考虑多利益相关方协调的电-氢综合能源系统随机多准则配置决策研究

本研究针对园区级电-氢综合能源系统（IES）配置选择中多准则冲突与利益协调难题，提出融合随机多准则可接受性分析（SMAA）与MULTIMOORA方法的决策框架，通过8种方案优化与多维度评估，发现"天然气+光伏+储氢+燃气锅炉"组合为最优方案，实现54%能源利用率与76%碳减排，为近零碳IES政策制定提供科学依据。

　　

随着全球化石能源短缺与环境问题加剧，可再生能源（RE）耦合的综合能源系统（IES）成为能源转型的关键路径。然而，园区级电-氢IES的配置选择面临多重挑战：多能源组件组合复杂、评价准则（技术/经济/环境/社会）相互冲突、利益相关方（政府/投资者/用户）偏好差异显著。现有研究多聚焦单一经济目标优化，缺乏对多维准则协同与群体决策不确定性的系统考量。

针对上述问题，中国研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，构建了包含8种配置方案（光伏/电网/天然气+储氢/燃气轮机等）的决策框架。通过混合整数规划优化组件容量，结合改进的SMAA-MULTIMOORA模型处理偏好模糊性，首次实现技术-环境-社会-经济四维协同评估。案例显示，最优方案（方案5）能源利用率达54%，碳减排76%，平准化能源成本（LCOE）0.201$/kWh，年创造28个就业岗位。研究创新性地量化了政策组合（储氢成本降低+限电措施）对近零碳IES推广的协同效应。

关键技术方法包括：1）基于工业园实际数据的8种IES方案设计；2）考虑多能源互补的容量优化模型；3）集成SMAA（处理偏好不确定性）与MULTIMOORA（全补偿/非补偿算子结合）的群体决策模型；4）中国四川某工业园案例验证。

框架和方案设计
设计含光伏/电网/天然气等能源与储氢/燃气锅炉等组件的8种配置，建立"优化-决策"双阶段框架，通过技术指标（如能源利用率）、经济指标（LCOE）、环境指标（碳减排）、社会指标（就业创造）实现四维评价。

数学模型
构建考虑多利益相关方权重的随机效用函数，采用MULTIMOORA三算子（比率系统/参考点法/全乘形式）分别计算方案排名，最终通过Borda计数法整合结果。模型突破传统加权求和法的完全补偿局限，允许风险厌恶型决策。

案例研究
中国四川某工业园应用显示：方案5（天然气+光伏+储氢+燃气锅炉）综合最优，其氢储能系统容量达452 kWh。敏感性分析表明，单一降低储氢成本政策效果有限，需同步实施限电措施才能使近零碳方案（方案8）经济可行。

结论
该研究首创电-氢IES多利益相关方协同决策框架，证明储氢技术对清洁能源转型的关键作用。提出的SMAA-MULTIMOORA方法可推广至其他多准则决策场景，为政策制定者提供量化工具。研究发现当前技术经济条件下，需"成本降低+强制政策"组合拳推动近零碳IES落地，这对全球能源转型具有重要启示。