使用区间值T球形模糊多标准决策方法确定孟加拉国风能绿色氢生产的最优选址

《International Journal of Hydrogen Energy》：Optimal siting of wind powered green hydrogen production in Bangladesh using interval-valued T-spherical fuzzy multi-criteria decision-making method

氢能选址评估与不确定性处理方法研究，采用区间值T-球型模糊环境结合SIWEC与SPOTIS方法，基于十年ERA5风数据及多维度指标评估，确定Bangladesh最优风氢产地点位，揭示关键驱动因素与成本优化潜力。

　　
本研究针对Bangladesh国家风能制氢项目选址问题，构建了融合模糊数学理论与多准则决策模型的创新框架。研究团队来自山东理工大学智能电网与信息工程学院，通过整合十年期高分辨率气象数据与多维度社会技术经济指标，首次系统性地解决了发展中国家在可再生能源制氢领域面临的规划难题。

项目核心创新体现在方法论层面：首先采用第四代ERA5再分析数据，建立100米高度层风资源动态评估模型。区别于传统研究依赖静态平均值，本研究通过频谱分析捕捉风资源年际波动特征，特别关注季风转换期的风速突变规律。经统计验证，该处理方式使风能可利用率评估准确度提升37%，为后续决策提供可靠基础。

在决策模型构建方面，突破性地将区间值T-球面模糊集（IVT-SFS）与主观-客观集成权重评价法（SIWEC）相结合，形成具有双重验证机制的多准则决策框架。IVT-SFS通过引入区间参数处理气象数据的波动性，使隶属度函数能够同时反映数据的不确定性和决策者的主观偏好。经160种权重组合的敏感性测试，该模型表现出超越传统T-S模糊模型的稳定性，Kendall协调系数达到0.916，显著优于行业基准0.75。

研究团队创新性地将制氢系统经济模型与多准则决策进行耦合分析。通过建立包含16个核心指标的评估体系，突破传统研究仅关注地理气候因素的局限：技术经济维度涵盖电解槽效率衰减曲线、电解水制氢的边际成本函数等动态参数；社会维度引入社区接受度指数和就业带动系数；环境维度则量化了土地占用与生态敏感区的冲突概率。特别值得注意的是，研究首次将"气候韧性指数"纳入评估体系，通过构建极端天气事件与制氢系统耦合响应模型，为沿海地区选址提供了重要参考。

实证分析部分揭示了Bangladesh风能制氢的独特优势。在100米高度层监测数据显示，三个候选区域（Noakhali、Thakurgaon、Feni）的风速功率密度达到8.7-9.2 W/m2，较传统选址标准高15%-20%。经技术经济模型验证，采用1650kW级定制化风力发电机组的方案，在保证60%年利用率的前提下，可使平准化氢气成本降低至2.3美元/kg，较国际同类项目低18%。研究还发现，在季风减弱期（11月至次年1月）实施双机并联运行策略，可使设备利用率提升至82%，这是传统单机运行模式无法企及的技术突破。

在决策机制方面，SIWEC-SPOTIS双引擎架构展现出显著优势。通过构建专家知识图谱与客观数据源的动态权重分配模型，有效解决了发展中国家普遍存在的专家资源不足问题。实际应用中，权重系数经五轮德尔菲修正后趋于稳定，变异系数控制在8%以内，较纯主观赋权法降低42%。SPOTIS算法通过引入理想解与反理想解的复合距离函数，使选址结果在气候波动（±15%风速变化）和成本波动（±20%）条件下保持稳定，验证了模型的鲁棒性。

社会经济效益评估表明，优选区域的制氢项目可使当地电力成本下降31%，同时创造约4500个技术岗位。研究特别开发的"社区参与度指数"，量化了在地居民对项目的支持程度，该指标在最终选址中权重占比达18%，成功规避了三个原定选址因土地纠纷导致的开发风险。在环境效益方面，经LCA生命周期评估显示，每兆瓦时绿氢生产可减少CO?当量排放2.7吨，相当于每年种植42万棵乔木的碳汇能力。

研究团队通过建立多时间尺度（小时-年际）的风能预测模型，解决了发展中国家普遍存在的气象数据缺失问题。采用改进的POESI算法对ERA5数据进行去噪处理，使极端风速事件的识别准确率提升至89%。在 techno-economic模型构建中，创新性地引入"政策缓冲因子"，动态调整电解槽投资回收期计算结果，为政府规划提供弹性调整空间。

敏感性分析揭示了关键变量间的非线性关系：电解槽效率每提升1%，LCOH下降曲线斜率将增加0.23；而社会接受度指数每提升10个单位，项目经济内部收益率（IRR）可提高1.8个百分点。研究还发现，在电力市场补贴政策存在25%波动区间时，项目经济可行性仍能保持稳定，这为政策制定者提供了重要的决策参考。

在技术经济层面，研究团队开发了定制化的风力发电机选型矩阵。通过对比3.5MW、4.0MW和5.0MW三种主流机型的生命周期成本，发现4.0MW机组在Bangladesh特殊地理条件下（平均海拔25米，年极端风向变化达12次）具有最优性价比。该发现颠覆了传统认为更大容量机组更经济的认知，为发展中国家选择适合的制氢设备提供了新范式。

研究还构建了多情景模拟系统，涵盖基础情景、气候恶化情景和地缘政治风险情景三种发展路径。模拟结果显示，在情景三（极端气候+供应链中断）下，优选区域的抗风险能力仍保持78%的产能保障率，远超行业平均的52%。这得益于研究团队提出的"模块化制氢系统"设计理念，通过将电解槽组与储能装置进行柔性耦合，显著增强了系统的环境适应能力。

在方法论层面，IVT-SFS框架成功解决了传统模糊模型处理区间数据的局限性。通过建立包含区间上下限的隶属度函数，使模型能够同时处理气象数据的统计波动（±15%）和专家知识的概率分布（β分布参数0.32）。经蒙特卡洛模拟验证，该模型在处理1000组以上随机输入时，决策结果的变异系数始终低于5%，显著优于传统T-S模糊模型。

研究团队特别关注了社会公平维度，开发出"社区受益指数"作为硬约束条件。该指数综合考量就业机会分配、本地供应链参与度和可再生能源配额分配等因素，确保项目选址不会加剧区域发展不平衡。在Noakhali地区的试点显示，该指数使原定选址调整了3.2公里半径范围，有效规避了传统选址中可能存在的土地权属纠纷。

最后，研究提出了"阶梯式部署策略"，建议优先在风资源稳定（年均风速4.5-5.2m/s）、政策支持力度大（补贴覆盖率≥60%）且社区参与度高的区域（CPI指数≥0.75）建设示范项目。该策略通过动态调整各阶段的权重参数，使项目总成本在10年周期内波动范围控制在±8%以内，为规模化部署提供了可操作的路径规划。

该研究的重要启示在于：对于发展中国家而言，可再生能源制氢项目成功的关键不在于单一的技术突破，而在于构建"数据-模型-决策"的闭环系统。通过融合高分辨率气象数据、动态经济模型和智能决策算法，研究团队证明了即使在数据有限和资源约束条件下，仍然能够实现具有商业可行性的氢能项目选址。这为全球南方国家推进能源转型提供了可复制的方法论体系。