李蓓 傅賢君 戚夢(mèng)瑤
關(guān)鍵詞:電力大數(shù)據(jù);安全生產(chǎn);應(yīng)急管理;監(jiān)測(cè)預(yù)警;閉環(huán)監(jiān)管
中圖分類號(hào):TP311.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2023)10-0071-04
1 概述
據(jù)統(tǒng)計(jì),瑞安市85%以上的工業(yè)企業(yè)火災(zāi)、40% 以上的人身傷亡事故均涉及用電安全問題,該市有各類市場(chǎng)主體16.6萬家。瑞安市工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管主要存在以下痛點(diǎn):一是監(jiān)管對(duì)象底數(shù)不清。瑞安市企業(yè)量大面廣,變動(dòng)頻繁,監(jiān)管對(duì)象清單一直難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)及時(shí)更新。二是監(jiān)管人員力量不夠。傳統(tǒng)監(jiān)管依靠人力實(shí)現(xiàn)隱患排查,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,監(jiān)管效果也不甚理想。三是監(jiān)測(cè)預(yù)警渠道不廣。以往對(duì)企業(yè)安全監(jiān)管主要依靠人工排查,手段單一,方式簡(jiǎn)單,已不適應(yīng)新形勢(shì)下日益提高的監(jiān)管要求。
企業(yè)用電數(shù)據(jù)指標(biāo)蘊(yùn)含著大量安全生產(chǎn)特征,為安全生產(chǎn)提供了實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)手段。國內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)字化研究應(yīng)用較多,趙文剛[1]等人研究電力企業(yè)安全生產(chǎn)管控信息化需求,提出建設(shè)“互聯(lián)網(wǎng)+”安全管控系統(tǒng)的解決路徑,并自主開發(fā)建設(shè)了“融和”安全生產(chǎn)管控系統(tǒng)。羅俊龍[2]等人提出了一種在現(xiàn)有企業(yè)安全管控基礎(chǔ)上,融合智能視頻的自動(dòng)監(jiān)控技術(shù),可進(jìn)行自動(dòng)控制,并有效監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的異常狀態(tài)。國內(nèi)外專家學(xué)者研究電力大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用得較多。余順坤[3]等人提出基于SC-RS對(duì)我國工業(yè)電力用戶價(jià)值畫像模型研究,SC-RS模型能夠?qū)﹄娏τ脩舸髷?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值情報(bào)挖掘與利用,是為我國電力企業(yè)智慧營銷管理賦能的有力工具。宋建林[4]等人提出基于隨機(jī)森林法的用戶用電行為分析,特別是采用隨機(jī)森林算法分析用電過程中的竊電行為,詳細(xì)介紹了計(jì)算的過程和計(jì)算結(jié)果的解讀,電力企業(yè)相關(guān)人員對(duì)用戶客戶用電行為的分析工作提供參照。陳奮開[5]等人通過負(fù)荷特性分析平臺(tái)的用戶負(fù)荷特性及用電行為,量化分析用戶負(fù)荷特性及用電行為。國內(nèi)外專家學(xué)者利用電力大數(shù)據(jù)分析企業(yè)安全生產(chǎn)行為的研究尚不多見。
本研究借助電力監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)異常波動(dòng)、線路溫度過高、停工復(fù)產(chǎn)和各類不安全用電行為,補(bǔ)齊監(jiān)測(cè)預(yù)警短板。同時(shí),建立風(fēng)險(xiǎn)隱患動(dòng)態(tài)管控閉環(huán)體系,提升企業(yè)安全生產(chǎn)精準(zhǔn)防范能力。
2 總體設(shè)計(jì)
2.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
楊成[6]等人設(shè)計(jì)的安全生產(chǎn)智能管控平臺(tái)主要由人員位置管理系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、遠(yuǎn)程調(diào)度指揮系統(tǒng)、安全生產(chǎn)智能管控移動(dòng)端4大子系統(tǒng)組成?;诒狙芯垦邪l(fā)“安全生產(chǎn)智能監(jiān)管應(yīng)用”,設(shè)計(jì)四橫(業(yè)務(wù)應(yīng)用體系、應(yīng)用支撐體系、數(shù)據(jù)資源體系、基礎(chǔ)設(shè)施體系)、四縱(政策制度體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、組織保障體系、網(wǎng)絡(luò)安全體系)、兩掌(浙政釘、浙里辦)架構(gòu)體系(見圖1),保障系統(tǒng)在滿足高并發(fā)、高可用、高穩(wěn)定和高安全等性能要求的同時(shí),具備易兼容、可擴(kuò)展、易維護(hù)等技術(shù)優(yōu)勢(shì)。
2.2 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)
本項(xiàng)目總體采用政務(wù)外網(wǎng)部署,通過應(yīng)用單位向大數(shù)據(jù)中心申請(qǐng)?zhí)峁┰品?wù)資源作為系統(tǒng)平臺(tái)、數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,總體架構(gòu)設(shè)計(jì)見圖2。
1)政府部門的系統(tǒng)用戶可通過政務(wù)外網(wǎng)直接連接使用,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、移動(dòng)終端設(shè)備等用戶場(chǎng)景可通過服務(wù)器映射方式,以訪問平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)端。
2)國家電網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)資源通過部署在國家電網(wǎng)內(nèi)部的算法模型服務(wù)器,經(jīng)過隱私計(jì)算,將運(yùn)算結(jié)果推送至“電保安”應(yīng)用平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享交換。
3)通過政務(wù)網(wǎng)絡(luò),本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與瑞安市大數(shù)據(jù)管理中心的數(shù)據(jù)資源、其他同級(jí)委辦局的應(yīng)急專題數(shù)據(jù)、省、市、縣應(yīng)急管理部門數(shù)據(jù)庫的互通和共享。
3 場(chǎng)景建設(shè)
3.1 監(jiān)管底數(shù)
企業(yè)監(jiān)管底數(shù)來自三大數(shù)據(jù)源,分別為浙江省應(yīng)急管理廳工業(yè)企業(yè)安全在線系統(tǒng)、國家電網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)和瑞安市應(yīng)急局提供的廠中廠相關(guān)數(shù)據(jù),這些源數(shù)據(jù)經(jīng)過對(duì)接、清洗、去重、疊加、修正,作為企業(yè)接入底數(shù)。
首先,對(duì)接浙江省應(yīng)急管理廳“工業(yè)企業(yè)安全在線”平臺(tái),作為企業(yè)監(jiān)管底數(shù)首要數(shù)據(jù)來源,該數(shù)據(jù)每天更新一次。各工業(yè)企業(yè)可以在“工業(yè)企業(yè)在線”平臺(tái)開展隱患排查治理、接收監(jiān)管部門的風(fēng)險(xiǎn)單,開展企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)研判等。對(duì)接數(shù)據(jù)涵蓋了非金屬礦物制品業(yè)、印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)等26個(gè)行業(yè)類型,以及危險(xiǎn)化學(xué)品生產(chǎn)及倉儲(chǔ)企業(yè)、高溫熔融等19大重點(diǎn)領(lǐng)域類型,包含重大風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)數(shù)量、標(biāo)準(zhǔn)化等級(jí)、企業(yè)規(guī)模、員工人數(shù)、主要負(fù)責(zé)人等關(guān)鍵字段,作為固有風(fēng)險(xiǎn)和管控風(fēng)險(xiǎn)的判定標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)構(gòu)成。
然后,以瑞安市在冊(cè)工礦企業(yè)底數(shù)為基準(zhǔn),以電力戶號(hào)為統(tǒng)一編碼和比對(duì)標(biāo)準(zhǔn),每周和國網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)比企業(yè)新增開戶、銷戶清單,實(shí)現(xiàn)“電力系統(tǒng)核增”每周自動(dòng)化更新。
最后,將瑞安市“廠中廠”數(shù)據(jù)作為比對(duì)新增,將瑞安市2000家廠中廠企業(yè)做重復(fù)剔除處理,補(bǔ)充形成最終企業(yè)監(jiān)管底數(shù)。
3.2 固有風(fēng)險(xiǎn)
固有風(fēng)險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的術(shù)語,是指在不考慮內(nèi)部控制結(jié)構(gòu)的前提下,由于內(nèi)部因素和客觀環(huán)境的影響,企業(yè)的賬戶、交易類別和整體財(cái)務(wù)報(bào)表發(fā)生重大錯(cuò)誤的可能性。在本系統(tǒng)中,固有風(fēng)險(xiǎn)是根據(jù)企業(yè)所屬重點(diǎn)類型來判斷,用來評(píng)估企業(yè)靜態(tài)四色風(fēng)險(xiǎn),分為紅色風(fēng)險(xiǎn)、橙色風(fēng)險(xiǎn)、黃色風(fēng)險(xiǎn)和藍(lán)色風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)類別。
固有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為:將具有重大風(fēng)險(xiǎn)源的企業(yè)納入紅色風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)工業(yè)企業(yè)在線系統(tǒng)中“是否重大危險(xiǎn)源企業(yè)”來判斷;將“三場(chǎng)所三企業(yè)”和?;妨枯^大的納入橙色風(fēng)險(xiǎn),其中,“三場(chǎng)所三企業(yè)”是指有限空間作業(yè)場(chǎng)所、涉及可燃爆粉塵作業(yè)場(chǎng)所、噴涂作業(yè)場(chǎng)所、金屬冶煉企業(yè)、涉氨制冷企業(yè)和船舶修造企業(yè),這些場(chǎng)所和企業(yè)一直是事故高發(fā)領(lǐng)域。
3.3 管控風(fēng)險(xiǎn)
管控風(fēng)險(xiǎn)主要針對(duì)日常管控過程中,企業(yè)在安全生產(chǎn)管理、雙重預(yù)防等方面的風(fēng)險(xiǎn)防范評(píng)價(jià)。包括基礎(chǔ)管理、目標(biāo)職責(zé)、安全投入、教育培訓(xùn)、雙重預(yù)防、應(yīng)急管理、企業(yè)異常經(jīng)營、企業(yè)異常生產(chǎn)行為等日常監(jiān)管指標(biāo),建立企業(yè)安全生產(chǎn)管控風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。評(píng)價(jià)結(jié)果采用四色分級(jí),包括紅色、橙色、黃色、藍(lán)色四類。
3.4 用電風(fēng)險(xiǎn)
對(duì)接國家電網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)工業(yè)企業(yè)用電情況實(shí)時(shí)監(jiān)控,將總有功功率以15分鐘為一個(gè)區(qū)間(見圖3),建立實(shí)時(shí)用電負(fù)荷曲線,提取過去三個(gè)月平均值為典型用電負(fù)荷曲線,根據(jù)異常情況設(shè)置不同風(fēng)險(xiǎn)閾值,超出閾值自動(dòng)預(yù)警。
1)用電負(fù)荷異常波動(dòng)模型設(shè)計(jì)
算法描述:根據(jù)歷史用電情況生產(chǎn)日典型曲線,生成曲線后根據(jù)單日負(fù)荷波形與典型負(fù)荷波形曲線偏離度、有效值偏差來判斷是否存在負(fù)荷異常波動(dòng)。實(shí)際應(yīng)用案例見圖4。
計(jì)算公式:總體負(fù)荷變化率>30%,每天計(jì)算一次,總體負(fù)荷變化率=96 個(gè)區(qū)間負(fù)荷分布變化率之和/96。
結(jié)果輸出:預(yù)警時(shí)間(精確到分鐘)、戶號(hào)、戶名、社會(huì)統(tǒng)一信用代碼、日用電量(含1年歷史數(shù)據(jù))、日用電負(fù)荷(含1年歷史數(shù)據(jù))及結(jié)果七個(gè);1個(gè)時(shí)間點(diǎn)為真,結(jié)果輸出“是”,其余輸出“否”;若輸出數(shù)據(jù)量過大,可以只輸出結(jié)果為“是”的數(shù)據(jù)。
2)企業(yè)明停暗開模型設(shè)計(jì)
算法描述:根據(jù)當(dāng)天開工小時(shí)數(shù)判斷企業(yè)是否存在明停暗開。
計(jì)算公式:當(dāng)天開工小時(shí)數(shù)>4且屬于被責(zé)令停產(chǎn)企業(yè),每天計(jì)算一次。
結(jié)果輸出:預(yù)警時(shí)間(精確到分鐘)、戶號(hào)、戶名、社會(huì)統(tǒng)一信用代碼、日用電量(含1年歷史數(shù)據(jù))、日用電負(fù)荷(含1年歷史數(shù)據(jù))及結(jié)果七個(gè);1個(gè)時(shí)間點(diǎn)為真,結(jié)果輸出“是”;其余輸出“否”;若輸出數(shù)據(jù)量過大,可以只輸出結(jié)果為“是”的數(shù)據(jù)。
3)企業(yè)停工復(fù)產(chǎn)模型設(shè)計(jì)
算法描述:根據(jù)企業(yè)開工狀態(tài)判斷企業(yè)是否存在停工復(fù)產(chǎn)現(xiàn)象。
計(jì)算公式:當(dāng)天開工小時(shí)數(shù)>4且該企業(yè)過去一周每日開工小時(shí)數(shù)<4,每天計(jì)算一次。
結(jié)果輸出:預(yù)警時(shí)間(精確到分鐘)、戶號(hào)、戶名、社會(huì)統(tǒng)一信用代碼、日用電量(含1年歷史數(shù)據(jù))、日用電負(fù)荷(含1年歷史數(shù)據(jù))及結(jié)果七個(gè);1個(gè)時(shí)間點(diǎn)為真,結(jié)果輸出“是”;其余輸出“否”;若輸出數(shù)據(jù)量過大,可以只輸出結(jié)果為“是”的數(shù)據(jù)。
3.5 物聯(lián)感知風(fēng)險(xiǎn)
通過對(duì)接企業(yè)生產(chǎn)加工車間和公共場(chǎng)所視頻監(jiān)控信息,利用行為識(shí)別AI算法判定人員異常操作行為。通過接入企業(yè)溫度、壓力、氣體濃度、煙感等物聯(lián)感知設(shè)備信息識(shí)別感知風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。
3.6 綜合風(fēng)險(xiǎn)
通過企業(yè)固有風(fēng)險(xiǎn)、管控風(fēng)險(xiǎn)、用電風(fēng)險(xiǎn)、物聯(lián)感知風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層35項(xiàng)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo),建立企業(yè)安全生產(chǎn)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型(百分制),設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)警報(bào)閾值,建立紅、橙、黃、藍(lán)風(fēng)險(xiǎn)四色圖,及時(shí)監(jiān)測(cè)工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),并進(jìn)行分級(jí)管控。綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型建立流程見圖5。
對(duì)于紅色風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),如果有任何一個(gè)報(bào)警,就觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;對(duì)于橙色風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),發(fā)生用電負(fù)荷異常波動(dòng)即觸發(fā)預(yù)警;對(duì)于黃色風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),發(fā)生電纜長(zhǎng)時(shí)間超溫、變壓器超負(fù)荷運(yùn)行和三相不平衡中的任何一項(xiàng)即觸發(fā)預(yù)警;對(duì)于藍(lán)色風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),如有一個(gè)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn),且綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)大于閾值即觸發(fā)預(yù)警。另外,對(duì)于連續(xù)同一個(gè)報(bào)預(yù)警(綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)超過閾值的預(yù)警),未完成排查整改的加入關(guān)注,已閉環(huán)的在當(dāng)月予以屏蔽。
3.7 閉環(huán)處置
研發(fā)企業(yè)安全生產(chǎn)智能監(jiān)管PC端和移動(dòng)端(浙政釘、浙里辦),根據(jù)企業(yè)安全生產(chǎn)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型分析的紅、橙、黃、藍(lán)風(fēng)險(xiǎn)四色圖,制定分級(jí)處置流程,實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全生產(chǎn)“監(jiān)測(cè)-核查-整改-復(fù)查”聯(lián)動(dòng)閉環(huán)管控處置(見圖6)。
4 結(jié)束語
本系統(tǒng)有效接入瑞安市14236家工業(yè)企業(yè)。2022 年8月—10月期間,系統(tǒng)共發(fā)送安全生產(chǎn)類預(yù)警262 次,排查解決隱患1389 條,廠均隱患發(fā)現(xiàn)率提高32.7%。如8月25日,系統(tǒng)識(shí)別到某公司電纜長(zhǎng)時(shí)間超溫,經(jīng)網(wǎng)格員現(xiàn)場(chǎng)排查發(fā)現(xiàn)系線路老化問題,并第一時(shí)間指導(dǎo)該公司完成老化線路更新工作。
本系統(tǒng)充分發(fā)揮電力大數(shù)據(jù)覆蓋面廣、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高的優(yōu)勢(shì),以電力大數(shù)據(jù)輔助精準(zhǔn)監(jiān)管和研判風(fēng)險(xiǎn)為創(chuàng)新切口,疊加固有風(fēng)險(xiǎn)、管控風(fēng)險(xiǎn)、物聯(lián)感知風(fēng)險(xiǎn)等評(píng)價(jià)指標(biāo),建立數(shù)據(jù)分析模型,設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值,在安全生產(chǎn)方面可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)異常波動(dòng)、線路溫度過高、停工復(fù)產(chǎn)和各類不安全用電行為,創(chuàng)新企業(yè)安全生產(chǎn)智慧化監(jiān)管模式。下一步,將繼續(xù)優(yōu)化算法模型,提高監(jiān)測(cè)預(yù)警靈敏度,從而更加切實(shí)有效賦能企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)防范。