基于24种模型和109起事故案例的模糊贝叶斯风险评估方法，用于光伏发电厂的安全性评估

《Journal of Cleaner Production》：Fuzzy Bayesian risk assessment of photovoltaic power plant based on 24Model-FMEA driven by 109 accident cases

事故风险防控模型构建及实证研究。通过分析109例光伏电站事故案例，建立24Model-FMEA耦合模型与模糊贝叶斯网络评估体系，揭示人因行为与设备状态协同致灾机制。实证显示内蒙古某电站事故概率4.8%，关键致灾路径敏感性分析发现绝缘测试缺失和运维流程不规范影响显著，山东案例验证模型准确率达92%。提出人机协同管控策略，为光伏电站全生命周期安全管理提供技术支撑。

　　随着全球能源结构的转型，光伏发电作为一种重要的可再生能源形式，预计到2025年将成为最具成本效益的选择。然而，随着光伏发电项目的规模不断扩大和技术不断进步，其在建设和运营过程中的风险管理也面临新的挑战。大型和中型的光伏电站通常位于人烟稀少、光照和风力资源丰富的地区，这使得在运营和维护阶段，工作人员与组织管理之间存在较大的时空距离，严重影响了组织的安全管理功能。此外，尽管一些光伏电站已实施实时监控系统，但这些系统主要针对光伏组件、逆变器和汇流箱等具体设备进行监控，却忽略了对员工行为和状态的管理。因此，如何有效识别和控制光伏发电项目在建设、运营和维护（COM）全过程中的事故风险，成为当前亟需解决的问题。

在光伏发电项目中，事故不仅可能导致设备损坏和经济损失，还可能对个人安全构成严重威胁。因此，有必要关注光伏发电项目COM过程与传统建筑行业安全管理之间的差异，以实现对整个COM过程的事故风险评估。这种评估应着重于分析不安全行为对光伏电站运行的影响，从而实现不安全行为与不安全条件的协同控制。目前，已有大量关于光伏发电项目风险评估的研究，主要集中于设备缺陷检测和故障识别，以及供应链和投资等经济风险。然而，这些研究往往忽视了不安全行为在事故形成过程中的关键作用。实际上，事故的发生往往是不安全行为和不安全条件共同作用的结果。

不安全行为通常包括操作不当、违反安全规程、缺乏培训等，而这些行为可能会导致设备故障、人员伤亡等严重后果。例如，在光伏电站的电气安装和调试过程中，如果未进行充分的绝缘测试或在高压环境下操作设备，可能会引发电击或设备损坏等事故。同时，光伏电站的设备经常处于高温、高湿和强紫外线辐射等极端环境中，长期运行可能导致设备老化、性能下降甚至故障。不安全条件则可能表现为关键设备的故障、材料缺陷或维护方法不足等，这些条件在一定程度上也由不安全行为所引发。

为了应对这些挑战，本研究提出了一种基于24Model-FMEA模型的模糊贝叶斯风险评估方法。该方法结合了24Model和FMEA两种模型的优势，能够更全面地分析光伏发电项目在COM全过程中的事故风险。通过收集109个案例和报告，揭示了光伏发电项目事故的宏观成因机制，并构建了一个24Model-FMEA模型。随后，通过创建模糊贝叶斯风险评估模型，利用因果推理、诊断推理、敏感性分析和关键因果路径分析等方法，计算了光伏发电项目事故发生的概率，并揭示了微观成因机制。以内蒙古自治区库布其光伏电站为例，研究结果表明，该电站的事故概率为4.8%。对于1-2、1-3和1-4组合路径，事故概率的增长率分别为845%、929%和1240%。此外，通过使用山东省的一份事故调查报告进行验证，发现该模型计算出的事故概率为46%，且事故成因路径与调查报告高度一致。

该研究不仅提出了一个系统性的风险评估方法，还通过实际案例验证了其有效性。研究结果表明，模糊贝叶斯风险评估模型能够为决策者提供技术支持，从而更高效地控制光伏发电项目在COM全过程中的事故风险。此外，研究还强调了现代信息技术在事故风险评估中的重要性。通过数据采集、分析和人工智能技术的应用，可以实现光伏发电项目在COM全过程中的实时风险监测和评估。同时，借助大数据分析能力，不安全行为和状态的监测可以与现有的实时监控系统相结合，为安全管理提供更科学的依据。

在实际操作中，考虑到不安全行为和不安全条件的协同影响，光伏发电项目的风险评估应涵盖这两个方面。这种综合性的评估方法不仅提高了事故风险预测的准确性，还为建立适合的安全管理方案提供了科学基础。例如，在制定光伏发电项目的安全管理系统时，可以结合事故案例分析，深入了解人类行为（不安全行为）和技术因素（不安全条件）之间的相互作用，从而制定出更有效的培训计划、操作规程和检查标准。

为了实现这一目标，本研究采用了系统性的研究方法。首先，在引言部分明确了研究的背景和目标，然后在第二章详细介绍了研究方法，包括数据收集、24Model-FMEA耦合模型的构建、贝叶斯网络和模糊集理论的应用。基于这些方法，第三章构建了宏观灾害成因机制和评估指标体系，第四章提出了完整的风险评估流程，涵盖贝叶斯网络建模、模糊概率评估和结果分析。第五章则通过具体案例，综合展示了模型的应用和实证过程，包括网络构建、概率定义、精度验证、多维贝叶斯推理（包括因果性、诊断性、敏感性和关键路径分析）以及模型稳定性验证。最后，文章通过讨论和结论部分总结了研究结果，并展望了未来的研究方向。

24Model作为一种系统性的事故成因分析模型，为事故调查、智能安全管理及安全文化研究提供了有力的工具。FMEA作为一种广泛应用于工程领域的风险分析方法，能够有效识别、评估和消除已知或潜在的故障、问题和错误，并为风险管理决策提供依据。将这两种方法结合，可以更全面地分析光伏发电项目在COM全过程中的事故风险。同时，模糊贝叶斯网络方法能够处理专家评估中的模糊性和不确定性，提高风险评估的科学性和准确性。

研究过程中，通过对光伏发电项目事故数据和相关政策的统计分析，收集了2017年至2023年间中国发布的41份事故调查报告和68份事故新闻报道。利用文本挖掘技术，从事故报告中提取文本特征，识别事故成因因素。通过数据清洗、词汇创建和Jieba分词等方法，进一步明确了事故的成因。此外，研究还强调了在光伏发电项目中，不安全行为和不安全条件的相互作用是导致事故的关键因素，因此，风险评估应综合考虑这两个方面的影响。

本研究的成果不仅为光伏发电项目的事故风险评估提供了新的方法，也为安全管理提供了科学依据。通过模糊贝叶斯网络模型，可以更准确地预测事故发生的概率，并识别出最敏感的组件和关键的因果路径。这些信息对于制定有效的预防和控制措施具有重要意义。同时，研究还指出，利用现代信息技术进行实时风险监测和评估，能够提高光伏发电项目安全管理的效率和科学性。这不仅有助于降低事故发生的概率，还能减少事故带来的经济损失和人员伤亡。

总之，光伏发电项目的事故风险评估需要深入分析不安全行为和不安全条件，并结合现代科学技术手段，构建系统性的风险管理方法。通过应用24Model、FMEA和模糊贝叶斯网络等方法，可以更全面地识别和评估光伏发电项目在COM全过程中的风险，为决策者提供科学依据和技术支持。此外，研究还强调了在实际应用中，需要将不安全行为和不安全条件的分析结合起来，以实现更有效的安全管理。这种综合性的方法不仅有助于提高光伏发电项目的运行安全性，也为可再生能源的发展提供了保障。