针对目前海洋能区划研究中存在的计算复杂、耗时长和成本高等问题,本研究基于改进的多准则决策(Multiple criteria decision making,MCDM)方法和人工神经网络(Artificial neural network,ANN),提出了一种风浪联合开发区划智能模型。为降低专家的主观偏差,应用基于层级的模糊权重评估(Fuzzy level based weight assessment,FLBWA)法来计算各评价指标权重;继而结合改进的Borda-全乘比例多目标优化(Borda-multi-objective optimization on the basis of ratio analysis plus full multiplicative form,Borda-MULTIMOORA)法计算开发适宜性指数,从而能够更加准确、高效地得到评价结果;之后,基于灰狼优化算法的反向传播(Grey wolf optimizer with back propagation,GWO-BP)神经网络构建并训练智能模型,将适宜性分析转化为自动化、高效化和智能化的过程;最后,以山东省风浪联合开发区划为例验证该模型的可行性和合理性。根据实例验证,该模型可以实现风浪联合开发区划的智能化,为相关领域的研究和政府规划提供参考。
针对影响海岛风浪互补电站产业化进程的选址决策问题,本文构建选址决策模型并提出求解算法,从而建立海岛风浪互补电站选址决策方法。本文构建海岛风浪互补电站选址决策模型并提出求解算法,从而建立海岛风浪互补电站选址决策方法。在权重求解算法中结合集体决策理论提出基于熵值法和特征向量法的组合权重法,有效降低传统主观赋权法的主观偏差。方案排序算法应用接近理想点法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)得出优先开发序列,确定最优场址。最后,以青岛市海岛风浪互补电站选址为例通过敏感性分析论证方法的鲁棒性、实用性与科学性。海岛风浪互补电站选址决策方法可以为中国海洋能电站微观选址提供理论支撑,推进中国海洋能的产业化进程。
选择合适的海上风力发电机机型对海上风电场的长期高效运行起着至关重要的作用。针对决策者在风机选型决策过程中存在不确定性和主观偏好等问题,提出一种改进的多准则决策(multi-criteria decision making, MCDM)框架及方法:在权重求解算法中将群体决策和直觉模糊数与层次分析法相结合,提出群体直觉模糊层次分析法(group intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process, GIAHP)计算指标权重;在备选方案排序算法中将余弦距离引入接近理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS),提出多距离TOPSIS确定备选方案排序。最后以山东省海上风电场风机选型为例,并通过敏感性分析验证框架及方法的鲁棒性。该框架及方法为中国海上风电场风机选型提供理论依据,可确保海上风电场长期稳定运行。
选址决策在推进海洋能多能互补发电的实用化和产业化的进程中起重要作用。构建选址决策模型,将影响选址决策不可公度、相互制约的因素系统化。建立评价指标体系规范化方法及方案比选预处理方法。提出适用于求解该模型的多属性决策方法——改进的层次分析法(analytical hierarchy process,AHP),并引入集体决策理论。通过中国重点资助的500 k W海洋能独立电力系统示范工程来论证模型及求解方法的科学性、适用性及可行性。
