为深入贯彻执行电力行业风险分级管控与预测预警模型的战略部署，国家能源局正式发布相关指示，明确要求针对关键因素实施风险的量化分级管控。当前，采用的“人盯人”人工巡查方式存在诸多不足，漏检率、误报率较高。特别是在存量机组出现老化的情况下，该方式已难以满足风险管控的需求。基于此，本文建议应将K-means聚类算法融入火电厂风险分级管控体系之中，构建基于数据驱动的风险量化模型，并以某发电集团机组为实例，开展深入实证研究。
火电厂风险管控核心逻辑与挑战
在安全生产领域，风险被定义为特定事故或设备损坏事件发生的概率与严重程度的综合体现，其量化公式为“风险=概率×严重性”。其涉及范围广泛，包括设施、场所、区域、位置及相关作业活动等。危险源，即可能导致伤害或损失的根源、状态或行为，亦称为危险有害因素。危险源辨识的目的是识别生产过程中可能产生不利后果的因素，后果主要分为对人员的伤害（如物体打击、机械伤害、触电等）和对设备的损害（如设备故障、生产中断等）。
识别出危险因素之后，制定科学合理的风险管控措施至关重要。制定措施时应充分考虑可行性、安全可靠性及有效性。风险控制措施主要有工程技术、管理、培训教育、个体防护、应急处置五类。实际运用中可根据具体情况选择一类或多类措施，以达到消除危险因素的理想状态。例如，及时更新存在隐患的陈旧设备，可以消除因设备老化导致的风险。
适配性分析与三级风险聚类模型构建方面，K-means算法作为一种基于距离的聚类方法，其目标是将n个数据对象分配到预先设定的k个簇中。具体操作步骤如下：首先，从数据集中随机挑选k个对象作为初始的聚类中心；其次，计算每个数据对象与各个聚类中心之间的距离，将其划分到距离最近的簇；再次，重新计算每个簇内所有数据对象的均值，作为新的聚类中心；最后，不断重复计算距离、重新分配数据对象到簇以及更新聚类中心的过程，直至聚类中心不再发生变化，或者达到预先设定的最大迭代次数。通过持续迭代优化，使同一个簇内的数据对象紧密聚集，不同簇间的数据对象尽可能分散，实现数据的合理分类。
K-means算法具有诸多显著优势。一是原理易于理解。其原理直观、逻辑清晰，专业与非专业人士都能轻松掌握运行机制，可操作性强且普及性广泛。二是代码简洁。实现该算法无需复杂数学推导和专业的高深知识。开发人员能快速编写出高效代码，便于在实际系统中部署应用。三是处理效率高。处理大规模数据集时表现出色，时间复杂度为O（nkt）。其中n代表数据对象数量，k代表聚类簇数量，t代表迭代次数。以火电厂为例，它能及时分析每天产生的大量新数据，识别潜在风险。四是结果可解释性强。聚类结果以簇的形式呈现，管理人员通过直观分析能洞察不同风险簇群的内在联系，从而制定更科学合理的风险管控策略。
构建高效的风险管控模型，全面精确地搜集风险数据是根本。风险数据搜集涵盖多个方面。
设备运行数据。包括设备运行时间、维护记录、故障历史等，能反映设备健康状况和运行趋势。
人员操作数据。涉及操作人员培训时长、操作次数、违规操作记录及操作技能水平评估等，可评估操作人员的业务能力和操作规范性。
安全监测数据。包括火灾报警系统记录、可燃气体监测数据、消防设施检查记录及安全生产指标等，有助于及时发现潜在的隐患。
环境数据。包括气象数据（温度、湿度、风速、降雨量等）和地质灾害监测数据等，环境因素对火电厂稳定运行影响重大。
在本次研究中，选取2024年5月—9月全国迎峰度夏用电高峰期的数据作为样本，共搜集了6138条样本数据，经严格的完整性筛选，保留5393条有效数据，为后续风险分析和模型构建奠定了坚实基础。
聚类中心数量的科学确定策略
确定聚类中心数量并选择合适的k值是K-means聚类算法的关键步骤，k值直接影响聚类结果质量和效果。
首先是数据预处理。对收集到的火电厂风险数据进行预处理，包括数据清洗、集成、变换和降维等操作。数据清洗去除噪声和异常值，提高数据质量；数据集成整合不同数据源的数据；数据变换通过标准化、归一化等处理使数据具有可比性；数据降维在保证信息损失最小的前提下减少数据维度，降低计算复杂度。预处理后得到适合聚类分析的高质量数据集。
其次是选择关键特征。根据风险管控目标和需求，选择与风险相关的关键特征作为聚类分析依据。
再次是初始聚类中心选择。可采用随机初始化或基于某种启发式方法选择k个初始聚类中心。K-means初始化方法先随机选一个数据点作为第一个聚类中心，再根据每个数据点到已选聚类中心的距离概率分布选择后续聚类中心，使初始聚类中心尽可能分散，提高聚类算法收敛速度。
最后是确定k值。采用肘部法则与轮廓系数相结合的方法确定k值。当k=3时，SSE（误差平方和）下降趋缓且轮廓系数最高（0.68），因此将风险划分为高、中、低三级，为后续差异化风险管控提供明确依据。
差异化风险管控战略措施
为有效管控不同风险区域，降低设备运行风险，提升安全管理水平，针对高、中、低三类风险区域制定并实施了相应的管理措施。
高风险区域：聚焦关键设备与人员管理。高风险区域是关键设备重点管控，如高故障率发电机组和易发生泄漏管道。为及时发现异常，设备巡检从每日2次增至4次；并采用红外在线监测等技术实时监控。操作人员需参加专项培训，提升技能，严格持证上岗。违章超5次强制再培训。试运行30天后，高温报警下降42%，月故障由3.2次降至1.1次，有效降低风险水平。
中风险区域：强化设备维护与流程管理。中风险区域需强化管理。制定设备维护计划，根据设备运行状况安排设备保养检修延长使用寿命。例如优化操作流程，制定规范并加强监督，通过操作规范化和增设电子监护人提高准确性。预计维修时长缩短18%，误操作下降27%，提升安全管理水平。
低风险区域：注重常态化管理与持续改进。低风险区域需常态化管理，定期巡检维护设备，及时发现处理问题。总结经验改进措施，管理工时节省15%，未发生风险升级，确保稳定运行。
闭环验证与技术展望
本文搭建了“数据—聚类—措施—验证”的闭环模式，为火电厂打造了可直接落地实施的分级管控模型，极大增强了风险管控的针对性。经实际应用验证，该模型能够依据不同风险区域的特性，精准制定相应的管控措施，并取得了显著成效。
在后续研究中，将引入LSTM时序预测技术，借助其强大的时间序列分析能力，实现提前72小时的风险预警，为火电厂的安全运行提供更为前置的保障。同时，会探索SHAP解释性框架，助力管理人员直观了解模型的决策依据，让风险管控措施的制定更加科学合理。
基于K-means的火电厂风险分级模型在确保可解释性的基础上，能显著提高安全管控效率，具备在更广泛领域推广应用的潜力，有望推动电力行业安全生产水平的整体提升。
