基于时效因子和动态贝叶斯络的配电室电力应急演练研究

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.03.008

摘要/Abstract

摘要：

针对由于灾害性事故频发,配电室应急工作面临严峻挑战的现状,文中对配电室电力灾害事故情景推演技术进行研究。在分析配电室电力灾害的突发性、多变性和演变路径的不明确性、复杂性基础上采用“情景-应对”分析法分析配电室电力事故的构成要素以及其作用关系,将处置措施约束时间引入情景构成要素,基于动态贝叶斯网络构建配电室电力灾害情景推演模型。基于时效性原则进行演练效果评价,通过某矿业公司一起6 kV配电室火灾事故进行实例分析,分析结果表明,推演结果与实际灾害发展情形相吻合,表明了配电室电力灾害事故情景推演模型的可行性。

关键词: 配电室, 配电室应急工作, 情景推演, 电力灾害, 情景-应对, 动态贝叶斯网络, 时效性, 推演模型

Abstract:

In view of the situation that the emergency work of the distribution room is facing severe challenges due to frequent disasters,this paper conducts a study on the power disaster accident scenario inference technology of power distribution room.Based on the analysis of the suddenness and variability of the power distribution room disasters, the uncertainty and complexity of the evolution path, the "scenario-response" analysis method is used to analyze the components of the power distribution room accidents and their relationships, and the scenario rehearsal model of the power distribution room disasters is constructed based on the dynamic Bayesian network. The effect evaluation of drill is carried out based on the principle of timeliness. A 6 kV power distribution room fire accident in a mining company is conducted case analysis. The results show that the simulation results are consistent with the actual disaster development situation, which indicates the feasibility of the power distribution room disaster scenario model.

Key words: power distribution room, emergency work in the power distribution room, scenario projection, electrical disasters, scenario-response, dynamic Bayesian networks, timeliness, extrapolation model

中图分类号:

TP13

徐浩, 魏云冰, 路永鑫, 李清. 基于时效因子和动态贝叶斯络的配电室电力应急演练研究[J]. 电子科技, 2024, 37(3): 57-67.

XU Hao, WEI Yunbing, LU Yongxin, LI Qin. Research on Power Emergency Drills in Power Distribution Rooms Based on Time-Sensitive Factors and Dynamic Bayesian Networks[J]. Electronic Science and Technology, 2024, 37(3): 57-67.

图/表 15

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参考文献 19

[1]	曾旻. 基于时标网络的电力应急演练评估及改进[J]. 电力安全技术, 2020, 22(7):46-49.
	Zeng Min. Evaluation and improvement of power emergency drilling based on time scale network[J]. Electric Safety Technology, 2020, 22(7):46-49.
[2]	王磊, 陈国华. 基于时间约束模型应急演练绩效评估的实证研究[J]. 中国安全科学学报, 2008(2):34-39,177.
	Wang Lei, Chen Guohua. Demonstration analysis on emergency drilling performance assessment based on time constrained model[J]. China Safety Science Journal, 2008(2):34-39,177.
[3]	夏登友. 基于“情景-应对”的非常规突发灾害事故应急决策技术研究[D]. 北京: 北京理工大学, 2015:22-40.
	Xia Dengyou. Research on emergency decision-making for unconventional disasters and accidents based on scenario-response[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology, 2015:22-40.
[4]	娄伟. 情景分析理论研究[J]. 未来与发展, 2013, 36(8):30-37.
	Lou Wei. A study on scenario analysis theory[J]. Future and Development, 2013, 36(8):30-37.
[5]	张辉, 刘奕. 基于“情景-应对”的国家应急平台体系基础科学问题与集成平台[J]. 系统工程理论与实践, 2012, 32(5):947-953. doi: 10.12011/1000-6788(2012)5-947
	Zhang Hui, Liu Yi. Key problems on fundamental science and technology integration in "scenario-response"based national emergency response platform system[J]. Systems Engineering Theory & Practice, 2012, 32(5):947-953.
[6]	郭艺源. 基于“情景-应对”的非常规突发事件应急响应救援决策研究[D]. 太原: 山西财经大学, 2016:19-32.
	Guo Yiyuan. The research on unconditional emergency response and rescue decision-making based on scenery and response[D]. Taiyuan: Shanxi University of Finance and Economics, 2016:19-32.
[7]	刘力玮. “情景-应对”型非常规突发事件应急方案与效果评估研究[D]. 成都: 电子科技大学, 2012:15-41.
	Liu Liwei. "Scenario-response" type unconventional emergency response plan and effect evaluation research[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, 2012:15-41.
[8]	吴小康. 情景-应对模式下的非常规突发事件风险管理研究[D]. 上海: 上海理工大学, 2014:9-16.
	Wu Xiaokang. Risk management research of unconventional emergency based on scenario-response model[D]. Shanghai: University of Shanghai for Science and Technology, 2014:9-16.
[9]	王颜新. 非常规突发事件情境重构模型研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2011:12-30.
	Wang Yanxin. Reserch on context reconstruction model of unconventional emergency[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2011:12-30.
[10]	刘樑, 许欢, 李仕明. 非常规突发事件应急管理中的情景及情景-应对理论综述研究[J]. 电子科技大学学报(社科版), 2013, 15(6):20-24.
	Liu Liang, Xu Huan, Li Shiming. Review on the scenario and scenario-response theory for unconventional emergency management[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China(Social Sciences Edition), 2013, 15(6):20-24.
[11]	王一波. 基于情景的应急案例关键技术研究[D]. 天津: 天津大学, 2014:7-22.
	Wang Yibo. Research on the key technologies of situation-based emergency case[D]. Tianjin: Tianjin University, 2014:7-22.
[12]	盛勇, 孙庆云, 王永明. 突发事件情景演化及关键要素提取方法[J]. 中国安全生产科学技术, 2015, 11(1):17-21.
	Sheng Yong, Sun Qingyun, Wang Yongming. Emergency scenario evolution and extraction method of key elements[J]. Journal of Safety Science and Technology, 2015, 11(1):17-21.
[13]	高山, 王晗奕. 基于动态贝叶斯网络的突发公共卫生事件情景推演[J]. 灾害学, 2021, 36(3):28-34.
	Gao Shan, Wang Hanyi. Deductive scenario of public health emergencies based on dynamic Bayesian network[J]. Journal of Catastrophology, 2021, 36(3):28-34.
[14]	夏登友, 钱新明, 段在鹏. 基于动态贝叶斯网络的非常规突发灾害事故情景推演[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2015, 36(6):897-902. doi: 10.12068/j.issn.1005-3026.2015.06.030
	Xia Dengyou, Qian Xinming, Duan Zaipeng. Scenario deduction model of unconventional emergency based on dynamic Bayesian network[J]. Journal of Northeastern University(Natural Science), 2015, 36(6):897-902. doi: 10.12068/j.issn.1005-3026.2015.06.030
[15]	巩前胜. 基于动态贝叶斯网络的突发事件情景推演模型研究[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2018, 33(2):119-126.
	Kung Qiansheng. Research on scenario deduction model of emergency based on dynamic Bayesian networks[J]. Journal of Xi'an Shiyou University(Natural Science Edition), 2018, 33(2):119-126.
[16]	朱慧. 重大突发事件应急演练评估方法改进研究-KPI和模糊综合评价法的结合[D]. 北京: 首都经济贸易大学, 2016:8-27.
	Zhu Hui. Research on the improvement of the evaluation method of emergency drills for major emergencies-The combination of KPI and fuzzy comprehensive evaluation[D]. Beijing: Capital University of Economics and Business, 2016:8-27.
[17]	亓菁晶, 陈安. 突发事件与应急管理的机理体系[J]. 中国科学院院刊, 2009, 24(5):496-503.
	Qi Jingjing, Chen An. Mechanism system of emergent incidents and emergency management[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2009, 24(5):496-503.
[18]	李金梅, 张佳庆, 任士敬, 等. 核电厂配电柜火灾中电缆绝缘失效概率分析[J]. 消防科学与技术, 2016, 35(12):1748-1751.
	Li Jinmei, Zhang Jiaqing, Ren Shijing, et al. Cable insulation failure probability analysis in nuclear power plant distribution cabinet fire[J]. Fire Science and Technology, 2016, 35(12):1748-1751.
[19]	赵华军. 一起6 kV配电室重大火灾事故的分析[J]. 电世界, 2010, 51(4):42-43.
	Zhao Huajun. Analysis of a major fire accident in a 6 kV distribution room[J]. Electrical World, 2010, 51(4):42-43.

情景状态 S	应急(预期) 目标G		处置措施 M
632断路器出线电缆短路起火S₁	杜绝长时间的短路电流通过配电室内电气设备G₁		跳开总进线断路器M₁
632断路器柜内弧光放电S₂	杜绝相邻线路提供短路电流G₂		跳开相邻断路器M₂
632断路器柜起火S₃	632断路器柜火势被扑灭G₃		利用CO₂泡沫灭火器扑灭已出现明火M₃
		事故消失S₄
存在电缆内短路电流, 母线电缆沟起火S₅	扑灭电缆沟明火G₄		利用CO₂泡沫灭火器堵截消灭电缆沟明火M₄
		事故消失S₆
相邻断路器柜起火S₇	控制火势范围G₅		利用CO₂泡沫灭火器控制相邻断路器明火范围M₅
火势稳定S₈	相邻断路器柜火势被扑灭G₆		利用CO₂泡沫堵扑灭相邻断路器明火M₆
		事故消失S₉
设备损坏,配电室浓烟聚集, 无法进入开展后续作业,供电无法恢复S₁₀	有条件开展排烟作业,为现场恢复供电创造条件G₇		启动排烟操作M₇
		事故消失S₁₁

处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率	处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率
M₁	True	False	S₅	G₁=True M₄=True G₂= False	G₁=True M₄=False G₂= True
	0.96	0.04	True	0.75	0.3
S₁	M₁= True	M₁= False	False	0.25	0.7
True	0.90	0.95	S₅	G₁=True M₄=False G₂= False	G₁=False M₄=True G₂=True
False	0.10	0.05	True	0.65	0.6
G₁	S₁= True	S₁=False	False	0.35	0.4
True	0.90	0.85	S₅	G₁=False M₄=True G₂= False	G₁=False M₄=False G₂=True
False	0.10	0.15	True	0.60	0.3
M₂	True	False	False	0.40	0.7
	0.95	0.05	G₄	S₅=True	S₅=False

处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率	处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率
S₂	G₁=True M₂=True	G₁=False M₂=False	True	0.85	0.20
True	0.7	0.3	False	0.15	0.80
False	0.3	0.7	S₆	G₄=True	G₄= False
S₂	G₁=True M₂=False	G₁=False M₂=True	True	0.90	0.15
True	0.6	0.6	False	0.10	0.85
False	0.4	0.4	M₅	True	False
G₂	S₂=True	S₂=False		0.88	0.12
True	0.8	0.3	S₇	G₄=True M₅= True G₃=True	G₄=False M₅=False G₃=False
False	0.2	0.7	True	0.75	0.35
M₃	True	False	False	0.25	0.65
	0.9	0.1	S₇	G₄=True M₅= True G₃=False	G₄=True M₅= False G₃=True

处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率	处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率
S₃	G₂=True M₃=True	G₂=False M₃=False	True	0.60	0.30
True	0.70	0.70	False	0.40	0.70
False	0.30	0.30	S₇	G₄=True M₅=False G₃=False	G₄=False M₅=True G₃=True
S₃	G₂=True M₃=False	G₂=False M₃=True	True	0.65	0.60
True	0.65	0.60	False	0.35	0.40
False	0.35	0.40	S₇	G₄=False M₅=True G₃=False	G₄=False M₅=False G₃=True
G₃	S₃=True	S₃=False	True	0.73	0.40
True	0.75	0.40	False	0.27	0.60
False	0.25	0.60	G₅	S₇=True	S₇=False
S₄	G₂=True	G₂= False	True	0.85	0.70
True	0.75	0.40	False	0.15	0.30
False	0.25	0.60	M₆	True	False
M₄	True	False		0.95	0.05
	0.89	0.11	S₈	G₅=True M₆=True	G₅=False M₆=False

处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率	处置措施M、应急目标G 以及情景状态S的情况	状态情况以及概率	对应状态情况以及概率
S₅	G₁=True M₄=True G₂=True	G₁=False M₄=False G₂=False	True	0.85	0.15
True	0.80	0.20	False	0.15	0.85
False	0.20	0.80	S₈	G₅=True M₆=False	G₅=False M₆=True
True	0.80	0.80	S₁₀	G₅=True M₇=False G₆=False	G₅=False M₇= True G₆=True
False	0.20	0.20	True	0.65	0.60
G₆	S₈=True	S₈= False	False	0.35	0.40
True	0.80	0.30	S₁₀	G₅=False M₇=True G₆=False	G₅=False M₇=False G₆=True
False	0.20	0.70	True	0.85	0.35
S₉	G₆=True	G₆= False	False	0.15	0.65
True	0.80	0.40	G₇	S₇=True	S₇=False
False	0.20	0.60	True	0.75	0.30
M₇	True	False	False	0.25	0.70
	0.83	0.17	S₁₁	G₇=True	G₇= False
S₁₀	G₅=True M₇=True G₆= True	G₅=False M₇=False G₆= False	True	0.80	0.40
True	0.85	0.04	False	0.20	0.60
False	0.15	0.96
S₁₀	G₅=True M₇= True G₆=False	G₅=True M₇= False G₆=True
True	0.80	0.06
False	0.20	0.94