並且舉例證明了該模型的有效性。
關鍵詞：貝葉斯模式，電力企業，風險管理
1. 引言
安全生產是電力企業的基礎，而安全管理是安全生產的保障手段。隨著電力系統改革，電網規模的發展，特別是在西南乾旱地區，以及在電力需求增長迫切的背景下，電力企業安全生產管理面臨新的形勢，空前的挑戰。保障人員安全，電網安全，以及電力裝置安全成為了電力生產的首要任務。
安全風險管理的重點為：第一，風險分析，查詢原因，積極預防。第二，完全控制。
最後，妥善處理。
企業經理需要確認，分析，評估，處理可能會引起損失的不確定事件。風險管理主觀性很強，很大程度上由經理的經驗，對歷史客觀資料的重視度所決定。由於自身的不確定性及累積風險，定量風險管理存在一定的困難。
因此，將貝葉斯模式應用於風險管理過程中能夠解決上述問題。
2. 貝葉斯理論和應用
貝葉斯網路允許網路結構和有機結合的可能性，運用了概率理論解決不確定性問題，並且為網路圖提供了乙個有關網路計算的視覺化知識，作為一種知識表示和知識推理的新模式。近幾年貝葉斯網路廣泛應用於電力，教育，軍事和其他行業的檢測故障和可靠性評估，並且發展很快。貝葉斯網路一般有兩部分組成：
乙個是貝葉斯網路圖形結構，稱為定向無環圖結構。
每個節點代表乙個風險事件，節點狀態對應風險水平，以及節點之間的弧代表風險事件之間的因果關係。另一種是貝葉斯網路的條件概率表。並且乙個條件概率表中，每個節點e用來表示與父節點的關係。
貝葉斯網路如圖1所示：
圖1.貝葉斯網路
節點e1和e2分別對應不同事件的風險，p (e3iei) 和p (e3ie2)表示 el, e2發生的情況下，e3發生的概率，這表示在圖一中e1，e2和e3之間只能存在因果關係 。風險管理中貝葉斯網路模型的應用過程是，風險事件作為歷史資料和客觀資料的中心來檢測，然後與專業技術相結合計算已知節點的條件概率，建立條件概率表，然後尋找未知節點的概率。
3．建立風險管理貝葉斯模式
建立風險管理貝葉斯模式通常從以下因素開始：人力，裝置，環境，管理。人為因素主要由違規操作引起，可以通過歷史人為事故，電網事故，火力事故；裝置因素包括更新裝置以及違規操作裝置所帶來的事故；環境因素包括社會以及自然因素，人才當量率，法規和規章，裝置安全管理。
管理因素包括安全教育，法規，裝置安全管理，其中裝置安全管理包括通過對員工培訓進行安全教育等三方面。
具體的貝葉斯圖表見圖2，這種結構是乙個對應於貝葉斯網路的有向無環圖。
圖2風險評估中的貝葉斯網路
b.安全風險分析
貝葉斯網路在風險分析中有兩方面的應用：
1） 確定每個節點的風險狀態
節點狀態可以通過歷史經驗進行分類。首先，確定每個節點的閾值，並確定其風險水平。這可以相應地分為三個狀態：1,2和3，即低，中，高。
2） 計算每個節點的條件概率
根據每個節點的狀態，決定當前節點狀態發生的概率。例如：p (w=3)表示違規操作處於高水平狀態時的概率。
在安全教育水平是中級情況下，較高的管理因素概率表示為p（g= 3ia = 2）。概率計算是歷史資料為基礎。如果沒有歷史資料，我們也可以利用專家經驗法進行計算。
c.安全風險評估
風險評估是對當前風險**的評估，即損失概率，該損失概率實際上可用定量評分法來度量。本文關鍵介紹了貝葉斯概率思想。貝葉斯推理可分為正因果推理，即乙個特定的風險因素對於整體風險的影響。
例如，p (e=2ir=i, s=2, h=i, g=3)表示當人為因素處於低水平，裝置因素處於中等水平，環境因素處於低水平，管理因素處於高水平時的安全概率。另外乙個是反響診斷推理。如果知道整體風險概率，我們可以推導每個因素的影響概率。
例如，p (g=2ie=3)，表示當風險水平較高時，管理因素為中等水平的概率。診斷推理的意義是當整體風險為高水平時，可以推導出因素的目標水平。我們還可以推斷出其中目標水平增長或對整體影響較大的因素。
4．舉例
通過建立貝葉斯模型進行安全評估。
a.因果推理
當整體風險概率確定時，概率關係如下：
p(e=iir=j,s=k,h=m,g=n) ij,k,m,n=(1,2,3)
同樣，當因素影響概率確定時，關係如下：
p(x=iixi =j, x2=k) ij,k=(l,2,3)
例如，假設裝置因素有如下概率分布：、
表1條件概率
表2概率分布
裝置因素為中等水平時的概率計算過程如下：
p(s=2)= l (p(s=2is 1 =i,s2=j) *p(si =i,s2=j))(ij=i,2,3)
結果：p(s=2)=14%
b.診斷推理：
當整體風險較高時人為因素為中等水平的概率。
1） 概率分布：
表3概率分布
2） 條件概率分布：
表4 條件概率分布
因此：p(r=2ie=3)=p(r=2,e=3)/p(e=3)=p(e=3ir =2)p(r =2)/p(e=3)
p(e=3)=p(e=3ir=i)p(r=1)+ p(e=3ir=2)p(r=2)+ p(e=3ir=3)p(r=3)
p(r=2ie=3)=37.5%
5.結論
此模式能夠有效解決傳統風險管理模式所帶來的弊端，電力企業安全風險管理可以比較有效和客觀地發揮其作用。最後本文證明了模擬實驗證明了此模型的可行性。
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