基于组合赋权TODIM法的区域电力应急救援能力的评价

2021-12-30国网宁夏电力有限公司张韶华郝宗良

电力设备管理 2021年12期

国网宁夏电力有限公司张韶华张波王杰郝宗良

1 电力应急救援体系的现状

近年来，电力技术的快速发展使得生产生活方式对电力的依赖程度越来越高。与此同时，对电力安全稳定的运行也提出了更高的要求，特别是在电力建设、安全运行和电力系统稳定性等方面。因电力事故涉及环节多、灾害源多、损失巨大、影响面广的特点，电力事故无法做到完全避免，因而对于电力应急响应与处置能力的要求越来越高。

同时，电网运行的内外部环境日趋复杂，发生大面积停电事故的风险始终存在，由电力事故造成的人员伤亡和经济损失十分巨大，虽然国家越来越重视应急管理工作，但电力行业应急基础管理相对薄弱、而在应急救援过程出现的各种问题更凸显电力应急救援评价的重要性，专业性或综合性应急救援队伍建设的任务也愈发紧迫。

电力应急救援就是对突发事件的应急响应和处理，在事故发生后进行及时的报警疏散、急救与医疗、消防与工程抢险、信息收集与应急决策、外部求援等，目标是尽可能的保护受威胁的人员、尽可能减轻事故伤害。电力应急救援需统筹电力应急救援物资、技术设备和人员等资源，综合区域电网、现场灾情和道路交通等信息，选择最佳应急救援方案和救援路线，才能最大限度的保障抗灾救援的效率。

在技术应用方面，杨鸿昌[1]将物联网技术引入到电力应急救援现场，利用无线传感网络、云计算与数据挖掘技术，建立了一个全新的基于物联网的电力应急通信系统解决方案；王抒祥[2]认为建设电力应急指挥虚拟实验室，对于优化应急救援策略、提高防灾减灾水平和应急救援能力具有重要意义；在人员保障方面，卞绍润[3]则认为电力应急救援中最关键直接的救援力量是基层专业电力应急救援队伍，所以在基层电力应急救援队伍的人员整合与培训、实战演练等方面需要花费更多的精力；孙璇[4]认为天津8.12事故中的应急指挥、信息报送、后勤保障三项工作机制为全市抢险救灾提供了坚强的电力基础保障。

目前来看，虽然电力应急救援被认为是电力应急管理领域的重点，但很少有研究来评价不同区域间的电力应急救援能力，各个区域间没有对比就无法得知区域间存在的优劣势。本文意图通过建立区域间电力应急救援能力评价指标体系，对各个区域电力应急救援水平现状进行评价，从而针对性的提出加强区域电力应急救援能力的意见。

2 电力应急救援评价指标体系

实施科学电力应急救援、开展科学应急指挥，需综合考虑突发事件应急处置中可能发生的各种情况，做好各种情况下的应急人员、应急物资、应急设备和应急信息获取等资源的整合协调工作。电力应急救援在发生突发应急事故后作为电力应急管理的核心发挥着重要的作用，电力应急管理根据电力事故发生的时间段划分为电力事故发生前的预防预测阶段、电力事故发生时的应急救援阶段、电力事故发生后的恢复重建与适应阶段。应急救援阶段是事故处理现场最直接、最复杂的阶段，该阶段不仅需投入大量人力、物力，且救援过程中的信息获取、规范因素和指挥协调因素都是评价区域电力应急救援能力强弱的关键要素。

本文针对区域维度将电力应急救援能力分别从人员因素B1、物资技术因素B2、规范因素B3、信息因素B4和指挥协调因素B5个一级指标、16个二级指标对区域的电力应急救援能力进行评价：区域电力应急救援队伍的专业素质C1、救援人员与管理人员的应急培训C2、区域管理人员的专业素质C3、区域电力应急技术C4、区域电力应急救援设备C5、区域电力应急供电设备C6、电力应急救援后勤保障资源C7、电力应急预案体系C8、电力应急标准规章制度C9、区域电力应急救援演练C10、上下级间的电力应急救援响应机制C11、电力应急救援信息收集、共享的及时性C12、现场灾情信息的收集情况C13、电力应急通讯安全信息的及时性C14、区域内各部门的应急协调联动C15、区域电力应急指挥部决策效率C16。

3 方法说明

主客观赋权法分别运用于不同层级的指标权重计算，在一级指标层中运用AHP 法能依据现实救援需求情况进行对比打分，能反映出专家们对一级指标中各指标的重视程度，从而在该指标层次得到更加贴合实际的权重结果；在二级指标中运用熵权法能根据各指标值的变异程度确定指标权重，避免了人为因素带来的偏差，相对主观赋权法精度较高且客观性更强。

多准则决策的描述性框架如下：A={a1,a2,…,am}表示为m 个方案的集合，其中ai表示为第i 个方案，i ∈M 且M={1,2,…,m)；C={c1,c2,…,cn}表示为n 个评价指标的集合，其中cj表示为第j 个指标，j ∈N 且N={1,2,…,n}。基于AHP 法的应用范围较广，本文中关于AHP 法的步骤不作赘述，下文将从三角模糊语言、熵权法和TODIM 法三方面进行方法说明。

3.1 三角模糊语言

三角模糊语言术语比传统的语言能更精确地表达人类思维，在本文中使用了七个模糊的语言术语来描述参考绩效（括号中为对应的三角模糊数）：非常差（0,0,1）、差（0,1,3）、中等差（1,3,5）、一般（3,5,7）、中等好（5,7,9）、好（7,9,10）和非常好（9,10,10）。使用三角模糊语言术语评估区域各指标的表现，再运用公式的三角模糊数分级平均积分公式来求得去模糊化指标数据。式中的L、c、u 分别表示判断对象的下限、最可能值和上限，分别对应三角模糊数的三个数值，而为去模糊化的三角模糊数的值。

3.2 熵权法

熵权法是一种客观赋权法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。熵越小可提供的信息量越多、所占的权重也就越大。不确定性和不可用度就越小。熵权法的评价矩阵是专家通过三角模糊数打分得到的，熵权法分为以下步骤：

数据标准化。首先消除各个指标的量纲影响，通过极值标准化公式1、2将去模糊化的指标数据矩阵X=[Xij]m＊n进行归一化处理得到标准化后的数据矩阵Y=[Yij]m＊n。正向指标时如式1：

负向指标时如式2：

Yij为Xij标准化处理后的结果。

求第j 项指标在第i 个方案中占该指标的比重。实际上就是为了计算该指标的变异大小：，i=1,…,m,j=1,…n (3);求各指标的信息熵(4),其中Ej≥0，若pij=0、定义Ej=0；确定各指标的权重。通过信息熵计算公式计算各个指标的熵权为ω1,ω2，…,ωn,(j=1,2,…,n) (5)。

一级指标中运用层次分析法求解权值既维护了决策者的主观意愿，考虑了指标间的相互影响，又能避免计算出的权重失真不符合实际；二级指标运用熵权法计算权值既能根据各项指标指标值的变异程度来确定权重，又能避免权重计算结果的主观性过强，两个层次指标权值相乘后可得到较为客观、符合实际的客观权重。

3.3 TODIM 法

TODIM 决策方法是基于前景理论的一种考虑决策者心理行为的典型多属性决策方法，它能从决策者对得失的判断往往具有参照依赖性和对损失更为敏感的观点出发，有效地捕捉不确定条件下的损失和收益。TODIM 法的计算步骤如下：

计算指标 cj相较于参照指标 cr的相对权重ωjr，使得(6)，其中ωj={ω1,ω2,,ωn}，ωr=maxj∈N{ωj}计算方案ai相较于方案ak在指标cj,j ∈(1,2,…,n)上的优势度：

其中，参数θ 是关于损失的衰减因子，通常的θ取值范围是θ＞0。当0＜θ＜1时，决策者是风险偏爱型，此时的风险偏大；当θ＞1时，决策者是风险规避型，θ 值越大表示风险规避程度越高。

计算方案ai较于方ak的总体优势度δ(ai,ak)=(8)；计算方案 ai较于其他所有方案的全局优势度并将其标准化，进行最终的排序，根据Φ(ai),i∈(1,2,…,m)对方案进行排序，Φ(ai)的值越大决策方案越优：

4 案例计算

现假设A 市按照电力应急救援的服务范围划分为5个区域，分别记作A1～A5，A 市政府需要对各个区域的电力应急救援能力的强弱进行评价，评价的指标包括上文中5个一级指标B1～B5、16个二级指标C1～C16。区域电力应急能力评价的步骤如下所示：

首先用层次分析法计算一级指标的权重，专家运用层次分析法的判断尺度打分情况如表1。利用和积法计算出的特征向量对应的各指标权重为：ωB1=0.5214 ；ωB2=0.1004 ；ωB3=0.0475 ；ωB4=0.2177；ωB5=0.1129，一致性指标CI 与一致性指数CR 分别为CI=0.0301、CR=0.0268且CR＜0.1。

表1 运用层次分析法的判断尺度打分情况

其次用熵权法分别计算各个一级指标下的指标权重，并综合一级指标的权重求得最终的指标权重，运用公式将指标数据矩阵（指标数据矩阵为三角模糊数矩阵）去模糊化，之后运用公式（1）～（6）求得的二级指标ωc1～ωc16初始权重分别为：0.0445、0.0362、0.0744、0.0734、0.0469、0.0385、0.0447、0.0357、0.0851、0.0318、0.0667、0.1196、0.0696、0.1196。再将该权重与一级指标权重相乘再归一化处理的到最终的二级指标ωc1～ωc16权重分别为：0.1237、0.1006、0.2067、0.0393、0.0251、0.0234、0.0206、0.0113、0.0090、0.0215、0.0080、0.0774、0.1388、0.0808、0.0419、0.0720。

最后将运用AHP 与熵权法求得的二级指标权重带入公式（6）得到相对权重后，用公式（7）、（8）求得各区域的总体优势度为：δ(A1,Ak)=-45.3642、δ(A2,Ak)=-39.5809、δ(A3,Ak)=-33.4510、δ(A4,Ak)=-20.0901、δ(A5,Ak)=-55.3487，经公式（9）归一化处理后得到的最终排名为A4＞A3＞A2＞A1＞A5。

由此看出，区域A4的电力应急救援能力最强，各指标的表现在所有区域中更加均衡；A5的电力应急救援能力最弱，各指标的表现也较差。从一级指标的权值看出人员因素更重要，从二级指标的权值看出信息收集与指挥决策效率更重要，而从综合权值的角度看，救援人员专业水平在电力应急救援中占据主导地位，因此可看出需格外重视管理人员专业性的培训工作。