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为解决电力企业安全领域研究不足问题，研究人员开展火电厂风险评估研究。运用贝叶斯网络（BN）、灰色关联分析等方法，建立风险评估指标体系和动态模型，确定关键指标，为电厂生产管理提供理论依据。
在现代社会，电无疑是支撑经济发展和人们日常生活的 “幕后英雄”。从工厂里轰鸣运转的机器，到千家万户中各类电器设备的正常运行，电的重要性不言而喻。目前，我国的电力供应结构中，火力发电占据着主导地位，据统计，火电发电量占全年总发电量的 72.3% ，且在过去十年间呈现出增长的趋势。然而，火电生产过程并非一帆风顺，潜藏着诸多风险。根据相关数据显示，2012 - 2018 年间，全国电力系统共发生 334 起事故，其中火电企业的安全事故就达 170 起，这不仅严重影响电力供应的稳定性，还对人员安全和设备造成极大威胁。
在这样的背景下，开展火电厂风险评估研究显得尤为重要。以往在风险研究领域，虽然有众多风险评估模型和方法，模糊评价理论也被广泛应用，但针对电力企业安全方面的研究却相对较少，现有的研究方法也亟待升级拓展。
为了解决这些问题，来自多个研究机构（文中未明确具体研究机构）的研究人员开展了基于灰色关联与三角模糊理论的火电厂动态贝叶斯网络风险评估模型的研究。研究人员通过建立风险评估指标体系和动态风险评估模型，为火电厂的安全风险评估提供了科学依据，这一研究成果对于保障电力生产安全、促进电力行业稳定发展具有重要意义，论文发表在《Computer Standards 》。
研究人员在此次研究中主要运用了以下几种关键技术方法：
- 灰色关联分析：从 “人 - 机 - 环 - 管” 的角度出发，利用该方法确定火电厂风险评估指标体系，筛选出对风险评估有重要影响的指标。
- 层次分析法（AHP）：用于确定各级指标的权重，将计算结果融入后续的贝叶斯网络模型，使贝叶斯模型从静态转变为动态，更符合实际情况。
- 贝叶斯网络（BN）：结合上述方法构建火电厂风险评估模型，通过参数学习、反向推理分析和敏感性分析等，评估火电厂的风险状态。
研究结果
- 风险评估指标体系的确定：通过文献分析、专家调查和事故案例分析，运用灰色关联分析方法，最终确定了一套相对完整的火电厂风险评估指标体系。该体系包含 4 个一级指标、15 个二级指标和 63 个三级指标，从多个维度对火电厂的风险因素进行了全面考量。
- 动态风险评估模型的构建：运用层次分析法确定各级指标权重后，将其纳入贝叶斯网络模型，实现模型的动态化。然后将计算结果输入 NETICA 软件进行计算，得到原始的贝叶斯网络模型，并对模型进行反向推理分析和敏感性分析。
- 关键风险因素的识别：经过对比分析发现，B1（管理人员）、B8（设备和设施管理）、B10（工作环境危害）、B14（双重预防机制管理）、X4（人员 “三违” 情况）、X20（设备变更管理）和 X43（振动危害）等指标变化显著，这些因素对火电厂的安全风险影响较大。
研究结论和讨论
研究人员成功建立了火电厂风险评估指标体系和动态风险评估模型。这一成果具有多方面的重要意义：
- 为风险评估提供科学依据：确定的风险评估指标体系全面涵盖了火电厂生产过程中的各个关键环节，为准确评估火电厂的安全风险提供了科学、系统的框架。
- 助力安全管理决策：动态风险评估模型能够实时反映火电厂的风险状态，通过反向推理分析和敏感性分析识别出的关键风险因素，有助于电厂管理人员有针对性地制定安全管理措施，加强对重点环节的管控，提高安全管理效率。
- 推动电力行业安全发展：该研究成果为电力企业的安全生产管理提供了理论支持，有助于电力行业进一步提升安全管理水平，减少安全事故的发生，保障电力供应的稳定性，促进电力行业的可持续发展。
总的来说，这项研究在火电厂安全风险评估领域取得了重要突破，为电力企业的安全生产管理提供了切实可行的方法和理论依据，对电力行业的安全发展具有深远的影响，有望在未来的电力生产实践中发挥重要作用，为保障社会用电安全贡献力量。
