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供電作業(yè)人身安全風(fēng)險評估與控制

文檔作者：魏秀寧楊悅?cè)?王淦彪莫小勇黃玉龍王韻陶文檔來源： 1．廣東電網(wǎng)公司東莞供電局 2．暨南大學(xué)電氣信息學(xué)院		點擊數(shù)：	更新時間： 2020年11月19日
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第28卷第8期
2016年8月
電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報
Proceedings of the CSU—EPSA
Vol_28 No．8
Aug． 2016
供電作業(yè)人身安全風(fēng)險評估與控制
魏秀寧 ，楊悅?cè)?，王淦彪 ，莫小勇 ，黃玉龍 ，王韻陶
(1．廣東電網(wǎng)公司東莞供電局，東莞523008；2．暨南大學(xué)電氣信息學(xué)院，珠海519070)
摘要：為了提高供電作業(yè)人身安全管理效率，提出一種供電作業(yè)人身風(fēng)險的量化評估和控制方法。借鑒安全行
為學(xué)、心理學(xué)和事故致因理論，將供電作業(yè)中影響人身安全的因素分成5方面：人、設(shè)備、材料、方法和環(huán)境，稱之
為人一機一料一法一環(huán)方法。首先，利用某電網(wǎng)公司歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算各影響因素出現(xiàn)時發(fā)生人身事故的概率值，并
分析所有因素間的相關(guān)性；然后，采用多元線性回歸法對供電作業(yè)人身事故危害值進行預(yù)測，再利用人身事故危
害值和概率值的乘積評估人身安全風(fēng)險程度，并利用人身安全風(fēng)險靈敏度提出風(fēng)險控制策略。最后，以某電網(wǎng)
發(fā)生的供電作業(yè)人身事故為例，檢驗了所提方法的有效性。
關(guān)鍵詞：供電作業(yè)；人身安全風(fēng)險；多元線性回歸；人一機一料一法一環(huán)5M方法；靈敏度
中圖分類號：TM732 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1003—8930(2016)08—0105 06
DOI：10．3969~．issn．1003-8930．2016．08．018
Human Safety Risk Evaluation and Control of Powersupplying Operation
W EI Xiuning ，YANG Yuequn ，W ANG Ganbiao ，MO Xiaoyong ，HUANG Yulong2,W ANG Yuntao
(1．Dongguan Power Supply Bureau，Guangdong Power Grid Corp．，Dongguan 523008，China；
2．Electrical and Information College，Jinan University，Zhuhai 5 1 9070，China)
Abstract：In order to enhance the human safety management eficiency in power·supplying operation，a quantitative
evaluation and control method is proposed．Based on safety behavior，psychology and accident—causing theory，the fac—
tors that affect human safety are classified into five respects：man，machine，material，management and mediums，
called 5M method．Firstly，human casuahy probability values are statistically counted when different influencing factors
occur，and the correlation among those factors is analyzed based on historical data of a power grid．Then multiple linear
regression is used to predict human casualty hazard value，and human safety risk is evaluated by the product of the ob—
tained human casualty hazard and probability value．Risk control measures are put forward based on the sensitivity of
human safety risk．Finally，the validity of the proposed method is verified based on human casuahies happening in one
power grid．
Key words：power—supp1ying operation；human safety risk；multiple linear regression；man—machine—material—manage—
ment—medium(5M)method；sensitivity
近年來，隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，電力運
行過程中的安全事故時有發(fā)生，屢禁不止。為了保
障從業(yè)人員人身安全，國內(nèi)外學(xué)者對人身安全理
論n 和安全行為監(jiān)控n 進行了廣泛的研究。事故的
原因分為直接原因和間接原因n。 。事故的直接原
因 是指直接導(dǎo)致事故發(fā)生的原因，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)
為，事故的直接原因只有2個，即人的不安全行為和
物的不安全狀態(tài)；事故的間接原因 l，則是指使事故
的直接原因得以產(chǎn)生和存在的原因。
文獻『6—91提出了安全心理學(xué)的概念。安全心
理學(xué)是一門以研究如何減少生產(chǎn)事故為目的的人
的心理活動規(guī)律的科學(xué)。安全心理學(xué)通過研究在
生產(chǎn)過程中的知覺規(guī)律和對發(fā)生事故人的心理狀
收稿日期：2014—09—11；修回日期：2015—12—11
態(tài)的分析，從而提出加強安全教育，以及在制度、管
理和操作技術(shù)上采取有效的安全措施，預(yù)防那些容
易使人產(chǎn)生不正常的心理反應(yīng)和錯誤操作行為的
各種主客觀因素，保證人們在施工勞動中的人身安
全和設(shè)備安全。海因里希在《工業(yè)事故預(yù)防》一書
中指出，人的不安全行為是導(dǎo)致事故的直接原因。
文獻[1O]提出了安全行為科學(xué)，雖然行為不同于心
理，但和心理又有著密切的聯(lián)系。通過對不安全行
為的分析，揭示了不安全行為產(chǎn)生的原因；文獻[11]
提出了對不安全行為的預(yù)測，從而進一步對因不安
全行為引起的可能事故進行預(yù)測，為進行安全風(fēng)險
評價奠定了基礎(chǔ)；文獻[12]提出了人因事故理論，指
出了人因事故是人的冒險行為所造成的事故，并分
· l06· 電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報 第8期
析了人因事故的特點和原因；文獻[13]介紹了在
核電站緊急任務(wù)時，基于現(xiàn)有性能影響因素分類
方法，性能影響因素的選擇在人身可靠性分析過
程中的使用。這些方法大都是定性分析，難以定
量評估電網(wǎng)運行的風(fēng)險、作業(yè)的風(fēng)險等，需要進
一步開拓理論創(chuàng)新、指導(dǎo)實踐。文獻[14—181提出
了一些安全分析計算方法。文獻[14】邁出了從定
性分析到定量分析的重要一步，它指出定性和定
量數(shù)據(jù)不能被分離研究，而是應(yīng)該找到某種因果
關(guān)系，將它們作為一個整體來對待；文獻f16】提出
定量計算認(rèn)識可靠性和行為失誤的方法，通過衡
量一般效能條件對行為結(jié)果的作用效果來評估
行為失誤的概率。但該方法沒有考慮作業(yè)人員
安全心理、工具等因素；文獻[17】指出事故中操作
人員的反應(yīng)包括認(rèn)知、心理和生理活動，按照內(nèi)、
外因?qū)⒉僮餍苡绊憲l件進行分類分析計算；文
獻『181根據(jù)人的失誤在事故風(fēng)險中所扮演的角色
和貢獻提出量化概率風(fēng)險評估，并且考慮了風(fēng)險
評估的范圍和可靠性。進一步，可以利用評估結(jié)
果減少人因失誤的概率，降低作業(yè)風(fēng)險。但該方
法沒有考慮組織、安全心理、工具等方面的因素，
評估結(jié)果偏樂觀。
本文提出了一種對供電作業(yè)人身風(fēng)險進行量
化評估的方法。根據(jù)人身安全事故產(chǎn)生的原因，采
用人一機一料一法一環(huán)5M(man—machine—material—man—
agement—medium)安全理論確定供電作業(yè)中人身安
全風(fēng)險影響因素，然后統(tǒng)計計算各影響因素出現(xiàn)時
發(fā)生人身事故的概率值，并分析所有因素間的相關(guān)
性，將相關(guān)性較高的影響因素中對人身事故危害程
度弱的一方剔除。最后，利用多元線性回歸和靈敏
度分析提出風(fēng)險評估和控制方法，通過實例分析驗
證本文方法的可行性。
1 人身安全影響因素辨識
借鑒安全行為學(xué)、心理學(xué)和事故致因理論，本
文按照5M法分析供電作業(yè)過程中影響人身安全的
各種因素，即影響人身安全風(fēng)險的因素包括：人員
(人一man)、設(shè)備(機一machine)、工具(料一materia1)、
方法(法一management)和環(huán)境(環(huán)一mediums)共5方
面。其中，人員因素包括技能、年齡、本崗位從業(yè)時
間、同類作業(yè)熟悉程度、作業(yè)習(xí)慣、健康、精神狀態(tài)、
工作情緒和工作負責(zé)人安全控制n，=9個子因素；
設(shè)備因素包括設(shè)備類型因素(包括變電運行專業(yè)設(shè)
備類型、變電檢修專業(yè)設(shè)備類型、變電繼保專業(yè)設(shè)
備類型、變電繼保專業(yè)設(shè)備類型、變電試驗專業(yè)設(shè)
備類型、輸電專業(yè)的設(shè)備類型、配電運行專業(yè)設(shè)備
類型)、設(shè)備倒供電和設(shè)備感應(yīng)電／Z。=3個子因素；
工具因素包括工器具配置和個人防護用品配置
n =2個子因素；方法因素包括作業(yè)高度類型、作業(yè)
停電類型、作業(yè)電位類型、作業(yè)性質(zhì)、作業(yè)人員配
置、作業(yè)時長、作業(yè)時間、作業(yè)監(jiān)護、作業(yè)指導(dǎo)依據(jù)、
分組作業(yè)和交叉作業(yè)n =1 1個子因素；環(huán)境因素包
括作業(yè)天氣、作業(yè)區(qū)域和作業(yè)空間n =3個子因
素。共有Ⅳ =n1+n，+n + 4+n5=28個影響子因
素，這28個影響子因素依次按照上述順序共同構(gòu)
成一個Ⅳ 維隨機向量，標(biāo)記為f ， ，?， )。
2 人身安全風(fēng)險致因概率與相關(guān)性分析
2．1 人身安全風(fēng)險致因概率計算
以某電網(wǎng)2003-2013年全部供電作業(yè)為樣
本，來統(tǒng)計計算各因素下發(fā)生事故的概率。根據(jù)這
1 1年作業(yè)樣本，總共發(fā)生64次供電作業(yè)人身事故
供電作業(yè)發(fā)生人身事故B的概率P(B)=10．5x10一，
供電作業(yè)發(fā)生人身事故8條件下風(fēng)險影響因素為A
的條件概率P(AIB)。
針對具體某項作業(yè)的風(fēng)險評估中，隨機向量
( ， ，?， )已有確定值，此風(fēng)險評估是在各風(fēng)險
＼ ‘ 一 0，
影響因素確定的條件下發(fā)生人身事故的概率，即在
某因素A發(fā)生出現(xiàn)人身事故B的概率P(BIA)。需
要統(tǒng)計供電作業(yè)中出現(xiàn)事件 的概率P(A)，計算出
條件概率P(BIA)=P(AIB)P(B)／P(A)。
根據(jù)伯努利大數(shù)定律，當(dāng)樣本容量足夠大時，
事件發(fā)生的頻率近似等于事件發(fā)生的概率。28個
人身安全影響子因素有離散型和連續(xù)型2種隨機
變量。對于離散型隨機變量可以直接采用伯努利
大數(shù)定律計算事件發(fā)生的概率；對于連續(xù)型隨機變
量，需將隨機變量離散化后得到在各離散區(qū)間上事
件發(fā)生的概率。特別指出，同時在桿塔和線路上作
業(yè)時，根據(jù)概率加法性質(zhì)，輸電專業(yè)設(shè)備類型下發(fā)
生人身事故的概率等于桿塔因素和線路回路因素
下發(fā)生人身事故的概率之和。由于該電網(wǎng)公司的記
錄數(shù)據(jù)并不完整，一些因素發(fā)生的概率值無法從數(shù)
據(jù)直接獲得，因此，本節(jié)結(jié)合專家估計法，完善P(A)
的概率值。表1和表2給出技能因素和年齡子影響
因素條件下發(fā)生人身事故概率分值。應(yīng)當(dāng)指出計算
出的人身事故概率值并不是固定的，可以隨著作業(yè)
樣本數(shù)的增大逐年更新。
第28卷 魏秀寧等：供電作業(yè)人身安全風(fēng)險評估與控制 ·107·
表1 技能因素下發(fā)生人身事故的概率
Tab．1 Human casualty probability driven by skill factor
表2 年齡因素下發(fā)生人身事故的概率值
Tab．2 Human casualty probability driven by age factor
2．2 風(fēng)險致因因素問的相關(guān)性分析
當(dāng)一個影響因素依賴于另一種因素時，同時考慮
這兩種因素進行的風(fēng)險評估會失真，多元線性回歸計
算[2o-21 用來衡量多個因素對響應(yīng)變量的影響，會出
現(xiàn)“多重共線性”現(xiàn)象，影響計算的準(zhǔn)確性。采用上述
某電網(wǎng)2003--2013年64次供電作業(yè)人身事故數(shù)據(jù)中
的前59個數(shù)據(jù)統(tǒng)計計算各影響因素之間的相關(guān)系
數(shù)。如果 ，X )l>0．7說明因素． 和k強相關(guān)。計
l 、 ， l
算結(jié)果，工具配置 和個人防護用品配置置 相關(guān)
系數(shù)達0．72；作業(yè)性質(zhì)墨 和作業(yè)指導(dǎo)依據(jù)墨 相關(guān)
系數(shù)達0．71，說明這2對因素具有的相關(guān)眭。
人身安全影響因素相關(guān)性計算完畢后，需要在
人身事故風(fēng)險評估中刪去強相關(guān)性因素中的某一
方因素，方法是在強相關(guān)性的兩個因素之間僅保留
一個對人身安全風(fēng)險評估影響更為顯著的因素。
而對于相關(guān)但非強相關(guān)的因素，即相關(guān)性低于O．7
的因素，在風(fēng)險評估中予以保留。統(tǒng)計計算人身事
故后果】，和上述2對影響因素之間的相關(guān)性，結(jié)果
表明，與工器具配置置 相比，個人防護用品配置
與y的相關(guān)系數(shù)更大，對供電作業(yè)人身事故的影
響更大，保留該因素；與作業(yè)性質(zhì)五 相比，作業(yè)指
導(dǎo)依據(jù)墨 與】，的相關(guān)系數(shù)更大，對供電作業(yè)人身
事故的影響更大，保留該因素。
3 人身風(fēng)險評估
3．1人身事故危害值定義
本文參照《國家2013年工傷賠償標(biāo)準(zhǔn)》、<<2013
年廣東省工傷賠償標(biāo)準(zhǔn)》確定人身危害后果，包括
醫(yī)療、傷殘待遇等賠償費用，給出人身危害后果y分
值如下：死亡為100萬元、1～10級傷殘分別為75～6
萬元、無人身事故為0元。設(shè)一次供電作業(yè)中操作
總?cè)藬?shù)為Ⅳm，操作人員i的人身危害后果值為y ，
則一次供電作業(yè)的全部人身危害后果分值 為
Ⅳm
= 2y (1)
3．2 供電作業(yè)人身風(fēng)險計算
每次作業(yè)前，Y 是未知的，需要預(yù)測。人身危
害后果是5M法中28個影響子因素對人身安全的
作用結(jié)果。此處采用多元線性回歸法，建立人身危
害后果與人身危害因素之間的隨機函數(shù)關(guān)系，即
： (2)
式中：新為自變量，添上數(shù)字1后構(gòu)成Ⅳ +1維行向
量 r I ， }+1)，?， Ⅳ}+ )l； 為當(dāng)前作業(yè)人身
危害后果預(yù)測點估計值， 為回歸系數(shù)的估計值。
利用式(2)預(yù)測當(dāng)前作業(yè)的操作人員 人身危害
后果 ，得到當(dāng)前作業(yè)的全部人身危害后果 為
9= (3)
當(dāng)前作業(yè)人身風(fēng)險為 ，則有
R：~／P(Xl 1)，? ， 1)) (4)
式中，尸 + )，．．。， ( ))為人身安全危害隨機變
量因素 + 1’．．‘， ( 。))產(chǎn)生危害后果 的概
率。在工程上誤差可以接受的情況下，計算當(dāng)前作
業(yè)中操作人員 發(fā)生人身危害后果 的概率P，，即
N
P ( = 一， = 』v-I)=HP(L = ) (5)
J=1
那么，P 。( + )，．．‘， + ))取為當(dāng)前 個操作人
對應(yīng)概率P。的平均值(Σ P )／Ⅳ 。
去掉相關(guān)性強的2個隨機因素工器具配置和
作業(yè)性質(zhì)，假設(shè)剩余26個影響因素之間獨立，用剩
余26個影響因素計算人身傷害風(fēng)險概率值
P(X ( )，_．‘， + ))。上述電網(wǎng)數(shù)據(jù)對應(yīng)人身傷
害風(fēng)險概率值最小值為7．08x10 ，最大值為2．84x
l0”。為了計算表示方便，采用對數(shù)表示，根據(jù)該電
網(wǎng)公司64次事故數(shù)據(jù)，最小值為lg7．08×10 =
16．85，最大值為tg2．84×10∞=39．45。
3．3 供電作業(yè)人身風(fēng)險評估
根據(jù)預(yù)測的人身風(fēng)險值由大到小，將人身風(fēng)險分
為5級：風(fēng)險值R∈(R，，+∞1作業(yè)為I級風(fēng)險、風(fēng)險
值RE(R2,R ]作業(yè)為Ⅱ級風(fēng)險、風(fēng)險值R E(R3,R：】
作業(yè)為Ⅲ級風(fēng)險、風(fēng)險值R∈『0，R 1作業(yè)為Ⅳ級風(fēng)險；
尺 、R。、尺 為風(fēng)險分級閾值，具體取值根據(jù)不同供電
· 108· 電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報 第8期
公司的歷史人身事故傷亡情況確定。
4 風(fēng)險控制策略
4．1 風(fēng)險控制原理
由式(2)～式(5)可以得到當(dāng)前作業(yè)人身安全風(fēng)
險值對其影響因素k靈敏度OR／OXk，即
r Nm 、f，Nm N ]／
aR／ax ：IΣ Σ兀P( = )JI／ ／Ⅳ 。 (6)
、 7 ，
根據(jù)靈敏度ORlaXk和對應(yīng)影響因素k最大可調(diào)
量△ 大小，可得當(dāng)前作業(yè)影響因素k人身安全風(fēng)
險最大可調(diào)量AR (aRlaXk)。當(dāng)ORIOXk為正值
時，影響因素k向 為負值的方向選擇；反之，影
響因素k向△ 為正值的方向選擇。按照AR 由小
到大的順序調(diào)整其中的易控影響因素，重新調(diào)整作
業(yè)方式。易控影響因素由供電部門自行設(shè)定，此處
選擇較易調(diào)整因素：工具影響因素中的個人防護用
品配置；方法影響因素中的作業(yè)指導(dǎo)依據(jù)、作業(yè)人
員配置、作業(yè)監(jiān)護、分組作業(yè)、交叉作業(yè)、作業(yè)時長、
作業(yè)時間、作業(yè)停電類型、作業(yè)電位類型；人員影響
因素中的技能、年齡、本崗位從業(yè)時間、同類作業(yè)熟
悉程度、作業(yè)習(xí)慣、健康、精神狀態(tài)、工作情緒、工作
負責(zé)人安全控制；環(huán)境影響因素中的作業(yè)天氣。
4．2 風(fēng)險評估后準(zhǔn)入作業(yè)制度
在風(fēng)險評估和控制的基礎(chǔ)上，建立風(fēng)險評估后
準(zhǔn)人作業(yè)制度，指導(dǎo)供電作業(yè)。
工作負責(zé)人或操作人在每項作業(yè)前，應(yīng)對該項
作業(yè)進行風(fēng)險評估；對于計劃性作業(yè)，應(yīng)在作業(yè)前
一天進行評估；對于臨時性作業(yè)，應(yīng)完成評估后再
開展作業(yè)；評估結(jié)果為III級及以上風(fēng)險，應(yīng)采取措
施優(yōu)化作業(yè)方式，將風(fēng)險級別降低至Ⅳ級風(fēng)險再進
行作業(yè)；作業(yè)方式經(jīng)過優(yōu)化后，評估結(jié)果為IlI級風(fēng)
險的，安全監(jiān)管部門和運行部門主要負責(zé)人應(yīng)現(xiàn)場
全程監(jiān)管；作業(yè)方式經(jīng)過優(yōu)化后，評估結(jié)果為II級
風(fēng)險的，本單位的主要負責(zé)人和分管領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)現(xiàn)場全
程監(jiān)管，安全監(jiān)管部應(yīng)派專人現(xiàn)場監(jiān)督；作業(yè)方式
經(jīng)過優(yōu)化后，評估結(jié)果為I級風(fēng)險，不得進行作業(yè)。
5 算例分析
以該電網(wǎng)公司2013—09—18某10 kV線路改造作
業(yè)為例驗證本文所提作業(yè)人身風(fēng)險評估與控制方
法的有效性。由于該公司統(tǒng)計數(shù)據(jù)的人身傷害后
果只有死亡、重傷、輕傷，此處確定Y分值如下：1人
死亡為100萬元、1人重傷為50萬元、1人輕傷為15
萬元、無人身事故為0元。該公司風(fēng)險閾值取值為：
Rl=2 500、R =1 800、R=l=1 400。該次作業(yè)共有2
個操作人員，其人身事故發(fā)生概率如表3所示，當(dāng)前
作業(yè)中概率P為lg1．248×10 =27．096。
表3 人身事故發(fā)生概率
Tab．3 Human casualty probability
設(shè)備
輸電專業(yè) 。 桿塔 ：
倒供電 不存在倒供電 1o．30
感應(yīng)電 無感應(yīng)電 9．30
對該電網(wǎng)公司2003年16次無人身事故供電作
業(yè)和64次存在人身事故供電作業(yè)人身事故數(shù)據(jù)中
的73個數(shù)據(jù)進行多元線性回歸計算。為方便計，
每個因素的73個歷史數(shù)據(jù)按照平均值 和標(biāo)準(zhǔn)方
差廁進行標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化公式為
Xi-Xi
一＼一l，
(7)
由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)限制，只能對19個影響因素進
行多元線性回歸計算得到回歸系數(shù)的估計值 ，如
表4所示。采用式(2)計算這80次供電作業(yè)中后面
7次作業(yè)的單人人身事故危害值，如表5所示，其
中，前述10 kV線路改造作業(yè)就是第78次作業(yè)?？?
見第74、76和78～8O次作業(yè)預(yù)測值和實際值基本一
致，而第75、77次作業(yè)預(yù)測值偏離實際值過大。主
第28卷 魏秀寧等：供電作業(yè)人身安全風(fēng)險評估與控制 ·l09·
要原因有2點：其一，由于樣本數(shù)量有限，人身傷亡
中的統(tǒng)計規(guī)律未能足夠表現(xiàn)；其二，現(xiàn)有事故記錄缺
少一些重要人身安全影響因素數(shù)據(jù)，需要完善和積
累事故記錄。第78次作業(yè)的人身事故危害值為
81．78×2=163．56，即接近2人死亡。根據(jù)式(4)，該
次作業(yè)的風(fēng)險評估值為163．56×27．096=4 431．82，
評估結(jié)果為I級風(fēng)險。實際上，該次事故確實有2．L
死亡，評估結(jié)果與實際結(jié)果基本相同。
表4 線性回歸系數(shù)
Tab．4 Linear regression coefficients
表5 線性回歸預(yù)測結(jié)果比較
Tab．5 Comparison of prediction results for
linear regression
作業(yè)編號預(yù)測值 實際值Y 作業(yè)編號預(yù)測值 實際值Y
74 75．1 100 78 81．8 100
75 57_3 10o 79 6．3 0
76 85．7 1o0 80 —9．7 0
77 56_3 loo
根據(jù)當(dāng)前作業(yè)人身安全風(fēng)險值對易控技術(shù)項
目靈敏度OR／OX；和對應(yīng)技術(shù)項目可調(diào)量△ 大小，
計算人身安全風(fēng)險可調(diào)量AR ，結(jié)果如表6所示，按
照△ 由小到大的順序調(diào)整其中的易控影響因素，
重新調(diào)整作業(yè)方式如下：
(1)工作負責(zé)人安全控制對應(yīng)AR 最小，要求
工作負責(zé)人能夠識別危險源，事故發(fā)生概率大為降
低；需要增強工作負責(zé)人的技術(shù)水平、溝通水平，增
強其危險識別能力；對于不稱職的負責(zé)人及時調(diào)離
其工作崗位。
表6 易控影響因素人身安全風(fēng)險可調(diào)量
Tab．6 Adjustable quantity of easily controllable
influencing factors of Human safety risk
(2)個人防護用品配置對應(yīng)AR 最小，需要科
學(xué)配置操作人員個人防護用品。
(3)技能技術(shù)項目對應(yīng)可調(diào)量△兄為一812．32，
需要抽調(diào)中級工，調(diào)離初級工；作業(yè)人員的技能在
班組人員配置允許的情況下可以適當(dāng)調(diào)配，否則，
要加強技能培訓(xùn)增強從業(yè)人員的事故預(yù)防能力；
(4)該次作業(yè)出現(xiàn)對同一線路交叉作業(yè)情況，
調(diào)整線路弧垂作業(yè)工作負責(zé)人并沒有向更換導(dǎo)線
作業(yè)人員匯報的情況下開展作業(yè)。如果待更換導(dǎo)
線作業(yè)結(jié)束后再開展調(diào)整弧垂作業(yè)，沒有交叉作
業(yè)，AR 為一498．84；
(5)作業(yè)時間過長，操作人員處于應(yīng)激狀態(tài)，
其工作情緒偏差，此時應(yīng)當(dāng)采取各種措施降低作業(yè)
人員的應(yīng)激水平：增派人員降低單人工作負荷、提
高安全獎勵激勵作業(yè)人員等；調(diào)整后精工作情緒可
由接受調(diào)整為樂意接受，對應(yīng)AR 為一451．27；
(6)該次作業(yè)時長為326 min，工作人員出現(xiàn)疲
勞、取巧、草率等心理現(xiàn)象，如果調(diào)整作業(yè)時長為
226 min，對應(yīng)AR 為-331．11。
綜述上面幾個技術(shù)項目，該作業(yè)條件調(diào)整后發(fā)
生人身事故的概率值將降為22．345；采用式(2)計
算該次作業(yè)的人身事故危害值為一7．86，即無人身
傷亡，將人身事故危害值調(diào)整為0；根據(jù)式(4)得出
該次作業(yè)人身事故風(fēng)險值0，如表7所示。由表7可
表7 作業(yè)條件調(diào)整后人身安全風(fēng)險評估
Tab．7 Human safety risk evaluation after adjustment of
operation conditions
電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報 第8期
知該作業(yè)屬于IV級風(fēng)險，可以順利進行作業(yè)。
6 結(jié)語
本文采用5M安全理論確定供電作業(yè)中人身安
全風(fēng)險影響因素，并統(tǒng)計各影響因素發(fā)生的情況下
出現(xiàn)人身事故的概率。計算各個影響因素問的相
關(guān)性后，利用多元線性統(tǒng)計回歸法對供電作業(yè)人身
危害值進行預(yù)測，通過危害預(yù)測值與風(fēng)險概率值的
乘積評估供電作業(yè)人身風(fēng)險。最后，基于風(fēng)險值對
其影響因素靈敏度進行人身安全風(fēng)險控制。以某
電網(wǎng)數(shù)據(jù)為例檢驗了所提方法的有效性。
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作者簡介：
魏秀寧(198(卜)，男，碩士，丁程師，研究方向為電力安全管
理。Email：l 3926867050@1 39．coin
楊悅?cè)?1980_-)，男，本科，助理工程師，研究方向為電力安
全管理。Email：15999829212@139．corn
王淦彪(1976一)，男，本科，高級技師，研究方向為電力安全
管理。Email：13829110033@139mm
p 寸

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