一种用于欠发达地区可再生能源技术选型与选址的改进版IDOCRIW–COPRAS–MILP方法

《Renewable Energy Focus》：A modified IDOCRIW–COPRAS–MILP approach for renewable energy technology and site selection in underdeveloped regions

　　莫哈默德·塞尼塞尔·巴查里|基拉什·卡里米|侯赛因·博尔佐伊|萨尔法拉兹·哈谢姆卡尼·佐尔法尼|萨德格·萨尔马尼 伊朗德黑兰石油技术大学会计与管理系

摘要：本研究提出了一种基于多属性决策分析的集成决策流程，用以解决可再生能源规划中的两个相互关联的问题：选择合适的技术以及确定合适的部署地点。与其他通常分别处理这些问题的研究不同，所提出的模型将二者整合为一个统一的流程。该模型采用改进的客观标准权重综合确定法，根据专家意见和现有文献为15项评估标准分配权重。随后运用复杂比例评估法，对8个潜在地点中的6种可再生能源技术进行评估和排序。再将排序后的候选方案输入混合整数线性规划模型，以确定最佳的技术与地点配置方案。该方法被应用于伊朗欠发达地区的实际案例，这些地区亟需可持续且高效的能源规划方案。研究结果表明，最优的部署方案包括3个地点和6种技术，能够在技术、经济、环境和社会因素之间实现平衡。通过敏感性分析，验证了该方法在各种假设条件下的稳健性和可靠性。通过结合多属性决策分析和优化方法，本文提供了一种实用且灵活的工具，用于处理复杂的能源决策问题。该框架可应用于可再生能源战略规划，为政策制定者、工程师及相关利益方提供基于数据的有效解决方案，尤其适用于资源匮乏的发展中国家。

引言：全球人口不断增长，人均能源消耗也在适度上升，从而导致能源需求增加，而发展中国家的能源需求更为迫切[1]。据估计，到2026年全球电力需求将以年均3.4%的速度增长，目前的主要能源来源仍是化石燃料，如煤炭、石油和天然气。然而，化石燃料存在诸多弊端，尤其是会直接排放二氧化碳，造成环境污染并破坏生态平衡[2]。化石燃料还会带来严重的环境问题，包括加剧温室气体排放，进而推动气候变化[3][4]。目前全球对化石燃料的依赖引发了前所未有的气候危机，表现为全球气温上升、极端天气事件频发以及生态系统遭到破坏。主要来自燃烧化石燃料的持续碳排放，对人类及地球脆弱的生态系统构成了重大且关乎生存的威胁[5]。不稳定的油价以及供需频繁波动，比如20世纪70年代的石油危机，进一步推动了不依赖化石燃料的替代能源产业的发展[6]。为避免这场迫在眉睫的危机，全球能源体系必须进行根本性变革，这也促使人们加快可再生能源技术的发展与应用[7]。摆脱化石燃料、转向可再生能源已不再是可选择的选择，而是必然要求。

可再生能源的优势在于能够减少环境危害并促进长期可持续发展，因此得到了更广泛的应用。过去几十年来，可再生能源技术取得了显著进步[8]，其在全球能源结构中的地位也不断提升[9]。可再生能源包括多种形式，如生物质能、波浪能、潮汐能、太阳能、水力发电、氢能、地热能、风能，以及整合多种可再生能源技术的混合能源系统。如前所述，要解决与化石燃料相关的问题，就需要最大限度地利用成本较低、清洁且可持续的可再生能源技术，如风能和太阳能[10][11][12]。

•水力发电利用流动的水的能量，通常来自海洋、河流或水坝，将水流的动能转化为电能。利用水力发电一般有三种方式[13]：
- 动能资源，如海浪、潮汐、洋流和海上风能
- 基于温度梯度的资源
- 基于盐度梯度的资源

•太阳能则是将阳光转化为电能或热能。太阳能电池板能够捕捉阳光并将其转化为电能，而聚光太阳能发电系统则利用镜子聚焦阳光来加热水体，进而驱动涡轮机发电[14]。

•风能则是利用风的动能来发电。风车可将风能转化为电能，然后输送到电网中[15]。

•地热能则利用地球内部的热量来发电或供热。地热发电厂从地下抽取热水或蒸汽，驱动涡轮机发电。这种能源仅存在于地球热量较为集中的特定区域[16]。

•生物质能是由植物或动物产生的有机物质，可用于发电或供热。生物质可直接燃烧产生热能，也可转化为乙醇或生物柴油等生物燃料。虽然生物质能属于可再生能源，但如果管理不当，也可能导致空气污染[17]。

尽管可再生能源清洁、无限且可持续，但它们也存在一些明显缺点：较高的资本投资成本、能源储存难题、不同技术所需的空间大小不一、效率低于化石燃料、在一定程度上受地理位置影响，以及因天气状况不确定而导致的性能不稳定。这些因素使得可再生能源开发过程中的决策尤为重要。

虽然人们已经认识到向更清洁的能源过渡的重要性，也介绍了各种主要的可再生能源，但至关重要的是要采取战略性措施，基于准确的假设和数据做出正确决策，否则仓促决策而不经过周密规划反而会适得其反[18]。这涉及到选择最优的能源组合，而挑选最合适的可再生能源技术则是一个复杂的多学科过程，需要从环境、社会、技术和经济等多方面对其性能进行评估[19]。为了全面评估并选出性能优异的技术，决策者需要具备能够同时结合定量和定性分析的方法工具。在此背景下，有效的决策需要强大的工具来评估可再生能源技术的性能。由于各种评估标准之间存在冲突，从众多备选技术中选出最优技术的任务被视为一项多准则决策问题[20][21]。这类方法通常会使用决策矩阵，根据相互冲突的标准对各个备选方案进行评估。决策的另一个方面是项目的选址问题。与前者的目标——选择最优的能源组合不同，选址阶段是在技术已确定的前提下，寻找建设和发展设施的理想地点。同样，在这一阶段也需要考虑与场地特性相关的决策标准，并将其纳入多准则决策算法中，从而确定理想的选址。

本文提出了一种综合框架，帮助决策者根据多项标准选择最佳的能源组合，并运用多准则决策方法和线性规划技术挑选合适的选址地点。该框架还通过一个实际案例进行了测试。本文的其余结构如下：第二部分介绍相关文献综述；第三部分阐述所采用的方法论及提出的框架；第四部分呈现调研所得的关键成果；第五部分为讨论内容，第六部分则探讨实际应用意义及相关利益方的考量。

文献综述：过去，许多多准则决策方法已被开发出来，并广泛应用于各个领域，这一趋势与同一时期可持续性及可持续发展的重要性日益提升相吻合。自21世纪初以来，就有不少研究致力于可再生能源选择中的决策过程研究。早期的研究主要使用传统的多准则决策方法，依据一些基本的准则以较为简单的形式进行决策[22]。Afgan和Carvalho[23]、Durak和?en[24]等人也进行了相关研究。

方法：为实现同时选择能源类型和选址的目标，本文提出了一种决策框架。与其他框架类似，第一步是收集信息，比如要开发的能源类型、候选地点以及用于区分不同方案的评估标准，这些信息可以通过深入的文献综述[92]或专家意见获取。收集完数据后，就可以构建决策矩阵，该矩阵的每一行代表一项评估标准。

实证数据与研究结果：为验证该框架，本研究以伊朗较为贫困和欠发达地区的可再生能源发展为例进行了实际案例分析。首先确定了三组清单：候选地点、可再生能源类型以及评估标准。接着，从现有文献、专家意见以及地理信息系统（如PVsyst和风能图集）中收集所需数据。在这个具体案例中，最初的清单是根据相关记录编制的。

讨论：本研究的目的是解决一个同时优化问题，即确定应开发哪种或哪些类型的可再生能源，以及最适合开发这些能源资源的地点。为回答研究问题，本文提出了一种结合多准则决策方法和线性规划的框架。解决该问题所需的信息——即关于地点、可行的能源类型以及评估标准的信息——是通过专家意见、现有文献等途径获得的。

实际应用意义与相关利益方考量：尽管该框架是在学术环境中开发并经过验证的，但它具有明显的实际价值。能源管理部门和城市规划人员可以将其改造为决策支持系统，帮助优化可再生能源技术及其选址，尤其是在资源有限的情况下需要做出投资决策时。尤其值得一提的是，该框架将多准则决策分析与线性规划相结合，使得决策过程更具可追溯性、透明度，同时也更易于调整。

结论：尽管全球仍高度依赖化石燃料，但人们正在逐步转向更加可持续和清洁的能源。在可再生能源发展中，一个重要的方面就是选择问题，历史上这个问题通常表现为两个方面：可再生能源技术的选择以及最佳选址的确定。虽然现有文献中分别探讨了这两个选择问题，但本研究旨在提出一种能够同时解决这两个问题的框架。

局限性及未来研究方向：尽管所提出的框架取得了良好的效果，在实践中表现良好，但它也存在一些局限性，未来的研究可以针对这些问题展开探索。首先，对于地热能这类新兴可再生能源技术，由于缺乏高精度的地区级地理数据集，相关信息的准确性较差。未来的研究可以利用实时卫星数据或基于GIS的数据收集技术，甚至结合基于人工智能的环境数据分析方法，以提高数据的准确性。

作者贡献说明：莫哈默德·塞尼塞尔·巴查里：撰写初稿、开展研究、构思框架。基拉什·卡里米：撰写初稿、开展研究、构思框架。侯赛因·博尔佐伊：撰写初稿、开展研究。萨尔法拉兹·哈谢姆卡尼·佐尔法尼：参与审稿与编辑工作、撰写初稿、进行验证、开展研究、进行形式化分析。萨德格·萨尔马尼：撰写初稿、开展研究。

未引用参考文献：[40]、[49]、[50]、[51]、[52]。

利益冲突声明：作者声明自己不存在任何可能影响本文研究成果的已知财务利益或个人关系。

致谢：无。