蔣 毅,歐郁強(qiáng),梁 廣,高 楊,嚴(yán)永高,林 捷,趙曉寧

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司安全監(jiān)管部,廣東 廣州 510699)

0 引 言

近年來(lái)，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局印發(fā)多項(xiàng)電力行業(yè)安全相關(guān)的實(shí)施意見、行動(dòng)計(jì)劃等文件，提出建立電力行業(yè)安全生產(chǎn)信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)，深度挖掘大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，推進(jìn)大數(shù)據(jù)、“互聯(lián)網(wǎng)+安全監(jiān)管”、電力及外部環(huán)境綜合態(tài)勢(shì)感知等新技術(shù)在電力建設(shè)和設(shè)備改造中的安全應(yīng)用，不斷加強(qiáng)電力行業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。同時(shí)，每年第三和第四季度是供電企業(yè)施工作業(yè)的黃金季節(jié)，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)項(xiàng)目數(shù)量多，現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜，依靠有限的人力資源開展風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確評(píng)估及制定有針對(duì)性的防控措施的難度越來(lái)越大。隨著日益加強(qiáng)的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管要求，應(yīng)用成熟的大數(shù)據(jù)及安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)，在大量作業(yè)數(shù)據(jù)整合與深度分析基礎(chǔ)上，建立風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估模型，進(jìn)一步提升作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及防控的智能化，具有很強(qiáng)的實(shí)際意義。

電力大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)領(lǐng)域主要在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、輸電線路風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、電網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估與自適應(yīng)控制、繼電保護(hù)設(shè)備評(píng)價(jià)和管理等設(shè)備運(yùn)營(yíng)管理方面有成熟的應(yīng)用實(shí)踐[1-3]。同時(shí)，部分供電企業(yè)開始從安全生產(chǎn)角度，在現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)管控方面積極探索在大數(shù)據(jù)背景下作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的策略和方法，通過(guò)事故事件案例、違章數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計(jì)劃及“兩票”等海量數(shù)據(jù)的多維深度剖析，按照人、機(jī)、物、法、環(huán)等誘發(fā)因素，建立作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)模型，尋求安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控的最優(yōu)解[4-11]。

綜上，針對(duì)某省級(jí)電網(wǎng)公司目前在作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中存在的依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷與歷史數(shù)據(jù)應(yīng)用不足，風(fēng)險(xiǎn)因素辨識(shí)的全面性與系統(tǒng)功能有待提高，評(píng)估結(jié)果計(jì)算不精準(zhǔn)等缺陷，本文通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)梳理，結(jié)合事故事件、違章等歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法，開展風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別、指標(biāo)分析及風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知及預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。同時(shí)，應(yīng)用信息技術(shù)開發(fā)智能評(píng)估工具，以提升現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性、科學(xué)性，為開展現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)管理、降低事故發(fā)生率奠定基礎(chǔ)。

1 作業(yè)全過(guò)程數(shù)據(jù)特點(diǎn)

數(shù)據(jù)的獲取是作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)智慧化管控的重要基礎(chǔ)。從數(shù)據(jù)來(lái)源、結(jié)構(gòu)化程度和實(shí)時(shí)性等維度進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)研，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)全過(guò)程業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不僅涉及內(nèi)部安全生產(chǎn)子系統(tǒng)和作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智慧安全監(jiān)管系統(tǒng)等7個(gè)模塊的數(shù)據(jù)、圖片、文檔等電子文檔，還涉及氣候、交通等外部數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源及特點(diǎn)

如表1所示，總共可以采集到60多萬(wàn)條計(jì)劃數(shù)據(jù)、20多萬(wàn)條勘查記錄數(shù)據(jù)、2萬(wàn)多條違章數(shù)據(jù)、860多起事故事件案例等海量數(shù)據(jù)，作為作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)模型研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)體系建設(shè)

2.1 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)體系框架

根據(jù)事故事件、違章及作業(yè)人員數(shù)據(jù)分析，在識(shí)別出的人、機(jī)、料、法和環(huán)境等風(fēng)險(xiǎn)影響因素基礎(chǔ)上，通過(guò)從人員、設(shè)備(機(jī)械)、材料工器具、作業(yè)方法、作業(yè)環(huán)境、時(shí)間管理等6個(gè)維度設(shè)計(jì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系框架[12-16]，具體步驟如下：

1)事故事件因素分析。

本文通過(guò)對(duì)全網(wǎng)2003-2019年39起人身事故及839起電力安全事故事件原因描述的數(shù)據(jù)分析，提取出事故事件致因因素特征，并對(duì)人身風(fēng)險(xiǎn)、電網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)的后果等級(jí)、發(fā)生頻率及原因因素發(fā)生頻率進(jìn)行分析。其中，人身事故以1～2人死亡的比例最高，占到64%，電網(wǎng)安全事故事件造成人員輕微傷害(小的割傷、擦傷、撞傷)或設(shè)備、財(cái)產(chǎn)損失在1000元以下及造成設(shè)備、電力安全四級(jí)、五級(jí)事件的比例最高，占到67%。

應(yīng)用帕雷托分析法(二八原則)對(duì)事故事件影響因素進(jìn)行分析，其中，人員因素以人的違章行為、操作失誤及監(jiān)護(hù)不到位為主，設(shè)備(機(jī)械)因素以設(shè)備質(zhì)量缺陷為主，材料工器具主要存在安全工器具和個(gè)人防護(hù)用品質(zhì)量缺陷或配置不足問題，作業(yè)方法主要以臨近帶電設(shè)備、高空作業(yè)、交叉作業(yè)存在作業(yè)指導(dǎo)文件缺失、安全措施不符等問題，環(huán)境因素主要以氣象因素影響最大。

2)違章影響因素分析。

根據(jù)2016-2019年的違章數(shù)據(jù)，本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)平均每年本單位以及外單位的違章問題分布情況，開展人員、設(shè)備、方法、工具、環(huán)境等維度的因素分析，發(fā)現(xiàn)主要存在人員違章行為、作業(yè)監(jiān)護(hù)、作業(yè)文件執(zhí)行不到位及個(gè)人防護(hù)用品缺陷等問題，且各專業(yè)外單位作業(yè)均有習(xí)慣性違章作業(yè)人員，主要與施工單位管理有關(guān)。

3)作業(yè)人員分析。

本文根據(jù)省公司內(nèi)部與外包單位人員數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)各專業(yè)的人員年齡分布、工齡分布、人員資質(zhì)、工作負(fù)責(zé)人分布及經(jīng)驗(yàn)等情況，開展人員維度的因素分析。以外單位變電專業(yè)為例，超60%的人員年齡在26～40歲之間、工作年限不足10年的超過(guò)60%、超40%的工作負(fù)責(zé)人作業(yè)管理每年少于4次。

綜上，根據(jù)事故事件、違章及人員識(shí)別的18個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，本文設(shè)計(jì)了作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)體系框架，如圖1所示。

圖1 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)體系框架

圖1中，人員因素包括同類作業(yè)熟悉程度、工作負(fù)責(zé)人過(guò)往違章扣分情況、作業(yè)資格、主要工作班成員年齡4個(gè)子因素；設(shè)備因素包括設(shè)備類型、設(shè)備質(zhì)量缺陷、施工機(jī)械檢查缺陷3個(gè)子因素；作業(yè)方法包括作業(yè)方式、停電、交叉作業(yè)、作業(yè)性質(zhì)、作業(yè)指導(dǎo)依據(jù)5個(gè)子因素；工器具包括安全工器具檢查缺陷、個(gè)人防護(hù)用品檢查缺陷2個(gè)子因素；環(huán)境因素包括作業(yè)天氣、作業(yè)地段2個(gè)子因素；管理因素包括承載狀態(tài)評(píng)價(jià)和違章單位排名2個(gè)子因素[8-11]。

2.2 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)賦值方法

本文依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系框架，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析指標(biāo)因素與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)因素，并對(duì)發(fā)生概率及影響程度進(jìn)行分級(jí)賦值，具體計(jì)算步驟如下：

1)因素指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析。

本文根據(jù)指標(biāo)框架，主要對(duì)指標(biāo)與事故風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析。SPSS Modeler對(duì)因素應(yīng)用自動(dòng)分類模型推薦邏輯(Logistic)回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及判別分析法這3種較高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率方法，如圖2所示，對(duì)因素與事故風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性分析模型進(jìn)行篩選，綜合考慮最終選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析方法[12-13,17-20]，如表2所示。

圖2 因素與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性分析篩選模型

表2 因素與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性分析模型對(duì)比結(jié)果

應(yīng)用SPSS Modeler，通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析法分析出強(qiáng)關(guān)聯(lián)和中度關(guān)聯(lián)性指標(biāo)，如圖3和表3所示，例如通過(guò)分析人身安全事故的觸電風(fēng)險(xiǎn)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)指標(biāo)有違章扣分、作業(yè)地段、作業(yè)方式及作業(yè)監(jiān)護(hù)。

圖3 貝葉斯分析網(wǎng)絡(luò)模型

表3 因素關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果

2)因素指標(biāo)重要性分析。

應(yīng)用SPSS Modeler對(duì)人身事故(事件)、設(shè)備及電網(wǎng)安全事故(事件)通過(guò)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)各因素影響程度大小，作業(yè)監(jiān)護(hù)為0.15，排在第一位即為重要影響因素；作業(yè)類型、作業(yè)方式、人員配置等預(yù)測(cè)大于0.1的即為主要影響因素，具體模型如圖4所示，模型分析結(jié)果如表4所示。

圖4 因素指標(biāo)重要性分析模型

表4 因素指標(biāo)重要性分析結(jié)果

3)因素指標(biāo)賦值。

根據(jù)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性、重要性分析，按重要因素、主要因素及次要因素3類,制定指標(biāo)分級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如下：

①重要因素指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)：最低級(jí)為1，其他級(jí)別逐級(jí)增加2。

②主要因素指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)：最低級(jí)為1、其他級(jí)別逐級(jí)增加1。

③次要因素指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)：最低級(jí)為1、其他級(jí)別逐級(jí)增加0.5。

以人員維度指標(biāo)為例，指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表5所示。

表5 人員維度指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

3 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估模型

根據(jù)作業(yè)計(jì)劃，一項(xiàng)計(jì)劃可能是單項(xiàng)作業(yè)也可能包含多項(xiàng)作業(yè)，為此分為以下2種計(jì)算方式：

3.1 單項(xiàng)作業(yè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算方法

根據(jù)因素的發(fā)生概率、影響程度，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)后果進(jìn)行分級(jí)賦值，具體計(jì)算公式如下：

(1)

其中，N=6(6個(gè)維度)，R為風(fēng)險(xiǎn)值，wk為第k個(gè)維度權(quán)重，pki為第k個(gè)維度因素i影響發(fā)生概率，S為產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)后果大小值。其中：

1)風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表6所示。

表6 風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重等級(jí)

2)維度因素權(quán)重計(jì)算。

根據(jù)因素關(guān)系分析，對(duì)變電、輸電、配電、基建等專業(yè)，利用層次分析法(AHP)確定各因素維度權(quán)重，具體方法如下：

①確定標(biāo)度值，建立判斷矩陣。

通過(guò)問卷調(diào)查得出指標(biāo)的重要性賦值均數(shù)，利用分值的高低確定相對(duì)重要性標(biāo)度，構(gòu)造出指標(biāo)判斷矩陣。

②計(jì)算權(quán)重系數(shù)。

采用方根法即幾何均數(shù)法確定權(quán)重向量W以及相應(yīng)的最大特征值λmax。

權(quán)重W計(jì)算方法為：

(2)

λmax的計(jì)算方法為：

(3)

③層次排序及其一致性檢驗(yàn)。

用評(píng)價(jià)矩陣的階數(shù)n查平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI表，計(jì)算一致性比例:

CR=CI/RI

(4)

CI=(λmax-n)/(n-1)

(5)

當(dāng)CR<0.1時(shí)，則認(rèn)為評(píng)價(jià)矩陣合理。

根據(jù)層次分析法，測(cè)算出6個(gè)維度權(quán)重，如表7所示。

表7 維度權(quán)重表

3.2 多項(xiàng)作業(yè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算方法

針對(duì)在一天內(nèi)，工作計(jì)劃中有一項(xiàng)以上作業(yè)時(shí)，在單項(xiàng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算的基礎(chǔ)上，該計(jì)劃的多項(xiàng)作業(yè)項(xiàng)目總體風(fēng)險(xiǎn)值為：

Rm=max(R1,R2,…,Rn)

(6)

其中，R1,R2,…,Rn為各單項(xiàng)作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，其總值為：

R總=Rm×k1×k2×…×kn-1

(7)

其中，k1為最高風(fēng)險(xiǎn)單項(xiàng)作業(yè)外的第1項(xiàng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，k2為最高風(fēng)險(xiǎn)單項(xiàng)作業(yè)外的第2項(xiàng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，kn-1為最高風(fēng)險(xiǎn)單項(xiàng)作業(yè)外的第n-1項(xiàng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，其計(jì)算公式為：

(8)

3.3 安全態(tài)勢(shì)指數(shù)模型

為顯示地市局整體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)概況，在作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型基礎(chǔ)上，借鑒網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)常用的指數(shù)構(gòu)建方法對(duì)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值進(jìn)行歸一化處理。對(duì)指數(shù)計(jì)算過(guò)程中的每一個(gè)細(xì)分的作業(yè)類型，按照下面公式計(jì)算作業(yè)安全指數(shù)。

1)歸一化算法為:

(9)

2)地市局i安全指數(shù)模型為:

(10)

權(quán)重計(jì)算公式為：

(11)

其中，nij為該地市局i第j個(gè)作業(yè)類型的作業(yè)項(xiàng)目數(shù)量，k為該地市局作業(yè)類型總數(shù)。

3)態(tài)勢(shì)指數(shù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

將安全態(tài)勢(shì)指數(shù)分為4級(jí)，指數(shù)及分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表8所示。

表8 安全態(tài)勢(shì)指數(shù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

以某供電局7月份的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估為例，操作類作業(yè)數(shù)量為6、風(fēng)險(xiǎn)平均值為56.50，檢修類作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量為4、風(fēng)險(xiǎn)平均值為56.75，基建類作業(yè)數(shù)量為5、風(fēng)險(xiǎn)平均值為40.8；全省操作類作業(yè)數(shù)量為17、風(fēng)險(xiǎn)平均值為96.59，檢修類作業(yè)數(shù)量為13、風(fēng)險(xiǎn)平均值為90.49，基建類作業(yè)為16、風(fēng)險(xiǎn)平均值為80.38。該地市局安全指數(shù)為85.84，為A級(jí)，總體風(fēng)險(xiǎn)受控,風(fēng)險(xiǎn)因素動(dòng)態(tài)波動(dòng)幅度在可控范圍內(nèi)。

4 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)智能評(píng)估工具設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)據(jù)整合技術(shù)框架

1)數(shù)據(jù)整合思路。

考慮到異構(gòu)數(shù)據(jù)的獨(dú)特性，通過(guò)對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)等方法，形成中間庫(kù)，再對(duì)中間庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、加載等操作，最終將數(shù)據(jù)更新到作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合，為作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估離線工具提供數(shù)據(jù)支撐[16]，具體整合思路如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)整合思路

2)數(shù)據(jù)整合技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)。

數(shù)據(jù)整合技術(shù)是開展數(shù)據(jù)分析、可視化的基礎(chǔ)。根據(jù)作業(yè)全過(guò)程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn)，數(shù)據(jù)獲取、處理及存儲(chǔ)采用以下2種形式：①未上業(yè)務(wù)系統(tǒng)或不能開放數(shù)據(jù)接口的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，直接將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)及電子檔案等通過(guò)復(fù)制或者抽取到本項(xiàng)目構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中；②開放業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)進(jìn)入項(xiàng)目構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中，技術(shù)框架如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)整合技術(shù)框架

其中，針對(duì)可開放數(shù)據(jù)接口的外接業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，項(xiàng)目采用開發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)Web Services接口，實(shí)現(xiàn)集合訪問數(shù)據(jù)的功能，擬定將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)數(shù)據(jù)通過(guò)WMS、WFS、WCS等組合方式推送到本項(xiàng)目擬開發(fā)離線工具上，針對(duì)紙質(zhì)文檔、圖片、PDF等電子文檔數(shù)據(jù)，首先采用OCR技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別，并保存為Excel文件格式，再應(yīng)用ETL技術(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)[21]。

4.2 作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)智能評(píng)估工具功能規(guī)劃

為實(shí)現(xiàn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)智能化評(píng)估及管控，開發(fā)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估態(tài)勢(shì)系統(tǒng)，系統(tǒng)主要功能范圍包括“作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估”“風(fēng)險(xiǎn)管控策略匹配”“統(tǒng)計(jì)分析”及“風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)”4大主題應(yīng)用功能模塊[11,17-19,21-24]，如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)功能圖

作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估系統(tǒng)主要模塊功能如下：

1)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估模塊功能。

現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估分為2個(gè)部分：①對(duì)該公司現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，得出每個(gè)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)值及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、存在的具體危害因素，并根據(jù)天氣預(yù)測(cè)、安全通報(bào)等電網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)，應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)模型對(duì)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估調(diào)整，提出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；②基于歷史數(shù)據(jù)、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)，應(yīng)用安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型，開展風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估。

2)風(fēng)險(xiǎn)管控策略匹配模塊功能。

該模塊主要根據(jù)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)值及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、存在的具體危害因素及風(fēng)險(xiǎn)具體分布、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與管控措施等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配。選中某一項(xiàng)具體作業(yè)，自動(dòng)彈出風(fēng)險(xiǎn)管控措施等功能。

3)統(tǒng)計(jì)分析模塊功能。

對(duì)歷史的和新增的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)統(tǒng)計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布統(tǒng)計(jì)。以作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)量化、綜合作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)量化、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)等為主題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從不同側(cè)面直觀地反應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)情況，為管理決策層提供依據(jù)。界面實(shí)現(xiàn)以圖形與列表結(jié)合的方式展示出作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)量化、綜合作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)量化的功能。

4)風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)模塊功能。

風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)包括制度文件、本地化管理要求、基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)及風(fēng)險(xiǎn)案例等內(nèi)容的維護(hù)管理。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)智慧化管控為目標(biāo)，從人員、設(shè)備、作業(yè)方法、工器具、環(huán)境及管理6個(gè)維度構(gòu)建作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法構(gòu)建態(tài)勢(shì)評(píng)估模型，然后利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)開發(fā)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知及智慧化防控。在不改變現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，可以有效開展綜合指標(biāo)計(jì)算、可視化展示和風(fēng)險(xiǎn)管控措施推薦，是行之有效的基于指標(biāo)體系的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知，能夠提升安全監(jiān)管人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的防控能力。