李蓓　傅賢君　戚夢瑤

關(guān)鍵詞：電力大數(shù)據(jù)；安全生產(chǎn)；應(yīng)急管理；監(jiān)測預(yù)警；閉環(huán)監(jiān)管

中圖分類號：TP311.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）10-0071-04

1 概述

據(jù)統(tǒng)計，瑞安市85%以上的工業(yè)企業(yè)火災(zāi)、40% 以上的人身傷亡事故均涉及用電安全問題，該市有各類市場主體16.6萬家。瑞安市工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管主要存在以下痛點：一是監(jiān)管對象底數(shù)不清。瑞安市企業(yè)量大面廣，變動頻繁，監(jiān)管對象清單一直難以實現(xiàn)動態(tài)及時更新。二是監(jiān)管人員力量不夠。傳統(tǒng)監(jiān)管依靠人力實現(xiàn)隱患排查，不僅費時費力，監(jiān)管效果也不甚理想。三是監(jiān)測預(yù)警渠道不廣。以往對企業(yè)安全監(jiān)管主要依靠人工排查，手段單一，方式簡單，已不適應(yīng)新形勢下日益提高的監(jiān)管要求。

企業(yè)用電數(shù)據(jù)指標(biāo)蘊含著大量安全生產(chǎn)特征，為安全生產(chǎn)提供了實時動態(tài)監(jiān)測手段。國內(nèi)外專家學(xué)者對企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)字化研究應(yīng)用較多，趙文剛[1]等人研究電力企業(yè)安全生產(chǎn)管控信息化需求，提出建設(shè)“互聯(lián)網(wǎng)+”安全管控系統(tǒng)的解決路徑，并自主開發(fā)建設(shè)了“融和”安全生產(chǎn)管控系統(tǒng)。羅俊龍[2]等人提出了一種在現(xiàn)有企業(yè)安全管控基礎(chǔ)上，融合智能視頻的自動監(jiān)控技術(shù)，可進(jìn)行自動控制，并有效監(jiān)測現(xiàn)場風(fēng)險點的異常狀態(tài)。國內(nèi)外專家學(xué)者研究電力大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用得較多。余順坤[3]等人提出基于SC-RS對我國工業(yè)電力用戶價值畫像模型研究，SC-RS模型能夠?qū)﹄娏τ脩舸髷?shù)據(jù)實現(xiàn)價值情報挖掘與利用，是為我國電力企業(yè)智慧營銷管理賦能的有力工具。宋建林[4]等人提出基于隨機(jī)森林法的用戶用電行為分析，特別是采用隨機(jī)森林算法分析用電過程中的竊電行為，詳細(xì)介紹了計算的過程和計算結(jié)果的解讀，電力企業(yè)相關(guān)人員對用戶客戶用電行為的分析工作提供參照。陳奮開[5]等人通過負(fù)荷特性分析平臺的用戶負(fù)荷特性及用電行為，量化分析用戶負(fù)荷特性及用電行為。國內(nèi)外專家學(xué)者利用電力大數(shù)據(jù)分析企業(yè)安全生產(chǎn)行為的研究尚不多見。

本研究借助電力監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)異常波動、線路溫度過高、停工復(fù)產(chǎn)和各類不安全用電行為，補齊監(jiān)測預(yù)警短板。同時，建立風(fēng)險隱患動態(tài)管控閉環(huán)體系，提升企業(yè)安全生產(chǎn)精準(zhǔn)防范能力。

2 總體設(shè)計

2.1 總體架構(gòu)設(shè)計

楊成[6]等人設(shè)計的安全生產(chǎn)智能管控平臺主要由人員位置管理系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、遠(yuǎn)程調(diào)度指揮系統(tǒng)、安全生產(chǎn)智能管控移動端4大子系統(tǒng)組成?；诒狙芯垦邪l(fā)“安全生產(chǎn)智能監(jiān)管應(yīng)用”，設(shè)計四橫（業(yè)務(wù)應(yīng)用體系、應(yīng)用支撐體系、數(shù)據(jù)資源體系、基礎(chǔ)設(shè)施體系）、四縱（政策制度體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、組織保障體系、網(wǎng)絡(luò)安全體系）、兩掌（浙政釘、浙里辦）架構(gòu)體系（見圖1），保障系統(tǒng)在滿足高并發(fā)、高可用、高穩(wěn)定和高安全等性能要求的同時，具備易兼容、可擴(kuò)展、易維護(hù)等技術(shù)優(yōu)勢。

2.2 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計

本項目總體采用政務(wù)外網(wǎng)部署，通過應(yīng)用單位向大數(shù)據(jù)中心申請?zhí)峁┰品?wù)資源作為系統(tǒng)平臺、數(shù)據(jù)平臺運行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，總體架構(gòu)設(shè)計見圖2。

1）政府部門的系統(tǒng)用戶可通過政務(wù)外網(wǎng)直接連接使用，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、移動終端設(shè)備等用戶場景可通過服務(wù)器映射方式，以訪問平臺互聯(lián)網(wǎng)端。

2）國家電網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)資源通過部署在國家電網(wǎng)內(nèi)部的算法模型服務(wù)器，經(jīng)過隱私計算，將運算結(jié)果推送至“電保安”應(yīng)用平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享交換。

3）通過政務(wù)網(wǎng)絡(luò)，本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與瑞安市大數(shù)據(jù)管理中心的數(shù)據(jù)資源、其他同級委辦局的應(yīng)急專題數(shù)據(jù)、省、市、縣應(yīng)急管理部門數(shù)據(jù)庫的互通和共享。

3 場景建設(shè)

3.1 監(jiān)管底數(shù)

企業(yè)監(jiān)管底數(shù)來自三大數(shù)據(jù)源，分別為浙江省應(yīng)急管理廳工業(yè)企業(yè)安全在線系統(tǒng)、國家電網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺和瑞安市應(yīng)急局提供的廠中廠相關(guān)數(shù)據(jù)，這些源數(shù)據(jù)經(jīng)過對接、清洗、去重、疊加、修正，作為企業(yè)接入底數(shù)。

首先，對接浙江省應(yīng)急管理廳“工業(yè)企業(yè)安全在線”平臺，作為企業(yè)監(jiān)管底數(shù)首要數(shù)據(jù)來源，該數(shù)據(jù)每天更新一次。各工業(yè)企業(yè)可以在“工業(yè)企業(yè)在線”平臺開展隱患排查治理、接收監(jiān)管部門的風(fēng)險單，開展企業(yè)風(fēng)險研判等。對接數(shù)據(jù)涵蓋了非金屬礦物制品業(yè)、印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)等26個行業(yè)類型，以及危險化學(xué)品生產(chǎn)及倉儲企業(yè)、高溫熔融等19大重點領(lǐng)域類型，包含重大風(fēng)險源、風(fēng)險點數(shù)量、標(biāo)準(zhǔn)化等級、企業(yè)規(guī)模、員工人數(shù)、主要負(fù)責(zé)人等關(guān)鍵字段，作為固有風(fēng)險和管控風(fēng)險的判定標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)構(gòu)成。

然后，以瑞安市在冊工礦企業(yè)底數(shù)為基準(zhǔn)，以電力戶號為統(tǒng)一編碼和比對標(biāo)準(zhǔn)，每周和國網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺對比企業(yè)新增開戶、銷戶清單，實現(xiàn)“電力系統(tǒng)核增”每周自動化更新。

最后，將瑞安市“廠中廠”數(shù)據(jù)作為比對新增，將瑞安市2000家廠中廠企業(yè)做重復(fù)剔除處理，補充形成最終企業(yè)監(jiān)管底數(shù)。

3.2 固有風(fēng)險

固有風(fēng)險是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的術(shù)語，是指在不考慮內(nèi)部控制結(jié)構(gòu)的前提下，由于內(nèi)部因素和客觀環(huán)境的影響，企業(yè)的賬戶、交易類別和整體財務(wù)報表發(fā)生重大錯誤的可能性。在本系統(tǒng)中，固有風(fēng)險是根據(jù)企業(yè)所屬重點類型來判斷，用來評估企業(yè)靜態(tài)四色風(fēng)險，分為紅色風(fēng)險、橙色風(fēng)險、黃色風(fēng)險和藍(lán)色風(fēng)險四個類別。

固有風(fēng)險評估標(biāo)準(zhǔn)為：將具有重大風(fēng)險源的企業(yè)納入紅色風(fēng)險，根據(jù)工業(yè)企業(yè)在線系統(tǒng)中“是否重大危險源企業(yè)”來判斷；將“三場所三企業(yè)”和危化品量較大的納入橙色風(fēng)險，其中，“三場所三企業(yè)”是指有限空間作業(yè)場所、涉及可燃爆粉塵作業(yè)場所、噴涂作業(yè)場所、金屬冶煉企業(yè)、涉氨制冷企業(yè)和船舶修造企業(yè)，這些場所和企業(yè)一直是事故高發(fā)領(lǐng)域。

3.3 管控風(fēng)險

管控風(fēng)險主要針對日常管控過程中，企業(yè)在安全生產(chǎn)管理、雙重預(yù)防等方面的風(fēng)險防范評價。包括基礎(chǔ)管理、目標(biāo)職責(zé)、安全投入、教育培訓(xùn)、雙重預(yù)防、應(yīng)急管理、企業(yè)異常經(jīng)營、企業(yè)異常生產(chǎn)行為等日常監(jiān)管指標(biāo)，建立企業(yè)安全生產(chǎn)管控風(fēng)險評價模型。評價結(jié)果采用四色分級，包括紅色、橙色、黃色、藍(lán)色四類。

3.4 用電風(fēng)險

對接國家電網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺對工業(yè)企業(yè)用電情況實時監(jiān)控，將總有功功率以15分鐘為一個區(qū)間（見圖3），建立實時用電負(fù)荷曲線，提取過去三個月平均值為典型用電負(fù)荷曲線，根據(jù)異常情況設(shè)置不同風(fēng)險閾值，超出閾值自動預(yù)警。

1）用電負(fù)荷異常波動模型設(shè)計

算法描述：根據(jù)歷史用電情況生產(chǎn)日典型曲線，生成曲線后根據(jù)單日負(fù)荷波形與典型負(fù)荷波形曲線偏離度、有效值偏差來判斷是否存在負(fù)荷異常波動。實際應(yīng)用案例見圖4。

計算公式：總體負(fù)荷變化率＞30%，每天計算一次，總體負(fù)荷變化率=96 個區(qū)間負(fù)荷分布變化率之和/96。

結(jié)果輸出：預(yù)警時間（精確到分鐘）、戶號、戶名、社會統(tǒng)一信用代碼、日用電量（含1年歷史數(shù)據(jù)）、日用電負(fù)荷（含1年歷史數(shù)據(jù)）及結(jié)果七個；1個時間點為真，結(jié)果輸出“是”，其余輸出“否”；若輸出數(shù)據(jù)量過大，可以只輸出結(jié)果為“是”的數(shù)據(jù)。

2）企業(yè)明停暗開模型設(shè)計

算法描述：根據(jù)當(dāng)天開工小時數(shù)判斷企業(yè)是否存在明停暗開。

計算公式：當(dāng)天開工小時數(shù)＞4且屬于被責(zé)令停產(chǎn)企業(yè)，每天計算一次。

結(jié)果輸出：預(yù)警時間（精確到分鐘）、戶號、戶名、社會統(tǒng)一信用代碼、日用電量（含1年歷史數(shù)據(jù)）、日用電負(fù)荷（含1年歷史數(shù)據(jù)）及結(jié)果七個；1個時間點為真，結(jié)果輸出“是”；其余輸出“否”；若輸出數(shù)據(jù)量過大，可以只輸出結(jié)果為“是”的數(shù)據(jù)。

3）企業(yè)停工復(fù)產(chǎn)模型設(shè)計

算法描述：根據(jù)企業(yè)開工狀態(tài)判斷企業(yè)是否存在停工復(fù)產(chǎn)現(xiàn)象。

計算公式：當(dāng)天開工小時數(shù)＞4且該企業(yè)過去一周每日開工小時數(shù)＜4，每天計算一次。

結(jié)果輸出：預(yù)警時間（精確到分鐘）、戶號、戶名、社會統(tǒng)一信用代碼、日用電量（含1年歷史數(shù)據(jù)）、日用電負(fù)荷（含1年歷史數(shù)據(jù)）及結(jié)果七個；1個時間點為真，結(jié)果輸出“是”；其余輸出“否”；若輸出數(shù)據(jù)量過大，可以只輸出結(jié)果為“是”的數(shù)據(jù)。

3.5 物聯(lián)感知風(fēng)險

通過對接企業(yè)生產(chǎn)加工車間和公共場所視頻監(jiān)控信息，利用行為識別AI算法判定人員異常操作行為。通過接入企業(yè)溫度、壓力、氣體濃度、煙感等物聯(lián)感知設(shè)備信息識別感知風(fēng)險點。

3.6 綜合風(fēng)險

通過企業(yè)固有風(fēng)險、管控風(fēng)險、用電風(fēng)險、物聯(lián)感知風(fēng)險四個評價準(zhǔn)則層35項二級評價指標(biāo)，建立企業(yè)安全生產(chǎn)綜合風(fēng)險指數(shù)模型（百分制），設(shè)定風(fēng)險分級警報閾值，建立紅、橙、黃、藍(lán)風(fēng)險四色圖，及時監(jiān)測工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險狀態(tài)，并進(jìn)行分級管控。綜合風(fēng)險指數(shù)模型建立流程見圖5。

對于紅色風(fēng)險企業(yè)，如果有任何一個報警，就觸發(fā)風(fēng)險預(yù)警；對于橙色風(fēng)險企業(yè)，發(fā)生用電負(fù)荷異常波動即觸發(fā)預(yù)警；對于黃色風(fēng)險企業(yè)，發(fā)生電纜長時間超溫、變壓器超負(fù)荷運行和三相不平衡中的任何一項即觸發(fā)預(yù)警；對于藍(lán)色風(fēng)險企業(yè)，如有一個動態(tài)風(fēng)險，且綜合風(fēng)險指數(shù)大于閾值即觸發(fā)預(yù)警。另外，對于連續(xù)同一個報預(yù)警（綜合風(fēng)險指數(shù)超過閾值的預(yù)警），未完成排查整改的加入關(guān)注，已閉環(huán)的在當(dāng)月予以屏蔽。

3.7 閉環(huán)處置

研發(fā)企業(yè)安全生產(chǎn)智能監(jiān)管PC端和移動端（浙政釘、浙里辦），根據(jù)企業(yè)安全生產(chǎn)綜合風(fēng)險指數(shù)模型分析的紅、橙、黃、藍(lán)風(fēng)險四色圖，制定分級處置流程，實現(xiàn)企業(yè)安全生產(chǎn)“監(jiān)測-核查-整改-復(fù)查”聯(lián)動閉環(huán)管控處置（見圖6）。

4 結(jié)束語

本系統(tǒng)有效接入瑞安市14236家工業(yè)企業(yè)。2022 年8月—10月期間，系統(tǒng)共發(fā)送安全生產(chǎn)類預(yù)警262 次，排查解決隱患1389 條，廠均隱患發(fā)現(xiàn)率提高32.7%。如8月25日，系統(tǒng)識別到某公司電纜長時間超溫，經(jīng)網(wǎng)格員現(xiàn)場排查發(fā)現(xiàn)系線路老化問題，并第一時間指導(dǎo)該公司完成老化線路更新工作。

本系統(tǒng)充分發(fā)揮電力大數(shù)據(jù)覆蓋面廣、實時性強、準(zhǔn)確性高的優(yōu)勢，以電力大數(shù)據(jù)輔助精準(zhǔn)監(jiān)管和研判風(fēng)險為創(chuàng)新切口，疊加固有風(fēng)險、管控風(fēng)險、物聯(lián)感知風(fēng)險等評價指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)分析模型，設(shè)定風(fēng)險預(yù)警閾值，在安全生產(chǎn)方面可以及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)異常波動、線路溫度過高、停工復(fù)產(chǎn)和各類不安全用電行為，創(chuàng)新企業(yè)安全生產(chǎn)智慧化監(jiān)管模式。下一步，將繼續(xù)優(yōu)化算法模型，提高監(jiān)測預(yù)警靈敏度，從而更加切實有效賦能企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險防范。