资产全寿命风险评估模型在隐患定量分级中的应用

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1、资产全寿命风险评估模型在隐患定量分级中的应用摘要：供电企业如何及时准确对隐患进行评估和定级，尽早采取预防措施，这是国内外一直着重研究探讨的课题。文章采用基于资产全寿命周期的风险评估模型，以定量方法确定安全隐患分级，探索将风险评估模型作为安全隐患量化定级的一种辅助手段。中国8/vie　　关键词：安全隐患管理；安全隐患定级；风险管理；风险评估；资产全寿命周期文献标识码：A　　中图分类号：F276：1009-2374（2017）02-0186-03DOI：10.13535/j.ki.11-4406/n.2017.02.090　　现代科学技术和工业生产的迅猛发展，一方面繁荣了经

2、济和人们的生活；另一方面现代化大生产隐藏了众多的潜在危险。就电力系统而言，电力网络不断扩展，网络构成及网络控制更加复杂，自动化程度不断提高，高电压、大电流、长距离输电使电网稳定问题愈加突出。现代化的工业和人民生活对电的依赖程度越来越高，对电力可靠性和电压质量的要求不断提高，对电力设备的安全隐患排查工作的要求也越来越高。　　国内电力企业经过多年的发展和总结，已逐渐拥有完善的安全隐患排查治理方式。但是基层工作人员在进行隐患排查时或是根据主观经验判断或是依照范例进行对比，各种方法均存在一定的局限性，无法将隐患的严重程度量化。本文主要是借鉴基于资产全寿命周期的风险评估法，对事件

3、发生可能性和影响程度进行量化分析，以定量方法确定安全隐患分级，可以更准确地反映安全隐患的严重情况。　　1安全隐患概述　　1.1安全隐患定义与分级　　安全隐患具体指安全风险程度较高，可能导致事故发生的作�I场所、设备设施、电网运行的不安全状态、人的不安全行为和安全管理方面的缺失。　　根据可能造成事故后果的影响程度，目前电力企业安全隐患分为Ⅰ级重大事故隐患、Ⅱ级重大事故隐患、一般事故隐患和安全事件隐患四个等级。其中，Ⅰ级重大事故隐患和Ⅱ级重大事故隐患合称为重大事故隐患。　　1.2安全隐患定级方法　　1.2.1主观判断法。主观判断法是指工作人员在汇总现场情况后，征询有关专家（

4、一般是基层骨干）的意见，对意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合多数专家经验与主观判断，做出合理估算，经过反馈和调整后，对安全隐患进行定级的方法。主观判断法的优点是方法简便易行，定级较快。　　但是，由于缺乏统一的“隐患标准”，基层工作人员在隐患判断、认定、分级等具体工作中，往往只能依据自身专业知识进行主观判断，宽严程度随人、随单位而变，造成安全隐患定性不准、分级不当、判定标准不一致、隐患信息不翔实等问题。　　1.2.2范例辨识法。范例辨识法是指工作人员参照安全生产事故隐患范例，依据其中编制在列已确定的安全隐患，对比实例、分类样本、描述、文字说明等形式的表述，在实际工

5、作中排查认定安全隐患。　　这种方法有效提高了相关工作人员，特别是一线员工和管理人员排查发现安全隐患、给隐患分级分类的准确性，切实促进了隐患排查治理工作的开展，范例辨识法本质上仍属于一种定性方法。　　1.3借鉴资产全寿命风险管理思路辅助定级　　上述定性方法面临的主要问题是，电力企业基层人员对隐患排查治理工作的认知程度有限、生产系统已有设备缺陷管理流程和隐患排查治理流程之间存在差别，所以无论是主观判断法还是范例辨识法均存在一定局限性。我们可以借鉴资产全寿命周期风险管理的思路，采用一种定量方法来辅助安全隐患定级。安全隐患具有安全风险程度较高的特征，因此就可以采用量化风险的基本

6、思路，用资产全寿命周期的风险评估法为安全隐患定级。风险评估法较上述方法，主要在于合理考虑事件发生可能性，同时扩展事件影响程度的维度。　　2基于资产全寿命周期的风险评估方法　　2.1基于资产全寿命周期风险评估方法　　按照风险评估标准，采取既定的评估方法，从风险发生的可能性与风险影响程度两个方面进行量化，综合评定风险值和风险等级：　　风险（Risk）=风险发生的可能性（P）×风险影响程度（F）　　式中：R为风险值；P为风险发生的可能性；F为风险影响程度。　　2.2定量计算风险　　在风险评估过程中，各专业也可根据自身的专业特点对风险评估标准进行适当调整，选择不同的维度或者增加

7、风险评估模型进行识别和评估，但不同评估标准对风险等级的划分应保持一致。本文将以全面风险评价为主要模型工具。　　2.2.1风险发生的可能性P。风险发生的可能性分为五个级别，分别是极低、低、中等、高、极高。对应业务发生频率为：可能每5年以上发生该类风险（概率极低）；可能每1～5年发生该类风险（概率低）；可能每年发生该类风险（概率中等）；可能每半年发生该类风险（概率高）；可能每月发生该类风险（概率极高）。以上依次对应1～5分。　　2.2.2风险影响程度F。风险影响程度从电网安全、人员伤亡、社会形象、直接经济损失四个维度分析确定，选取四个因素的最