基于层次分析法的风电高空作业安全评价研究

蒙东协合开鲁风力发电有限公司 刘智超 张 鹏 李世炎 李 岩 北京立诚拓业科技有限公司 斯钦巴特尔

风电是风力发电，即将风的动能转化成电能。风能是自然界中取之不尽、无污染的可再生资源。人们利用风能的时间较早，近年来随着环保意识的提高，风能的利用更加广泛。近年来我国也开始从煤炭发电朝着风能发电转变，风能发电量逐年增加。截止2020年底我国风电发电量为4665亿千瓦时，风电累积装机容量达28153万千瓦，陆上、海上风电全面发展。未来风电行业依然有广阔的发展空间。风电行业发展的同时，风电作业中的各类安全问题也不容忽视，特别是高空作业中的安全问题。

风电高空作业和其他行业有所不同，作业环境复杂、恶劣、高危性强，近年来发生的很多风电安全问题都和高空作业有关，物体打击、机械撞击、高处坠落、触电等都会诱发安全事故。面对严峻的安全问题，对风电高空作业安全进行评价十分有必要[1-3]。安全评价是一种系统的寻求安全对策的方法，是安全系统工程的重要构成。通过安全评价，掌握可能导致安全事故的危险点，根据危险点采取相应的措施，以提高高空作业安全性[4]。

随着风力发电的推广，相应的高空作业安全成为重点的关注对象，高空作业安全也成为风电企业急需改善的问题。文章中基于层次分析法对风电高空作业安全评价进行了研究，构建出风电高空作业安全评价体系，采用层次分析法进行风电高空作业的安全评估，为风电企业高空作业的管理提供技术指导。

1 层次分析法

层次分析法是一种决策法，起源于美国，风电高空作业影响指标比较多、关系复杂，非常适合层次分析法应用。层次分析法使用步骤包括：评价指标判断矩阵构建、构建的判断矩阵一致性检验、评价指标分析，下面就层次分析法关键技术进行分析。

评价指标判断矩阵构建[5]：在进行风电高空作业评价前，需要查阅文献、问卷调查等工作，构建风电高空作业风险指标体系，接着编制问卷、聘请专家打分。层次分析法常见的评分方法有1～9标度法、三角法，1～9标度法具有操作简单、易用特点，被广泛应用到层次分析评分中，因此本文选择使用1～9标度法进行专家评价，其指标数值/指标说明如下：1/i,j 两个指标重要程度一致，3/i,j 两个指标重要程度前者稍微重要，5/i,j 两个指标重要程度前者明显重要，7/i,j 两个指标重要程度前者更重要，9/i,j 两个指标重要程度前者极为重要，其中指标数值2、4、6、8的指标说明均为：i,j 两个指标重要程度介于相邻奇数之间重要程度。

判断矩阵检验：完成判断矩阵数据统计后，需要对构建的判断矩阵进行检验，主要是进行判断矩阵合理性检验。判断矩阵中存在aij=1/aji关系。判断矩阵中采用公式：CR=CI/RI 进行一致性检验，当CR ＜0.1表示判断矩阵通过一致性检验，当CR ≥0.1表示判断矩阵未通过一致性检验[4-5]。式中λ 为判断矩阵最大特征根；n 为判断矩阵阶数；RI 为常数，矩阵阶数1～10的RI 分别为0.00、0.00、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41、1.45、1.49。

层次分析权重排序：其是指一级指标权重与二级指标权重乘积结果，按照从大到小排序，找出关键指标。

2 基于层次分析法的风电高空作业安全评价

2.1 风电高空作业评价指标体系

风力发电是一种新能源，随着环保不断加强，风力发电的重要性日益突显。然而风力发电建设规模大、维护周期长，维修人员从事高空作业安全问题成为风力发电不可避免问题。风力发电安装复杂，如何建立合理的安全评价方法是当前风力发电急需解决问题。本文通过问卷调查方法得到风力发电高空作业指标体系，一级指标有人员方面、环境方面、设备方面、防护用品方面，风力发电高空作业安全评价指标如下：

目标层：风力发电高空作业安全评价A；一级指标：人员方面B1（二级指标：人员精神状态评估C11、人员培训C12、人员操作经验C13、人员专业知识C14），环境方面B2（二级指标：天气C21、阳光C22、风力C23、雷电C24），设备方面B3（二级指标：设备状态C31、设备设计C32、设备操作C33），防护用品B4（二级指标：防护用品C41、防护用品更新C42、防护用品维修C43）。

2.2 高空作业指标权重计算

聘请专家10名，采用问卷调查方式进行高空作业指标打分，表1为高空作业一级指标判断矩阵。计算得到最大特征根λ=4.28122，根据一致性检验方法得到CI=0.087,CR=0.097＜0.1,检验结果说明一级指标设计是合理。得到一级指标权重为：wa={0.156,0.211,0.217,0.415}。 由表2计算得到最大特征根λ=4.175，根据一致性检验方法得到CR=0.087＜0.1，检验结果说明人员方面指标设计合理。得到人员方面权重为：w1={0.176,0.339,0.182,0.303}。

表1 高空作业一级指标判断矩阵

表2 人员方面判断矩阵

由表3计算得到最大特征根λ=4.315，根据一致性检验方法得到CI=0.094＜0.1,检验结果说明环境方面指标设计合理。得到环境方面权重为：w2={0.155,0.164,0.390,0.291}；由表4计算得到最大特征根λ=3.057，根据一致性检验方法得到CI=0.0320＜0.1,检验结果说明设备方面指标设计合理。得到设备方面权重为：w3={0.286,0.429,0.286}。

表3 环境方面判断矩阵

表4 设备方面判断矩阵

由表5计算得到最大特征根λ=3.060，根据一致性检验方法得到CI=0.033＜0.1,检验结果说明防护用品方面指标设计合理。得到防护用品方面权重为：w4={0.394,0.360,0.246}。根据一级指标、二级指标权重得到表6所示复合权重表。

表5 防护用品判断矩阵

表6 高空作业复合权重表

从表6中可知一级指标中防护用品权重最高位0.415，其次为设备方面为0.217，最后是人员方面为0.156，一级指标中反映了防护用品在风电高空作业中占有重要地位，这与实际是相吻合，风电高空作业防护设备有安全带、安全帽、防护手套、限位绳、坠落制动系统、逃生系统等组成。

复合权重中可知防护用品权重最高为0.164，其次为防护用品更新为0.149，最低为人员精神状态评估为0.027，复合权重中说明了防护用品对人员安全影响最大，而人员精神状态评估影响不大。在人员方面人员培训影响最高为0.053，环境方面风力影响最大为0.082，设备方面设备状态影响最大为0.093，防护用品方面防护用户影响最大为0.164。

2.3 风电高空作业安全评价研究

为评价风电高空作业安全评价，采用模糊综合评价模型进行评价。模糊综合评价算法步骤为：建立评价指标。根据层次分析法得到风电高空作业一级指标有4个，评价集为B={B1,B2,B3,B4}，对应的二级指标个数分别为4、4、3、3；评语集构建。为评价高空作业安全性，建立评语集为：K={K1,K2,K3,K4,K5}={高风险，较高风险，中风险，较低风险，低风险},对应数值为{0.80-1.00,0.60-0.80,0.40-0.60,0.20-0.40,0.00-0.20}；评价隶属度计算。采用专家打分方式打分，专家打分按照1～100打分，然后转化为百分比；一级指标评价。一级指标与二级指标隶属度乘积结果；综合评价。按照评价矩阵计算得到结果最大值作为评价结果。

评价20名专家对风电作业高空安全进行打分，得到二级指标隶属度见表7。

表7 风电高空作业安全评价隶属度

以人才方面风险指标为计算，得到人才风险模糊评价结果为：K1={0.67449,0.70398,0.73966,0.6876 9,0.63079}。同理得到其它一级指标模糊评价结果为：K2={0.64365,0.66725,0.5788,0.60992,0.6208}、K3={0.72358,0.67639,0.63635,0.66781,0.71929}、K4={0.47172,0.4888,0.50498,0.60852,0.55922}，从而得到风电高空作业安全评价结果为0.62,说明当前高空作业还属于较高风险。

2.4 对策分析

通过层次分析法得到防护用品更新是影响人员安全重要指标，因此电力安装公司应该根据现行有效标准为员工购置新的防护产品。近年来由于高科技产品的更新速度加快，公司可为人员购置先进的装备，如安全帽可购置最新的轻便、高强度的安全帽；可使用先进的无人机进行部分设备运输等，使用高科技产品能够有效降低人员参与风力发电维修，进而降低事故风险。

从人员方面可知，人员操作影响是影响风力安全的一个重要指标，企业应该鼓励员工之间分享风力发电维修中成功经验，让员工之间相互学习，还可以建立相应的人员操作数据库，利用先进的AI 算法进行挖掘，帮助员工学习；从环境方面可知风力大小对人员安全有影响，因此企业在维修风力电站时应该查看当地天气信息，根据风力大小决策是否操作。设备状态是影响安全重要指标，设备应该定期进行设备维护，保障设备能够正常运行，确保员工能够安全作业。

综上，采用层次分析法对风力发电高空作业安全评估进行研究。通过分析得到当前风力发电中设备更新影响最大，其次为设备状态，最后为人员方面。建议风力发电维修公司为员工采购最新的装备，确保人员安全。利用AI 算法进行高空作业分享。