改进模糊决策在风电产业评价中应用

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1、第33卷第3期华北水利水电学院学报V0L33NO．32012年6月JournalofNoAhChinaInstituteofWaterConservancyandHydroelectricPowerJun．2012文章编号：1002—5634(2012)03—0059—03改进模糊决策在风电产业评价中的应用王瑞莲，尚华(华北水利水电学院电力学院，河南郑州450011)摘要：根据风力发电这一新能源技术产业的特点，选择风电产业评价的指标，建立风电产业的改进模糊决策模型，并采用基于优先传递矩阵的层次分析法确定模型中的权重．这一模型，既可以减少确定指标间判断矩阵的盲目性，又可以在建立指标间模糊优先关系

2、矩阵时反映指标间的优劣差异程度，使综合评判结果有很好的分散性．应用实例验证了这一模型的有效性，具有实用价值．关键词：风电产业；改进模糊决策；层次分析法随着经济的发展，能源生产与消费、环境的矛盾征，也反映了风电产业的效益特征；科技性的产业在越来越大．风能作为一种清洁廉价的能源，可以减弱研究、开发和人力资本方面是需要大量投入的，新能工业化社会对矿物燃料的消费依赖．我国风能资源源产业的发展离不开科技与人才资源的支撑，把科非常丰富，储量居世界首位，风力发电可减少我国二技成果转化率、研发经费增长率、新产品总值增长氧化碳排放、酸雨等环境污染问题，为实现可持续发率、人均研发经费增长率4个指标作为风电产业的展

3、做出贡献⋯．目前，对新兴产业的研究还有很多创新能力指标；发展潜力指标反映了产业的带动性的空白，特别是风电产业的评价．由于部分信息和发展趋势，战略性新兴产业强调产业链的延续与尚不完全或者不确定，对于这一产业的评价或多或完整，要求产业关联度大并能调整与传统产业之间少受主观因素影响，具有一定的模糊性．笔者以模糊的关系，市场占有率可以反映出产品对市场的重要理论研究为基础，根据风力发电的产业特征，选择适程度，从一定程度上反映风电产业对于国民的重要合风力发电产业的衡量指标，建立风电产业的改进性．就业增长率则反映了产业对于就业的拉动性，产模糊一致矩阵决策方法，在此基础上引入层次分析业关联度则反映了风电产业与

4、其他产业之间的关方法，确定模型中的权重，并应用于实证分析中，以系，边远无电游牧居民用电率则反映风电产业与其此作为一个省或某个区域的风力发电产业发展态势他发电产业的优势．的衡量工具，为决策者提供参考的依据．2数学模型的建立1评价指标的选择基于模糊一致矩阵的模糊决策方法适用于有较全局性、长远性、导向性和动态性是风力发电产多定性指标的评价，但该方法有一定的不足．其不足业所应具备的特征，根据这些特征，选择风力发电产处主要有2个方面：第一是模糊优先关系矩阵的元业的评价指标：采用考虑我国宏观经济中的“保增素，能够反映出相应2个对象之间的优劣，但优劣的长”因素的政府经费投入增长率指标和符合目前的差异程度不能

5、体现出来；第二是利用方根法计算单低碳经济观念的能源节约指标作为评价该产业的政指标下的优度值，有待改进，模糊一致判断矩阵排序策指标；选择经济增长率和总资产贡献率作为经济的方法中根据模糊一致判断矩阵元素与权重的关系效益指标，经济效益一方面体现了产业的战略性特式法较为科学]，基于模糊一致矩阵的模糊决策收稿日期：2012—03—10作者简介：王瑞莲(1976一)，女，河南南阳人，讲师，硕士，主要从事综合评价与机组故障诊断方面的研究华北水利水电学院学报2012年6月方法可以从这两个方面进行改进．文中利用改进后单指标“下的优劣次序．的模糊一致矩阵决策方法进行风力发电产业的区域4)计算各参评对象的综合优度值

6、Js为评价．s=∑f∞(2)2．1风电产业区域评价的改进模糊一致矩阵决策模型的构建各指标相应的权重为∞(k=1，2，⋯，m)且满足假设有n个风力发电产业区域(i=1，2，⋯，E=1．按S由大到小可得到n个参评对象在m)构成优选方案集，又有m个风力发电产业评价指个指标下的最终优劣次序．标(k=1，2，⋯，m)构成指标集，则改进模糊一致2．2确定各指标的权重矩阵的决策过程如下：层次分析法(AHP)是在对复杂决策问题的本1)建立模糊优先关系矩阵．质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础假设n个风电评价区域，分别在m个指标下优上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，劣次序的序号用自然数表示，

7、其中1为最优，序号越从而为复杂决策问题提供简便的决策方法，尤其适大，参评方案越劣，且对于优劣程度相同的方案允许合于对决策结果难于直接准确计量的场合，对权重给出相同的优劣次序序号．的确定更加有客观性．通过分析复杂问题所包含的设在指标下，方案的优劣次序序号为a因素及其相互关系，将问题分解为不同的因素并归(i=1，2，⋯，n)，则由m个指标可以建立m个单指并为不同层次，从而形成多层结构．按一定准则对每标