面向可持续发展的智慧可再生能源网络大数据集成：不确定环境下决策方法的应用

《Results in Engineering》：Big data adoption in smart renewable energy networks toward sustainability through decision-making methods under uncertainty

本研究针对可再生能源（RE）发展中大数据应用面临的挑战，提出一种基于模糊简化最佳最劣法（F-SBWM）和模糊组合妥协解（F-CoCoSo）的混合决策方法。通过评估经济、环境、社会、技术和执行等维度的标准，研究识别并优先排序了大数据在可再生能源中的关键挑战，包括高投资成本、融资不确定性和网络安全风险。研究结果为政策制定者和项目管理提供了实践指导，有助于优化资源配置并促进可持续能源发展。

　　

随着全球能源需求的不断增长和气候变化的加剧，可再生能源（Renewable Energy, RE）的开发和利用已成为实现可持续发展目标的关键路径。然而，可再生能源的间歇性和波动性给能源系统的管理和运营带来了巨大挑战。在此背景下，大数据技术凭借其强大的数据分析和预测能力，为优化可再生能源的生产、分配和消费提供了新的机遇。通过智能电网和先进的信息通信技术（ICT），大数据能够实时监测能源流动、预测需求变化并识别能效提升的潜力，从而显著提高可再生能源系统的效率和可靠性。

尽管大数据在可再生能源领域具有广阔的应用前景，但其实际应用仍面临诸多障碍。现有研究多集中于介绍大数据的优势和潜在应用，而关于其在可再生能源集成中的具体挑战、实施障碍以及优先级评估的研究尚显不足。特别是在不确定性环境下，如何综合考虑经济、技术、社会等多维度因素，并利用科学的决策方法评估这些挑战，成为当前研究的空白点。为此，本研究旨在填补这一空白，通过提出一种结合模糊理论和多标准决策（Multi-Criteria Decision-Making, MCDM）方法的混合框架，系统评估大数据在可再生能源发展中的挑战，并为决策者提供实践指导。

本研究发表在《Results in Engineering》上，通过案例研究（以伊朗为例）验证了所提框架的有效性。研究人员首先从文献中梳理出大数据在可再生能源中的应用维度，包括经济、环境、社会、技术和执行五个主要标准及其子标准。随后，通过与领域专家（包括学术研究者和行业管理者）的讨论，识别出11项关键挑战，如高投资成本、融资不确定性、网络安全风险等。为处理决策过程中的模糊性和主观不确定性，研究采用模糊集合理论对专家评价进行量化，并运用模糊简化最佳最劣法（Fuzzy Simplified Best-Worst Method, F-SBWM）确定各标准的权重。在此基础上，利用模糊组合妥协解（Fuzzy Combined Compromise Solution, F-CoCoSo）方法对挑战进行优先级排序。为验证结果的稳健性，研究还进行了敏感性分析和多种MCDM方法（如F-MARCOS、F-WASPAS等）的比较。

关键技术方法包括：1）模糊理论（Fuzzy Theory）处理语言评价的不确定性；2）F-SBWM用于标准权重计算，减少配对比较的复杂性；3）F-CoCoSo进行挑战排序，结合多种妥协策略；4）敏感性分析检验参数变化对结果的影响；5）比较分析使用F-MARCOS、F-WASPAS、F-EDAS、F-TOPSIS和F-WSM方法验证排序一致性。案例数据来源于伊朗能源部门的五名决策者（包括数据分析和可再生能源领域的专家）。

标准权重分析结果

通过F-SBWM方法计算，经济标准（C1）权重最高（0.321），其次是执行（C5）和技术（C4）标准。在子标准中，“投资回报率充足性”（C12）权重最大（0.238），其次是“资金可用性”（C11，0.149）和“技术基础设施发展”（C42，0.147）。这表明经济可行性是推动大数据在可再生能源中应用的核心因素。

挑战优先级排序

F-CoCoSo分析显示，挑战H10（高投资成本）、H4（融资可靠性问题）和H6（隐私与网络安全风险）位列前三，权重分别为8.872、8.862和8.780。其他挑战如H9（投资回报周期长）和H3（法律框架缺失）排名相对靠后。这一排序在敏感性分析中表现稳健，不同决策场景下结果一致。

验证与比较分析

与其他MCDM方法（如F-TOPSIS和F-WASPAS）的比较进一步验证了排序的可靠性。所有方法均识别出H10、H4和H6为最关键挑战，尽管次要挑战的排序存在细微差异。这表明所提框架在识别核心问题方面具有强鲁棒性。

本研究通过系统分析揭示了大数据在可再生能源集成中的关键障碍，并为决策者提供了优先行动方向。高投资成本和融资不确定性凸显了在资源有限环境中优化资金配置的必要性。建议通过公私合作（PPP）、绿色贷款和税收优惠等机制降低财务风险。同时，网络安全挑战要求建立严格的数据保护政策和先进加密技术，以增强系统韧性。从方法论角度看，结合模糊理论与MCDM的方法有效处理了现实决策中的模糊性，为复杂技术评估提供了可扩展的框架。未来研究可将该框架应用于不同国家或能源场景，以检验其普适性，并进一步探索具体实施策略（如SWOT分析）以化解已识别的挑战。