未确知理论在供电企业危机管理中的应用

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1、未确知理论在供电企业危机管理中的应用：文章引入未确知理论，针对供电企业危机管理的危机评估环节，建立了基于盲数理论的危机评估FEMA模型，并以某供电企业大面积停电危机为例，采用专家打分法从危机的后果严重度、发生可能性和可控度三个维度对危机进行评估，计算其风险顺序数值（RPN），得到了更加客观合理的数据，为危机事件的等级判定提供了重要可靠的依据，对供电企业建立完善的危机管理体系具有一定的参考价值。　　关键词：未确知理论；盲数；供电；危机管理　　　　供电企业作为国家的能源基础产业，对安全问题历来十分重视，不断对安全管理进行研究和完

2、善，积累了丰富的应对安全事故的成熟经验，并形成了行之有效的安全管理体系。但总体而言，供电企业在危机管理方面尚未形成完善的体制，企业危机管理整体水平或体系化水平还有待提高。危机是由于不确定性的大量存在而引起的，在危机评估过程中，精确性与不确定性形成一对十分突出的矛盾，而未确知理论是解决这一矛盾的有效方法之一。　　本文重点针对供电企业危机管理中的危机识别与评估环节展开讨论，即应用未确知理论对危机评估过程提出一种新的评定方法，该方法充分考虑了危机的不确定性和参评人员主观认识的未确知性，并将评定结果量化，使得对危机信息的鉴别、分析及

3、危害评估更准确，能更合理地反映危机评估结果的客观性。　　一、未确知数理论　　（一）盲数理论简介　　首先，设R为实数集，R为未确知有理数集，G（I）为区间型有理灰数集。若存在ai∈G（I），αi∈[0,1]，i=1，2…n，f（x）为定义在G（I）上的灰函数，且f（x）＝α，x=a（i=1，2，…，n）0，x?埸{a，a，…，a}且x∈G（I）。若当i≠j时，ai≠aj，且αi≤1，则称f（x）是一个盲数，f（x）的阶数是n，称αi为f（x）的总信度，称αi为f（x）在ai点的可信度。　　设盲数f（x）＝α，x=a（i=1，2

4、，…，n）0，x?埸{a，a，…，a}且x∈G（I），其中，a∈G（I），αi∈[0,1]，i=1，2，…，n，αi≤1，则称一阶未确知有理数Ef（x）=αx=☉αx0其他为盲数f（x）的期望或均值。　　（二）危机管理中不确定性量化的数学模型　　一般来讲，危机具有突发性、紧急性、偶然性、危害性、传导性等特点，其不确定性是非常大的，但危机的爆发一般都有一个从端倪到发展、再到爆发的变化过程。本文引入盲数理论，将不确定信息量化，可以保证对收集的信息进行有效、真实的传递，也便于监管者及时做出反应和应对，将危机的发生率降到最小。　　不

5、确定性的量化多采用专家意见法，即将专家们的意见用一个不确定性的量来表示。如用一个未确知数、灰数或盲数来表示。如评定某一对象X，就某一组因素A1、A2、……An综合考虑，首先经专家及有关人员评定，根据各因素的重要性让专家B1、B2……Bm以十分制给每一因素打分，为减少打分过程中的主观因素，要求每位参评人员打出分值区间Cij，即为未确知有理数或灰数，Cij∈G（G表示未确知有理数集）。Cij（i=1，2…n，j=1，2…m）表示的是第j个专家对第i个因素的打出的分值区间。事实上由于专家认识的主观未确知性，专家的打分Cij大多是信

6、息型未确知有理数或灰数。就Ai来说，它的打分为Ci1，Ci2，…Cim（i=1，2…n）然后确定每位专家B1，B2，…，Bm的可信度分别为α1，α2，…，αm，再利用公式计算每位专家的综合可信度a1，a2，…，am，我们将集合{Ci1，Ci2，…，Cim}中的实数从小到大排列为Cij1，Cij2，…，Cijk（k≤m），这时相同的数字只算作一个，于是关于因素Ai得如下盲数：Ai=fi（x），其中：　　fi（x）a，x=Ca，x=C……a，x=C0，x?埸{C，C，…，C}且x∈G　　而a，a，…，a分别是打分为C，C，…，C

7、的那些专家们的综合可信度之和，所以，X的不确定性量化值应为C＝q1A1+q2A2+…qnAn，C称为评价对象X的不确定性量化值，显然C是一个盲数，它的期望值E（C）为一阶未确知有理数，且总可信度为1。显然E（C）就是专家意见的综合量化值。根据风险顺序数值的计算公式RNP＝E（CA1）*E（CA2）…E（CAn），计算其RNP，然后根据RNP的大小，确定采取措施的优先等级。　　本方法与传统专家打分法的区别是：若本方法专家打分表中所有Cij∈R（实数集），则本法实质上就退化为传统专家打分法，而本法中专家意见是未确知数，是传统专家

8、打分法的推广，并且有严格的数学理论做基础，因此，所得结果更为合理，更为接近客观实际。　　二、危机的识别与评估　　供电企业的危机管理系统可以划分为的三个模块：危机的识别与评估、分析与预防、控制和处理。危机的识别与评估主要是找出关键危机所在，本文通过定量分析与定性分析相结合的方法，将危机的识别