基于DHGF算法的抽水蓄能电站安全管理评价

周韦润，艾东鹏，王双安，王 晨，魏傅然

(江苏句容抽水蓄能有限公司，江苏 镇江 212000)

0 引言

近年来，抽水蓄能电站系统的投资建设逐年增加。然而，抽水蓄能电站的建设因施工条件差、施工周期长、占地面积大、人员流动性强等固有特点，与相对落后的管理体系之间的矛盾日益加剧，各种安全隐患也随之增加，安全生产事故时有发生，例如2016年安徽某抽水蓄能电站发生岩体滑塌，造成3 人死亡；2021年河北某抽水蓄能电站发生机械伤害事故，造成1 人死亡、1 人受伤。因此，对抽水蓄能电站建设的全过程进行系统、高效、安全的管理，确定其基建期安全管理要素，建立一套适用于抽水蓄能电站基建期的安全评价体系，通过科学方法分析评价抽水蓄能电站基建期安全管理现状，并根据评价结果提出抽水蓄能电站基建期安全管理的改进提升措施显得尤为重要。

1 建立评价指标体系

以科学性、系统性、准确性、可操作性为原则，以安全管理机构与机制、作业环境、隐患排查治理等16 个主要方面为切入点，建立安全评价指标体系，如图1所示。

图1 安全评价指标体系

为了克服权重设置较为随意、人为因素影响较大的问题，采用“专家—监理—施工工人”多人群智慧集合的方式确定各个评价指标的权重数据。

2 基于DHGF 算法建模

DHGF 算法集合了德尔菲法、层次分析法、灰色关联分析法、模糊综合评价等算法的优点。利用改进的德尔菲法对评价目标进行匿名讨论和统计，从而达到优化待评项目指标、拟定项目综合评价体系的目的。通过建立评价指标递阶层次结构，计算指标体系底层元素的组合权重，从而得到评价指标的评估值函数；通过灰色系统理论确定评估灰类，计算灰色评估系数，得出灰色评估权向量和权矩阵，得到专家评判数据；最后通过模糊数学理论形成评判矩阵，进行模糊运算，从而取得综合评价结果。DHGF 算法主要包括以下几个步骤。

(1) 确定评价指标体系。运用Delphi 法对信息进行收集并分析，得出评价的指标体系U为：

(2) 构造判断矩阵并求得权重。通过专家咨询对各项指标的重要度进行判断，采用层次分析法得出判断矩阵，求出权重集W，并进行归一化处理。

(3) 确定评价量样本矩阵。评价量样本矩阵是通过“专家—监理—施工工人”多人群智慧集合的方法对各项指标的重要度进行判断从而得到的判别矩阵。根据抽水蓄能电站基建期的安全管理状况，形成评价指标数据矩阵，把安全专家的咨询意见纳入到系统中，是整个评价体系的重要组成部分。

假设在评价过程中有m位专家参加，评价指标n个，若第i(i=1，2，…，m)位专家对第j(j=1，2，…，n)个指标的评价量样本为dij，则全部专家对评价指标的评价数据构成的样本量矩阵D为：

(4) 确定评价等级。评价等级是对抽水蓄能电站基建期安全生产管理状况进行的等级划分，一般可分为若干级别。按照抽水蓄能电站安全生产管理规范化标准和具体情况，建立安全生产管理等级的标准集合V为：

式中：k为评价等级的数量；vi(i=1，2，...，k)为各评价等级的标准值。

(5) 求解灰色统计数。基于灰色理论，由灰类白化函数(评价标准函数)求出dij属于第j类评价标准的权fj(dij)，据此求出评判矩阵的灰统计数nij和总灰色统计数ni为：

(6) 求解灰评估权重及权矩阵。综合m位专家对第i个评价因素主张第j种评价标准的灰色权值rij为：

由rij构成灰色聚类系数矩阵γ为：

式中k表示安全生产等级数量。

(7) 求解模糊综合评判结果。由评价指标矩阵和灰色聚类系数矩阵复合运算得出模糊综合评判矩阵B为：

式中，

通过归一化处理使得：

据此求得综合评价结果为：

根据最大隶属度原则，得到最终的评价结果。

3 应用分析

为更好地说明该评价方法的思路，以江苏某在建抽水蓄能电站为研究对象，利用DHGF 算法对该电站的安全管理进行系统性评价。

3.1 确定评价指标值

确定该抽蓄电站的16 个安全评价指标元素，基于对该抽蓄电站进行的安全检查，运用层次分析法，对其安全评价指标元素的重要程度进行判定，确定权重集合为：

进行归一化处理后，获得的评价指标权重值为：

u1=9/118=0.076 3，u2=5/118=0.042 3;

u3=8/118=0.067 9，u4=0.059 3；

u15=0.076 3，u16=8/118=0.067 9。

根据归一化处理，获得该抽水蓄能电站基建期安全管理指标的权重为：

3.2 确定待评估量的样本矩阵

为了克服权重设置较为随意、人为因素影响较大的问题，采用“专家—监理—施工工人”多人群智慧集合的方式对上述16 个评价指标元素进行打分；安委会专家4 人、监理2 人、施工工人2 人，共8 人。打分后形成待评估量的样本矩阵为：

3.3 确定评价等级

按照现行的抽水蓄能电站基建期的安全管理规范标准，这类电站的安全生产管理评价等级一般分为优、良、中、差四个等级，即：

3.4 计算评价灰类并构造权矩阵

根据式5，6，求出评价矩阵的灰色统计数nij和总灰色统计数ni，得出该电站基建期安全管理评价的第1 个灰类统计数为：

n11=f1(9)+f1(8)+…+f1(9)=7.556。

同理可求得：n12=6.286，n13=3.2，n14=0。对于D1的总灰度值为：

n1=n11+n12+n13+n14=16.241。

由式7 可得：r11=n11/n1=0.465，r12=0.387，r13=0.148，r14=0。同理可逐一计算各评价标准的灰权值，则灰色聚类矩阵γ为：

3.5 进行模糊综合评价

根据计算得到的灰色聚类矩阵，通过式9，可计算出该抽蓄电站的综合评价矩阵B为：B=U γ= [0.428，0.394，0.178，0]。

由式(11)可计算出评价结果为：

该抽水蓄能电站的安全评价结果为7.894，介于7～9 之间，由此判定该电站基建期的安全风险状况良好。但同时认为该电站基建过程中作业人员的业务水平和安全文化不够，需要整改。

4 结束语

运用基于DHGF 算法的安全管理评价方法，通过机器学习检索知识库中相应的纠正建议和措施，最后提出合理化建议，将有助于提高从业人员的知识水平、加强安全教育培训、增加忧患意识、增强现场突发事件的应急处置能力等。

应用表明，该评价方法具有系统性、科学性、可操作性的优点，评价结果直观、准确，对抽水蓄能电站日后的安全管理评价具有重要的指导意义。