电网脆弱性评估（精选8篇）
电网脆弱性评估 第1篇
长期以来, 我国电网安全性评估主要是针对电网本身建模和故障分析, 对于脆弱性的研究不足, 尤其是对电网基础设施物理脆弱性的分析和研究则更少。电网基础设施的脆弱性评估, 是近年来针对电网安全性及可靠性提出的一个新概念, 目前尚未形成公认的定义及统一标准, 已有方法也大多处于理论探讨阶段, 因此, 研究提出一种科学合理的电网基础设施物理脆弱性评估方法具有重要意义。
1 电网基础设施物理脆弱性定义
脆弱性研究最早来源于自然界领域, 如地下水和生态系统等领域的探讨。20世纪90年代以来, 关于脆弱性的研究大量涌现, 如灾害管理、生态学、公共健康、可持续性科学、经济学等, 对大规模系统的脆弱性也出现了很多研究, 如计算机网络安全、军事物流、复杂技术系统和工业生产流程等[4,5]。在不同的研究领域, 对脆弱性的定义也有一定的差别。联合国国际减灾战略ISDR认为脆弱性是在人类活动中, 灾害事件对社会造成的影响和社会自我保护能力。环境和人类安全协会 (UNU-EHS) 认为脆弱性是风险受体 (社区、区域、国家、基础设施、环境等) 的内部和动力学特征。澳大利亚应急管理 (Emergency Management Australia) 中将“公众和环境易遭受的灾害程度及其恢复能力”定义为脆弱性[6,7]。
Petroianu等人在1974年首次提出电网脆弱性的概念。1994年, A.AFouad等人重提电网脆弱性, 目的是找出可能引发电网大面积停电的薄弱环节[8]。目前国内外电网脆弱性的研究可分为两类:一是技术脆弱性, 主要研究系统结构及运行方式, 包括状态脆弱性和结构脆弱性。二是物理脆弱性, 主要研究组成电网的组成元件及其电网基础设施本体。
本文所研究电网基础设施是指电网中的变电站、换流站、输电线路 (含杆塔) 等基础设施, 将电网基础设施物理脆弱性定义为:在自然灾害和人为破坏等突发事件的外力干扰下, 基础设施本体损坏或故障, 致使系统全部或部分功能丧失, 并造成一定的损失的可能性、程度及其恢复能力。这一概念涉及了3个对象, 即:灾害体——自然灾害和人为破坏等突发事件, 是引起伤害和损失的原因;承灾体——电网基础设施本体, 是受到突发事件冲击和损害的对象;承灾体和灾害体之间的关系——承灾体在面对灾害体伤害的同时也具有对灾害体的抵御和恢复能力。
2 电网基础设施脆弱性评估方法
2.1 电网脆弱性评估方法研究综述
从20世纪70年代初开始, 欧美各国在不断发生的严重的大面积停电事故影响下, 开展了对广域电网基础设施脆弱性的研究。美国为有效地降低社会基础设施, 特别是电力基础设施的脆弱性, 先后制定了一系列保护基础设施安全运行的法律、法规和措施;欧盟的电力专家将电网的脆弱性和面临的风险确定为现在和未来电网安全运行的最大威胁, 将对电网的脆弱性评估列为电网安全运行的三大支柱之一。我国对电网基础设施脆弱性的研究相对较少, 评估的方法主要有基于历史灾情的数理统计脆弱性评估方法、图层叠置评估法、模糊物元评估法以及脆弱性函数模型评估法[9]。
(1) 基于历史灾情的数理统计脆弱性评估方法是在选择的研究区域内, 找出主要的承灾体, 确定用历史数据中的某些指标来反映承灾体的脆弱性, 然后采用数理统计方法进行分析评估。优点是结果简洁, 易于理解, 缺点是需要收集大量的数据, 容易受到主观因素的影响。
(2) 图层叠置评估法是对脆弱性构成要素图层间的叠置。这种方法比较适用于区域在极端灾害事件扰动背景下的脆弱性评估, 但当扰动的数量超过一个时 (多种自然灾害) , 只能选取共性指标, 评估结果不能反映区域针对某种灾害的脆弱性程度, 但该方法没有考虑各种扰动的风险及其对系统整体脆弱性影响程度的差异, 评估结果中很难反映出影响区域脆弱性的主要因素。
(3) 模糊物元评估法是通过计算各研究区域与一个选定参照状态的相似程度来判别各研究区域的相对脆弱程度。不是将众多指标合成一个综合指数, 因此不必考虑变量间的相关性问题, 可以充分利用原始变量的信息;缺点在于对参照单元的界定缺乏科学合理的方法, 并且评估结果反映出的信息量较少。
(4) 脆弱性函数模型评估法是对脆弱性的各种构成要素进行定量评估, 然后从脆弱性构成要素之间的相互作用关系出发, 建立脆弱性评估模型。该方法的优势在于体现了各构成要素之间的关系, 但各构成要素要进行准确的定量计算, 还有一定困难, 这也是电网脆弱性评估需要解决的问题。
2.2 基于PSR的电网基础设施物理脆弱性评估方法
电网基础设施的物理脆弱性定位在“功能失效”上, 需要从人与环境对基础设施造成的压力 (P) 、设施自身状态 (S) 以及功能失效后管理者的响应 (R) 三个方面进行分析, 着重从“外部行为+电网基础设施自身状态→系统功能失效后的应急响应”这一过程来阐述风险的发生、发展与评估。也就是说, 电网基础设施的“压力”来自于自然灾害因素和人为破坏因素, “状态”主要是指电网设备设施本体的一些物理属性, “响应”则是指在发生事故后, 系统管理者的补救措施。
通过上述分析, 对电网基础设施进行物理脆弱性评估符合PSR模型的基本思路, 因此本文以PSR模型为基础, 通过压力、状态及响应三个方面要素的分析, 构建电网基础设施物理脆弱性评估指标体系, 从而开展脆弱性评估。
2.2.1 评估单元
评估中可能需要针对某一特定的事故灾害, 评估不同基础设施的脆弱性, 也可能需要评估某一特定基础设施应对各种事故灾害过程中表现出的综合脆弱性。因此脆弱性评估应以电网基础设施, 如变电站、换流站、输电线路 (含杆塔) 等为基本评估单元。
2.2.2 评估对象
电网基础设施的脆弱性主要表现为各具体设备设施的脆弱性, 而且可能需要比较同一单元内不同设备的脆弱性。因此, 以设备设施为基本评估对象。通过分析大量事故分析报告可知, 导致设备故障或损坏的主要原因包括设备自身安全系数和运行状态。
(1) 设备自身安全系数。
从设备选型、结构类型、材质等基本物理属性方面考虑设备自身的抗外界干扰、抗外力破坏能力。
(2) 运行状态。
利用设备设施原始资料、运行资料、检修试验资料和其他资料 (包括同型同类设备的运行、修试、缺陷和故障情况等) , 综合考虑设备使用年限、各项技术参数、设备完好性、运行工况、各组 (附) 件、部件、设备基础、构架、设备外观及周围环境、防震设施、故障和缺陷情况等因素, 确定设备设施的运行状态。
2.3.3 评估要素
确定评估要素要对脆弱性的影响因素与事件作用机理进行全面分析。通过分析可知, 导致电网突发事件的主要原因包括:自然灾害、人为破坏、系统元器件损坏或故障、保护和控制系统损坏或故障、信息和通信系统损坏或故障等。对于电网基础设施而言, 上述脆弱性来源可分为外部来源和内部来源。
(1) 外部来源包括自然灾害和人为破坏两个方面。影响电网的自然灾害主要有地震、台风、雨雪冰冻等。另外, 恶意偷盗、恐怖袭击、道路施工及其他工程作业和突发公共事件等人为破坏也会引发大停电事故。
(2) 内部来源包括三个方面。第一, 电网主要部件自身承受外力破坏的能力:如变压器、输电线路存在的老化、损坏;第二, 控制和保护系统故障:如断路器故障、控制故障、监控系统失灵等;第三, 应急能力不足:如应急响应不及时等。将上述影响因素按照压力 (P) 、状态 (S) 、响应 (R) 进行归类汇总, 可以得到电网基础设施物理脆弱性评估的基本要素以及指标。
2.3.4 评估思路与方法
评估应以变电站、换流站和输电线路 (含杆塔) 等基础设施为基本评估单元, 以评估单元内的一次设备 (主要设备) 为评估对象。在明确上述研究对象和脆弱性内涵基础上, 基于PSR模型, 提出电网基础设施物理脆弱性评估体系, 评估思路如图1所示。
在选定某一评估单元的基础上, 分解与分析该单元的评估对象, 通过对评估单元的历史突发事件数据进行统计分析, 从压力 (P) 、状态 (S) 、响应 (R) 三方面的影响要素来考虑指标体系的构建, 形成评估指标体系并考虑权重, 基于PSR模型计算基础设施的脆弱度并进行脆弱性分析, 找出薄弱环节进而有针对性地提出对策措施加以改进, 提升电网安全运行水平。
3 结束语
电网基础设施物理脆弱性评估的提出完善了电网风险评估的不足。本文介绍了脆弱性的概念, 首次给出了电网基础设施物理脆弱性的定义;分析指出PSR模型更加适用于电网基础设施物理脆弱性评估;针对评估所需要解决的实际问题, 确定了评估单元、对象及要素, 提出了脆弱性评估基本思路与方法, 对在电网领域开展基础设施物理脆弱性评估提供了理论指导, 具有一定实用价值。
后续研究会重点进行电网基础设施物理脆弱性评估指标体系的构建及评估标准的编制, 并对评估模型进行优化, 进一步选取试点单位进行实例应用, 验证与完善本文所提出的脆弱性评估方法。
参考文献
[1]孟夏.自然灾害对电力系统的影响及应对措施[J].煤炭技术, 2012, 31 (6) :47-49.
[2]陈为化, 王超.冰雪灾害对电网的影响及危机调度研究[J].华东电力, 2010, 38 (2) :0231-0235.
[3]门永生, 金龙哲, 等.电力突发事件应急标准体系框架研究[J].电信科学, 2013, 29 (11) :104-108.
[4]肖盛.基于风险理论的电网脆弱性评估[D].河北:华北电力大学, 2011.
[5]刘红.美国对关键基础设施的技术保护[J].国际技术经济研究, 2004, 7 (4) :28-33.
[6]周军学, 易立新.网络重要基础设施脆弱性评估模型及其应用[J].中国安全科学学报, 2010, 20 (11) :72-77.
[7]李鹏, 易立新.重要基础设施脆弱性计算理论[J].中国安全科学学报.2011, 21 (1) :154-160.
[8]赵莹莹, 赵洪山.电网脆弱性评估方法[J].山东电力技术.2009 (5) :21-27.
电网脆弱性评估 第2篇
摘要：城市新区脆弱性是目前我国推进城市可持续发展与现代化建设过程中的热点问题，对城市新区脆弱性进行研究具有一定的现实意义。城市新区脆弱性的影响因素可分为资源、生态环境、社会建设、经济、文化、制度6个方面。构建城市新区脆弱性测度指标体系，运用DEA模型进行评估，对新区总体脆弱性效率、规模报酬效率、投入冗余等进行分析，可实现对城市新区脆弱性现状的把握，从而及时有效地对城市新区脆弱性做好风险调控。
城市内涵式增长（旧城更新）和外延式扩张（新城/新区开发）是当今城市空间拓展的两大主要途径[1]，城市新区开发建设是城镇化发展进程的必经阶段，城市新区开发对区域经济甚至国家经济的发展都影响很大。我国城市新区建设可追溯到1980年代的经济特区和开发区建设，1990年代各种功能类型的开发区得到蓬勃发展，进入21世纪后大规模的综合型城市新区得到持续开发。实践表明，城市新区的发展不仅给我国GDP带来了巨大增长，而且也缓解了老城区的人口负担与交通压力。城市新区的开发建设形成了新的地区经济增长点，优化了投资环境，塑造了城市新形象；转移了老城区剩余劳动力，拓宽了就业渠道，增加了就业机会；调整优化了老城区的产业结构，使城市功能有机结合，推动了老城区更新改造；使总体产业布局更加合理，实现了城市新区旅游、居住、工作、娱乐等功能与老城区的有机结合。总之，城市新区作为城市外延式空间扩张的重要载体，其建设发展对城市的有效运作至关重要。
相对于老城区而言，城市新区虽然有更大的发展空间，但同时也存在着大量的隐患。在城市新区建设发展初期，人们多秉持“先经济，后社会”的理念，对一定地域空间先实行单一功能的集聚，这虽然有助于相关功能环境氛围的渲染和形成，通过关联和集聚效应也提升了产业或其他功能模块，但这种模式也暴露出了诸多问题：（1）相对于老城区而言，城市新区基础设施薄弱、服务效率低下，生活品质不高；（2）城市新区建设过程中需要大量的资金，政府为了缓解自身的财政压力，吸引企业投资，就需要额外为企业提供多种优惠政策，从而造成对区域外投资的高度依赖；（3）新区建设面临着老城区与其他新区的竞争，同时还存在着资金、技术、人才匮乏等问题；（4）在新区建设过程中，投资前景不明朗、品牌价值和知名度低下，都会造成其产业集聚效应难以充分发挥。
“世界经济论坛”创始人克劳斯·施瓦布曾说过，“脆弱性是世界面对的一个现实，要实现可持续发展，首先就要减少发展的脆弱性”。脆弱性问题现已成为一个国家推进经济社会可持续发展和现代化建设进程中要化解的重要问题。脆弱性研究依靠自身独特的理论和价值解决了一系列人类活动中面临的相关问题，同时也成为诠释人地系统、生态环境效益互动机制的重要途径[2]。国内外学者对脆弱性问题展开了多视角、多层面的探讨，并取得了丰硕的研究成果。相对来说，国外对于城市脆弱性研究多关注特定环境背景下特定地点的脆弱性，而国内对城市脆弱性研究则主要集中于生态环境脆弱性和灾害脆弱性领域，如水土保持功能脆弱性、地震重灾县脆弱性研究等。当然，国内也有对特殊类型社会经济系统脆弱性研究，如资源型城市、沿海城市、旅游城市等[3-5]。然而，目前在城市新区这一特殊类型的城市系统脆弱性问题上的研究还较少。发展城市新区是我国城市发展进程中必然经历的一个阶段，其建设已成为中国城市发展最为浓墨重彩的一笔。鉴于此，本文拟以城市新区系统作为研究对象，在整合国内外现有城市脆弱性问题相关研究的基础上，构建城市新区脆弱性测度指标体系，并给出风险调控实施办法，以期为城市新区可持续发展提供决策参考。
一、城市新区脆弱性概念及内涵
“城市新区脆弱性”是在脆弱性概念和城市脆弱性概念的基础上形成和发展起来的，因此在研究城市新区脆弱性问题之前，我们有必要对脆弱性概念进行梳理。由于学科背景不同，研究视角存在一定差异，研究者对脆弱性的认识和理解不完全相同，从而对脆弱性概念的界定也有所不同，如HEWITT的人类生态学理论、BLAIKIE的压力释放模型、MORDUCH的贫困和可持续生计中的脆弱性和TURNER的社会—生态系统脆弱性等。CUTTER等对脆弱性进行了三种界定，分别将其理解为一种暴露状况、各种社会因素组成体对灾害的抵御能力（弹性）、暴露与社会弹性在特定的地区的结合体[6-7]。另外，还有从社会—生态耦合机制出发将脆弱性理解为人类的反应力、应对能力和环境风险[8]的。
通过对已有脆弱性内涵的梳理，可以对城市新区脆弱性作如下理解：（1）城市新区脆弱性作为一个系统整体，可以从多维角度考虑；（2）城市新区脆弱性客体具有多层次性，施加在客体上的扰动具有多尺度性；（3）敏感性、应对能力、暴露程度、恢复力、适应能力等是城市新区脆弱性的主要构成要素和主要评价指标[2，8]。以此作为参考对城市及城市新区这些特殊系统的脆弱性进行评价，能为国家制定和完善城市新区风险调控措施提供科学依据，为其可持续发展提供基本保障。
二、城市新区脆弱性的影响因素
城市新区脆弱性的影响因素具体表现在以下6个方面。
1.资源因素
一个地区能提供的自然资源是有限的，如何将有限的资源投入到无限的开发与索取中是一个令人类头疼的大问题。人类对自然资源进行开发与利用，一定会消耗自然资源，如果开发超过了恢复的速度，就会影响大自然新陈代谢与人类活动的可持续性。在自然资源与环境保护方面，人们正在试图寻找一种能在理想状态下使用与控制自然资源流量的途径和方法。
2.生态环境因素
城市经济的发展必然以生态环境的开发和利用为代价，城市生态环境是以人为主体、服务于人类活动的人工生态系统。改善生态系统除依靠城市大气、水与土壤环境的自净能力之外，更多地是需要建立污水处理厂、垃圾处理厂等，来分解城区废物。为实现可持续发展，一定要注意合理有效利用资源，同时保护好当地的水域和植被，合理利用这些水域和植被来构筑一个绿色生态网架。
3.社会建设因素
城市社会系统是国家制度、社会环境、城市基础设施、人力资源等要素的综合体。城市新区应以更好的视角和更新的标准进行规划和建设，通过定位高起点的社会发展为内生变量来推动经济发展，促进政府职能转变，更加重视政府的公共服务职能，在尊重市场的同时，从民生高度对社会各项事业的发展重新定位，逐步推进基础保障设施建设，充分满足群众的公共服务需求，促进社会公平与和谐。
4.经济因素
经济涉及经济结构、经济总量、经济效益和经济发展潜力等方面，这些方面都可以作为研究经济脆弱性的出发点。一方面，新区建设投资前景不明朗，品牌价值和知名度低，都会造成其产业集聚效应难以发挥的局面，伴随着资金、技术、人才匮乏等问题，新区的经济压力巨大；另一方面，“先经济，后社会”的理念可能导致新区政府将焦点过度集中于经济增长上，忽略其他功能模块的建设和维护。
5.文化因素
由于新区建设的时间较短，缺乏深厚文化的支撑，在其快速发展的同时，必然会造成其文化脆弱性的出现。政府为了政绩，房地产开发商为了商机，会对新区内一些有着丰富文化内涵的文物古迹和旧址肆意破坏和强拆。文化，既是精神文明的保障和导向，同时又是一种历史现象，是社会历史的积淀物。在城市新区建设过程中，如何抢救、保护祖先遗留下来的这份历史文化遗产，是我们面临的一个难题。
6.制度因素
制度对于城市新区建设的重要作用不言而喻。硬件基础设施建设要得到国家和政府制度的支持，大型企业的引进要获得政府制度上的许可，一些违规行为要受到制度的制裁，等等。因此，要想使城市新区得到健康可持续发展，应全面促进和提升社会各方面制度的创新能力，推动新区建设的内涵式发展和外延式扩张，全面提高新区建设的质量和效益。
三、城市新区脆弱性分析框架模型与风险调控分析框架
1.脆弱性分析框架模型
通过对国内外文献和资料的阅览，可以看出，国内外学者已经对脆弱性问题做了深入的研究与探索，针对脆弱性评价方法也做了多种尝试，如南太平洋应用地学委员会运用综合指数法反映了自然环境易受损害的程度，M.J.Metzger等[10]运用图层叠置法对全球变化背景下区域脆弱性的差异进行了评价，李鹤等[11]通过构造BP人工神经网络模型对东北矿业城市地区就业脆弱性进行了评价，葛怡等[12]尝试改进Hoovering评估模型对研究区域进行了脆弱性指数的评估。由于对影响因素及其发生机制的理解存在差异，关于脆弱性问题的评价模式到现在也没有一个统一的框架，而且已普遍运用的评价方法也存在着这样那样的缺点。
通过对已有文献的梳理，可将目前的脆弱性分析框架模型概括为三类：一是压力和释放模型（PAR）[13]和可持续生计框架[14]；二是地方-风险模型（HOP）[15]和人-环境耦合系统分析框架[16]；三是BBC框架[17]和MOVE 框架[18]。第一类属于政治经济学视角，第二类属于社会-生态视角，第三类属于综合视角。上述框架模型不仅为脆弱性分析提供了指导，同时也为全面实现脆弱性评价与实证分析等目标奠定了基础。
2.城市新区风险调控分析框架
本文拟从综合视角分析城市新区脆弱性，并对其风险调控实施办法进行研究与探讨。
本文将脆弱性测度指标体系分为6个方面，分别是资源脆弱性、生态环境脆弱性、社会建设脆弱性、经济脆弱性、文化脆弱性和制度脆弱性（见图1），运用DEA模型分别对该体系的6个指标进行测度。由于DEA中的经典模型C2R模型与评价技术有效性的BC2模型可有效避免主观因素，算法也简单，具有客观性强、误差低等优势，所以能有效地观察指标体系对脆弱性的影响情况。
由于测度模型各指标层的要素之间具有相关性，根据运筹学原理，当在DEA模型中输入和输出指标个数小于决策单元DMU的1/2时，得出的评价效果才比较好，所以在进行测度前首先需要对各指标进行筛选（见表1）。
通过对一些指标相关系数分析，剔除部分相关系数在0.1水平上显著的指标，得出了以上脆弱性指标体系。从中可以看出，DEA输入模型的指标层是对其要素层的具体分类。通过对MOVE框架的引用，可从6个层面来分析城市新区脆弱性。在资源层面上，提取了单位GDP城市新区建设用地占用、单位GDP电耗、人均房产面积、人均水资源等因素。之所以提取这几个因素，是因为从城市新区可持续发展角度分析，要用有限的土地保障经济社会可持续发展，就必须大力推进节约集约利用土地，坚定不移地将资源消耗水平降下来。在生态环境层面，我们提取了建成区绿化覆盖率、城市新区污水处理率、城市新区环境优良天数占比率、工业固体废弃物综合利用率这几项指标，它们的选择也是从城市新区可持续发展的角度考量的，它们能较明显地反映新区生态环境的情况。接下来，分别从社会建设、经济、文化、制度层面进行具体指标的提炼，剔除部分相关系数在01水平上显著的指标，再参考常用的方法，得到了更具有适用性的指标体系。
首先，通过查阅历年国家和地方统计年鉴，再参考其他相关资料，将需要的数据带入DEA模型，通过模型评估结果，对新区总体脆弱性效率、规模报酬效率、投入冗余等进行分析，并结合实际情况做出相应的解释，从而实现对城市新区脆弱性现状的把握。在数据包络分析法模型中，规模效率=总效率/纯技术效率。因而，若规模效率=1，则意味着该决策单元DMU规模报酬有效；若规模效率≠1，则表示规模报酬无效。此时的规模报酬可能处于递增或递减阶段，等比例增加投入时，规模效率的变动幅度大于投入增幅。DEA模型输出的结论对新区的资源配置具有一定的导向作用。其次，再通过对其结论中非DEA有效单元即DEA无效单元进行投影分析，计算出DEA无效单元的投入冗余率和产出不足率，进一步整理出投入冗余率较高的指标，找出其出现频率高的指标。这些指标对降低区域脆弱性可起到参考作用和风险预警作用，可以通过增强这些指标的覆盖和作用率，使其能有效降低风险发生率，从而为研究新区脆弱性与风险调控提供理论和现实依据。
四、结语
脆弱性是目前社会可持续发展与现代化建设过程中的热点问题，但是这方面的研究罕见定位到城市新区领域。由于跨学科和交叉领域的差异，再加上脆弱性系统的复杂性，迄今为止，学术界也没有总结出一套能考虑到所有影响因素的关于脆弱性的评价方法。本文立足已有的研究成果，通过对城市新区脆弱性的现象及产生机理进行分析，找出影响城市新区脆弱性的因素，抓住其关键过程展开脆弱性评价，对城市新区脆弱性的风险调控预警机制及调控机制进行研究，从而为城市新区可持续发展提供决策参考。
“先经济，后社会”的理念面临着诸多挑战。城市要想获得长远发展，需要将优先发展经济理念更新为理性协调社会进步与经济发展关系的理念，同时，应根据城市新区的实际状况，在建设与管理过程中，明确其功能定位和行业重点，提高经济运行的层次和质量，积极务实有序推进。目前，部分城市新区建设仍不同程度地存在着楼市库存量大、土地等资源节约集约利用程度不高、产业竞争力不强、体制机制创新不足等问题。从某种程度上来说，城市新区的设立尤其是国家级新区的规划对于区域协调发展具有战略性意义，我国东部新区主要承担产业结构调整升级的责任，而我国西部新区则主要承担创造新的增长极的责任，目的是通过新区的经济引擎作用来带动当地发展。城市新区的设立是对整个区域发展战略的宏观设计，由于新区可以享受众多优惠政策，如果盲目建设可能会造成资源浪费，影响经济的协调发展。
随着城市系统各功能模块关系的深化与复杂化，脆弱性的发生可能变得越来越隐秘，表层风平浪静，深层风起云涌，其风险后果有时难以避免，故如何对脆弱性进行有效预警是一个难题。因此，整合脆弱性分析框架与评价模型，探讨城市系统预防、应对、恢复能力建设路径，是城市新区脆弱性减缓与风险调控的关键。
参考文献：
[1]
朱孟珏，周春山.国内外城市新区发展理论研究进展[J].热带地理，2013（3）：363.
[2]李鹤，张平宇.全球变化背景下脆弱性研究进展与应用展望[J].地理科学进展，2011（7）：920.
[3]李鹤，张平宇，程叶青.脆弱性的概念及其评价方法[J].地理科学进展，2008（2）：18.
[4]李博，韩增林.沿海城市人地关系地域系统脆弱性研究：以大连市为例[J].经济地理，2010（10）：1722.
[5]李博，韩增林.基于三角图法的沿海城市系统脆弱性分类方法研究[J].海洋开发与管理，2011（11）：99.
[6]CUTTER S L.Vulnerability to environmental hazards[J].Progress in Human Geography，1996（20）：529.
[7]CUTTER S L，BORUFF B J，SHIRLEY W L.Social vulnerability to environmental hazards[J].Social Science Quarterly，2003（84）：242.
[8]ADGER W N.Vulnerability[J].Global Environmental Change，2006（3）：268.
[9]王松华，赵玲，朱震旦.城市脆弱性的内涵及评价体系[J].河北联合大学学报（社会科学版），2014（3）：18.
[10]METZGER M J，LEEMANS R，SCHROTER D.A multidisciplinary multiscale framework for assessing vulnerabilities to global change[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2005（7）：253.
[11]李鹤，张平宇.东北地区矿业城市社会就业脆弱性分析[J].地理研究，2009（3）：751.
[12]葛怡，史培军，刘婧.中国水灾社会脆弱性评估方法的改进与应用：以长沙地区为例[J].自然灾害学报，2006（6）：54.
[13]WISNER B，BLAIKIE P M，CANNON T，et al.At risk：natural hazards，peoples vulnerability and disasters[M].London：Routledge，2004.
[14]Department for international development.Sustainable livelihoods guidance sheets[EB/OL].（2008-06-15）[2014-11-06].http：//www.efls.ca/webresources/DFID_Sustainable_livelihoods_guidance_sheet.pdf.
[15]CUTTER S L.The vulnerability of science and the science of vulnerability[J].Annals of the Association of American Geographers，2003（1）：1.
[16]TYRNER II B L，KASPERSON R E，MATSON P A，et al.A framework for vulnerability analysis in sustainability science[J].PNAS，2003（14）：8074.
[17]BOGARDI J，BIRKMANN J.Vulnerability assessment：the first step towards sustainable risk reduction[M].//MALZAHN D，PLAPP T.Disaster and society from hazard assessment to risk reduction.Berlin，Germany：Logos Verlag Berlin，2004：75-82.
电网脆弱性评估 第3篇
近年来, 各类自然灾害频繁发生, 以及有意或无意的人为破坏, 使得这些致灾因子频繁作用于电网设施的脆弱性环节, 从而引发电网大面积停电、人身伤亡、设备事故等事故, 带来重大经济损失和严重社会影响, 引起人们对电网安全运行越来越高的关注与重视[1]。2013年四川雅安“4.20”地震对电网基础设施破坏严重;2012年深圳“4.10”大面积停电事件对社会造成严重影响[2];2006年台风“桑美”导致华东电网4回500 k V线路、6回220 k V线路、32回110k V线路跳闸, 浙、闽各有1座220k V变电站全停[3]。这些频繁发生的电网灾害事故, 导致各类电网基础设施受到各类致灾因子的作用, 引发大面积停电等各类电网事故, 给社会稳定造成严重的影响[4]。
我国电力系统安全性评估工作主要是针对电力系统本身建模和故障的分析计算, 对于电网物理或者结构脆弱性研究相对不足, 尤其是对电网基础设施物理脆弱性的分析和研究则更少。对于电网基础设施脆弱性评估目前尚未具有公认的定义和统一的标准, 已有的研究方法目前也大多处于理论探讨阶段, 没有系统开展电网基础设施脆弱性评估, 尤其是物理脆弱性评估的相关研究工作。
1 电网基础设施脆弱性
1.1 广义的脆弱性研究综述
脆弱性研究最早主要集中于自然界领域, 如地下水和生态系统等领域的探讨。20世纪90年代以来, 关于脆弱性的研究大量涌现并被广泛应用到许多研究领域, 如灾害管理、生态学、可持续性科学、经济学等, 对大规模系统的脆弱性也出现了很多研究, 如计算机网络安全、军事物流、复杂技术系统和工业生产流程等[5,6]。
不同学者结合其研究领域对脆弱性提出了不同的概念。联合国国际减灾战略ISDR认为脆弱性是在人类活动中, 灾害事件对社会造成的影响和社会自我保护能力。环境和人类安全协会 (UNU-EHS) 认为脆弱性是风险受体 (社区、区域、国家、基础设施、环境等) 的内部和动力学特征, 决定了特定灾害下的期望损失, 由自然、社会、经济和环境因素共同决定, 随时间发生改变。澳大利亚应急管理 (Emergency Management Australia) 中将“公众和环境易遭受的灾害程度及其恢复能力”定义为脆弱性[7,8]。Cannon认为, 脆弱性更注重前瞻和预测性, 是对具体灾害和风险条件下特定人群产生后果的解释。可持续发展等社会科学领域认为脆弱性是系统承受不利影响的能力, 注重对脆弱性产生的原因进行分析[9]。不同研究领域开展脆弱性研究的角度有所不同, 自然科学侧重于承灾个体或系统遭受冲击的后果, 社会科学更侧重于从社会、经济等各个方面寻找脆弱性产生的因素[10]。
1.2 电网基础设施脆弱性的定义
对于电网领域脆弱性评估最早出现于1974年, Petroianu等人首次提出电网脆弱性的概念, 但在当时电网规模小的环境下, 没有引起足够重视。1994年, A.AFouad等人重提电力系统脆弱性。脆弱性评估的目的是找出可能引发电力系统大面积停电的薄弱环节[11,12]。
文献分析表明, 目前国内外电力系统脆弱性的研究可分为两类:一是技术脆弱性, 主要研究系统结构及运行方式;包括状态脆弱性和结构脆弱性。状态脆弱性是指电网受到扰动或者故障之后, 各状态变量发生变化, 偏离正常状态以及向临界值逼近, 反映了电力系统从稳定运行状态过渡到临界失稳状态的过程, 也反映了系统承受干扰的能力。结构脆弱性则研究电网中某个单元在网络结构中的重要程度, 是指网络中某一单元或某一些单元退出或相继退出运行 (连锁故障模式) 后, 网络保持其拓扑结构完整并正常运行的能力[13]。二是物理脆弱性, 主要研究组成电力系统的元件及其电网基础设施本体, 也是本文研究的重点。
本文所指电网基础设施是指变电站、换流站, 输电线路/杆塔等设施, 将电网基础设施脆弱性定义为:电网基础设施在自然灾害和人为破坏等突发事件的外力干扰下, 基础设施本体损坏或故障, 致使系统全部或部分功能丧失, 并造成一定的损失的可能性、程度及其恢复能力。这一概念涉及了三个对象, 即:灾害体—自然灾害和人为破坏等突发事件, 是引起伤害和损失的原因;承灾体—电网重要基础设施本体, 是受到突发事件冲击和损害的对象;承载体和灾害体之间的关系—承灾体在面对灾害体伤害的同时也具有对灾害体的抵御和恢复能力。
2 基于PSR的电网基础设施脆弱性评估
电网基础设施的脆弱性定位在“功能失效”上, 需要从人与环境对基础设施造成的压力 (P) 、设施自身状态 (S) 以及功能失效后的应急响应 (R) 等方面进行综合分析, 着重从“外部行为+电网基础设施自身状态→系统功能失效后的应急响应”这一过程来阐述风险的发生、发展与评估。也就是说, 电网基础设施的“压力”来自于自然灾害环境要素和人为破坏要素, 电网基础设施的“状态”主要是指电网基础设施的一些物理属性, 电网基础设施的“响应”则是指在发生风险事故后, 电网系统管理者的补救措施。因此, 对电网基础设施进行脆弱性评估符合PSR模型构建的思路。
2.1 评估单元
进行电网基础设施脆弱性评估, 首先需要确定合理的评估单元。脆弱性评估可能需要针对某一特定的事故灾害, 评估不同电网基础设施 (变电站、换流站和输电线路/杆塔) 的脆弱性, 也可能需要评估某一特定基础设施应对各种事故灾害过程中表现出的综合脆弱性。因此, 结合电网设施灾害历史数据, 本文确定脆弱性评估应以变电站、换流站和输电线路 (含杆塔) 为基本评估单元。
2.2 评估对象
电网基础设施的脆弱性表现为各具体设备的脆弱性, 而且在电网基础设施脆弱性评估中, 可能需要比较同一单元内不同设备的脆弱性。因此, 我们以一次设备为基本评估对象。从大量事故分析报告的统计结果可知, 影响导致设备故障或损坏的主要原因包括设备自身安全系数和运行状态。
2.2.1 设备自身安全系数
从设备选型、结构类型、材质等基本物理属性方面考虑设备自身的抗外界干扰, 抗外力破坏能力。
2.2.2 运行状态
利用设备设施原始资料、运行资料、检修试验资料和其他资料 (包括同型同类设备的运行、修试、缺陷和故障情况等) , 综合考虑设备使用年限、各项技术参数、设备完好性、运行工况、各组 (附) 件、部件、设备基础、构架、设备外观及周围环境、防震设施、故障和缺陷情况等因素, 确定设备设施的运行状态。
2.3 评估要素
确定电网基础设施脆弱性评估要素, 首先要对其脆弱性的影响因素进行分析。从大量历史事故数据分析报告的统计结果可知, 导致电网突发事件的主要原因包括:自然灾害、人为破坏、系统元器件损坏或故障、保护和控制系统损坏或故障、信息和通信系统损坏或故障等[14]。对于组成电网基础设施而言, 上述脆弱性来源又可分为外部来源和内部来源。
1) 外部来源主要包括自然灾害和人为破坏两个方面。影响电网安全的自然灾害主要有地震地质灾害, 如地震、崩塌、滑坡、泥石流等;气象灾害, 如台风、暴雨、低温雨雪冰冻等;洪水灾害, 如暴雨洪水、雨雪混合洪水、溃坝洪水、山洪灾害等。另外, 恶意偷盗、恐怖袭击、车辆交通、道路施工及其他工程作业和突发公共事件等人为破坏也会引发大面积停电事故。
2) 内部来源包括以下三个方面。系统主要部件自身承受外力破坏的能力:如变压器、输电线路存在的老化、损坏现象;控制和保护系统故障:保护断电器的隐性故障、断路器故障、控制故障、监控系统失灵等;应急能力不足:如应急响应不及时等。对于电网基础设施系统来说, 一旦发生事故灾害, 电网基础设施系统的应急救援能力是控制事故灾害和减小灾害后果的重要保证。
将上述内外部影响因素按照压力 (P) -状态 (S) -响应 (R) 进行归类汇总, 可以得到电网基础设施脆弱性评估的基本要素, 提取评估指标并进行合理约简, 形成评估指标体系。
2.4 评估基本思路
以变电站、换流站和输电线路 (含杆塔) 为基本评估单元, 以评估单元内的一次设备 (主要设备) 为基本评估对象。在明确上述研究对象和脆弱性内涵基础上, 基于PSR (压力-状态-响应) 模型, 提出电网基础设施脆弱性评估体系, 其基本思路如图1所示。
3 实例应用—以某500k V变电站为例
以上海某500k V变电站为例, 进行基于PSR模型的电网基础设施脆弱性评估实例验证。这里我们仅以状态 (S) 指标为例, 通过现场调研分析, 利用收集该变电站各一次设备 (表征状态) 的基础数据和历史数据, 利用上述基于PSR模型的电网基础设施脆弱性评估模型及思路, 构建脆弱性评估指标并给出相应评估等级标准, 对该变电站进行脆弱性评估, 提取PSR模型中的状态指标为例进行方法应用的说明, 其他指标应用方法类似。通过参照相关标准进行取值, 得到其状态指数评估结果, 如表1所示。
根据状态 (S) 脆弱性评估取值原则, 本文设计状态脆弱性指数VS的计算公式并根据实际情况进行赋值, 给出计算公式与该变电站状态脆弱性指数如下:
由状态指数的取值原则可知, 每项指标在0~10之间。因此, 该500k V变电站的脆弱性状态指数VS最大值为210。根据电网基础设施脆弱性状态指数的大小, 我们将状态指数划分为5级, 如表2所示。
通过实例验证, 计算该500k V变电站状态脆弱性指数为44.4075, 属于脆弱性等级较轻的级别, 说明该变电站的一次设备运行状态相对良好。
同理, 可以通过指标体系的设计与PSR模型计算得到压力P、响应R的具体脆弱性指数值, 并根据有关标准确定其脆弱性指数等级, 从而进行综合分析, 确定该变电站的综合脆弱性指数。
4 结论
本文创新性地从电网物理脆弱性的角度考虑了内外部环境等多种因素对电网基础设施的影响, 针对电网基础设施脆弱性评估所需要解决的问题, 研究确定了评估单元、对象以及评估要素, 在PSR模型的基础上, 提取了评估指标并构建指标体系, 计算后确定脆弱度及所属等级范围。, 通过该方法的应用, 不仅能得到某电网基础设施具体的脆弱度指数, 而且可以全面了解其受到压力 (P) 、状态 (S) 、响应 (R) 哪个方面对该设施安全稳定运行的影响比较大, 从而采取有针对性的采取相应的安全预控措施, 提高电网基础设施安全运行水平。
电网脆弱性评估 第4篇
电力系统在逐步扩展供电范围与输电规模的同时，其各类特性愈发复杂，这种日益增长的复杂性为电力系统安全稳定运行带来了更多挑战。这其中，最具有研究价值和实用价值的就是电力系统的脆弱性与抗毁性。
电力系统的脆弱性是指电力系统因人为干预、信息、计算、通信、内部元件和保护控制系统等因素的影响而潜伏着的大面积停电的危险状态，这种危险状态是在系统发生故障时才暴露出来，并表现为系统能否保持稳定和正常供电的能力[1]。现阶段脆弱性的分析主要从状态[2,3,4]和结构[5,6,7]两个方面着手。
而抗毁性是从网络连通性的角度来描述网络拓扑结构安全性的一个静态指标。一个网络的抗毁性是指至少破坏网络中多少个节点或边才能中断网络间的联系，即是衡量破坏一个网络的困难程度[8]。抗毁性的分析尚无统一的标准和固定的方法，多数通过计算网络拓扑结构中的节点或支路的重要度，进而分析网络的抗毁性。文献[9]阐述了基于连通度的网络抗毁性评价模型，并将其应用到电力系统应急通信网络。文献[10]定义了网络连通性和抗毁性的新测度：连通系数、容错度和抗攻击度，研究拓扑结构的各种属性对网络抗毁性的影响。文献[11]给出了一个以破坏整个网络连通度的估计为基础的网络抗毁性测度指标和计算实例，提出了基于节点重要性的平衡度网络拓扑优化算法。文献[12]应用复杂网络理论，借鉴有权网络的抗毁性评估方法，构建了中压配电网网络结构抗毁性评估模型。文献[13]提出了一种基于最短路径数的网络抗毁评价方法，通过对计算节点之间的最短路径数，将待评价网络与全连通网络进行网络抗毁性评价。
但是，在电力系统的抗毁性评估中，考虑电力系统自身特性，结合其运行状态进行抗毁性分析也是不可或缺的一方面[14,15]。根据电力系统脆弱性的定义，电网中最脆弱的环节是电网运行状态最接近临界运行状态，且故障后对整个电网的安全稳定运行造成的影响后果最严重的环节。一旦该核心支路发生故障，就会严重威胁系统安全，甚至发生灾难性事故。这部分支路既是电力系统中的脆弱支路，也是电力系统抗毁性研究的关键所在。
因此，本文基于能量的观点[2,3,4,5,6,7]，建立有效和快速的模型评估支路综合脆弱性，筛选出电网的脆弱环节。对筛选出的电网脆弱支路进行排序，依次对脆弱支路施加扰动，结合抗毁性评估的理论、模型以及方法，利用电网抗毁度指标来进一步分析电网的抗毁性。并通过与随机故障法对比，验证了本方法的正确性，有效性。
1 支路静态能量函数模型
文献[3]根据支路传输的有功功率与无功功率建立支路静态能量函数模型。根据图1所示的支路模型，建立支路节点电压间的相互关系。
由节点i、节点j的电压关系得
由式(1)可得节点i与j间的电压差Vij为
式中：Vi,Vj分别为节点i、j的电压幅值;dij为节点i、j的相位差;为节点j的功率因数角。
可得支路ij的潮流表达式为
式中：ijP是ij支路当前传输的有功功率;Qij是ij支路当前传输的无功功率;Bij是ij支路的电纳;Gij是ij支路的电导。
由此可得支路功率传输的变化量为
完整的支路能量函数应对电压相角差和电压幅值差两部分同时进行积分，表达式为
2 支路脆弱度指标
当电力网络中的某一个脆弱环节发生故障，而该故障所引起的其他因素的变化(如电压、频率等)将会对与其相关联的其他环节产生影响。由于这些相关联的环节自身也存在脆弱性，在这些因素的共同作用下，可能导致故障影响在一定范围内传播和扩大，形成级联崩溃，甚至大面积的系统灾变。因此，在研究电力网络的抗毁性前预先找出电网的脆弱环节是非常重要的。
2.1 支路状态脆弱因子
基于支路能量函数确定了线路的状态脆弱因子为
其中，al(i,j)为支路能量对支路节点电压差求偏导，al(i,j)因此能够表征支路能量随支路节点电压差的变化趋势。该评估指标能有效反映有功功率和无功功率在支路中的传输和节点电压的幅值相角的变化对电网脆弱性的影响，物理意义清楚，且判据简单，有很强的实用价值。
2.2 支路电气介数结构脆弱因子
基于支路电气介数定义支路的结构脆弱因子[16]为
式中：I ij(l)为在“发电-负荷”节点对(i,j)间加上单位注入电流源后在线路l上引起的电流;iW为发电节点i的权重，取发电机额定容量或实际出力;Wj为负荷节点j的权重，取实际或峰值负荷;G和L为所有发电和负荷节点集合。
Be(l)能够量化全网潮流在网络支路中的实际分布，同时反映各支路的承载能力和支撑作用，亦可反映出节点发电出力和负荷水平对线路关键性的影响，这与实际电力系统物理意义相符。
2.3 支路综合脆弱度指标
目前，在建立电力系统的脆弱性评估指标时遇到的最大问题是：在针对电力系统实时运行参数或自身固有的网络拓扑结构建立指标时，往往只能考虑到实时运行或者拓扑结构性单一方面。而电力系统的脆弱性不仅仅与系统自身的固有脆弱性有关，即一定的网架结构及元件自身强度，而且与系统的实时运行参数、网络约束条件等密切相关。
基于上述理论基础和数学模型，考虑到状态和结构脆弱因子对电网脆弱性的影响并非相互独立而是共同作用的，得出评估电网支路脆弱性的综合指标为
其中：l为支路状态脆弱因子;Be(l)为支路结构脆弱因子，该指标能综合反映支路在电网中状态与结构的脆弱性。
3 抗毁性指标建立
3.1 自然连通度
当一个节点与其他任意节点连接的部分路径出现故障时，与这个节点连通的不同路径数越多，发生故障时可替代的路径就越多。在复杂网络抗毁性分析中，该特性可用自然连通度表示，即
式中：N为网络节点数;为网络邻接矩阵A(G)的特征根。
3.2 抗毁度指标
将网络G的抗毁度指标[17]定义为
式中，S0为考虑所有可行路径的“完全网络图”的自然连通度。对于不同的网络结构，当网络中各节点的备用路径越多，则网络的抗毁度越大，其在遭受扰动或攻击时能维持系统稳定运行的性能越好。
4 电力系统抗毁性评估流程
在网络的初始状态是稳定运行时，电力网络抗毁性分析的步骤如下。
1)蓄意攻击模式
根据脆弱性的定义，电网中最脆弱的环节是电网运行状态最接近临界运行状态，且故障后对整个电网的安全稳定运行造成的影响后果最严重的环节。通过蓄意攻击脆弱支路可严重破坏电力系统的潮流平衡和拓扑结构，从而导致系统运行状态发生巨大变化，继而造成系统崩溃。优先攻击网络中的脆弱支路，会加速系统崩溃进程。
分析步骤如下：
(1)计算算例系统各支路的综合脆弱度指标;
(2)把各支路按其综合脆弱度指标从大到小依次排序，并断开最脆弱的一条支路;
(3)判断算例系统能否继续正常运行，若能，返回(1)，否则进入(4);
(4)根据断开支路后的网络结构，根据式(11)、式(12)计算得到网络抗毁度指标。
2)随机攻击模式
通过优先攻击脆弱性最大的支路可以得到电网在故障最严重情况下的电网结构的抗毁性，但如果模拟故障链时随机断开电力系统网络模型中的支路，通过与蓄意攻击模式下的抗毁性对比分析，可以验证支路综合脆弱性指标评估出的脆弱环节是否是电网发生故障后对电网运行影响最大的环节。
分析步骤如下：
(1)在算例系统支路中随机筛选一条，并断开;
(2)判断算例系统能否继续正常运行，若能，返回(1)，否则进入(3);
(3)根据断开支路后的网络结构，根据式(11)、(12)计算得到网络抗毁度指标。
5 算例分析
以IEEE-30母线系统为例，该系统包含6台发电机，41条支路。系统节点编号如图2所示。
5.1 按脆弱度蓄意攻击最脆弱支路
在系统正常运行的情况下，由式(12)计算出IEEE-30系统的抗毁度指标值为0.873 2。
同时，在系统处于初始潮流时分析各支路的状态脆弱因子，结构脆弱因子以及综合脆弱程度，按综合脆弱度由大到小排序，列出综合脆弱度排序前十的支路如表1所示。
攻击步骤如下：
(1)由表1可知，初始潮流下最脆弱的支路为32支路(24-25)，断开32支路。
(2)重新计算系统各支路脆弱度，得到此时最脆弱支路为14支路(4-12)，断开14支路。
(3)重新计算系统各支路脆弱度，得到此时最脆弱支路为8支路(5-7)，断开8支路。
此后系统运行状态严重恶化，不能继续正常运行。
5.2 随机攻击支路
第一组随机攻击：(1)随机断开支路25(10-17);(2)继续随机断开支路12(6-10);(3)继续随机断开支路30(22-24);(4)继续随机断开支路15(12-13)。
此后系统运行状态严重恶化，不能继续正常运行。
第二组随机攻击：(1)随机断开支路10(6-8);(2)继续随机断开支路4(3-4);(3)继续随机断开支路19(14-15);(4)继续随机断开支路39(8-28)。
此后系统运行状态严重恶化，不能继续正常运行。
本文分别对IEEE-30系统进行两种攻击：按支路综合脆弱度排序由大到小依次进行蓄意攻击;在系统中随机选择支路进行随机攻击。由两种攻击下的系统仿真结果表见2。
蓄意攻击1条支路后系统的抗毁度较随机攻击一条支路低很多：由于支路32上的传输功率很重，为系统右半边负荷提供重要功率支撑，且是连接系统右半部分结构与系统中间主网结构的重要线路，所以当它退出运行，造成系统运行状态及网架结构均发生重大改变;蓄意攻击2条支路后系统的抗毁度较随机攻击两条支路低很多：因支路14本身承载功率传输较大，发生故障时，其造成的潮流转移较大，且是连接系统上下部分的重要支路，断开后严重影响系统结构;蓄意攻击3条支路时，因为节点5,7自带负荷较重，支路8(5-7)是3台发电机向外送功率的关键线路，系统发生故障时，其需要承受很大的功率波动。所以断开这三条关键线路对整个系统运行状态及网架结构产生了破坏性的影响。
而在两组随机攻击中，当攻击前几条支路时，系统仍能继续运行，但当系统中有4条支路被随机断开后，由于断开的支路发生累积效应，造成系统潮流变化很大，并且使整个网络结构发生较大改变，从而系统抗毁度降低到一定程度，对整个网络的运行状态和网架结构造成严重影响。
仿真结果表明，按照脆弱度筛选出的脆弱支路确实是系统中非常薄弱或关键环节，这些脆弱支路退出运行会造成系统潮流分布等的急剧变化，结构上被严重破坏，若此时电网的安全与稳定保护装置不能及时动作，如切负荷等，则会导致系统电压全面下降，逐渐拉垮整个系统电压水平，系统不能继续运行。
6 结论
电力系统脆弱性评估能对电网在设计和运行中存在的隐患进行评估，揭露运行中的电力系统存在的薄弱环节。电网的抗毁性评估即是衡量电网在遭受扰动或者攻击的情况下，网络结构对电网继续保持稳定运行的能力的影响。通过脆弱性评估对系统存在的薄弱环节进行筛选，基于电网脆弱性分析的基础上再依据抗毁性评估的理论对系统遭受扰动和攻击后产生的后果进行预先判断分析，可以保证电网的安全、可靠运行。
海洋生态脆弱性评估理论体系探析 第5篇
生态脆弱性评估是在特定研究区域内对生态环境的脆弱程度作出定量或者半定量的分析, 通过明确生态系统及其环境的脆弱性特征, 可为环境整治、污染治理、生态保护及环境规划等提供依据, 从而维护区域社会经济发展下的生态安全。迄今为止, 我国尚未形成一套公认的且具有普适性的评估方法, 评估指标体系也各不相同, 造成研究结果可比性差和推广价值低等问题[2]。
基于陆域生态脆弱性研究理论体系, 笔者探析了海洋生态脆弱性的概念与内涵及评估方法, 并以黄河口海域为研究对象分析海洋生态脆弱性的评估指标体系, 以期为今后开展海洋生态脆弱性评估工作提供基本思路。
1 海洋生态脆弱性的概念
生态脆弱性 ( Ecological Frangibility) 的概念最早源于美国学者Clements 提出的“生态过渡带” (Ecotone) 概念, 其在1989年的七届SCOPE大会中得到确认, 之后在全球范围内广泛开展关于脆弱生态环境的研究和探讨。生态脆弱性的概念有多种阐释, 针对不同问题或区域其概念有所不同 (表1) [3]56。
《全国生态脆弱区规划纲要》中明确指出, 生态脆弱区是指两种不同类型生态系统交界的过渡区域, 这些交界过渡区域的生态环境条件与两个不同生态系统核心区域有明显的区别, 已成为生态保护的重要领域。总体来说, 若从环境生态的自然属性和变化类型及其程度来定义, 生态脆弱性可理解为某一区域生态系统在外界干扰下, 其一种或者几种环境组成要素发生变化, 容易发生正常功能的紊乱并超越自我修复和调节的“阈值”而难以复原所具有的特定性质, 其同时取决于干扰因子的类型与强度以及环境本身的特性和类型[3]56。因此笔者认为, 海洋生态脆弱性概念是陆域生态脆弱性概念在海洋研究领域中的延伸, 其含义应指在自然作用与人类活动强度双重干扰下, 海洋生态环境发生正常功能的紊乱, 由一种状态转变为另一种状态, 而且一经改变很难恢复到初始状态的特定性质, 而这种性质受人类活动影响制约。
2 海洋生态脆弱性的内涵
脆弱生态环境作为自然界中客观存在的环境类型, 有其一定的时空尺度:时间尺度是指环境各要素处于一种动态状况;空间尺度是指环境形态分布的空间范围, 同样处于某种动态的状况;环境要素在时空尺度上的不断变化决定环境特性量和质的不断演化[4]。乔青等认为生态脆弱性与生态环境组成、结构、处境和人类活动等密切相关, 而人类通过采用自然改造、生态保护以及生态修复等措施能够促进生态环境向着稳定的方向演替, 从而提高生态环境抵抗干扰能力和自我修复能力, 降低生态环境的脆弱性, 这也正是进行脆弱生态环境研究的现实意义[5]118。因此, 海洋生态脆弱性的内涵也应从自然属性、生态压力和人类活动积极因素3个方面进行解读。
2.1 海洋生态脆弱性与生态环境的自然属性紧密相连
海洋生态脆弱性作为自然界中客观存在的环境类型具有自身特定的性质, 其反映海洋生态环境对外界压力变化的响应程度, 与生态环境的自然属性紧密相连。对于有明显脆弱性的海洋生态环境来说, 很容易超出其抵抗外界压力干扰的“阈值”范围, 从而使海洋生态环境发生变化。
2.2 海洋生态脆弱性是自然属性与生态压力的双重表现
海洋生态脆弱性除与生态环境的自然属性相关外, 还与其所受的生态压力密不可分。海洋生态环境自身性质仅是导致生态脆弱的潜在条件, 而生态压力往往诱发这些潜在条件。因此, 开展生态脆弱性研究必须考虑生态环境所处的压力状况。
2.3 海洋生态脆弱性在时空尺度上处于动态状态
在人类活动的干扰下, 海洋生态脆弱性在时空尺度上处于动态状态, 向有利或不利的方向发展。人类将大量污染物排海或实施不合理的海洋资源开发利用活动往往造成一些相对稳定的生态功能失调并发生退化, 导致脆弱生态环境的产生;但人类也有可能通过采用生态修复等措施促进生态环境向着稳定的方向演替, 从而提高生态环境抵抗干扰能力和自我修复能力, 降低海洋生态环境的脆弱性。
3 海洋生态脆弱性的评估方法
生态脆弱性评估的目的是:明确生态环境的脆弱性特征, 从而规范人类活动的方式和强度以维护区域社会经济发展下的生态安全[5]118, 因此生态脆弱性应根据研究区域所处的环境特征来选择能表现系统特征的评估方法。周嘉慧等认为模糊综合评价法、生态脆弱指数法和层次分析法等都是我国陆域生态系统环境脆弱性分析中广泛应用的方法 (表2) [3]58。由表2可知, 综合评价法包括现状评价、趋势评价及稳定性评价三大部分, 评估结果能够较为全面地反映生态脆弱性状况。目前我国拥有长期的近岸海域环境监测数据资料, 因此我国近岸局部海域的生态脆弱性评估比较适用于综合评价法。
4 海洋生态脆弱性的评估指标体系
在目前应用较为广泛的驱动力-压力-状态-响应力-调控力 (D-PSR-C) 概念模型基础上, 笔者以黄河口海域为研究对象, 初步构建黄河口海域海洋生态脆弱性评估指标体系, 以期为后续评估工作提供工作框架。黄河口海洋生态脆弱性评估指标体系包括目标层、项目层和指标层, 以海洋生态脆弱度作为第1层次目标层, 用以诊断研究区域生态系统状况及其空间结构特征;第2层次为项目层, 包括驱动力 (D) 、压力 (P) 、状态 (S) 、响应力 (R) 和调控力 (C) 5个项目;第3 层次为指标层, 主要包含容易获取或收集计算得到的指标。
驱动力 (D) 项目层:包括社会和经济发展两个子项目层。一般可用人均GDP增长率衡量经济发展水平, 用区域内的人口密度衡量社会发展水平。
压力 (P) 项目层:包括自然影响和人类干扰两个子项目层。自然影响以黄河口海岸的蚀淤动态来反映, 以蚀淤面积的百分比来表示;人类干扰从人类开发利用、海洋环境污染和外来物种入侵三方面进行衡量:以围填海、养殖用海、港口用海和油气勘探开发用海等一系列方式占用海域面积的百分比表示人类开发利用情况, 以水质单因子评价指数指标反映海洋环境污染情况, 以泥螺入侵的面积占潮间带总面积的百分比作为外来物种入侵指标。
状态 (S) 项目层:包括组织结构和功能活力两个子项目层, 主要从生态系统内在的生态条件出发评价其组织结构和功能活力状况。组织结构方面通过生物多样性指数和潮间带生物群落结构指标来衡量, 功能活力方面通过初级生产力水平、浮游植物细胞密度、浮游动物生物量和底栖生物量等指标来衡量。
响应力 (R) 项目层:包括生态系统的活力、恢复力以及生态系统功能服务3个子项目层, 用以评估生态系统响应状况。生态系统的活力从渔业资源年产量和鱼卵仔鱼数量方面体现, 恢复力以海水净化能力为参考指标, 生态系统功能服务以各生态服务功能价值衡量。
调控力 (C) 项目层:包括投入量和法律法规政策两个子项目层。投入量引用海洋管理和科研水平以及万元GDP的环保投入比重衡量, 法律法规政策采用法律有效性和执行情况以及公众参与认识程度两个指标衡量。
5 结束语
生态脆弱性评估作为为环境监测与管理服务的重要手段, 已较好地应用到海岸带管理实践[6]。为优化海洋开发与管理决策支持技术, 我国在《全国科技兴海规划纲要》 (2008—2015年) 重点任务中也明确提出要开展“典型生态脆弱性评估, 开发海洋资源环境管理决策支持产品”, 以期规范人类活动的方式和强度, 维护沿海区域社会经济发展下的海洋生态安全。鉴于目前生态脆弱性评估指标和方法的选择仍存在较多的问题, 因此开展海洋生态脆弱性评估指标体系构建和评估方法研究仍是今后工作中的重点。
参考文献
[1]国家海洋局.中国海洋经济统计公报[R].2008.
[2]赵跃龙, 张玲娟.脆弱生态环境定量评价方法的研究[J].地理科学, 1998, 18 (1) :73-78.
[3]周嘉慧, 黄晓霞.生态脆弱性评价方法评述[J].云南地理环境研究, 2008, 20 (1) .
[4]庞小平, 王自磐, 鄂栋臣.南极生态环境分类及其脆弱性分析[J].测绘与空间地理信息, 2006, 29 (6) :1-4.
[5]乔青, 高吉喜, 王维, 等.生态脆弱性综合评价方法与应用[J], 环境科学研究, 2008, 21 (5) .
计算机网络脆弱性评估方式浅析 第6篇
1计算机网络脆弱性评估重要性与评估分类
对于计算机网络脆弱性评估而言, 其可视为“病症诊断”或类似的一种措施, 表现出较强的预测性与主动性。网络系统中, 各类软件系统均有可能出现安全漏洞, 例如应用软件、操作系统或者网络协议等等, 导致计算机出于风险状态, 我们通过评估此类风险以便于对网络系统健康、安全程度做出分析, 从而为系统管理员提供必要指导, 使之对系统安全风险态势有所把握, 给出合理的决策信息, 有效预防网络危险事件。
计算机系统本身不可避免地表现出脆弱性并存在各类漏洞, 因此网络系统经常面临类型各异的攻击, 因此对系统中存在的问题与各类脆弱性表现展开认真评估, 有利于采取针对性措施消除系统脆弱性, 为计算机网络以及系统安全提供必要的保护。该领域评估方法相对较多, 但从整体上来看大致氛围定量评估法、定性评估法以及二者的综合应用。
1.1定量评估
所谓定量评估, 是在量化风险概率以及风险危害度的基础上, 通过数量指标对网络脆弱性做出评估, 系统损失程度表现出更强的可度量性, 目标分析更为具体, 而应对策略也因此而更为明确。在当前应用较为普遍的定量评估手段中, 统计参数分析法、决策树法、等风险图法、神经网络法以及聚类分析法是较为常见的几种。通过定量分析, 评估结果能够通过直观数据得到反映和表述, 显得一目了然, 且更具科学性与客观性。但该方法同样存在不少缺点, 其表现在一部分量化后的风险因素无法被正确解析, 因此容易产生误解。
1.2定性评估
该方法基于调查对象, 利用理论演绎以及分析方式对相关资料进行编排和整理, 并结合评估者各类非量化资料 (政策、经验或者知识等) 评估网络系统脆弱性, 进而得出结论。定性评估分类包括历史分析法、逻辑分析法以及因素分析法等等, 其对于主观性侧重较多, 同时对评估者知识水平以及素质能力具有较为严格的要求。
1.3综合评估
在评估计算机网络脆弱性时往往需要面对复杂情况, 其中不少评估要素难以做出量化分析, 因而必须采取定性分析。总而言之, 绝对、纯粹的量化评估是不可能实现的, 而一味地定性分析也并不可取, 所以两种方法既相互独立, 又应该彼此融合。二者相互结合能够正确评估系统脆弱性, 并对其脆弱性状况表现给出精确分析与判断, 从而能够采取针对性措施予以修补和消除。
2计算机网络脆弱性评估的具体方法
随着网络攻击以及计算机防范技术的不断进步, 以往手动分析计算机网络脆弱性的评估方法已逐步演变为自动分析, 并从单机、局部的、规则分析演变成为分布式、整体的、模型化分析。
2.1局部脆弱性评估
该方法主要偏重于对单一主机脆弱性展开分析与检测, 常用的评估工具包括ISS以及SAINT等, 其通过端口扫描以及漏洞扫描来评估计算机脆弱性, 并根据检测结果列出风险等级, 进而与脆弱性实际数量相结合对网络系统稳定性以及安全性做出综合评定。大部分网络攻击均始于薄弱环节, 攻击者通过系统中的某个漏洞、某种薄弱行逐一进行攻击, 逐步蚕食系统固有权限, 或基于周围关联性设备逐步渗透, 由此实现控制目标设备的最终目的。总的来看, 局部脆弱性方法适用于单机检查分析, 对于整体分析则表现乏力, 因其缺乏更深层次的数据融合技术, 难以凭借片面而又孤立的脆弱性风险等级为系统管理员提供充分支持, 使之对网络系统安全有切实的掌握。
2.2整体性评估
整体性评估基于局部评估结果, 并着眼于全局角度, 根据网络系统各类脆弱性和不同脆弱性之间的联系, 执行特定的插件或者脚本来模拟攻击行为, 并对系统反应做出如实记录, 然后展开相互关联的一种综合性分析。整体性评估法适用于单一主机或者多个不同主机, 以本地或者远程主机为扫描目标, 主要对开放端口、系统网络服务、系统固有漏洞、拒绝服务攻击以及远程服务漏洞等项目进行扫描, 其扫描器的运行以及功能设计具有较高的独立性, 不受主机操作系统影响。一般情况下仅有具备访问权限的扫描行为可访问本地文件, 其他网络安全扫描则无法访问。
3结语
本文简述了计算机网络脆弱性评估的重要性, 并简述了其方法分类以及具体应用。然而网络系统结构以及功能具有复杂性, 同时网络行为安全性以及动态性信息也表现出较大的模糊性, 因此会出现评估结果不理想的情况, 需要我们积极探索, 不断引入新的方法或理论加以解决, 以更好、更精确地对计算机网络脆弱性做出评估。
摘要：在当前网络安全领域中, 计算机网络脆弱性评估历来是专家学者们研究的热点问题, 针对计算机系统展开脆弱性评估具有极为重要的意义, 其目的最终为了帮助系统管理员平衡系统服务与安全。本文由此探讨了计算机网络脆弱性评估的现实意义, 并就其分类与评估方法做了简述, 希望有所指导和帮助。
关键词：计算机,信息安全,网络脆弱性,评估
参考文献
[1]贾炜, 冯登国, 连一峰等.基于网络中心性的计算机网络脆弱性评估方法[J].中国科学院研究生院学报, 2012, 29 (4) :529-535.
[2]王永杰, 刘进, 陈志杰等.一种计算机网络脆弱性评估系统的设计[J].计算机工程, 2006, 32 (17) :200-202, 251.
[3]何力.计算机网络脆弱性分析与量化评估技术研究与实现[D].国防科学技术大学, 2009.
计算机网络脆弱性评估方法分析 第7篇
1 计算机网络脆弱性评估的意义
从评估过程来看, 脆弱性评估具备的复杂性比较高, 在进行评估时, 需要考虑的因素比较多。当计算机网络存在脆弱性时, 就很容易被攻击者利用这一弱点, 一旦攻击发生, 计算机及网络都会受到比较严重的影响。不过, 计算机网络实行了脆弱性评估之后, 其安全防护中存在的不足就可以被有效的弥补。随着各项科学技术的发展, 计算机网络在使用的过程中, 安全防护措施还是比较多的, 比如防火墙、杀毒软件等, 通过这些措施的防护作用, 计算机网络的安全性提升了许多, 但是这些防护措施还是存在一定的局限性, 通常来说, 这些防护措施的保护都是被动保护, 也就是说, 当安全事件正在发生或者已经发生之后, 相应的检测软件才会发挥作用。在信息技术不断发展的今天, 计算机网络攻击也不断的更新, 对于未知的攻击, 这些防护措施并没有相应的检测手段。对网络的脆弱性进行评估之后, 所有可能发生的攻击都会被预测出来, 而且这其中还包含攻击路径的预测, 这种预测方式属于主动预测、事前预测, 能够避免攻击带来影响。计算机网络脆弱性评估所分析的是整个网络的安全, 因此, 在安全事件的整个过程中, 防护作用在不断地进行补充, 这样一来, 网络界限的局限性影响并不存在。另外, 计算机网络脆弱性评估的过程与渗透测试是比较类似的, 通过评估的进行, 可以建立起完善的安全机制。
2 计算机网络脆弱性评估方法
2.1 贝叶斯网络近似推理的脆弱性评估方法
贝叶斯网络是一种图形模式[1], 主要的作用是表示变量连接概率。贝叶斯网络提供了一种自然的表示因果信息的方法, 将数据间的潜在关系准确的表现出来。从结构上来看, 计算机网络十分的复杂, 而且存在的脆弱性比较多, 这样一来, 攻击者就有比较多的攻击计算机网络的机会, 存在不确定性, 因此, 脆弱性评估对于计算机网络来说十分的重要, 为了提高评估的准确性, 采用了脆弱性攻击图, 将攻击者攻击的过程描述出来, 同时, 利用贝叶斯网络分析脆弱性攻击图。通过脆弱性攻击图和贝叶斯网络, 建立起相应的模型, 以便于对计算机网络的脆弱性进行评估。贝叶斯网络在对脆弱性攻击图进行分析时[2], 利用的就是其对不确定信息的分析处理能力, 再通过量化, 评估出计算机网络的脆弱性。在利用贝叶斯网络时, 首先需要解决的问题就是贝叶斯网络推理, 不同的用户对推理结果的精确度要求不同, 以此为依据, 可以将推理算法分为两种, 一种是精确推理, 一种是近似推理。在对计算机网络脆弱性进行评估时, 采用的为贝叶斯网络近似推理算法。在利用此种方法进行评估时, 为了提升评估的准确性, 对推理结果进行误差分析, 最终得出计算机网络脆弱性的评估结果。
2.2 网络中心性理论的脆弱性评估方法
在利用此种评估方法对计算机网络脆弱性进行评估时, 建立了相应的框架图[3], 如图1。在此框架图中, 既能够将最小代价攻击路径分析出来, 同时, 还可以将节点连通度的概念准确的提出, 这样一来, 在脆弱性攻击图中, 节点的中心性作用就可以被很好地反映出来。
在进行脆弱性进行评估时, 主要按照三个步骤来进行, 第一步是在通用漏洞评分系统的基础上, 将攻击代价评估指标选取出来, 要保证选取的科学性, 根据相应的计算方法, 将攻击者进行攻击时的代价进行量化处理, 得出相应的数值;第二步是将最小代价攻击路径信息计算出来;第三步是将修正介数计算出来, 算法为中心性节点算法。这就是基于网络中心性理论的脆弱性评估方法的评估过程, 根据相应的计算方法, 准确的发现关键脆弱性, 进而有针对性的根据关键脆弱性提出优化建议, 提高计算机网络的安全性。
3 结论
在人们的生活及工作中, 计算机网络所起的作用越来越大, 人们已经离不开计算机网络, 然而计算机网络的安全性问题却对人们的生活和工作产生了比较严重的影响。计算机网络中会涉及大量的硬件和软件, 受到软件开发、设计等方面因素的影响, 脆弱性是一定存在的, 这对计算机网络的安全性影响比较大, 因此, 通过相应的评估方法对计算机网络的脆弱性进行评估, 进而根据评估结果有针对性的提出优化建议, 有效的提升计算机网络的安全性。
参考文献
[1]贾炜, 冯登国, 连一峰.基于网络中心性的计算机网络脆弱性评估方法[J].中国科学院研究生院学报, 2012, (4) :529-535.
[2]王鹏.一种信息系统网络脆弱性评估方法[J].网络安全技术与应用, 2015, (2) :21-22+24.
危险化学品生产企业脆弱性评估 第8篇
恐怖袭击是指由恐怖组织或恐怖分子实施的, 通常以达到宗教、政治、意识形态、吸引关注、获得物资或报复等为目的, 采取的有计划的非法暴力行动。9·11事件之后, 美国加大了对国家基础设施的监控力度, 2002年5月, 美国军方调查发现全美化工厂面临着恐怖袭击的威胁, 大约有2.4亿人处于死亡或受伤的风险中3[1]。危险化学品生产企业作为危险物质聚集场所, 如果遭受恐怖袭击, 不仅造成生产企业的人员伤亡和财产损失, 还会对周围的环境造成影响。本文结合企业自身的情况与周围环境来评估企业脆弱性, 揭示了企业应对恐怖袭击的薄弱环节, 根据评估结果采取合理有效的控制对策, 对预防恐怖袭击与减缓损失有着重要的意义。
1 本文脆弱性定义
拉丁文vulnerare (译为可能受伤) 是脆弱性概念的原始出处。近年来, 来自经济、环境生态、灾害学等不同领域的学者对脆弱性的概念给予了关注。李鹤[2]认为脆弱性是指由于系统对内外扰动的敏感性及缺乏应对能力而使系统的结构和功能容易改变的一种属性。李宝[3]把企业组织脆弱性定义为企业对环境变化所表现出的易于受到干扰和损害的性质。结合危险化学品生产企业的特点与相关学者的研究, 作者给出本文脆弱性定义。脆弱性是指以恐怖袭击为单一扰动条件下, 危险化学品生产企业对扰动的敏感性以及应对能力。脆弱性包括以下含义。第一, 企业容易遭受恐怖袭击威胁的能力, 即被袭击的可能性;第二, 企业遭受恐怖袭击时, 损失控制能力。脆弱性较低的企业, 被袭击的可能性较低, 面临同一恐怖袭击时, 控制损失能力较强, 能较好避免损失进一步扩大。
2 危险化学品生产企业脆弱性评估模式建立
2.1 分析评估因素
影响企业脆弱性的因素主要有企业人员与设施、生产过程、应急能力、周围环境、保卫五方面因素, 将这五方面因素细分为五个子因素集:1) 企业人员与设施:职工人数与分布、重要设施防护、重要设施布局、设施价值;2) 生产过程:危险物质特性、危险物质的量、危险工艺防护;3) 应急能力:救援与防护装备、人员救援水平、应急资源储备、突发事件监测与预警;4) 周围环境:居民数量与分布、财产状况与分布、地理位置;5) 保卫:保卫制度与执行、保卫技术水平、保卫人员素质。
2.2 评估方法的确定
由2.1分析得知, 影响企业脆弱性因素较多, 边界模糊无法准确划定。模糊综合评估方法对于那些评估因素较多、边界比较模糊的应用较为普遍。本文采用二级模糊综合评估, 即首先对各子因素进行一级评估, 然后进行二级综合评估, 得到脆弱性评估结果。
2.3 评估具体步骤
2.3.1 确定评估因素与权重
根据2.1分析, 设因素集为U= (U1, U2, (43) , Un) , 因素子集Ui={Ui1, Ui2, (42) Uim}。利用专家打分, 确定各因素及子因素权重。因素权重集A= (a1, a2, (42) an) , 子因素权重集Wi={Wi1, Wi2, (42) Wim}。其中, n为因素个数, m为子因素个数。
2.3.2 确定评语集
将脆弱性水平分为五级, 评语集V= (Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ) 。式中Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ分别表示低, 较低, 中, 较高, 高。
2.3.3 建立模糊评估矩阵Ri
将中子因素分成j个评估等级, 请多位专家分别对Ui各子因素进行评估, 确定各子因素隶属度。模糊评估矩阵:
2.3.4 一级模糊综合评估
各子因素权重iW和对应的模糊评估矩阵iR相乘, 得到因素Ui一级模糊综合评估iB:
2.3.5 二级模糊综合评估
把评估因素看作整体, 构造总模糊评估矩阵B= (B1, B2, (42) Bn) T。利用因素权重A和总模糊评估矩阵B进行模糊合成运算, 得到企业脆弱性C:
3 实例应用
某民营化工生产企业位于某地级市市郊, 主要生产涂料, 总资产八千万元。有4名保安, 厂区装有视频监控设备, 生产中使用原料甲苯、乙醇、汽油等化学品50种, 该厂存有大量油漆, 应急预案较全, 消防设施齐全, 离消防支队7km。
3.1 确定评估因素与权重
因素集U= (企业人员与设施, 生产过程, 应急能力, 周围环境, 保卫) 。因素权重A= (0.28, 0.17, 0.20, 0.15, 0.20) 。同理, 确定因素子集与权重。W1= (0.26, 0.30, 0.20, 0.24) , W2= (0.40, 0.38, 0.22) , W3= (0.22, 0.30, 0.20, 0.28) , W4= (0.40, 0.35, 0.25) , W5= (0.25, 0.40, 0.35) 。
3.2 建立模糊评估矩阵
请10位专家针对子因素, 采用2.3.2制定的评语集对子因素进行投票, 确定子因素隶属度, 结果汇总如表1。
3.3 一级模糊综合评估
3.4 二级模糊综合评估
C=A×B= (0.21198, 0.2341, 0.32795, 0.15058, 0.1221) , 根据最大隶属度原则, 取最大值0.32795, 对应评语集为III级, 该企业脆弱性等级为中等。
4 结论
本文给出了危险化学品生产企业脆弱性定义, 分析了脆弱性影响因素, 利用模糊综合评估方法, 建立了危险化学品生产企业脆弱性评估模式。
摘要：9·11事件之后, 恐怖袭击带来的灾难性后果引起了各国政府的广泛关注。危险化学品生产企业作为危险物质聚集场所, 一旦遭受非法人员故意破坏, 失控的后果难以承受。引入脆弱性概念评估危险化学品生产企业应对恐怖袭击的能力, 建立了危险化学品生产企业脆弱性评估模式。最后, 以某化工企业为例, 验证该模式的可用性。
关键词：脆弱性,脆弱性评估,恐怖袭击,危险化学品生产
参考文献
[1]Karen Gaspers.Questions remain about thesecurity of the chemical industry from a terroristattack[J].Safety and Health, 2002, 19:33-34.
[2]李鹤, 张平宇, 程叶青.脆弱性的概念及其评价方法[J].地理科学进展, 2008, 3 (2) :18-23.