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基于改進TOPSIS法的波浪能發(fā)電項目選址

2020-07-04 02:43:41楊燕霞
機電信息 2020年14期

摘要:為使波浪能發(fā)電產業(yè)化項目選址更具科學性及實用性,利用改進的TOPSIS法進行了定量的評價計算。改進的TOPSIS法是指利用信息熵確定各方案到正負理想解方案的權重,并據(jù)此給出一種新的評價準則。數(shù)值實驗表明,它比傳統(tǒng)的TOPSIS法更能區(qū)分方案的差異性,對優(yōu)化波浪能發(fā)電項目選址具有重要意義。

關鍵詞:項目選址;改進的TOPSIS法;信息熵;評價準則

0 引言

由于我國波浪能發(fā)電尚處于單機研發(fā)階段,還沒有形成系統(tǒng)的產業(yè)化規(guī)模及完備的商業(yè)生產模式,所以國內關于波浪能發(fā)電產業(yè)化前期選址的研究依舊處于初級階段[1-2]。對于波浪能發(fā)電項目選址的定量化研究還不多,文獻[3]利用層次分析法對波浪能發(fā)電裝置海上選址的影響因素進行了分析,并根據(jù)定量計算結果對備選地址進行了擇優(yōu)。文獻[4]采用灰色層次分析法對波浪能發(fā)電產業(yè)化前期選址問題進行了研究。

為了拓展研究波浪能發(fā)電項目選址的定量方法,本文提出了基于改進的TOPSIS法,對波浪能發(fā)電項目備選地址進行排序擇優(yōu)的建議。

由于影響波浪能發(fā)電項目選址的因素眾多,使得備選地址評價比較復雜,單個決策者或專家往往無法對所有相關方面都認識得非常準確、全面。因此,波浪能發(fā)電項目選址決策問題往往是根據(jù)決策群體的綜合意見對備選地址進行擇優(yōu)。顯然,波浪能發(fā)電項目選址決策問題可歸結為運籌與管理中的多屬性群決策問題。

在多屬性群決策問題中,為了減少信息丟失,文獻[5]沒有使用加權算術平均算子進行信息融合,而是通過計算每個方案的決策矩陣與正、負理想矩陣的歐式距離,并利用TOPSIS方法對方案進行排序。

TOPSIS方法[6]作為經(jīng)典的多屬性決策方法,它同時考慮了各備選方案到正、負理想方案的距離,并根據(jù)相對接近度對各方案進行排序。該方法同等看待兩種距離測度,實際上,兩種距離測度對各方案的區(qū)分度是不一樣的。為了體現(xiàn)兩種距離測度在衡量各方案區(qū)分度時的優(yōu)劣性,本文利用信息熵[7]確定兩種距離測度權重,據(jù)此給出一種新的評價準則來對各方案進行排序擇優(yōu),并將該方法用于解決波浪能發(fā)電項目選址問題。

1 基于改進TOPSIS法的多屬性群決策方法

1.1 ? ?問題重述

設參與決策的專家群體為D={d1,d2,…,ds},通過AHP主觀賦權法求得專家dk的權重為λk,它滿足0≤λk≤1,k=1,2,…,s,∑s k=1λk=1。多屬性群決策的備選方案集為A={A1,A2,…,An},評價屬性集為U={u1,u2,…,um},屬性uj的權重為ωj,滿足0≤ωj≤1,j=1,2,…,m,∑m ?i=1ωj=1。

當排序靠前的兩個方案的IRCi相等時,選擇權重大的距離測度對這兩個方案進行評價比較,如果此時兩方案的評價結果相等,則根據(jù)權重小的距離測度對這兩個方案進行比較,如果此時還是相等,則認為這兩個方案結果是相等的。

2 實例應用

某公司需要發(fā)展一個波浪能發(fā)電項目,一共有4個備選地址,現(xiàn)要對這4個備選地址進行排序擇優(yōu)。考慮波浪能發(fā)電項目選址評價指標體系包括5個一級指標[4]:波浪氣候條件、海上發(fā)電地址條件、岸上設施條件、施工條件、周圍環(huán)境。假設5個指標的權重分別為ω=(0.32,0.14,0.24,0.19,0.11),請3位專家對這4個備選地址分別進行評估,評分結果如表1所示。

假設根據(jù)AHP主觀賦權法求得專家權重為λ=(0.4,0.3,0.3),根據(jù)改進TOPSIS法對4個備選地址進行評價排序。具體步驟如下:

步驟1:根據(jù)式(2)和式(4)確定加權規(guī)范化的專家評分矩陣。

步驟2:根據(jù)式(5)重構各方案Ai的決策矩陣Hi。

步驟3:由式(6)和式(7)確定正、負理想決策矩陣。

步驟4:由式(8)和式(9)計算各方案決策矩陣到正、負理想決策矩陣的距離。

步驟5:根據(jù)式(10)~式(14)確定兩種距離測度的權重為e=(0.587 9,0.412 1)。

步驟6:根據(jù)新的評判準則對方案進行排序,評價結果如表2所示。

根據(jù)IRCi大小可得備選地址的排序為:A1>A2>A3>A4,備選地址1為最好的一個選擇。

3 對比分析

通過動態(tài)的數(shù)值實驗,對比傳統(tǒng)TOPSIS方法和改進的TOPSIS方法的異同。假設屬性值x1 11不再是固定值8.9,而是變動的,記為α,它的變動范圍為[6,9],其他屬性值保持不變,如表1所示。分別采用傳統(tǒng)TOPSIS方法和改進的TOPSIS方法對4個備選地址進行排序,其結果分別如圖1和圖2所示。兩種方法的信息熵對比結果如圖3所示。

從圖1和圖2可以看出,存在某個α的屬性值,傳統(tǒng)的TOPSIS法無法判斷哪個方案是最優(yōu)的,而改進的TOPSIS法利用新的判斷準則依然可以判斷哪個方案是最優(yōu)。從圖3可以看出,整體而言,改進的TOPSIS法比傳統(tǒng)的TOPSIS法更能區(qū)分方案的差異性。

4 結語

為了拓展研究波浪能發(fā)電項目選址的定量方法,本文提出了基于改進的TOPSIS法對波浪能發(fā)電項目備選地址進行排序擇優(yōu)。實驗表明,改進的TOPSIS方法比傳統(tǒng)的TOPSIS方法適應性更強,當利用傳統(tǒng)的TOPSIS方法無法判斷兩個備選地址優(yōu)劣性時,改進的TOPSIS方法依然適用,而且通過信息熵可以看出,改進的TOPSIS方法對各方案的評價區(qū)分度更大。

[參考文獻]

[1] 游亞戈,李偉,劉偉民,等.海洋能發(fā)電技術的發(fā)展現(xiàn)狀與前景[J].電力系統(tǒng)自動化,2010(14):1-12.

[2] 韓冰峰,褚金奎,熊葉勝,等.海洋波浪能發(fā)電研究進展[J].電網(wǎng)與清潔能源,2012(2):61-66.

[3] 史宏達,王鴻旭.波浪能發(fā)電裝置海上選址的分析研究[J].海岸工程,2011(3):1-10.

[4] 馮雪嬌.基于灰色層次分析法優(yōu)化遼寧地區(qū)波浪能發(fā)電產業(yè)化項目選址研究[J].建筑與預算,2017(2):22-27.

[5] YUE Z.An Avoiding Information Loss Approach to Group Decision Making[J].Applied Mathematical Modeling,2013,37(1/2):112-126.

[6] XU Z,ZHAO N. Information Fusion for Intuitionistic Fuzzy Decision Making:an Overview[J].Information Fusion,2016,28:10-23.

[7] 齊越.基于熵權模糊綜合評價的火力發(fā)電廠選址[J].廣西電力,2016(2):29-32.

收稿日期:2020-04-29

作者簡介:楊燕霞(1988—),女,廣東太平人,碩士研究生,助教,研究方向:電力系統(tǒng)運行控制,新能源發(fā)電。

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