未确知理论在供电企业危机管理中的应用

摘要：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，…，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）=α x=⊙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。
　　
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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，将危机的识别与评估环节量化，以实现预防危机和减少危机损失的目的。
　　（一）危机的识别
　　危机会给供电企业利益相关方造成巨大损害，因此危机识别围绕供电企业的利益相关方展开。本文从社会、环境、用户、所有者、伙伴、员工和供电企业七个维度展开，通过对六个利益相关方和企业自身可能产生影响的危机进行识别，识别的危机如图1所示，共识别危机14项，其中对社会产生影响的危机有3项，分别是大面积停电、重要客户停电和重大活动停电；对环境产生影响的危机2项：噪声污染和城市和谐干扰；对用户产生影响的危机有2项：客户关系重大纠纷和顾客人身安全、财产安全危机；对所有者产生影响的危机主要是是财务危机；对合作伙伴产生影响的主要是信用危机；对员工产生影响的主要是员工健康安全危机；对企业自身产生影响的主要有：人力资源危机、工程建设危电网运行危机和声誉危机。
　　（二）危机的评估
　　在危机识别与评估的基础上，采用失效模型和效果分析法（FEMA方法），从危机的后果严重度、发生可能性和可控性3个维度，对识别的14项危机进行了评估，形成了危机分级表。
　　评估采用调研的形式，由供电企业各部门对各危机的严重度、发生可能性和可控度进行1-10的打分。对严重度来讲，1表示危机非常小，几乎可以忽略不计，分值越高表示后果越严重；对发生可能性来讲，1表示完全不可能发生，分值越高表示发生的可能性越大；对可控度来讲，1表示完全可控，分值越高表示危机的控制程度越差。然后计算每项危机的风险优先数值（RPN），RPN是危机事件发生的可能性、危机的严重程度和可控性三者乘积，RPN的取值最小是1，最大是1000。数字越大，风险越高，采取措施的优先级越高。通过预防措施，减少RPN，降低风险。FMEA的中心思想是：通过风险顺序数RPN及其排序，使得对风险的定性评估向定量评估转变。本文根据供电企业危机评估的RPN的大小来衡量可能的危机事件及其等级，以便采取可能的预防措施，从而以较低的成本减少事后损失，提高系统的可靠性。
　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr />　　三、供电企业危机评估算例分析
　　本文以某供电企业的社会危机中的大面积停电危机为例，综合考虑大面积停电危机事件的严重度、发生的可能性、可控度三个方面，采用10分制请每位参评人员对危机事件的严重度A1、发生的可能性A2、可控度A3的打分结果如表1所示。
　　 将参评人员对每一因素的打分结果用一个盲数来表示，假定三个参评人员的可信度分别为0.7，0.8，0.9。对其进行归一化处理：先计算其可信度的和为0.7+0.8+0.9=2.4，由此可以得到相应的综合可信度分别为：0.7/2.4=0.29，0.8/2.4=0.33，0.9/2.4=0.38，其和为1。
　则供电企业大面积停电危机的严重度表示为盲数A1=f1（x）。
　　f1（x）=0.33x=[5,6]0.29x=[6,7]0.38x=[7,8] 0其他
　　大面积停电危机发生的可能性表示为盲数A2=f2（x）。
　　f2（x）=0.38x=[5,6]0.29x=[6,7]0.38x=[7,8] 0其他
　　大面积停电危机的可控度表示为盲数A3=f3（x）。
　　f2（x）=0.33x=[3,4]0.38x=[4,5]0.29x=[5,6] 0其他
　　这样就把大面积停电危机三个维度的专家意见的不确定性进行了量化。显然A1、A2、A3都是盲数，它们的期望值E（C）为一阶未确知有理数，且总可信度为1，所以其期望值也是个实数，通过盲数期望值运算可以将盲数清晰化。
　　E（A）
　　＝（E（A1）E（A2）E（A3））
　　＝（6.556.454.46）
　　此时，
　　RPN
　　＝E（A1）*E（A2）*E（A3）
　　＝188.424
　　由此我们可以得到供电企业大面积停电危机的风险顺序数值RPN为188.424，说明大面积停电危机是在供电企业危机中是重要程度较高的危机事件，需要重点管理。
　　四、结论
　　本文以未确知理论为基础，针对供电企业危机管理的危机评估环节中存在的主观不确定性，建立了供电企业危机评估的盲数模型，并采用失效模型和效果分析法（FEMA方法），从供电企业危机事件的后果严重度、发生可能性和可控性三个维度分析，计算其风险顺序数值，进行风险预测，评估各项危机发生的概率，以此作为判定危机等级的重要依据。本文以某供电局危机评估为例，重点针对供电企业社会危机中的大面积停电危机的严重度、发生的可能性、可控性进行了专家测评打分，然后对打分结果进行清晰化处理，最后运用公式计算该危机的风险顺序数值。这种方法克服了以前危机评估中的主观性这一缺点，充分考虑了专家意见的不确定性，使得危机评估过程更加客观合理，增强了评估结果的科学性和可信度。
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