CN105139279A - 一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法。本发明包括如下步骤：1.分析电力设备检修过程中人为失误种类；2.确定检修过程中主要人为失误影响因素，选出电气设备检修过程中的人为失误影响因素；3.确定各失误影响因素的分值；4.确定各失误影响因素的权重系数，根据层次分析法，对各人为失误影响因素进行权重系数分析，并完成一致性校验；5.基于改进雷达法建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型；6.评估检修过程中的人为可靠性。本发明能够直观表现了检修过程诱发人为失误的因素，量化检修过程中人为可靠性水平，达到人为因素安全预警的效果。

Description

一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法

技术领域

本发明属于电力系统可靠性领域，具体涉及一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法。

背景技术

电气设备检修是供电企业安全生产重要的环节，提高电气设备检修水平对提高电网安全运行水平、提高供电可靠性、提高社会和供电企业效益都至关重要。随着电网规模不断扩大，以及对电力系统安全可靠性的要求越来越高，如何进行有效的设备检修已经是众多学者关心的问题。

目前电力设备的检修方式可分为故障检修、定期检修、状态检修和基于可靠性的检修四种模式。故障检修是当设备发生故障后在进行检修；定期检修也称为计划检修，即每隔一定的时间便安排一次检修计划；状态检修是通过对设备的状态监测、风险评估后，制定最合理的检修策略；基于可靠性的维修除了考虑设备的状态外，还需要考虑整个电网的可靠性。无论在哪种检修模式下，电力设备检修的过程都需要人的参与，而检修的效果很大程度上依赖于人的绩效水平。

随着电力设备的复杂程度不断增加，在设备检修的过程中发生人为失误的概率也随之增加，人为失误已成为影响检修质量的重要因素。因此评估电气设备检修中的人为可靠性是本申请人致力于解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对电力检修情况，提拱一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤S1.分析电力设备检修过程中人为失误种类，电气设备检修中的人为失误可能是由多方面因素引起的，常见的人为失误主要有以下几个方面：感知错误、技能型错误、决策错误、违反常规和违反操作情境。

步骤S2.确定检修过程中主要人为失误影响因素，检修过程操作人员的行为会受到人、机和环境三个方面的影响，选出电气设备检修过程中的人为失误影响因素。

步骤S3.确定各失误影响因素的分值，采用问卷调查的形式，邀请电气设备检修领域的专家对特定检修情境下，各失误影响因素的状态进行评分，有效评分区间为[0,10]。

步骤S4.确定各失误影响因素的权重系数，根据层次分析法，对各人为失误影响因素进行权重系数分析，并完成一致性校验。

步骤S5.基于改进雷达法，建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型。

步骤S6.评估检修过程中的人为可靠性，包括定性分析和定量评估。

所述的步骤S2中，电气设备检修过程中的人为失误影响因素主要如下：

①操作人员身体和精神状态(P&MS)

②知识水平和操作经验(K&E)

③操作监护水平(S)

④检修任务的复杂度(CM)

⑤设备的可用性(E)

⑥工作场合和操作环境(W&E)

⑦班组合作与交流(T&C)

所述的步骤S4中，利用层次分析法确定各失误影响因素的权重系数，具体如下：

S4-1.建立层次结构模型

S4-2.构造判断矩阵

所述判断矩阵如下：

其中，w_ij表示因素U_i对比因素U_j的重要性标度，且n取值为7；w_ij取值参照表。

表1重要性标度取值参考

S4-3求解权重系数并进行一致性校验

利用和法对邀请专家填写后的判断矩阵进行层次排序，完成一致性校验，具体如下：

S4-3-1：对判断矩阵W的每一列元素作归一化处理：

$\stackrel{\‾}{w_{ij}}=\frac{w_{ij}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{w}_{ij}},(j=1,2,3,\mathrm{...},n)$ (公式2)

其中，指代归一化后判断矩阵W第i行第j列的元素.

S4-3-2：将归一化处理后的各行元素相加：

$v_i=\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\stackrel{\‾}{w_{ij}},(i=1,2,\mathrm{...},n)$ (公式3)

S4-3-3：对权重向量V＝(v₁,v₂,…,v_n)^T进行归一化v_i处理得到新的权重向量ω，即为所求风险传递权重。

其中v_i是权重向量V的第i个分量.

${\mathrm{\ω}}_i=\frac{v_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{v}_j},(i=1,2,\mathrm{...},n)$ (公式4)

ω_i是归一化后的权重系数向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^T的第i个元素。

S4-3-4：最大特征根λ_max的计算方法:

${\mathrm{\λ}}_{\max }=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{{\left(W\mathrm{\ω}\right)}_i}{{\mathrm{n\ω}}_i}$ (公式5)

其中(Wω)_i表示判断矩阵和权重向量乘积Wω的第i个元素；

S4-3-5：计算一般一致性指标C.I.(ConsistencyIndex)

$C.I.=\frac{{\mathrm{\λ}}_{max}-n}{n-1}$ (公式6)

S4-3-6：确定相应的平均随机一致性指标R.I.(randomindex)，据判断矩阵不同阶数查看表，得到平均随机一致性指标R.I.为1.36。

表2平均随机一致性指标取值

S4-3-3：计算一致性比率C.R.(ConsistencyRatio)并进行判断。

$C.R.=\frac{C.I.}{R.I.}$ (公式7)

当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性能够接受；

当C.R.≥0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新调研修正，跳转至步骤S4-2；

所述的步骤S5中，基于改进雷达法建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型，评估检修过程中的人为可靠性水平包括以下步骤：

S5-1：对步骤2中所述的7个人为失误影响因素作归一化处理，作为实测样本；

S5-2：建立标准圆，从圆心O引长度为1的射线OA,以OA为基准依次旋转ω_i×2π的角度，将标准圆划分为7个扇区，每个扇区的角平分线即为指标轴。

S5-3：将归一化处理后的参考样本和实测样本的指标标定在指标轴上，依次连接指标轴上实测样本标定的点，构成实测样本雷达图。

所述的参考样本是指各失误影响因素均处于最高水平的样本，失误影响因素的分值均为10。

所述的步骤S6中定性分析如下：

当实测样本的指标相对均衡时，能够从绘制的实测样本雷达图所占面积上直观地判断该检修过程人为可靠性水平，实测样本雷达图所占面积越大，人为可靠性水平越高。

所述的步骤S6中定量评估如下：

$f=\sqrt{{\mathrm{\&upsi;}}_1{\mathrm{\&upsi;}}_2}$ (公式8)

υ₁＝S_i/S_m(公式9)

υ₂＝S_i/S`(公式10)

S`＝(L_i/L_m)²S_m(公式11)

其中f为综合评价系数，其值越大表示人为可靠性水平越高，在检修过程中发生人为失误的概率越低。υ₁表示评估样本趋近于最优样本的程度，υ₂表示各指标的均衡程度，S_i，L_i分别表示评估样本的对应雷达图的面积和周长，L_m，S_m分别表示最优样本对应雷达图的面积和周长，S`为与评估样本等周长且与单位指标雷达图相似的多边形面积。

本发明有益效果如下：

本发明首先通过分析电气设备检修过程中常见的人为失误情况，总结影响电气设备检修操作的人为失误影响因素；然后通过层次分析法，构造各影响因素的层次结构模型，得到各因素的影响权重；然后基于改进雷达图法，建立电力设备检修中人为可靠性分析方法。一方面可以直观表现了检修过程诱发人为失误的因素，另一方面可以量化检修过程中人为可靠性水平，并可以达到人为因素安全预警的效果。

附图说明

图1是本发明流程图；

图2是用来表征人为可靠性的雷达图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1-2所示，一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，具体包括如下步骤：

步骤S1.分析电力设备检修过程中人为失误种类，电气设备检修中的人为失误可能是由多方面因素引起的，常见的人为失误主要有以下几个方面：感知错误、技能型错误、决策错误、违反常规和违反操作情境。

步骤S2.确定检修过程中主要人为失误影响因素，检修过程操作人员的行为会受到人、机和环境三个方面的影响，选出电气设备检修过程中的人为失误影响因素。

步骤S3.确定各失误影响因素的分值，采用问卷调查的形式，邀请电气设备检修领域的专家对特定检修情境下，各失误影响因素的状态进行评分，有效评分区间为[0,10]。

步骤S4.确定各失误影响因素的权重系数，根据层次分析法，对各人为失误影响因素进行权重系数分析，并完成一致性校验。

步骤S5.基于改进雷达法，建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型。

步骤S6.评估检修过程中的人为可靠性，包括定性分析和定量评估。

所述的步骤S2中，电气设备检修过程中的人为失误影响因素主要如下：

①操作人员身体和精神状态(P&MS)

②知识水平和操作经验(K&E)

③操作监护水平(S)

④检修任务的复杂度(CM)

⑤设备的可用性(E)

⑥工作场合和操作环境(W&E)

⑦班组合作与交流(T&C)

所述的步骤S4中，利用层次分析法确定各失误影响因素的权重系数，具体如下：

S4-1.建立层次结构模型

S4-2.构造判断矩阵

所述判断矩阵如下：

其中，w_ij表示因素U_i对比因素U_j的重要性标度，且n取值为7；w_ij取值参照表。

表1重要性标度取值参考

S4-3求解权重系数并进行一致性校验

利用和法对邀请专家填写后的判断矩阵进行层次排序，完成一致性校验，具体如下：

S4-3-1：对判断矩阵W的每一列元素作归一化处理：

$\stackrel{\&OverBar;}{w_{ij}}=\frac{w_{ij}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{w}_{ij}},(j=1,2,3,\mathrm{...},n)$ (公式2)

其中，指代归一化处理后的重要性标度。

S4-3-2：将归一化处理后的各行元素相加：

(公式3)

S4-3-3：对权重向量V＝(v₁,v₂,…,v_n)^T进行归一化v_i处理，即为所求风险传递权重。

其中v_i是权重向量V的第i个分量.

${\mathrm{\&omega;}}_i=\frac{v_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{v}_j},(i=1,2,\mathrm{...},n)$ (公式4)

ω_i是归一化后的权重系数ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^T的第i个元素。

S4-3-4：最大特征根λ_max的计算方法:

${\mathrm{\&lambda;}}_{\max }=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{w}_{ij}{\mathrm{\&omega;}}_i}{{\mathrm{\&omega;}}_i}$ (公式5)

S4-3-5：计算一般一致性指标C.I.(ConsistencyIndex)

$C.I.=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{max}-n}{n-1}$ (公式6)

S4-3-6：确定相应的平均随机一致性指标R.I.(randomindex)，据判断矩阵不同阶数查看表，得到平均随机一致性指标R.I.为1.36。

表2平均随机一致性指标取值

S4-3-3：计算一致性比率C.R.(ConsistencyRatio)并进行判断。

$C.R.=\frac{C.I.}{R.I.}$ (公式7)

当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性能够接受；

当C.R.≥0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新调研修正，跳转至步骤S4-2；

所述的步骤S5中，基于改进雷达法建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型，评估检修过程中的人为可靠性水平包括以下步骤：

S5-1：对步骤2中所述的7个人为失误影响因素作归一化处理，作为实测样本；

S5-2：建立标准圆，从圆心O引长度为1的射线OA,以OA为基准依次旋转ω_i×2π的角度，将标准圆划分为7个扇区，每个扇区的角平分线即为指标轴。

S5-3：将归一化处理后的参考样本和实测样本的指标标定在指标轴上，依次连接指标轴上实测样本标定的点，构成实测样本雷达图。

所述的参考样本是指各失误影响因素均处于最高水平的样本，失误影响因素的分值均为10。

所述的步骤S6中定性分析如下：

当实测样本的指标相对均衡时，能够从绘制的实测样本雷达图所占面积上直观地判断该检修过程人为可靠性水平，实测样本雷达图所占面积越大，人为可靠性水平越高。

所述的步骤S6中定量评估如下：

$f=\sqrt{{\mathrm{\&upsi;}}_1{\mathrm{\&upsi;}}_2}$ (公式8)

υ₁＝S_i/S_m(公式9)

υ₂＝S_i/S`(公式10)

S`＝(L_i/L_m)²S_m(公式11)

其中f为综合评价系数，其值越大表示人为可靠性水平越高，在检修过程中发生人为失误的概率越低。υ₁表示评估样本趋近于最优样本的程度，υ₂表示各指标的均衡程度，S_i，L_i分别表示评估样本的对应雷达图的面积和周长，L_m，S_m分别表示最优样本对应雷达图的面积和周长，S`为与评估样本等周长且与单位指标雷达图相似的多边形面积。

Claims (6)

1.一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤S1.分析电力设备检修过程中人为失误种类，电气设备检修中的人为失误可能是由多方面因素引起的，常见的人为失误主要有以下几个方面：感知错误、技能型错误、决策错误、违反常规和违反操作情境；

步骤S2.确定检修过程中主要人为失误影响因素，检修过程操作人员的行为会受到人、机和环境三个方面的影响，选出电气设备检修过程中的人为失误影响因素；

步骤S3.确定各失误影响因素的分值，采用问卷调查的形式，邀请电气设备检修领域的专家对特定检修情境下，各失误影响因素的状态进行评分，有效评分区间为[0,10]；

步骤S4.确定各失误影响因素的权重系数，根据层次分析法，对各人为失误影响因素进行权重系数分析，并完成一致性校验；

步骤S5.基于改进雷达法建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型；

步骤S6.评估检修过程中的人为可靠性，人为可靠性包括定性分析和定量评估。

2.如权利要求1所述的一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，其特征在于所述的步骤S2中电气设备检修过程中的人为失误影响因素主要如下：

①操作人员身体和精神状态

②知识水平和操作经验

③操作监护水平

④检修任务的复杂度

⑤设备的可用性

⑥工作场合和操作环境

⑦班组合作与交流。

3.如权利要求1所述的一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，其特征在于所述的步骤S4中利用层次分析法确定各失误影响因素的权重系数，具体如下：

S4-1.建立层次结构模型

S4-2.构造判断矩阵

所述判断矩阵如下：

(公式1)

其中，w_ij表示因素U_i对比因素U_j的重要性标度，且n取值为7；w_ij取值参看表1；

表1重要性标度取值参考

S4-3求解权重系数并进行一致性校验

利用和法对邀请专家填写后的判断矩阵进行层次排序，完成一致性校验，具体如下：

S4-3-1：对判断矩阵W的每一列元素作归一化处理：

$\stackrel{\&OverBar;}{w_{ij}}=\frac{w_{ij}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{w}_{ij}},(j=1,2,3,\mathrm{...},n)$ (公式2)

其中，指代归一化处理后的重要性标度；

S4-3-2：将归一化处理后的各行元素相加：

$v_i=\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\stackrel{\&OverBar;}{w_{ij}},(i=1,2,\mathrm{...},n)$ (公式3)

S4-3-3：对权重向量V＝(v₁,v₂,…,v_n)^T进行归一化v_i处理，即为所求风险传递权重；

其中v_i是权重向量V的第i个分量.

${\mathrm{\&omega;}}_i=\frac{v_i}{\underset{j=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{v}_j},(i=1,2,\mathrm{...},n)$ (公式4)

ω_i是归一化后的权重系数ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^T的第i个元素；

S4-3-4：最大特征根λ_max的计算方法:

${\mathrm{\&lambda;}}_{\max }=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{{\left(W\mathrm{\&omega;}\right)}_i}{{\mathrm{n\&omega;}}_i}$ (公式5)

其中(Wω)_i表示判断矩阵和权重向量乘积Wω的第i个元素；

S4-3-5：计算一般一致性指标C.I.

$C.I.=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}_{\max }-n}{n-1}$ (公式6)

S4-3-6：确定相应的平均随机一致性指标R.I.，据判断矩阵不同阶数参看表2，得到平均随机一致性指标R.I.为1.36；

表2平均随机一致性指标取值

S4-3-3：计算一致性比率C.R.(ConsistencyRatio)并进行判断；

$C.R.=\frac{C.I.}{R.I.}$ (公式7)

当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性能够接受；

当C.R.≥0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新调研修正，跳转至步骤S4-2。

4.如权利要求1所述的一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，其特征在于所述的步骤S5中基于改进雷达法建立电气设备检修中的人为可靠性分析模型具体包括以下步骤：

S5-1：对步骤2中所述的7个人为失误影响因素作归一化处理，作为实测样本；

S5-2：建立标准圆，从圆心O引长度为1的射线OA,以OA为基准依次旋转ω_i×2π的角度，将标准圆划分为7个扇区，每个扇区的角平分线即为指标轴；

S5-3：将归一化处理后的参考样本和实测样本的指标标定在指标轴上，依次连接指标轴上实测样本标定的点，构成实测样本雷达图；

所述的参考样本是指各失误影响因素均处于最高水平的样本，失误影响因素的分值均为10。

5.如权利要求1所述的一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，其特征在于所述的步骤S6中定性分析如下：

当实测样本的指标相对均衡时，能够从绘制的实测样本雷达图所占面积上直观地判断该检修过程人为可靠性水平，实测样本雷达图所占面积越大，人为可靠性水平越高。

6.如权利要求1所述的一种电气设备检修中的人为可靠性评估方法，其特征在于所述的步骤S6中定量评估如下：

$f=\sqrt{{\mathrm{\&upsi;}}_1{\mathrm{\&upsi;}}_2}$ (公式8)

υ₁＝S_i/S_m(公式9)

υ₂＝S_i/S`(公式10)

S`＝(L_i/L_m)²S_m(公式11)

其中f为综合评价系数，其值越大表示人为可靠性水平越高，在检修过程中发生人为失误的概率越低；υ₁表示评估样本趋近于最优样本的程度，υ₂表示各指标的均衡程度，S_i，L_i分别表示评估样本的对应雷达图的面积和周长，L_m，S_m分别表示最优样本对应雷达图的面积和周长，S`为与评估样本等周长且与单位指标雷达图相似的多边形面积。