摘要
可再生能源发电在向可持续、低碳能源系统转型的过程中发挥着核心作用。然而，选择适当的技术仍然具有挑战性，因为技术、经济、环境和运营等标准之间可能存在冲突，同时专家判断可能涉及不确定性和多样性。为应对这些挑战，本研究提出了一种分数模糊多准则群体决策框架，用于在专家评估存在不确定性的情况下对可再生能源发电技术进行评估和排序。研究将分数模糊信息纳入爱因斯坦运算框架，开发了一种新的聚合算子族，为表示和聚合不确定评估提供了机制。此外，采用基于熵的赋权机制，根据可用的决策信息确定各标准的权重。所提出的各组成部分被整合为一个统一的决策程序，在共同的计算框架下结合了专家赋权、分数模糊聚合、标准赋权以及基于距离的TOPSIS评价。数值案例研究考虑了可再生能源发电技术选择中的技术、经济、环境和运营标准。敏感性分析考察了分数参数对排序结果的影响，同时与现有决策方法进行对比分析，以检验所得结果的一致性。研究结果表明了所提出框架在特定评估条件下的适用性，并阐明了分数模糊信息和基于爱因斯坦的聚合在决策过程中的作用。本研究为将不确定的专家信息融入可再生能源技术选择提供了一种综合方法。
