唐俊熙，暴英凯，刘文海，汪太平，郭创新，陆海波

（1.浙江大学电气工程学院，杭州　310027；2.国网安徽省电力公司检修公司，合肥　230061；3.国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州　310009）

变电操作人因可靠性模糊加权评估方法

唐俊熙1，暴英凯1，刘文海2，汪太平2，郭创新1，陆海波3

（1.浙江大学电气工程学院，杭州310027；2.国网安徽省电力公司检修公司，合肥230061；3.国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州310009）

变电站人因误操作对电网的安全运行以及设备和人身安全造成极大的危害，是影响电力系统安全可靠运行的重要因素。首先分析了电力操作人因可靠性研究现状以及变电运行操作的内容与特点，介绍了认知可靠性和误差分析方法CREAM并分析其不足；然后提出了一种基于CREAM和模糊加权判断的新型电网变电运行人因可靠性评估模型，并给出评估步骤和方法。4种不同环境条件的算例和一个倒闸操作案例分析表明，该方法能结合各类因素量化评估操作的人因失误概率，为电网变电操作人因可靠性量化评估分析提供理论基础。

人因可靠性；认知可靠性和误差分析方法；人因失误概率；模糊；加权平均法

作为承担着电压变换、传输和分配电能任务的重要节点，变电站的可靠运行是电力公司提供连续、稳定电能的前提。变电运行中设备较多，线路复杂，人因误操作事故时有发生。而变电运行人因误操作往往造成大面积停电、设备损坏，甚至造成人员伤亡，严重威胁电网的安全运行。

随着电力设备智能化程度与可靠性的提高，人的不安全行为或人因失误成为影响电力系统安全可靠运行的重要因素［1-4］。国内外大量的调查统计表明，由人的不安全行为导致的事故占事故总数的70%～90%［5］。人因可靠性分析HRA（human reliability analysis）学科的发展已形成一系列的HRA评估方法，如人因失误率预测THERP（tech⁃nique for human error rate prediction）技术、人类认知可靠性HCR（human cognitive reliability）模型、认知可靠性和误差分析方法CREAM（cognitive re⁃liability and error analysis method）等。目前电网可靠性的相关研究相对集中于供电可靠性和电力设备可靠性建模与计算等方面［6］，而人因可靠性分析一般只通过简单分级及事故案例分析。运用其分析方法对电网操作人因可靠性的研究尚不多见，在智能电网和智能变电站更高的安全要求下，简单事故统计和事后安全分析报告已经无法满足。

本文提出一种基于CREAM［12］和模糊加权判断的新型电网变电操作人因可靠性评估模型，并给出评估方法和步骤，为电网变电操作人因可靠性分析评估提供理论基础，以促进电网变电运行操作的安全可靠。

1　变电操作人因可靠性分析介绍

1.1变电运行操作

变电站运行职责主要分为值班监视和运行操作两部分［13］。值班监视包括遥测、遥信的监视和接收、执行调度中心下发的遥控遥调指令以及定期巡视和检查；运行操作主要包括一次部分如断路器、刀闸的分合控制等，二次部分保护装置的软压板投退、定值区切换、定值校验等。

变电运行操作涉及设备较多，操作步骤顺序较复杂，出错风险较高。其专业性较强、安全责任较大，培养一名合格的变电运行人员，至少需要2～3 a时间。在大电网互联的电网规划目标下，220 kV及以上变电站的数量快速增长，变电运行管理、人员选配方面等面临巨大的压力，这在一定程度上增加了潜在的操作风险。

1.2人因可靠性定义与特征

在HRA中，人因失误与人因可靠性是2个最基本的概念。人因失误是由若干个人的内部因素和外部因素共同作用，引起人的认知和行为失效，不能精确、恰当、可接受地完成其规定的绩效标准范围内的任务［14］，人因可靠性可引申定义为电力系统操作可靠性，即电网操作人员或班组在规定时间内和预定工况下正确且安全地完成操作任务的概率［9］。变电运行操作主要有3个特征。

（1）人工操作与系统软硬件类似，有可靠性和失效率。传统的设备可靠性分析通过假设检验法等确定失效概率分布，前提是失效率不受应用场景影响。但认知失效和行为失效与环境因素密切相关，且后者时变。因此，传统分析方法并不适用于电网操作，无法确定人因失误的概率分布。

（2）人因失误包括隐性失误（认知失误）和显性失误（行为失误）。前者包括未正常监视与发觉、错误辨识等，如遗漏告警信息、遗漏检查接地线；后者包括错误的动作目标、顺序、方式等，如走错间隔、带接地线合闸。隐性失误会导致显性失误。

（3）人因操作失误受情境环境影响。操作行为主体的认知行为受环境因素驱动，如在紧急状况下操作员更难集中精力判断状况，因而做出错误的应对。此外，设备的状态指示故障、人员自身的生理和心理因素都会诱发人的操作失误。

1.3CREAM基本法及其不足

CREAM是Hollnagel于1998年提出的第2代人因可靠性分析方法。该方法基于认知模型和情景控制模式，其核心思想是认为人因失误是人的认知情况以及具体的任务场景所产生的结果，而不是随机发生的［12］。

在CREAM中，9类通用效能条件CPC（com⁃mon performance condition）被用做任务场景的表征，如表1所示。每个通用效能条件都定义了3或4个不同的评价水平及其影响情况（正面、负面和持平），共有Nr=43×36=46 656种可能的组合结果。统计9类CPC中正面影响的数量∑p和负面影响的数量∑n，得到（∑p，∑n）。

表1　CPCs及其评价水平和影响Tab.1　CPCs levels and effects

CREAM定义了4类控制模式：混乱、机会、战术和战略，如表2所示。每类控制模式对应着一个人因失误概率HEP（human error probability）的区间。

表2　控制模式及其相应的人因失误概率区间Tab.2　Corresponding HEP intervals of control modes

图1是CREAM中CPCs与控制模式关系，把（∑p，∑n）代入图1得到相应的控制模式，进而可以根据表2确定基本的HEP区间，最后根据CPC影响程度调整基本的差错概率。

图1　CPCs与控制模式关系Fig.1　Relations between CPCs and control modes

基本CREAM主要存在2个方面的问题：①控制模式和对应的HEP区间过于宽泛。由图1可知，（∑p，∑n）=（4，0）和（∑p，∑n）=（0，1）都属于策略的控制模式，基本法中计算的结果一致，这显然不够合理。②CPC不同评价水平的区分度太小。每类CPC只有3到4级评价，只能存在非此即彼的状况，区分度太小。

2　模糊加权改进CREAM

2.1HEP值计算

CREAM基本法控制模式所对应的HEP区间过于宽泛，针对这一问题，在此对控制模式与HEP区间的关系做3条假定［16］：①控制模式区间和HEP均为连续的；②不考虑各CPC的权重因素，则（∑p，∑n）=（0，0）为基准HEP点，一般取策略控制区间的中间值0.005 5；③HEP随着CPC条件的变化呈指数变化，在（max（∑p），min（∑n））取到最小值0.5×10-5，在（min（∑p），max（∑n））取到最大值1。

因此，可以设HEP与CPC对应的计算公式为

式中，k、a、b均为需待定的系数。

图2　模糊条件下的CPCFig.2　CPC in fuzzy sets

根据假定②与假定③，分别将（∑p，∑n）=（0， 0），（7，0），（0，9）及其对应的HEP值代入式（1），可以求得k=0.005 5，a=-1.000 44，b=0.578 11。

2.2CPC评级模糊加权计算

改进CREAM的模糊加权计算思路分如下3步。

步骤1模糊化：CREAM基本法中CPC的评价分为3级或4级，并且描述性过于主观，区分度不大。在本文改进CREAM中，CPC的评价值为一个数值评价，可以表示为离散数值xi（i=1，2，…，9），除了第7项CPC操作时间段的离散区间为［0，24］，其余CPCs的离散区间均为［0，100］。隶属度函数选取高斯型隶属度函数［15］，表示为μX（ix）i。为充分反映其模糊性，在隶属度为0.1处截断，根据CPC不同的影响情况将每个CPC分2～3个子集，而不是按照CPC的级别分集，如图2所示。

步骤2模糊加权计算：CREAM基本法中由CPC的影响情况选取控制模式，最后确定HEP区间。本文改进CREAM使用式（1）直接计算一项评价结果的HEP值，其相关权值μ（hepm）取各CPC隶属度的平均值。由于每个CPC分2～3个子集，故可能的评价结果有NR=22×37=8 748种。第m项评价结果的计算公式为

式中：hepm为第m项评价结果的HEP值；μ（hepm）为第m项评价结果HEP值的权值。

步骤3去模糊化：模糊计算得到的结果是NR项评价结果的HEP值及其相关权值，需要进行去模糊化，求取操作人因失误概率值HEP。本文选用加权平均法，其计算公式为

计算流程如图3所示。

图3　计算流程Fig.3　Flow chart of calculation

3　案例分析

使用本文方法在4种情景模式下进行仿真计算，4种情景的CPCs分值如表3所示。将4种情景的CPCs分值数据进行模糊化处理，得到反映4种不同操作情景的人因失误概率值，如表4所示。

表3　CPCs分值与评估结果Tab.3　CPCs score and evaluation results

表4　人因操作失误概率结果Tab.4　HEP evaluation results

由表3和表4可知，本文方法能反映不同工作环境与条件对操作的人因可靠性影响的变化趋势。情景1的CPCs分值较高，是条件最好的情景，评估结果的人因失误概率最低，即该情景下人因可靠性最高；情景4各项CPC分值都低，操作条件比较恶劣，评估所得的人因失误概率最高。

若把每一个情景中CPC分值隶属度最高的影响层级作为该CPC的影响情况，通过CREAM基本法可以获得该情景所对应的控制模式，从而获取人因失误的概率区间。表4将每一种情景都与CREAM基本法的评价结果进行了对比，可以发现使用本文方法所获得的HEP评估结果均落入CREAM基本法中相应的HEP区间内。

以某110 kV变电站倒闸操作为例说明本文方法在实际场景中的应用，场景描述如下。某地变电站遭雷击出现故障，需要进行紧急事故处理。在较短时间内，变电站值班人员需依次完成拉开母线闸刀、线路闸刀、直流操作电源小开关、储能电源小开关，合上线路接地闸刀等操作。一人监护唱票，一人负责操作，2人合作完成。

1名电力可靠性评估专家与1名电网作业管理人员对该倒闸操作进行CPCs的分值数据评估，数据评估方法参考文献［9］，各类CPC最终分值为［82，32，68，90，58，55，22，71，65］。计算得HEP值为0.031 8。对比条件良好下的操作可靠性，如表3情景1，HEP值增长较多。该HEP值能充分反映外部环境条件对该次操作可靠性的影响。

变电运行安全操作是电力安全生产的重要组成部分，其可靠性控制也是电网安全控制的重要组成部分。电力系统已有简单操作风险预控措施。对操作进行预先评定风险星级，并制定相应的执行预案是一种常见的方式。如对应一定风险等级的操作，要求相应级别的操作手进行操作，并安排经验较丰富的监护人员。本文方法可辅助该类风险评估与控制，预先根据不同场景设定可接受的可靠性阈值，如本倒闸操作场景中设定人因操作失误概率在0.01以下方可操作，否则电网运行操作管理人员可通过更换操作人员、制定更详细的计划、加强操作前的危险点分析等方式来降低可能的失误概率，确保操作安全可靠。

4　结语

本文在分析变电运行操作模式的基础上，针对CREAM的两方面的不足，基于HCR和CREAM和模糊加权判断，对HEP值的计算和CPC评级做了改进，提出一种新型的电网变电操作HRA，并给出评估步骤和方法。算例表明，本文提出的模型与方法能综合考虑环境情况、任务时间以及操作员经验水平等多方面因素量化评估HEP，辅助电网变电运行操作管理人员工作，为电网变电操作HRA评估提供一个科学的评估模型作为支撑，以促进电网安全可靠运行。

［1］ 张良栋，石辉，张勇军（Zhang Liangdong，Shi Hui，Zhang Yongjun）.电网事故原因分类浅析及其预防策略（Analysis of causes and prevention methods for power network accidents）［J］.电力系统保护与控制（Power System Protection and Control），2010，38（4）：130-133，150.

［2］梁广，张勇军，黎浩，等（Liang Guang，Zhang Yongjun，Li Hao，et al）.变电运行人因事故分析的拟REASON模型（Quasi-reason model for human errors analysis in substation operation）［J］.继电器（Relay），2008，36（3）：23-26.

［3］凌毅，张勇军，李哲，等（Ling Yi，Zhang Yongjun，Li Zhe，et al）.基于事故因果继承原则的变电站电气误操作事故分析（Analysis of electric operation error acci⁃dent in substation based on the principle of causal rela⁃tion of accident）［J］.继电器（Relay），2007，35（16）：55-58.

［4］郭创新，陆海波，俞斌，等（Guo Chuangxin，Lu Haibo，Yu Bin，et al）.电力二次系统安全风险评估研究综述（A survey of research on security risk assessment of sec⁃ondary system）［J］.电网技术（Power System Technolo⁃gy），2013，37（1）：112-118.

［5］李吉祥（Li Jixiang）.人因视角的电力企业安全工程评价体系研究（Study on Safety Project Evaluation System in Power Enterprises Based on Human Error）［D］.北京：华北电力大学电气与电子工程学院（Beijing：School of Electrical and Electronic Engineering，North China Elec⁃tric Power University），2010.

［6］王超，徐政，高鹏，等（Wang Chao，Xu Zheng，Gao Peng，et al）.大电网可靠性评估的指标体系探讨（Reliability index framework for reliability evaluation of bulk power system）［J］.电力系统及其自动化学报（Proceedings of the CSU-EPSA），2007，19（1）：42-48.

［7］卢黎晖，俞志峰，宗琳，等（Lu Lihui，Yu Zhifeng，Zong Lin，et al）.供电企业的可靠性管理及其提高策略（Re⁃liability management and improving strategy of power supply enterprise）［J］.电力系统及其自动化学报（Pro⁃ ceedings of the CSU-EPSA），2010，22（2）：152-156.

［8］ 张晶晶，丁明，李生虎（Zhang Jingjing，Ding Ming，Li Shenghu）.人为失误对保护系统可靠性的影响（Im⁃pact analysis of human error on protection system reli⁃ability）［J］.电力系统自动化（Automation of Electric Power Systems），2012，36（8）：1-5.

［9］陆海波，王媚，郭创新，等（Lu Haibo，Wang Mei，Guo Chuangxin，et al）.基于CREAM的电网人为可靠性定量分析方法（A quantitative method for human reliabili⁃ty in power system based on CREAM）［J］.电力系统保护与控制（Power System Protection and Control），2013，41 （5）：37-42.

［10］Swain A D，Guttmann H E.Handbook of human reliabili⁃ty analysis with emphasis on nuclear power plant applica⁃tions［R］.Washington DC：USNRC，USA，1983.

［11］何旭洪，高佳，黄祥瑞（He Xuhong，Gao Jia，Huang Xiangrui）.人的可靠性分析方法比较（Comparison of human reliability analysis methods）［J］.核动力工程（Nu⁃clear Power Engineering），2005，26（6）：627-630.

［12］Hollnagel E.Cognitive Reliability and Error Analysis Method［M］.Oxford：Elsevier Science，1998.

［13］张全元.变电运行现场技术问答［M］.北京：中国电力出版社，2009.

［14］李鹏程（Li Pengcheng）.核电厂数字化控制系统中人因失误与可靠性研究（Study on Human Error and Reli⁃ability in Digital Control System of Nuclear Power Plant）［D］.广州：华南理工大学机械与汽车工程学院（Guang⁃zhou：School of Mechanical and Automotive Engineering，South China University of Technology），2011.

［15］Zio E，Marseguerra M，Librizzi M.Quantitative develop⁃ments in the cognitive reliability and error analysis meth⁃od（CREAM）for the assessment of human performance ［J］.Annals of Nuclear Energy，2006，33（10）：894-910.

［16］Fujita Y，Hollnagel E.Failures without errors：quantifica⁃tion of context in HRA［J］.Reliability Engineering&Sys⁃tem Safety，2004，83（2）：145-151.

［17］Sun Zhigang，Li Zhengyi，Gong Erling，et al.Estimating human error probability using a modified CREAM［J］.Re⁃liability Engineering and System Safety，2012，100：28-32.

Fuzzy Weighted Method of Human Reliability Assessment in Substation Operation

TANG Junxi1，BAO Yingkai1，LIU Wenhai2，WANG Taiping2，GUO Chuangxin1，LU Haibo3
（1.College of Electrical Engineering，Zhejiang University，Hangzhou 310027，China；2.Maintenance
Branch Company，State Grid Anhui Electric Power Company，Hefei 230061，China；3.Hangzhou Power Supply Company，State Grid Zhejiang Electric Power Company，Hangzhou 310009，China）

Malignant electric operation error in substation is harmful to the secure operation of power system and safety of equipment and person.Human error has emerged as a great threat to the power system operation reliability and safety. The current situation of power system human reliability research and the characteristics of substation operation are ana⁃lyzed.As a representativehuman reliability analysis（HRA）method，the cognitive reliability and error analysis method（CREAM）and its shortcomings are introduced.Then，a modified approach to evaluate the human error proba⁃bility（HEP）in substation operation based on the CREAM and fuzzy weighted method is proposed.The analyses of some cases show that the proposed methodology can evaluate the human error probability quantitatively，which provides a theoretical basis for quantitative analysis of human reliability in substation operation of power system.

human reliability；cognitive reliability and error analysis method（CREAM）；human error probability；fuzzy；weighted average

TM71

A

1003-8930（2016）03-0001-05

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.03.001

唐俊熙（1989—），男，硕士研究生，研究方向为智能电网、电力系统可靠性。Email：zjutangjx@163.com

暴英凯（1989—），男，硕士研究生，研究方向为智能电网、电力系统可靠性。Email：baoyingkai1989@163.com

刘文海（1959—），男，本科，高级工程师，研究方向为电力系统输变电管理等。Email：13955116151@139.com

2014-08-27；

2015-06-29

国家自然科学基金资助项目（51177143）；浙江省自然科学基金资助项目（LZ12E07002）；国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（2013CB228206）