响因素的相互影响矩阵权重wi2，计算参数如表2所示。从而可得AHP-DEMAEL综合权重wi，如表3所示。

表2 DEMATEL计算参数

表3 基于AHP-DEMATEL确定的综合权重

2.3 结果分析

(1) 三级评价云。利用逆向云发生器算法在MATLAB中进行计算获得每个三级评价指标云的数字特征，期望Ex、熵En和超熵He，计算结果如表4所示。

表4 三级指标云的数字特征

利用正向云发生器算法在MATLAB进行运算，将云的数字特征还原成1 000个云滴，可以直观的显示三级指标云滴的分布情况。通过对三级指标云图的直接观察，可直观的判断三级指标评价云的云滴大多分布在[0.8-1]的区域内，初步评判电力建设企业三级指标应急能力评级等级为优秀。其中应急规划与实施、监测预警能力、事件监测、预警管理云图云滴分散程度大，表明不同专家对这些评估指标的评估打分差异性大，则方差较大，生成的云图较为分散。其余三级指标云图云滴分布相对较为集中，表明专家对这些评估指标的评估打分差异性不大，分数方差较小，生成的云图较为集中。应急规划与实施、应急预案管理、应急培训与演练、应急保障能力、预警管理指标评估结果相对较低，表明该电力建设企业在这些方面还可以加强。

(2) 一级指标评价云。一级指标评价云的云滴大多分布在[0.8-1]的区域内，分布相对较为集中，可以直观判断初步评判应急能力评级等级为优秀。为提高应急能力评估的精确度，此处利用公式(13)计算评价指标云与标准云的相似度CS(ij)，如表5所示。可以看出一级指标云与优秀等级标准云相似度最高为0.990 021，表明其应急能力评估等级为优秀，与直观判断结果一致。该电力建设企业应急能力建设属于比较满足阶段，意味着应急管理建设现状能基本满足应对处置现阶段的各类突发事件。