第1类：若指标Ai劣化将促使上一级指标Ai劣化，而指标Aij优化对促进指标Ai优化作用不大，则权重分配时，应当给予指标Aij以“惩罚”，即指标Aij状态越差分配的权重越大，以防止其过分劣化。
第2类：若指标Aij优化将促进上一级指标Ai优化，而指标Aij劣化对促使指标Ai劣化作用不大，则权重分配时，应当给予指标Aij以“激励”，即指标Aij状态越好分配的权重越大，以促进其不断优化，但不应由于个别指标优化过分增大其权重而掩盖了其他指标的不利影响。
第3类：若指标Aij劣化将促使上一级指标Aij劣化，指标Aij优化将促进指标Ai优化，二者作用相当，则为安全起见，按第1类处理。
第4类：若指标Aij优化对促进上一级指标Ai优化作用不大，而指标Aij劣化对促使指标Ai劣化作用也不大，则这种情况可以取消该指标。
按照上述指标分类原则，根据状态变权原理[12～14]，构造状态变权向量：
则得到变权模型为：
式中S——状态变权向量
sj——状态变权向量S中的第j个元素
aλ——变权系数，下标λ取1、2时分别对应对指标的“激励”、“惩罚”
xj——指标Xj的分值，当指标Xj无下级指标时，xi=xj(c)；当指标Xj有下级指标时， xj=xj(V)
xj(V)——指标Xj与变权对应的评分值，若该指标有下级指标，则可按变权与下级指标评分值计算得到
u——指标评分标准中最高分值
wj(V)——指标Xj对应的变权权重
wk(c)——指标Xk对应的常权权重
sk——状态变权向量S中第k个元素
对变权模型的说明如下：
① 0＜a1＜1，wj(V)随xj减小而增大。当指标Xj评分值xj减小时，即该指标状态优化，赋予权重wj(V)增大，即对该指标进行“激励”。
② a2＞1，wj(V)随xj增大而增大。当指标Xj评分值xj增大时，即该指标状态劣化，赋予权重wj(V)增大，即对该指标进行“惩罚”。
由此，结合式(3)对式(1)进行改进，进一步得到事故易发性变权评价模型为：
式中v(V)——据变权模型得到的事故易发性评价结果
变权模型的公式(3)，将权重分配对指标的“惩罚”与“激励”功能统一到一个公式，实际上是一个混合型的变权模型。aλ的取值根据指标的类型与影响程度大小决定，一般情况下可取a1=0.25，a2=4。有些情况下指标影响比较突出，若指标Xj属第1类，并且其劣化促使事故发生的作用远大过其优化防止事故发生的作用时，a1值就可以取大一些，以使权重分配时突出对该指标的“惩罚”。
4 应用实例
某燃气轮机压气机采用分轴式结构，压比为8.3级。发生喘振事故前检查，低压可调喷嘴动作正常，压气机出口压力变送器设定点漂移调整正常，燃料控制阀无卡涩，喷嘴无积碳，气流通道有一定结垢，部件的试验表明液压系统正常，解体检查发现排气蜗壳内衬靠近低压透平端的气封垫圈变形并从固定槽中凸起而与低压透平叶片产生摩擦[5、15]；从低压可调喷嘴动作正常可以推断液压系统正常；文献[5、15]中对防喘放气系统、进口导叶系统及各类仪表、监测装置状况并未提及，也没有将其作为事故原因，因此本文认为其处于正常状态。根据这些情况获取的信息按表1中的评分规则整理出的数据见表2，应用本文方法对其进行评价，其结果见表2。
表2 评价指标权重及评分值
指标 | X1 | X2 | X31 | X32 | X3 | X4 | X51 | X52 | X53 | X541 | X542 | X543 | X544 | X545 |
wj(c) | 0.10 | 0.10 | 0.60 | 0.40 | 0.20 | O.10 | 0.10 | 0.10 | 0.10 | 0.30 | 0.10 | 0.20 | 0.20 | 0.10 |
xj(c) | 3.O | 2.0 | 1.0 | 3.0 | 1.8 | 4.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.O | 2.O | 2.0 | 2.0 |
wj(v) | 0.124 | 0.031 | 0.086 | 0.914 | 0.195 | 0.495 | 0.100 | 0.100 | 0.100 | 0.300 | 0.100 | 0.200 | 0.200 | 0.100 |
xj(v) | 3.000 | 2.000 | 1.000 | 2.ooO | 2.828 | 4.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 |
指标 | X546 | X54 | X55 | X5 | X61 | X62 | X63 | X6 | X71 | X72 | X73 | X7 | X8 | |
wj(c) | O.10 | 0.40 | 0.30 | 0.15 | O.30 | 0.30 | 0.40 | 0.10 | 0.20 | 0.40 | 0.40 | 0.15 | 0.10 | |
xj(c) | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2,0 | 2.0 | 2.0 | 2.O | 2.0 | 2.O | 2.0 | 2.0 | 2.0 | |
wj(v) | 0.100 | 0.400 | 0.300 | 0.046 | 0.300 | 0.300 | 0.400 | O.031 | 0.200 | 0.400 | 0.400 | 0.046 | 0.031 | |
xj(v) | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.O00 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | 2.000 | |
据表1，评价结果为1～4，1表示评价对象状态优，2表示评价对象状态正常，3表示评价对象状态劣化，4表示评价对象状态严重劣化。按式(1)，得常权模型评价结果：v(c)=2.26，认为喘振事故发生可能性不大，系统尚处正常状态附近。按式(4)，得变权模型评价结果：v(v)=3.31，认为系统已偏离正常状态很远，存在很大的发生事故的可能性。事实情况是，在对燃气轮机进行检查后不久发生了严重的喘振事故。由此在一定程度上可以认为，变权评价模型的评价结果更科学，更符合实际情况。
需要说明的是：表1中指标除X8、X54、X72分类为第2类外，其余均为第1类，分别取a1=0.25，a2=4；部分指标有下级指标，则按变权权重计算得到的指标分值xj(v)不同于按常权权重计算得到的分值xj(c)。
5 结论
① 在燃气电厂危险性分析的基础上，分析了其典型事故模式。以燃气电厂喘振事故模式易发性评价方法为例，提出了燃气电厂危险性评价思路，对于保障燃气电厂安全运行提供了一种科学可行的办法。
② 针对常权评价模型权重分配中存在的缺陷，根据状态变权原理，建立了一个融“惩罚”和“激励”于一体的变权评价模型。通过某事故案例的应用，证明变权评价模型能够在更大程度上体现评价的科学性、合理性和指标的导向作用。
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