变电站火灾风险评价指标体系及云模型分析

程方明，牛巧霞，刘文辉

(1.西安科技大学 安全科学与工程学院，陕西 西安 710054；
2.西安市城市公共安全与消防救援重点实验室，陕西 西安 710054；
3.鞍山市消防救援支队，辽宁 鞍山 114000)

变电站作为电力行业基础设施在整个电力系统中起到了至关重要的作用，其安全性、可靠性已经成为电力系统安全运行的首要因素[1-2]。据统计，2021年全国74.8万起火灾事故中，电气火灾数量高居榜首，占比高达50.4%[3]。变电站中存在大量高电压、大电流、高储能和易燃易爆设备，如变压器、电容器、电力电缆等，这些设备火灾危险性较高。变电站一旦发生火灾，容易导致大面积停电，造成严重的经济损失和社会影响[4-5]。

变电站结构复杂，电力设备多，内部包含多种可燃物，是典型的电气火灾高危场所。近年来，国内外学者对变电站火灾风险的研究不断增加。2019年，KIM等提出了一种基于模糊逻辑的专家改进推理方法，提高了变电站火灾探测的精度[6]；
MOHANAD对变压器中冷却液在蒸发过程中引起的火灾和爆炸进行了调查研究，提出在变电站事故中，事故通常由多种因素引起，如：设计缺陷、突然的电涌、绕组的故障等[7]。李建斌分析了变压器、线路、电缆火灾的原因[8]；
唐倩等对电缆沟火灾的主要特点进行了总结分析，得出了电缆沟火灾事故发生的主要原因，并且提出了有效预防电缆沟火灾事故的对策措施[9-10]；
敖飞等通过对某110 kV变电站火灾事故进行了分析，指出了变电站火灾安全隐患，并提出了相应的改进与预防措施[11]；
江永生等对变电站建筑火灾发生的主要特点进行了概述，提出了针对变电站的防火措施[12]；
何晟霖等以某变电站为例进行了变电站火灾事故的风险评估，运用层次分析法等建立了变电站火灾风险评价体系[5，13]。

综上所述，大部分研究多关注变电站火灾的原因和防火措施，针对变电站火灾风险开展系统性分析与评估的研究并不多，现有火灾风险评估指标的全面性和适用性有待改进。因此基于对现场隐患排查、变电站火灾事故的统计分析，同时结合相关标准规范，建立了变电站火灾风险评价指标体系，并运用序关系和熵权法确定指标权重，引入云模型分析火灾风险等级，并应用于无人值守变电站，旨在为变电站火灾风险分析和消防安全管理水平提升提供参考和指导。

1.1 变电站火灾致因因素分析

1.1.1 变电站火灾事故案例分析

根据文献[14]记载以及网络搜集到的76起变电站火灾事故，对火灾原因和引起火灾的主要设备进行分析，各类情况所占比例如图1、图2所示。可见，变电站火灾事故主要由设备超负荷运行(26%)、设备故障(17%)、线路短路(15%)、管理缺陷(11%)、设备质量缺陷(10%)、绝缘受损老化(9%)以及人员操作不当(6%)7类原因造成。变电站火灾事故易发场所主要集中在变压器室、蓄电池室、电缆夹层、电缆井以及操作间等，引起火灾的设备主要有变压器、电缆、电容器以及互感器、配电柜、控制柜和避雷针等，其中电缆、变压器和电容器发生火灾的比例较大，分别占到35%，32%和17%。

图1 变电站火灾原因统计Fig.1 Statistics on fire causes in substations

图2 变电站失火设备统计Fig.2 Statistics on fire equipment in substations

1.1.2 变电站火灾隐患排查分析

对11个110 kV变电站、6个330 kV变电站和4个750 kV变电站近3 a的消防安全现状进行了排查。对变电站常见火灾隐患进行了分类统计，整理得到消防设施设置、操作规范缺陷等12类、35项隐患，见表1。

表1 变电站火灾隐患分类

1.2 变电站火灾风险评价指标体系构建

根据变电站火灾致灾因素和火灾隐患分类情况的分析，变电站发生火灾多因存在安全管理和设备设施等方面的问题。依据变电站相关规范及文献[14-15]可知，发生火灾的可能性和后果严重程度主要取决于建筑防火、消防设施与应急救援等因素。因此，将安全管理能力、建筑防火能力、消防安全设施、设备防火设施、火灾救援力量5个方面作为一级评价指标。根据变电站消防安全管理实际，结合常见火灾隐患的分类统计，确定了二级、三级指标，建立了变电站火灾风险评价指标体系，见表2。

表2 变电站火灾风险评价指标

2.1 指标权重的确定

2.1.1 序关系分析法确定主观权重

将指标记{x1,x2,…,xn}，决策者根据经验对指标进行排序，设每个指标xi的指标权重为ωi，则可得到指标xi-1和指标xi的权重之比为

(1)

式中ri为指标xi-1和指标xi的权重之比，当n较大时，rn=1，根据表3进行赋值。

根据序关系可得出每一个评价指标的权重值

(2)

ωi-1=riωi

(3)

最终可得到火灾风险评价指标体系的主观权重ω(1)=(ω1,ω2,…,ωn)。

2.1.2 熵权法确定客观权重

熵权法是根据熵值原理和计算方法确定指标权重的方法[16]。假设有评价对象n个，评价指标m个，利用熵权法来得到评价指标客观权重的方法如下所示。

计算各指标的熵值

(4)

计算各指标的权重

(5)

(6)

式中Vj∈[0,1]，ω=(ω1,ω2,…,ωn)即为客观权重。

通过熵权法最终得到变电站火灾风险评价体系的客观权重ω(2)=(ω1,ω2,…,ωn)。

运用线性加权组合权重法将序关系分析法得到的变电站火灾风险评价指标的主观权重ω(1)=(ω1,ω2,…,ωn)和熵权法获得评价指标的客观权重ω(2)=(ω1,ω2,…,ωn)进行加和，得到最终组合权向量

ω(0)=θ1ω(1)+θ2ω(2)

(7)

式中θ1+θ2=1，表示决策者对评价方法的重要程度的度量，反映决策者最主观赋权和客观赋权的倾向程度，取θ1=0.4,θ2=0.6。

2.2 云模型简介

云模型通过结合模糊数学理论和概率论理论[17-18]，能够处理事物的定性概念和定量描述的有效转换[19]，进行评价时能较好的解决自主能力评价中模糊性和随机性问题，降低人为主观性因素的干扰，使得评价结果更科学[20]。云模型原理如图3所示，计算出云模型特征参数期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)输入正向云发生器形成云滴，通过Matlab绘制云图，云滴通过逆向云发生器计算得到云特征值[21]。其中，Ex是定性概念的坐标；
En体现定性概念的不确定程度和可度量度，熵值越大，表明定性概念可被认可度越高；
He是熵的不确定性和样本随机性，He越大，云滴就越趋于离散，云滴也越厚[22]。变电站火灾风险各项评价指标风险等级的判断具有主观性，评价过程具有随机性和模糊性，运用云模型可将指标评分在评价指标体系的框架下有效转化为火灾风险等级的定性评价结果。

2.2.1 确定标准云

在吸纳专家建议的基础上，结合大量云模型相关文献的分析，将变电站火灾风险评价等级分为5级[23]：高风险、较高风险、中等风险、较低风险、低风险，根据评价等级从高风险到低风险的评分取值范围为从0到100，即等级区间为[0，100]，根据专家的描述进行区间划分，得到变电站火灾风险等级见表4。

表4 变电站火灾风险等级

根据等级区间划分，利用下式计算火灾风险各等级标准云特征参数(Exv,Env,Hev)

(8)

(9)

Hev=f

(10)

式中f取0.3。

根据表3专家对语言的描述进行区间划分，对评价各等级临界点进行双边约束来计算云模型特征参数，见表5。

表5 火灾风险等级划分及云模型特征参数

构成一个5级的变电站火灾风险评价标准云，用Matlab软件编程绘制标准云图(N=5 000)，如图4所示。

图4 评价等级标准云Fig.4 Standard cloud of evaluation levels

2.2.2 确定评价云

有m个专家，n个评价指标，其中Xij表示第i个专家对第j个指标的评价结果。i=1，2，…，m；
j=1，2，…，n。指标评价矩阵表示如下

(11)

采用下式计算得出指标评价云：第j个指标评价云为Cj=(Exj,Enj,Eej)。

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

2.2.3 确定风险等级

通过Matlab编程将标准云云图与综合云云图导入同一坐标系，通过观察对比综合评价指标云与标准云图的位置和形状，获得评价对象风险等级。与综合评价云最接近的标准云等级即为评价对象的风险等级。

3.1 变电站概况

以陕西省某330 kV无人值守变电站为对象开展变电站火灾风险评价。该站区东西长128 m，南北宽100 m，围墙内占地1.28公顷。变电站入口布置在西侧，主控通信室南北朝向采用“一”字型，生产区330 kV架构、GIS基础和330 kV继电器室布置在站区北侧，110 kV架构、GIS基础和330 kV继电器室、35 kV#2配电室布置在110 kV配电区和330 kV配电区之间，电容器及电抗器布置在主变两侧。站内变压器台数3×240 MVA，含油设备电容器4×30 MWar，电抗器4×30 MWa。

3.2 评价过程与结果分析

通过对变电站的现场调研，制定了专家调查问卷并邀请10名电力行业消防专家及电力工作人员等根据指标重要度对各项三级指标进行评分，每项打分满分10分，分为4个评分等级：<6.0分为一般重要，6～7.5分为较重要，7.0～9.0分为重要，9.0～10.0分为非常重要，根据调查问卷结果确定变电站火灾风险指标权重。

3.2.1 确定主观权重

主观赋权法采用序关系分析法，根据对搜集的变电站火灾案例和相关文献进行分析，针对上节确定的评价指标的重要度进行排序

C8>C3>C4>C1=C2>C5>C7=C6>C9>C17>C20=C21=C23=C24>C22>C18=C19>C15=C16>C14>C25>C26>C13>C27>C10>C11=C12>C28=C29=C30>C38=C37>C36=C35>C31=C32>C33>C34>C43>C44=C45>C39>C40>C41>C42

rk=

根据式(1)计算ω45

根据式(2)计算其他指标权重，得到各指标权重矩阵ω(1)(精确到小数点后4位)。

3.2.2 熵权法确定客观权重

根据10位专家对各指标的评分结果对变电站火灾风险评价指标体系中的45个评价指标的重要度进行评分(0～10分)，根据式(4)～(6)利用Matlab计算处理得到45个指标的熵权，即得到变电站火灾风险评价指标体系的客观权重向量ω(2)。

3.2.3 综合权重确定

采用线性加权组合赋权法，利用式(7)计算获得组合权向量ω(结果保留3位小数)，以及一、二级组合权重向量。

ω(1)=

ω(2)=

ω=

二级指标权重

ω=

一级指标权重

ω={0.418,0.069,0.198,0.187,0.128}

3.2.4 云模型评价

为研判变电站的火灾风险情况，邀请5名变电站工作人员与消防专家根据表3火灾风险评价区间对变电站的各项评价指标进行打分，将得到的数据根据式(11)～(14)计算，得到各级指标的云模型特征参数，结果见表6。

该变电站未设消防水源、消防系统，相关项得分为0，云特征值为0。对变电站一级评价指标进行综合分析评价，将表6中云特征值输入正向云发生器(N=5000)，各一级指标综合评价云模型如图5所示。

表6 评价指标云模型特征参数

从图5可以看出，该变电站安全管理能力处于较低风险等级，表明该变电站安全管理规章制度较完善、定期检查记录完整，隐患排查及整改等完成度较高；
建筑防火能力处于较低风险等级，表明该变电站的选址、建筑耐火等级较好，符合相关规范；
消防安全设施处于较高风险等级，主要原因是该变电站未设消防水源、消防系统，极大的提高了变电站的火灾风险；
设备防火设施处于中等风险等级与较低风险等级之间，该变电站在各功能区设置了移动式灭火设备，但因变电站为无人值守变电站，因此火灾发生后不能保障火灾能在最佳灭火时间内进行扑救，火灾后果增加；
火灾救援力量处于中等风险等级，站址位于较偏僻的郊外，距离消防救援队伍较远，不能保证及时有效的灭火。

图5 一级指标综合评价云图Fig.5 Cloud chart about comprehensive evaluation of first-level indexes

根据式(15)～(17)得到该变电站的火灾风险评价综合云为(60.414，13.311，4.142)，利用Matlab编程，将火灾风险评价综合云与标准云绘制在同一云图中进行对比，如图6所示，浅蓝色云图为该变电站的评价云图，评价综合云与中等风险云图高度重合，因此该变电站的火灾风险处于中等风险级别，应采取相应措施降低火灾风险。

图6 某330 kV无人值班变电站火灾风险评价云图Fig.6 Cloud chart of fire risk evaluation of a 330 kV unattended substation

3.3 火灾风险防控建议

通过对变电站的致灾因素以及实例分析，发现变电站存在安全管理薄弱、规章制度不完善、消防设施水平低、缺乏事故应急演练、应急培训等问题，因此针对以上问题，提出火灾风险防控建议。

1)提高安全管理能力，完善规章制度。变电站要有适用于自身的安全管理、操作规范等一系列制度和规范，并确保工作人员能够按照制度执行；
安全培训可按层次进行划分，明确主管部门、分管部门的责任体系；
保证定期的事故应急演练，确保发生事故时能够最大程度自救和撤离，减少人员伤亡；
合理安排检查、巡查制度，定期巡查维护设备设施，完善和落实安全检查制度，进行有效的火灾隐患排查并整改。

2)提升消防安全设施水平，加强消防设施后期运维。变电站在选用火灾探测器以及消防系统时，应充分考虑火灾的种类、特点以及安装场所，保证在火灾发生初期，火灾探测器能有效监测，确保报警的及时性与准确性，同时确保消防联动系统的有效性，在检测到火灾发生时，能及时启用灭火设施自动灭火，避免人员距离远，来不及灭火造成重大火灾事故的情况发生。

3)加强火灾事故应对培训，增加火灾救援力量。火灾初期在缺乏自动灭火系统或系统失效的情况下，主要靠工作人员在事故发生时立即作出反应采取救火措施，这对站内工作人员身体素质和应急能力有较高要求，站内应设置专职消防人员，并加强消防知识培训和身体素质训练，保证事故发生时能及时反应，防止事故进一步扩大。

1)通过分析统计近20年变电站火灾事故，得到变电站火灾事故原因主要有设备超负荷运行、设备故障、线路短路、管理缺陷、设备质量缺陷、绝缘受损老化以及人员操作不当7类原因造成，所占事故比例分别为26%，17%，15%，11%，10%，9%，6%；
失火设备中由电缆、变压器和电容器引发火灾的比例较大，分别占到35%，32%和17%。

2)运用序关系-熵权法确定指标权重，云模型作为评价模型对某330 kV变电站进行火灾风险评价，发现该变电站消防安全设施处于较高风险等级，自动消防系统缺乏，消防设施设备未按照相关规范设置，后期缺少维护管理，使得变电站整体火灾风险水平增加，处于中等火灾风险等级，应完善消防系统的管理和维护，增加消防设施设备数量，并增加日常巡查次数以降低火灾风险。

3)变电站消防安全设施是变电站火灾防控的重要手段，早期变电站因消防系统技术限制，对电气设备影响较大，而对自动灭火系统的设计、后期维护不够重视，导致变电站因火灾未能及时发现、扑救，火灾事故后果扩大。随着细水雾等自动灭火系统的发展完善，在保证及时灭火的同时，对电气设备的影响也较小，在新建、改建变电站时，应充分考虑将新兴灭火系统运用到变电站中，减小火灾后果。