2022, Vol. 40
2. 国网湖南省电力有限公司，长沙 410029;
3. 国网湖南省电力有限公司检修公司，长沙 410004
2. State Grid Hunan Electric Power Supply Company Limited, Changsha 410029, China;
3. Maintenance Company of State Grid Hunan Electric Power Company limited, Changsha 410004, China
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，这些设备发生起火事件时，危险性高、经济损失及社会影响很大。变电站消防管理遵循“预防为主，防消结合”的工作方针，坚持“安全第一”的指导思想，需要做到尽早发现消防隐患，避免火灾事件的发生[1]。基于此，有必要开展针对性的变站消防能力评估，从根本上提升变电站消防水平，保障设备的运行安全，切实提高供电可靠性。
目前，国内外开展的消防评估工作主要针对石油、化工、建筑等火灾高风险行业，而对变电站消防能力的评估少有涉及[2-7]。变电站内设备类型多、风险点多、设备运行环境复杂，较其他建筑或区域消防评估更为复杂。同时，当前尚无统一的表述变电站消防能力的特征指标及评估体系。
目前，常采用的评估方法有层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）[8]、模糊综合评判、基于证据理论、贝叶斯网络的评估等[4, 9-12]。其中，AHP是一种将主观、定性评价定量化的方法，是目前应用最广的多目标规划和决策方法，其可以更好地解决变电站内运行环境复杂、消防安全影响因素多等问题。为此，本文从消防设备巡视、消防设施维护、消防设备检测和火灾救援措施四个方面提取出19个评估指标，应用两层AHP模型开展变电站消防能力评估。
1 评估指标体系 1.1 评估指标变电站消防设施及设备的种类繁多，覆盖区域广，应用环境复杂多样，欲有效地开展变电站消防能力评估工作，必须从多层面多尺度分析影响变电站消防能力的各种直接、间接因素，并提取出关键因素[13-17]。本文从火灾预防、设备、设施和应急救援等方面梳理了变电站消防能力的影响因素，确定了明显影响变电站消防能力的各类因子，并将指标体系细分为消防预控措施、设备健康水平、消防应急设施和消防救援措施4个一级指标和19个二级指标（见图 1）。
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| 图 1 变电站消防能力评估指标 Figure 1 Evaluation index of substation fire fighting capacity |
由于目前采用的变电站消防能力评估指标量只是一种定性量值，凭直观感觉描述为“好”、“一般”和“不好”等，在实际应用中，这类描述并不能准确给出设备状态，在开展变电站实际消防能力评估时操作性不高，因此，本文采用赋分制，设定每一个二级指标满分为100分，即指标完全符合设备（设施）运行、维护、配置等要求；0分表示相应设备（设施）缺失、不能正常运行、不能实现50%及以上正常监视功能，以及不能满足50%及以上相关标准要求的情况。（0，100）表示指标打分处于以上两种极端情况之间，判分标准根据百分比进行分配。实际实施过程中，为了减少专家主观因素影响，每次评价由多名专家对变电站二级指标进行评分。
1.3 指标状态定义及检修策略变电站消防能力评估指标的状态定义及检修策略见表 1。
| 表 1 变电站消防能力评估指标状态定义 Table 1 Definition of evaluation index status of substation fire fighting capacity |
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本文根据评价指标体系所确定的上下层因素之间的隶属关系，将下一层制约因素对上一层准则因素的重要程度利用专家调查法进行两两比较，结合Saaty的1—9标度法[12]进行标度（见表 2），建立各层次因素的判断矩阵[15]。
| 表 2 1—9标度的含义 Table 2 Meaning of from 1 to 9 scale |
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根据专家意见，本文对各指标进行排序得到各评价指标判断矩阵，如表 3—表 7所示。
| 表 3 一级评价指标判断矩阵S0 Table 3 Primary evaluation index judgment matrix S0 |
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| 表 4 消防预控措施评价指标判断矩阵S1 Table 4 Fire prevention and control measures evaluation index judgment matrix S1 |
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| 表 5 设备健康状况评价指标判断矩阵S2 Table 5 Equipment health status evaluation index judgment matrix S2 |
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| 表 6 消防应急设施评价指标判断矩阵S3 Table 6 Evaluation index judgment matrix of fire emergency facilities S3 |
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| 表 7 消防救援措施评价指标判断矩阵S4 Table 7 Evaluation index judgment matrix of fire rescue measures S4 |
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判断矩阵是根据某些原则人为规定的，所以往往会出现判断不一致的情况，一个混乱的经不起推敲的判断矩阵有可能导致决策失误。当判断矩阵过于偏离一致性时，其可靠度也值得怀疑，因此需要对判断矩阵进行一致性检验，以便将偏差控制在允许范围内。具体步骤如下：
（1）计算一致性指标CI，其计算公式为：
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(1) |
式中：λmax为判断矩阵的最大特征值；n为判断矩阵的阶数。
（2）求取平均随机一致性指标RI
由多次重复进行随机判断矩阵特征值的计算后取算术平均值，得到平均随机一致性指标RI，表 8给出了阶矩阵的平均随机一致性指标值。
| 表 8 平均随机一致性指标RI Table 8 Average random consistency index RI |
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（3）计算一致性指标CR，公式为：
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(2) |
对于1，2阶判断矩阵总是完全一致的，当阶数大于2时，只要CR≤0.1，则认为这个判断矩阵的一致性可以接受，否则就要修改判断矩阵使之符合要求。
计算可得S矩阵最大特征根为2；其一致性指标CI值为4.017，CR值为0.006 4。计算获得S1、S2、S3和S4的最大特征根分别为4.045 8、5、6.034 3和4.096 8；其一致性指标CI值分别为0.015 3、0、0.006 9、0.032 3，则CR值分别为0.017 2、0、0.005 4、0.036 3。可见本文构建的判别矩阵符合要求。
2.2 相对权重计算对于排序权向量的计算方法主要有特征根法最小二乘法、对数最小二乘法和上三角元素法。在精度要求不高的情况下，特征根法方便简洁，更具实用价值，故本文采用特征根法，其计算公式为：
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(3) |
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(4) |
式中：wi为相对权重；si, j为判断矩阵元素。排序权向量W即为相应的n个制约因素的相对权重，则：
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(5) |
通过式（3）—（5）可以计算各二级评价指标内部评价指标的权向量W1、W2、W3和W4，分别为：
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(6) |
一级评价指标权向量W0为：
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(7) |
本文通过多名专家对每个二级指标进行打分，确定了每项二级指标得分值矩阵Φi（i=1，2，3，4），i对应4个一级指标。
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(8) |
式中：φi, 1为第i个一级指标下第j个二级指标得分；N为第i个一级指标下第j个二级指标个数。则第i个一级指标得分为：
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(9) |
式中：pi为第i个一级指标得分；wi, j为第i个一级指标下第j个二级指标权值。则一级指标得分矩阵P为：
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(10) |
变电站消防能力水平评估最终得分pfinal为：
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(11) |
某省级电力公司从各地市公司变电专业选取消防专业人员共45名，同时协同属地消防大队，选取共30名专业消防人员，组建了公司消防评价专家库和变电站消防评价小组。本文选择某220 kV变电站开展消防能力评估，随机从消防专家库中选取5名专家对19个指标进行打分，打分结果见表 9。
| 表 9 某220 kV变电站消防能力评分结果 Table 9 Scoring results of fire fighting capacity of a 220 kV substation |
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利用表 9中数据，得到各指标的评分值见式（12）：
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(12) |
根据式（6）、式（12）计算出各二级指标得分情况：
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(13) |
由式（13）可知，设备健康水平和火灾救援措施两个一级指标的得分分别为71.20分和75.68分；而消防预控措施和火灾救援措施两项得分分别为48.45分和38.79分。设备健康水平指标得分率不高的原因是由于电缆沟防火墙外1.5 m内未按要求涂刷防火涂料，5处防火隔墙存在孔洞未封堵到位；电容器设备多条发热缺陷未处理，并出现部分缺陷超期情况。另外，火灾救援措施得分只有75.68分的原因为编制的消防应急预案多处与现场实际不符，导致应急预案指导实际消防逃生、救援的针对性不足。消防预控措施指标得分率偏低的原因是该站消防设施维护只是由变电运维人员自行维护，而未按相关规定聘请符合资质要求的消防技术专业服务机构进行维护保养；同时，变电站内消防设施并未组织具备资质要求的第三方检测机构对站内消防设备进行检测，并出具相应的检测报告。消防应急设施指标得分率低是因为该站还未开展消防安全治理，电缆沟未安装专门的灭火系统，同时变电站无专门消防控制室，导致两项二级指标得分为0。
根据式（7）、式（11）计算得到该变电站最终消防能力评分为：
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(14) |
据最终得分结果可知，目前该站的消防能力不足，亟需提升。
4.3 应用效果应用本文介绍的方法开展变电站消防能力评估，可以实现对大量变电站消防能力进行评级，按照各变电站得分率对系统内各变电站消防水平进行得分排序，帮助合理制订消防综合治理时序。同时，在消防能力评估的各个环节，通过确定各一、二级指标得分，可以更加清晰地描述变电站各设备、设施和环境等方面的状态，有助于明确站内治理任务和治理重点，通过定位得分率排序及失分多的指标，确立治理方向和治理内容，为进一步开展针对性的消防治理提供有力支撑。
根据本文提供的各指标得分情况，该变电站一方面通过外委形式，聘请专业机构、专业人员开展了变电站消防设施维护和消防设备检测；另一方面通过立项，开展了变电站消防隐患专项治理工作。另外，逐步建立完善了消防管理制度和消防责任体系，通过定期开展消防演练、梳理消防应急预案，全面提升了变电站消防综合安全水平。开展以上治理工作后，再次对该变电站进行了消防评估，各一级指标得分为P=[91.02 87.20 81.96 85.55]，最终消防能力评分提高至86.27分，变电站消防能力总体评估结果为良好。
5 结语通过对影响变电站消防能力的各类因素进行分析，提取一级指标和二级指标，构建AHP分层模型，实现了对变电站消防能力的综合评估。实际案例应用结果表明，该评估模型可以对变电站消防能力水平进行量化表征，能够为变电站开展消防隐患治理提供理论依据，为具体治理策略的制订提供有力支撑。
| [1] |
范维澄.
火灾风险评估方法学[M]. 北京: 科学出版社, 2004.
FAN Weicheng. Fire risk assessment methodology[M]. Beijing: Science Press, 2004. (  0)
|
| [2] |
张智丹, 刘俊. 基于层次分析法的润滑油企业消防安全评估[J].
石油化工安全环保技术, 2019, 35(2): 16-19 ZHANG Zhidan, LIU Jun. Fire safety assessment of lubricating oil enterprises based on analytic hierarchy process[J]. Petrochemical Safety and Environmental Protection Technology, 2019, 35(2): 16-19 DOI:10.3969/j.issn.1673-8659.2019.02.008 ( 0)
|
| [3] |
王二飞. 基于信息熵的地铁站点消防风险评估研究[J].
科技资讯, 2018(3): 134, 136 WANG Erfei. Research on fire risk assessment of subway station based on information entropy[J]. Science and Technology Information, 2018(3): 134, 136 ( 0)
|
| [4] |
李宝萍. 基于层次分析法的公路隧道火灾风险评价[J].
消防技术与产品信息, 2016(11): 8-11 LI Baoping. Highway tunnel fire risk assessment based on analytic hierarchy process[J]. Fire Technique and Products Information, 2016(11): 8-11 DOI:10.3969/j.issn.1002-784X.2016.11.002 ( 0)
|
| [5] |
李洁, 李强, 杨治成, 等. 基于层次分析法的微型消防站初期火灾处置能力评估[J].
武警学院学报, 2019, 35(8): 14-18 LI Jie, LI Qiang, YANG Zhicheng, et al. Assessment of early fire disposal dapacity of micro volunteer fire station based on analytic hierarchy process[J]. Journal of Chinese People' s Armed Police Force Academy, 2019, 35(8): 14-18 DOI:10.3969/j.issn.1008-2077.2019.08.003 ( 0)
|
| [6] |
薛嵩. 基于GIS的城市区域火灾风险评估系统开发研究[D]. 太原: 太原理工大学, 2019.
XUE Song. Research and development of urban regional fire risk assessment system based on GIS[D]. Taiyuan: Taiyuan University of Technology, 2019. ( 0)
|
| [7] |
邢晓强, 黄新波, 纪超, 等. 基于多特征融合的输电线路山火识别预警系统设计与实现[J].
广东电力, 2018, 31(6): 107-113 XING Xiaoqiang, HUANG Xinbo, JI Chao, et al. Design and realization of mountain fire identification prewarning system for transmission lines based on multi-feature fusion[J]. Guangdong Electric Power, 2018, 31(6): 107-113 ( 0)
|
| [8] |
申元, 孟见刚, 徐肖伟, 等. 输电线路山火跳闸预估技术研究[J].
云南电力技术, 2017, 45(4): 54-57, 71 SHEN Yuan, MENG Jiangang, XU Xiaowei, et al. Study of wildfire trip prediction technology of transmission lines[J]. Yunnan Electric Power, 2017, 45(4): 54-57, 71 DOI:10.3969/j.issn.1006-7345.2017.04.017 ( 0)
|
| [9] |
赵志刚, 徐征宇, 王健一, 等. 大型电力变压器火灾安全研究[J].
高电压技术, 2015, 41(10): 3378-3384 ZHAO Zhigang, XU Zhengyu, WANG Jianyi, et al. Research on the fire safety of large power transformer[J]. High Voltage Engineering, 2015, 41(10): 3378-3384 ( 0)
|
| [10] |
徐坚强, 刘小勇, 苏燕飞, 等. 基于贝叶斯网络的建筑火灾动态风险评估方法研究[J].
中国安全生产科学技术, 2019, 15(15): 138-144 XU Jianqiang, LIU Xiaoyong, SU Yanfei, et al. Study on dynamic risk assessment method of building fire based on Bayesian network[J]. Journal of Safety Sci-ence and Technology, 2019, 15(15): 138-144 ( 0)
|
| [11] |
李文艳, 郭裴裴. 消防应急救援人员能力评估模型研究[J].
武警学院学报, 2019, 35(6): 27-32 LI Wenyan, GUO Peipei. Research on capability evaluation model of fire emergency rescue personnel[J]. Journal of Chinese People's Armed Police Force Academy, 2019, 35(6): 27-32 ( 0)
|
| [12] |
秦寿康.
综合评价原理与应用[M]. 北京: 电子工业出版社, 2003.
QIN Shoukang. Principle and application of comprehensive evaluation[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2003. ( 0)
|
| [13] |
彭剑宁. 基于可拓层次分析法的县级电网线损管理评价[J].
云南电力技术, 2018, 46(3): 29-31 PENG Jianning. Evaluation of line loss management of county-power-grid based on the extension of analytic hierarchy process[J]. Yunnan Electric Power, 2018, 46(3): 29-31 ( 0)
|
| [14] |
章枫, 赵雅雪, 周子青, 等. 基于级差最大化AHP-熵权法的日前市场运营状态评估[J].
浙江电力, 2020, 39(12): 90-98 ZHANG Feng, ZHAO yaxue, ZHOU Ziqing, et al. Operating status evaluation of day-ahead electricity market based on AHP-Entropy weight method with maximum variance[J]. Zhejiang Electric Power, 2020, 39(12): 90-98 ( 0)
|
| [15] |
阮亦根, 李自力. 超高压交流输电线路与油气管道安全间距研究[J].
浙江电力, 2019, 38(4): 92-95 RUAN Yigen, LI Zili. Study on safety distance between UHV transmission lines and gas pipelines[J]. Zhejiang Electric Power, 2019, 38(4): 92-95 ( 0)
|
| [16] |
王尉军, 陈德权, 陈旻, 等. 输电设备智能安全卫士系统研究[J].
电力大数据, 2017, 20(11): 26-28 WANG Weijun, CHEN Dequan, CHEN Min, et al. Research on intelligent security guards system of transmission equipment[J]. Power Systems and Big Data, 2017, 20(11): 26-28 ( 0)
|
| [17] |
刘文斌, 李雪梅. 全封闭气膜式储煤棚消防安全性分析[J].
东北电力技术, 2019, 40(11): 40-42, 53 LIU Wenbin, LI Xuemei. Analysis of fire safety in fully enclosed air-supported coal yard[J]. Northeast Electric Power Technology, 2019, 40(11): 40-42, 53 ( 0)
|