基于贝叶斯网络的我国电网安全风险关联分析

作者：王东; 王佳琪; 陈红^*; 苏峰; 杨文清; 吴梅芬; 彭启伟; 龙如银

来源：安全与环境学报, 2021, 21(05): 1947-1956.

DOI：10.13637/j.issn.1009-6094.2020.0442

• 安全工程
• 风险评价
• 电网
• 事故致因
• 贝叶斯网络
• 关联模型

为了有效识别电网运行的关键风险要素,基于典型电网企业2014—2019年代表性事故案例,采用贝叶斯网络的机器学习方法分别构建了电网事故、设备事故及人身事故致因的贝叶斯网络模型,分析各风险因素对事故的影响程度并反向诊断事故发生的关键诱因。结果表明:1) 3种贝叶斯网络模型预测精度分别达到87.85%、89.24%、96.88%;2)不同类型事故的关键风险因素存在差异,但人因仍是主要致因。电网事故的关键影响因素为巡检不到位、检修质量不良和验收不合格;设备事故的关键风险因素为处理不当、巡检不到位和施工质量不良;人身事故的关键风险因素为安全意识缺乏、施工质量不良、监护不到位和验收不合格。最后,对电网系统安全运行提出了针对性建议。

• 单位
  经济管理学院; 国网电力科学研究院有限公司; 江南大学; 国家电网公司; 中国矿业大学（北京）; 中国矿业大学