芈社★ａ表管硕士学位论文可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策研究Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｓｓ浩２０２１年６月国内图书分类号：Ｆ４０７．９学校代码：１００７９国际图书分类号：６５８．５密级：公开硕士学位论文可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策研究硕士研究生：武程浩导师：乌云娜教授申请学位：工学硕士学科：管理科学与工程专业：管理科学与工程所在学院：经济与管理学院答辩日期：２０２１年６月授予学位单位：华北电力大学ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：Ｆ４０７．９Ｕ．Ｄ．Ｃ：６５８．５ＴｈｅｓｉｓｆｏｒｔｈｅＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＷｕＣｈｅｎｇｈａｏＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＷｕＹｕｎｎａＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｈｏｏｌ：ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤａｔｅｏｆＤｅｆｅｎｃｅ：Ｊｕｎｅ，２０２１Ｄｅｇｒｅｅ－Ｃｏｎｆｅｒｒｉｎｇ－Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ：ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策研宄》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研宄工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研宄成果。对本文的研宄工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：曰期：年（月丨丨曰华北电力大学硕士学位论文使用授权书《可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策研宄》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研宄成果归华北电力大学所有，本论文的研宄内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅，学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于（请在以上相应方框内打Ｖ）：保密□，在年解密后适用本授权书不保密ｑ／作者签名：省牧洚日期：Ｍ年／月＂日导师签名ｕ－ｙ日期：年６月丨｜日平北电力大学硕士学位论文摘要面对日益严重的环境污染问题和日益严峻的能源短缺局面，近期的中央经济会议明确提出了“２０３０年碳达峰”和“２０６０年碳中和”的重大目标任务，为实现这一宏伟目标，需要大力发展可再生能源，使其在未来的能源结构中占据主导地位。分布式光伏发电产业作为可再生能源的重要组成部分，凭借其因地制宜、就近消纳的诸多优势发展迅猛。高速公路服务区光伏发电站便是分布式光伏发电产业的又一创新应用，该项目不仅可以缓解服务区用电紧张的问题，也可以充分利用服务区屋顶等闲置区域，能够有效降低传统化石能源的损耗，保护生态环境。然而，高速公路服务区光伏发电站尚处于发展初期，关于该项目的投资决策缺乏科学完备的理论支撑。本文将基于可持续发展理念对高速公路服务区光伏发电站的投资决策问题展开研究，确保其满足经济、社会、环境等多重效益，促进该项目的持续稳定发展。本文首先对分布式光伏发电站和投资决策相关理论的国内外研究现状进行了分析总结，从而明确了本文的研宄内容，制定出本文的技术路径。接着，本文深入梳理分析了可持续发展理念，并从建设可行性、经济合理性、社会协调性和环境适应性四个角度指出了高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵。为实现项目的可持续发展，本文先是基于传统分布式光伏发电站的研宄现状总结出高速公路服务区光伏发电站的一般影响因素，再是基于可持续视角并结合高速公路服务区自身特点总结出建设可扩展性、社会可持续性、环境可协调性三类可持续影响因素，由此构建出科学全面的投资决策指标体系。随后，本文引入三角直觉模糊环境构建出项目投资决策模型，模型根据三角直觉模糊数来描述定性指标信息，采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法和最大交叉熵方法分别确定指标的主观权重和客观权重，通过线性组合法对主客观权重进行集成，然后采用考虑投资者风险规避心理的ＴＯＤＩＭ方法对各个备选项目进行排序，该模型可为高速公路服务区光伏发电站的投资决策提供科学的理论支持。最后，本文以河北省高速公路服务区光伏发电站投资决策问题为例进行了实证研究，并对决策结果进行了敏感性分析和情景分析，分析结果证明了投资者心理因素对于最终决策的影响，也验证了本文所制定的投资决策模型的科学性和有效性。本文的创新之处主要体现在以下四个方面。首先，本文建立了一套系统的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系。其次，本文将三角直觉模糊数应用于高速公路服务区光伏发电站投资决策领域，以解决潜在的模糊性和不确定性问题。第三，本文采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法、最大交叉熵法和线性加权＾４相结合，兼顾专家学者的主观偏好和数据本身的客观差异，从而得到更为科学合理的组合权重。最后，本文考虑到决策者会对不同的指标持有不同的风险偏好，通过情景Ｉ华北电力大学硕士学位论文分析创建出全新的参数赋值策略，从而扩展了传统的ＴＯＤＩＭ方法，使该模型更加适应实际的髙速公路服务区光伏发电站投资决策问题。关键词：高速公路服务区；光伏发电站；投资决策；三角直觉模糊数；ＴＯＤＩＭ方法ＩＩ华北屯力大学硕士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｅｆａｃｅｏｆｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｓｅｒｉｏｕｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎａｎｄｅｎｅｒｇｙｓｈｏｒｔａｇｅ，ｔｈｅｒｅｃｅｎｔｃｅｎｔｒａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｃｌｅａｒｌｙｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｍａｊｏｒｇｏａｌｓａｎｄｔａｓｋｓｏｆ＂ｃａｒｂｏｎｐｅａｋｂｙ２０３０Ｍａｎｄ＂ｃａｒｂｏｎｎｅｕｔｒａｌｂｙ２０６０＂．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｉｓｇｒａｎｄｇｏａｌ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｖｉｇｏｒｏｕｓｌｙｄｅｖｅｌｏｐｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙａｎｄｍａｋｅｉｔｄｏｍｉｎａｎｔｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅｅｎｅｒｇｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙｄｅｖｅｌｏｐｓｒａｐｉｄｌｙｗｉｔｈｉｔｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｌｏｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｎｅａｒｂｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｉｓａｎｏｔｈｅｒｉｎｎｏｖａｔｉｖｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｃａｎｎｏｔｏｎｌｙａｌｌｅｖｉａｔｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｏｗｅｒｓｈｏｒｔａｇｅｉｎｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａ，ｂｕｔａｌｓｏｍａｋｅｆｕｌｌｕｓｅｏｆｉｄｌｅａｒｅａｓｓｕｃｈａｓｒｏｏｆｏｆｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｌｏｓｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｓｓｉｌｅｎｅｒｇｙａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｉｓｓｔｉｌｌｉｎｔｈｅｅａｒｌｙｓｔａｇｅｏｆｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ａｎｄｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｓｌａｃｋｏｆｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈａｔｉｔｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｅｃｏｎｏｍｙ，ｓｏｃｉｅｔｙａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ａｎｄｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅａｎｄｓｔａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｆｉｒｓｔａｎａｌｙｚｅｓａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎａｎｄｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｒｅｌａｔｅｄｔｈｅｏｒｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｂｙｃｌａｒｉｆｙｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎｄｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｐａｔｈｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ａｎｄｐｏｉｎｔｓｏｕｔｔｈｅｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｆｒｏｍｆｏｕｒａｓｐｅｃｔｓｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ，ｅｃｏｎｏｍｉｃｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ，ｓｏｃｉａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ，ｎａｍｅｌｙ，ｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ，ｓｏｃｉａｌｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｔｏｂｕｉｌｄａｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｔｒｉａｎｇｕｌａｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｔｏｂｕｉｌｄａｐｒｏｊｅｃｔｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｉｎｄｅｘｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｌｌ华北电力大学硕士学位论文ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｒｉａｎｇｕｌａｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒ，ｕｓｅｓｔｈｅＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｃｒｏｓｓｅｎｔｒｏｐｙｍｅｔｈｏｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｓｏｆｔｈｅｉｎｄｅｘｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｔｈｉｓｔｗｏｗｅｉｇｈｔｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｉｎｅａｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｎｕｓｅｓｔｈｅＴＯＤＩＭｍｅｔｈｏｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｎｖｅｓｔｏｒ＇ｓｒｉｓｋａｖｅｒｓｉｏｎｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙｔｏｓｏｒｔｔｈｅａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｐｒｏｊｅｃｔｓ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｔａｋｅｓｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎＨｅｂｅｉｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａａｓａｎｅｘａｍｐｌｅｔｏｃｏｎｄｕｃｔａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌｓｔｕｄｙ，ａｎｄｃａｒｒｉｅｓｏｕｔｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｃｅｎａｒｉｏａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｉｎｖｅｓｔｏｒｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｏｎ１ｈｅｆｉｎａｌｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ，肪ｄａｌｓｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｉｔｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｉｎｖｅｓｔａｘｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｍｏｄｅｌｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｍａｉｎｌｙｒｅｆｌｅｃｔｅｄｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｆｏｕｒａｓｐｅｃｔｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｐｐｌｉｅｓｔｈｅｔｒｉａｎｇｕｌａｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｔｏｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｆｉｅｌｄｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌａｍｂｉｇｕｉｔｙａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ．Ｔｈｉｒｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬｍｅｔｈｏｄ，ｍａｘｉｍｕｍｃｒｏｓｓｅｎｔｒｏｐｙｍｅｔｈｏｄａｎｄｌｉｎｅａｒｗｅｉｇｈｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｆｅｘｐｅｒｔｓａｎｄｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｄａｔａｉｔｓｅｌｆ，ｓｏａｓｔｏｏｂｔａｉｎａｍｏｒｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｗｅｉｇｈｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｅｒｓｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｉｓｋｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｒｅａｔｅｓａｎｅｗｐａｒ咖ｅｔｅｒａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙｔｈｒｏｕｇｈｓｃｅｎａｒｉｏａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｈｉｃｈｅｘｐａｎｄｓｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＴＯＤＩＭｍｅｔｈｏｄａｎｄｍａｋｅｓｔｈｅｍｏｄｅｌｍｏｒｅｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｔｈｅａｃｔｕａｌｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａ；Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ；Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ；Ｔｒｉａｎｇｕｌａｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒ；ＴＯＤＩＭｍｅｔｈｏｄＩＶ华北电力大学硕士学位论文目录ｍ＾ＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌ第１章绪论１１．１选题背景及意义１１．１．１选题背景１１．１．２研宄意义３１．２国内外研究现状４１．２．１国内外高速公路光伏发电项目研究４１．２．２国内外可再生能源项目投资决策研宄６１．３论文研宄内容及技术路径８１．３．１论文研宄容８１．３．２论文技术路径９１．４论文创新点１１第２章相关基础理论研究１２２．１高速公路服务区光伏发电站可持续分析１２２．１．１可持续理念的提出１２２．１．２高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵１３２．１．３可持续视角融入项目投资决策的必要性分析１５２．２高速公路服务区光伏发电站投资决策环境分析１６２．２．１高速公路服务区光伏发电站发展现状１６２．２．２高速公路服务区光伏发电站投资决策ＰＥＳＴ分析１７２．３项目投资决策方法１９２．３．１指标评价信息描述方法１９２．３．２指标权重确定方法２１２．３．３备选项目排序方法２３２＿４本章小结２４第３章高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系２５３．１投资决策指标体系设计思路与原则２５３．１．１投资决策指标体系设计思路２５３．１．２投资决策指标体系设计原则２７３．２投资决策影响因素分析２８３．２．１投资决策一般影响因素分析２８ＩＶ华北电力大学硕士学位论文３．２．２可持续视角下投资决策影响因素挖掘３０３．３投资决策指标体系建立３１３．４本章小结３６第４章高速公路服务区光伏发电站投资决策模型构建３７４．１可持续视角下投资决策流程３７４．２投资决策指标评价值的确定３９４．３投资决策指标权重的确定４１４．３．１基于ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法的主观权重确定４１４．３．２基于最大交叉熵法的客观权重确定４３４．４基于ＴＯＤＩＭ方法的备选项目排序４４４．５算例分析４５４．５．１项ｇ背景介绍４５４．５．２投资决策数据的收集与处理４７４．５．３投资决策指标权重计算４９４．５．４投资决策模型应用计算５１４．５．５投资决策结果分析５２４．６本章小结５５第５章研究成果和结论５６参考文献５８攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果６４ｍｍ６６ｖ华北电力大学硕士学位论文第１章绪论１．１选题背景及意义１．１．１选题背景良好的生态环境是人类赖以生存的基础，近年来我国北方城市雾霾等极端天气的频繁出现意味着大自然自我调节能力的下降，严重的生态失衡问题直接影响到人类的身体健康。另一方面，能源是人类社会赖以发展的持续动力，不断增长的世界人口和不断扩张的全球经济带来的是日益上升的能源需求。解决经济发展与生态平衡之间的矛盾，关键在于调整优化能源结构，发展可再生能源。太阳能作为一种清洁能源，不受地域限制，取之不尽，用之不竭。据国际能源署（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｅｒｇｙＡｇｅｎｃｙ，ＩＥＡ）数据统计，受新冠肺炎疫情影响，２０２０年全球太阳能光伏发电新增装机容量较２０１９年增长３３％，增速有所放缓，但是随着经济不断复苏和政策持续支持，预计２０２２年后全球光伏扩张速度将更快。在全球光伏产业的构成中，分布式光伏发电站与集中式光伏发电站相比具有因地制宜、就近消纳的显著优势，可以避免长距离输送过程中的电能损耗，为用电负荷中心提供可靠保障。由于全球加快发展交通枢纽、商业住宅等分布式光伏系统，预计２０２３－２０２５年，在分布式光伏产业的强力拉动下，全球光伏发电年均增量将逼近１６５ＧＷ。我国幅员辽阔，太阳能资源充足，非常适合大规模开发利用太阳能。２０１３年国务院颁布《促进光伏产业健康发展的若干意见》，国家能源局制定相关管理办法，各省级、市级政府纷纷出台相应的光伏产业补贴措施，在持续利好的政策背景下，我国光伏装机总量保持高位增长，截止２０２０年底，己达２．５３亿千瓦。但是，我国光伏产业在快速发展的同时也产生了较为严重的弃光限电问题，国家能源局数据显示，截止２０２０年底，全国平均弃光率仍然保持在２％的水平，与去年同期基本持平，其中新疆和甘肃的弃光率分别为４．６％和２．２％。产生弃光限电现象的主要原因在于我国西北地区经济发展缓慢，无法完全消纳大规模集中式光伏电站所产生的电能，在这样的背景下，国家鼓励在我国中东部及沿海经济发达省市因地制宜发展分布式光伏产业，例如交通枢纽光伏电站、居民区屋顶光伏电站、产业园区光伏电站等，该类示范性项目在满足当地较高电能需求的同时，也有效减少了当地二氧化碳等污染物的排放。截止２０２０年底，全国新增分布式光伏装机１５５２万千瓦，在光伏新增装机总量中占比己达３２％，由此可见分布式光伏项目在我国有着广阔的发展前景，图１－１展示了我国分布式光伏装机分布情况。为进一步推动分布式光伏产业的发展，高速公路服务区光伏发电站项目应运而生。高速公路服务区作为交通枢纽，在国家物流和客运体系中发挥着重要的作用，近年来，不断增加的客１华北电力大学硕Ｌ学位论义运量，加上当前快速发展的电动汽车产业，对高速公路服务区的用电量提出了更高的要求。然而，高速公路服务区通常位于远离城市的偏远地Ｋ，大多依赖农村电网，导致供电不稳定，电能损耗大。因此，高速公路服务Ｋ光伏发电站的建设运营不仅可以实现服务Ｒ屋顶等闲置资源的集约利用，而且可以Ｗ效缓解区域川电负荷压力，提高服务区的供电安全性。未来，越来越多的高速公路服务Ｒ将配备光伏发电设备，这对光伏企业来说是重大的机遇。卜单位：万千瓦ｈ，＿ｆ｜－／＇／ｒ１°１９０３８０７的丨？一ｉ．Ｉ６７ｙ圏图卜Ｉ我国分布式光伏装机分布图资枓来源：数据来源于Ｎ家能源间网站高速公路服务区光伏发电站的前期投资决策对１？企业来说乍关电要，成功的项ｗ不仅有利于企业短期效益的实现，也侖利于企、ｌｋ／ｉ：行＃内树立起以好的１１碑，从而实现其长远的战略效益。高速公路服务区光伏发电站作为前沿的分布式光伏发电项丨！，需要综合考虑各方面因素，仅有资源、经济等传统Ｗ素的考Ｓ远远不能满足该项目科学投资决策的需求。全新的时代背景、高强度的行业竞争｜｜］要求企、Ｉｋ在高速公路服务区光伏发电站投资决策中结合服务区特点，并且藤于可持续理念引入建设闪素、社会因素和环境因素等，从而保证项月的综合效益。因此，本文将棰于可持续视角对高速公路服务Ｋ光伏发电站投资决策问题展开深入研宄。２华北电力大学硕士学位论文１丄２研究意义分布式光伏发电站具有广阔的市场前景，高速公路服务区光伏发电站更是满足了服务区日益增长的用能需求，能够有效降低传统化石能源发电所产生的污染物排放，促进当地经济和光伏产业的进一步发展。高速公路服务区光伏发电站的前期投资决策事关项目成败，是实现项目综合效益的基础。然而，高速公路服务区光伏发电站尚处于发展初期，在项目前期投资决策过程中面临诸多的不确定性，传统的分布式光伏项目决策体系难以满足该项目的实际需求。在当前可持续发展理念的指导下，本文将基于可持续视角对高速公路服务区光伏发电站＾：资决策问题展开深入研究。具体研宄意义如下：（１）理论意义基于可持续视角对投资决策指标体系进行了创新，引入前沿的符合实际需求的多属性决策理论方法对投资决策模型进行了改进。本文在构建高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系时除考虑一般的经济技术需求外，还基于可持续视角挖掘出建设可扩展性、社会可持续性、环境可协调性三类可持续影响因素，创新了分布式光伏项目的指标架构，可为分布式光伏产业的创新发展提供借鉴和参考。在投资决策模型方面，考虑到实际决策过程中由于定性指标带来的模糊性和不确定性，本文采用三角直觉模糊数来描述定性指标信息以降低决策过程中的信息损失；其次，为兼顾决策者的主观偏好和数据本身的客观差异，本文采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法和最大交叉熵法的组合赋权法以得到更为科学合理的权重结果；最后，在备选项目排序过程中，本文采用扩展的ＴＯＤＩＭ方法，通过全新的参数赋值策略充分挖掘出投资者风险规避心理对于最终决策结果的影响，更加符合实际需求。因此，本文建立的投资决策指标体系和投资决策模型可以良好解决高速公路服务区光伏发电站的投资决策问题，具有一定的理论研究价值。（２）实践意义高速公路服务区光伏发电站将在未来的能源体系中发挥重要的作用，本文所确立的投资决策框架有助于企业进行科学决策。本文通过查阅相关文献，咨询专家意见，引入可持续视角，建立起包含资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素的五维度双层次指标体系，综合全面的指标体系有助于企业在进行高速公路服务区光伏发电站投资决策时兼顾内部与外部效益、短期与长期效益，在满足企业需求的同时促进行业高质量发展。此外，本文在构建高速公路服务区光伏发电站投资决策模型时善于结合项目特点、考虑实际需求，通过对不同方法的组合以及对传统方法的改进构建起更具实用性的决策模型，能够有效降低企业投资风险。最后，为提高企业在实际决策过程中的效率，本文将决策过程流程化，专门绘制的决策框明确了每阶段的具体工作内容，可供企业参考。综上所述，本文具有一定的实践研究价值。３（３）现实意义我国国家主席习近平在第七十五届联合国大会上郑重宣布中国将釆取更为有力的举措，力争使国内二氧化碳排放量在２０３０年前达到峰值，在２０６０年前实现碳中和。为实现这一宏伟目标，需要进一步加快太阳能等可再生能源的发展。高速公路服务区光伏发电站作为新能源领域与交通领域的创新性合作范例，对于分布式光伏产业规模的持续扩大具有重要的促进作用。此外，本文在可持续发展理念指导下开展项目投资决策指标体系的构建工作，在保障高速公路服务区光伏发电站综合效益的同时也促进了可持续发展理念的应用普及，可供其他可再生能源项目借鉴参考。最后，本文在开展研究时采用的可持续理念可以促进行业标准的进一步完善，使得企业的投资行为更加规范合理，从而促进高速公路服务区光伏发电站的长远稳定发展。１．２国内外研究现状１．２．１国内外高速公路光伏发电项目研究高速公路服务区光伏发电站属于分布式光伏产业，因此在进行项目投资决策时需要参照一般分布式光伏项目的研究现状。Ｈｕａｎｇ等［２］针对高穿透分布式光伏接入电网所带来的电网加固成本，提出了一种考虑电网加固的综合成本效益分析方法，并以８７６０ｈ潮流为例进行了分析，为高穿透式分布式光伏系统接入电网的优化规划提供了依据。Ｓｕｅ等［３］认为有效预测分布式光伏电站的发电量对于电力公司的日常运营至关重要，因此在引入季节因素、天气预报以及其他变量的基础上建立了一套分布式光伏电站发电量预测系统。Ｙａｎｇ和Ｚｈａｏ［４］从技术支持、管理驱动和资金支持等方面对我国分布式光伏产业的相关政策进行了分析，并且得出结论当前我国的各项政策有助于分布式光伏产业经济效率的提升，无论是企业用户还是家庭用户都能获得一定的经济效益。Ｓａｋｅｒ等［５］研究了商业区屋顶和校园建筑屋顶的分布式光伏发电系统，分析了相关财务参数对于屋顶分布式光伏系统成本以及效益的影响。Ｌａｎｇ等［６］分析了奥地利、瑞士和德国的住宅及商业分布式光伏系统的自用潜力，并且得出结论，在缺乏政策支持的情况下，由于可观的用电需求和可盈利的电价，在中欧等地的建筑物屋顶安装分布式光伏设备具有一定的吸引力。喻恒凝等［７］建立了电动汽车充电模型和分布式光伏的出力模型，研究了电动汽车和分布式光伏接入对配电网线路损耗和电压偏移的影响。综上，不少学者展开了分布式光伏系统的相关技术因素及经济因素的研宄，这也是高速公路服务区光伏发电站的投资决策中应该重点关注的因素。此外，国内外诸多学者关于光伏发电系统与高速公路相结合的问题也展开了大量研究。国外方面，Ｋｉｍ等［８］研究了在韩国高速公路沿线部分区域建设光伏发电站的可行性，综合考虑地形条件、太阳能辐射量和阴影等因素来估算候选站点的发电量，计算结果可４华北电力大学硕ｂ学位论义为韩国共计１４万公里的国家高速公路沿线太阳能资源开发提供参考。Ｘｉａｎｇ等［９］认为光伏一地源热泵系统在提高建筑节能效率方面潜力巨大，并以北京市某典型高速公路服务区为例进行了为期１０年的模拟分析，讨论了光伏集热系统面积、换热器长度、换热器布置对于系统性能的影响。Ｐｏｅ等［１（）］则从美国公路所有权的角度对服务区分布式光伏发电系统的经济、生态、法律和政治等影响因素进行了分析。国内方面，朱传征［１１］指出随着经济社会的快速发展，交通运输行业的电能消耗不断增加，其中高速公路的整体运营管理约占交通运输行业电能消耗的１３％，主要能耗集中在高速公路服务区、隧道、收费站等。范相冉［１２］研宄了以光伏面板、风机和蓄电池为微源的直流微电网在高速公路沿线设施供电上的应用，并且以经济性和可靠性为主要目标开展了高速公路并网型和离网型直流微电网的算例分析。周舒灵［１３］提出在浙江省高速公路服务区改扩建中引入太阳能、风能、天然气等清洁能源从而实现服务区绿色发展的可持续性目标，并以绍兴服务区为例进行算例分析，计算结果表明新能源的开发利用能够有效降低服务丨？的建筑能耗。雷雪婷［１４］提出了“绿色高速”的理念，倡导加快建设以风光储独立微网为基础的电动汽车换电站，并且基于量子行为粒子群优化算法得出最优的换电站运行策略和容Ｍ配置，保证了换电站的运行收益，提高了规划方案的可行性。韩根生等［１５］指出光伏发电即将从补充电源向替代电源过渡的趋势，倡导高速公路服务区建设的智慧化和低碳化，并且分析了在高速公路服务区进行太阳能光电建筑？体化设施建设的几种安装类型。戚剑勇等总结了高速公路服务区光伏发电站的设计安装标准，侣导在服务Ｋ配备太阳能充电停车棚以弥补电动汽车续航里程较短的问题。江道康和杨占刚［１７１以徐它屯服务区为例研究了光储充电站的总体技术方案、储能充放电策略和项丨〗运营管理模式，并分析了项Ｌ１成本、收益、投资回收期等经济性指标。综上所述，关于高速公路分布式光伏发电项目的研宂主要集中在现状分析、技术经济、运营模式、潜力评估等方面，至于宏观层面丄的关于分布式光伏项丨丨投资决策问题的研究则相对较少。Ｗｕ等人［１８］在研究工商业Ｋ屋顶光伏发电项目时，构逑出包含资源、经济、风险、技术等因素的指标体系，但是缺乏对环境、社会等可持续影响因素的考量。朱训君等［１９１建立起了使投资安装费用、低碳环保费用、购电总费用、运行维护费用和网损费用最少的优化模型，采用改进的粒子群算法对农村分布式光伏电站的选址定容问题展开了研究，但是没有考虑项目资源因素、社会因素等。罗剑英和廖东进１２（）］总结了屋顶分布式光伏电站的影响因素，包括屋顶可利用面积、建筑物高度、建筑物用途、建筑物产权等，但是缺乏对项目可持续影响因素的挖掘。在可持续发展理念ｎ益普及的今天，企业在项目决策过程中要更加注重外部效益，在保证企业基本收益的同时着眼长远，与行业发展相互促进，最终推动能源结构的整体变革。当前还没有针对高速公路服务区光伏发电站投资决策的相关文献，该项目作为分布式光伏产业的创新应用，在实际投资决策过程中不仅要贯彻可持续发展理念，更要结合服务区本身的特点开展决策模型的构建。５因此，本文将针对上述课题展开研宄，为实际投资决策提供崭新的思路，也将填补相关领域的研宄空白。１．２．２国内外可再生能源项目投资决策研究（１）可再生能源项目投资决策影响因素研究投资决策是高速公路服务区光伏发电项目开展前期的重要工作，事关项目收益、企业发展。本节将梳理分析相关可再生能源项目的投资决策影响因素，以证明影响因素对于项目投资决策的重要性。８１！〇１＾１）￡１１等［２１］在研宄伊朗某地光伏电站投资决策问题时，建立起包含灰尘情况、光照条件、降雨因素、与邻近道路的距离等因素在内的指标体系，最后通过实例分析验证了决策模型的实用性。Ｚｈｏｕ等［２２］系统分析了影响城市光伏充电站的经济因素和社会因素，包括建设成本、投资回收期、政府支持、公众认可度等，并以北京为例验证了指标体系的有效性。Ｗｕ等［２３］认为影响大型商业屋顶光伏项目的主要因素有当地太阳能资源状况、屋顶可利用面积、极端天气风险、政策风险等，对于投资者的现实决策具有借鉴意义。Ｚｈａｏ等［２４］在研宄我国垃圾焚烧发电项目投资决策问题时，系统分析了内部收益率、净现值、投资回报率等经济因素，便于投资者清晰掌握项目的收益情况。Ｆａｎｇ等［２５］构建了光伏发电站选址指标体系，其中包含了地形、土地使用情况、对当地环境的影响、对当地经济的影响等因素，从而为企业的选址决策提供科学支持。Ｚｈａｎｇ等人［２６］在构建海洋热能电站投资决策指标体系时，弓丨入可持续视角，综合考虑经济可持续、社会可持续、能源可持续、环境生态可持续等因素，从而为下一步的决策优选提供基础。乌云娜等［２７］提出将项目收益、太阳辐射总量、电力负荷需求量、输电线路长度、地形和地质条件作为风光互补电站投资决策的影响因素，为分布式光伏电站的决策问题提供了参考。贾伟［２８］在研究仓储配送中心屋顶分布式光伏电站决策问题时，综合考虑了屋顶可利用面积、气候条件、电气设备选型、发电收益、初始投资成本等因素。胡勇［２９］将可持续视角引入太阳能热发电项目投资决策研宄中，为项目决策结果的经济可持续、环境可持续和社会可持续提供保障。李敏［３（）］构建起包含经济指标、气候情况、屋顶安装条件、光伏技术、风险指标和社会影响的综合指标体系，能够有效满足智慧能源环境下住宅区分布式光伏项目的投资决策问题。综上所述，国内外专家学者在研究可再生能源项目投资决策问题时，最关注的因素通常是初始投资、项目收益等经济性因素，这对于企业的正常运转至关重要；其次便是与可再生能源发电站运营收益最为密切相关的太阳辐射量、温度、湿度等资源因素；此外，可再生能源项目建设用地的地形、地貌、相关基础设施状况等也将影响项目的初始投资和后期运维，也被投资者重点关注。但是，仅有少量的学者开始关注可再生能源项目的社会、环境等外部效益，实践表明，外部效益的注重往往更有利于企业的稳健运行、行业的长远发展。这也说明了本文基于可持续视角展开高速公路服务区光伏发电站投资６华北电力大学硕士学位论文决策问题研宄的必要性。（２）可再生能源项目投资决策方法研宄通过上述分析可以得知，经济因素、资源因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素等都会对高速公路服务区光伏发电站的投资决策产生重要的影响，因此该项目的投资决策问题属于多属性决策（ＭｕｌｔｉｐｌｅＣｒｉｔｅｒｉａＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇ，ＭＣＤＭ）问题。高速公路服务区光伏发电站的投资决策对于项目后续收益和企业持续发展意义重大，而正确处理好该项目的投资决策问题有赖于科学完整的投资决策模型。在构建决策模型时，要善于选取适合项目特点和实际需求的决策方法，这样才能得到更加符合实际情况的决策结果。当前己有大量的专家学者对项目投资决策方法展开了研宄，并在实际应用中取得良好效果。适宜的多属性决策方法是开展项目分析评价的基础，当前在新能源发电领域应用较为广泛的多属性决策方法主要有决策试验与评估实验室法（ＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＴｒｉａｌａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＤＥＭＡＴＥＬ）、层次分析法（ＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈｙＰｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ）、ＡＮＰ、消去与选择转换法（ＥｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｅｔＣｈｏｉｘＴｒａｄｕｉｓａｎｔｌａＲｅａｌｉｔＳ，ＥＬＥＣＴＲＥ）、偏好顺序结构评估法（ＰｅｒｆｅｒｅｎｃｅＲａｎｋｉｎｇＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＥｎｒｉｃｈｍｅｎｔＥｖａｌｕａｔｉｏｎｓ，ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ）、理想解排序法（ＴｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒＯｒｄｅｒＰｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂｙＳｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｏＩｄｅａｌＳｏｌｕｔｉｏｎ，ＴＯＰＳＩＳ）、ＶＩＫＯＲ方法和基于决策者心理影响的ＴＯＤＩＭ方法等。＼＼七等［３１］考虑到指标之间的相互影响，采用ＤＥＭＡＴＥＬ方法确定了指标权重，并结合ＴＯＤＩＭ方法构建了光伏耦合氢储能项目的决策框架，有效解决了该项目的投资决策问题。八丨等［３２］在研宄沙特阿拉伯太阳能发电站投资决策问题时，将ＡＨＰ法用于指标权重确定过程中，为最终的项目优选决策奠定了基础。Ｌｊｕｂｏｍｉｒ等［３３］在研究塞尔维亚风电场的投资决策问题时，采用ＡＮＰ方法对指标之间的相互影响进行了分析总结，并确定了指标权重用于后续决策。李敏［３（）］基于区间中智数和ＥＬＥＣＴＲＥ方法构建了智慧能源环境下住宅区分布式光伏发电项目的投资决策框架，并以北京、上海、南京、广州为例验证了决策模型的实用性。Ｗｕ等［３４］在研宄电动汽车充电桩站点投资决策问题时，采用基于云模型的ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ方法构建出决策模型，该模型能够有效满足企业决策的需要。８化此１１等［３５］综合考虑社会、技术、经济、环境和政治等多方面因素，基于ＡＨＰ法和ＴＯＰＳＩＳ法构建了太阳能发电站投资决策模型，并以印度哈里亚纳邦太阳能电站投资决策为例证明了该模型的应用价值。Ｗｕ等［２３］采用基于三角直觉模糊数的ＶＩＫＯＲ方法来处理大型商业区屋顶光伏项目的投资决策问题，兼顾最小化个体遗憾和最大化群体效益，使得决策结果更加灵活。以１１等［３６］在研究可再生能源项目投资决策问题时，引入三角直觉模糊环境对传统的ＴＯＤＩＭ方法进行扩展，并通过实例分析验证了决策方法的实用性和有效性。此外，％１１等［３７］在研宄低碳视角下垃圾焚烧发电厂项目投资决策问题时，将ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ方法和ＴＯＤＩＭ方法进行结合，两者优势互补共同得出科学合理的决策结７华北电力大学硕士学位论文果。综上所述，多属性决策方法在新能源发电项目投资决策领域应用广泛，并且取得了良好的效果。高速公路服务区光伏发电站将在未来一段时间加速发展，但是与一般分布式光伏发电站相比，该项目又具有全新的内涵和要求，因此要结合项目特点采用更合适的技术路径来完成对高速公路服务区光伏发电站的评估和优选。本文将充分对比分析不同投资决策方法的优劣之处，对选中的决策方法进行适当改进，在促进多属性决策方法发展进步的同时，确保构建的投资决策框架能够有效解决高速公路服务区光伏发电站的投资决策问题。通过上述对高速公路服务区光伏发电站研宄现状和项目投资决策研宄现状的文献总结可以看出，由于近年来不断发展的电动汽车产业以及服务区持续增长的其他用能需求，使得开展高速公路服务区光伏发电站建设具有可观的经济效益和广阔的市场前景，但是当前还没有学者建立起针对高速公路服务区光伏发电站投资决策的理论框架。现有的研究证明了多属性决策方法在新能源项目投资决策领域的良好适用性，本文将结合高速公路服务区光伏发电站的特点，基于合适的多属性决策方法构建出决策模型，从而促进高速公路服务区光伏发电站的持续稳定发展。１．３论文研究内容及技术路径１．３．１论文研究内容本文旨在研宄可持续视角下高速公路服务区光伏发电站的投资决策问题。首先本文梳理了可持续理念的发展脉络，并进一步挖掘出高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵。接着本文先是根据文献总结出影响项目投资决策的一般性因素，再是基于可持续理念挖掘出其他的影响因素，两者共同为高速公路服务区投资决策指标体系的构建奠定了基础。然后，通过对实际决策环境的分析和投资决策理论方法的研究，本文引入三角直觉模糊环境，提出了以组合赋权法和扩展的ＴＯＤＩＭ方法来构建投资决策模型。最后的案例分析也最终验证了本文决策模型的适用性和有效性。本文的具体研究内容如下：（１）高速公路服务区光伏发电站投资决策相关基础理论研究。首先本文通过对可持续理念的研究，从企业和产业两个角度分析了可持续视角融入高速公路服务区光伏发电站投资决策的必要性。接着本文指出国家对进一步拓宽分布式光伏产业的大力支持，高速公路服务区光伏发电站作为分布式光伏产业的创新应用，发展潜力巨大，除政策环境外，本文也对项目发展所处的经济环境、社会环境和技术环境进行了分析。最后，本文对当前项目投资决策领域最具代表性的指标评价信息描述方法、指标权重确定方法和备选项目排序方法进行了梳理分析，为后续建立投资决策框架提供理论支持。（２）高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系研宄。本文首先研宂了一般分布式光伏项目共有的资源、经济、风险等影响因素，接着基于可持续视角挖掘出建设可８华北电力大学硕士学位论文扩展性、社会可持续性、环境可协调性三类可持续性影响因素，从而满足了新时期可再生能源项目发展的全新要求，丰富了高速公路服务区光伏发电站的内涵要义。一般性影响因素和可持续性影响因素公共构成了高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，为下一步决策模型的构建提供了重要基础。（３）高速公路服务区光伏发电站投资决策模型研宄。该部分包含投资决策指标评价值的确定、投资决策指标权重的确定和备选项目的优选排序，由此构成的投资决策模型是本研宂的核心内容。首先，考虑到决策过程中所面临的模糊性和不确定性，本文引入三角直觉模糊数来描述定性指标信息；在权重确定过程中，采用主观方法和客观方法分别确定权重，再通过线性加权法进行集成；在最后的项目优选排序过程中，本文充分考虑现实决策过程中投资者的风险规避心理，采用ＴＯＤＩＭ方法对项目进行排序，从而得到更加符合实际需求的决策结果。（４）高速公路服务区光伏发电站投资决策模型应用算例研宄。该部分是本文的实证分析环节，包含河北省高速公路服务区光伏发电站投资决策的算例分析、敏感性分析和情景分析。按照既定的决策流程，从信息收集、表达阶段到权重确定和方案排序阶段，验证了本文所确定的决策框架的连续性和可行性；此外通过对决策结果进行敏感性分析，也验证了决策框架的稳定性；最后的情景分析则是本文的创新之处，通过全新的参数赋值策略充分反映出投资者的心理因素对于最终决策结果的影响，验证了本决策框架对于实际情况的适用性。以上四部分层层递进、相互连接，保障了本文研究内容的连续性、科学性和完整性，使得本文所构建的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策模型经得起各方考宄，可为项目的实际投资决策过程提供详细指导，也将助力其他可再生能源发电项目的创新发展。１．３．２论文技术路径本文以高速公路服务区光伏发电站为研究对象，以可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策问题为主要研究方向，构建起包含定性与定量指标的投资决策指标体系和相应的投资决策模型。本文开展研究的技术路径如图１－２所示。首先，本文通过查询大量文献和相关政策文件梳理了可持续理念的发展脉络，并由此总结出高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵和可持续视角融入项目投资决策的必要性。其次，本文总结了高速公路服务区光伏发电站的发展现状，对项目投资决策所处的外部环境进行了ＰＥＳＴ分析，并且整理了项目投资决策的相关办法。接着，本着指标体系设计的相关原则，本文挖掘出高速公路服务区光伏发电站投资决策的一般影响因素和可持续影响因素，由此构建了科学完整的投资决策指标体系。最后构建出基于三角直觉模糊环境的，采用９华北电力大学硕士学位论文ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法和最大交叉熵方法相结合来进行组合赋权的，根据扩展的ＴＯＤＩＭ方法进行项目排序的投资决策模型，并进行了算例分析、敏感性分析和情景分析。－？Ｉ，前期研宂｜相关基础理论研究ｊＴ▼＇、公路服务？食速公路服务丨＾＾〔可持续理念研宂（光伏发电站可持）光伏发电站投资）匕＾ｖ续性分析，＼决策环境分析Ｖｙ（高速公路服务区光伏发电站投资决策影响因素识别Ｊｌ构建可持续视角下高速公路服务区光Ｖ｜伏发电站投资决策指标体系｜Ｊｆ；（２ＳＳＳＩＩ、，初＇评价值ｙ标评价值Ｖ避定主观权定客观权重，，’ｒ投资决箝模型▼Ｔ研究１１确定指标综合评价值？堪Ｔ线性加权法确定最终综合权重丁「（―］ｒ基于混合指标值ＴＯＤＩＭ方法确定卜＼备选方案排序ｙ测分析（？敏感性分析丨？！＿性情景分析图１－２技术路径图１０华北电力大学硕士学位论文１．４论文创新点（１）在构建高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系时引入可持续视角。通过研宄一般分布式光伏发电项目可以发现，现有的研宄过于侧重资源状况、经济效益、风险因素等内部影响因素，而忽略了可持续发展背景下影响高速公路服务区光伏发电项目和整体光伏产业长远发展的外部因素。因此，本文基于可持续理念并且结合服务区特点进一步挖掘出建设可扩展性、社会可持续性和环境可协调性三类可持续影响因素。最终构建的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系包含５个维度，２０个指标，为后续项目决策提供了科学的基础，也使得可持续理念在可再生能源领域得到进一步发展。（２）在进行高速公路服务区光伏发电站投资决策定性指标评价信息描述时釆用三角直觉模糊数。高速公路服务区光伏发电站的投资决策属于前期工作，在项目的建设运营阶段还会面临各种变化，因此专家在前期做出的评判存在一定的随机性；此外，不同的备选方案之间的差异存在过渡，专家团队只能根据历史数据和己有的经验给出方案在建设、社会与环境、风险等方面的主观判断，这便产生模糊性。三角直觉模糊数能够解决定性指标评价过程中的随机性和模糊性问题，有效降低评价过程中的信息损失，从而提高决策的精准度。本文将三角直觉模糊数应用到高速公路服务区光伏发电站投资决策过程中也是本文的创新之处。（３）在确定高速公路服务区光伏发电站投资决策各指标权重时采用全新的组合赋权法。科学合理的权重确定方法不仅要采纳决策者的主观意见还要充分利用决策评价信息，本文首次采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法来评判各指标间的逻辑关系，进而确定指标主观权重；其次通过收集各方案关于各指标的评分数据，采用最大交叉熵方法来确定指标客观权重，最后采用线性加权法将主观权重和客观权重结果进行集结，从而得到更为科学合理的组合权重。（４）在进行高速公路服务区光伏发电站排序优选过程中充分考虑投资者的风险规避心理。由于高速公路服务区光伏发电站尚处于发展初期，诸多的不确定性给投资者带来较大风险，不同的投资者会结合自己的专业背景和企业状况对不同的指标持有不同的风险态度。本文考虑到上述实际需求，对传统的ＴＯＤＩＭ方法进行了改进，通过设置情景分析使得不同投资者对于不同指标的风险态度得以反映，从而得到更加灵活、适用的考虑决策者主观倾向的决策结果。１１华北电力大学硕士学位论文第２章相关基础理论研究光伏发电站的投资决策是企业实现效益最大化的首要前提，也是促进光伏产业持续健康发展的重要基础。高速公路服务区光伏发电站的投资建设可以创新分布式光伏的应用领域，促进我国能源结构的优化调整，为进一步拓宽项目的发展前景，在高速公路服务区光伏发电站的投资决策中，应该充分贯彻落实可持续发展理念。本章首先梳理了可持续理念的发展脉络，分析了高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵，进而指出可持续视角融入高速公路服务区光伏发电站投资决策的必要性。此外，本章还对高速公路服务区光伏发电站投资决策的外部环境进行了探讨，指出社会各界对于该项目的广泛期待，最后研究了各种项目投资决策理论方法，为后续建立可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系和投资决策模型奠定了基础。２．１高速公路服务区光伏发电站可持续分析２．１．１可持续理念的提出工业革命以来，人类社会快速发展，大自然满足了人类的需要，却满足不了人类的欲望。人类肆无忌惮地开采、使用化石能源，造成二氧化碳等污染物过量排放，致使人类社会从原生态低碳经济转变成当今的工业社会高碳经济。传统能源日益短缺，环境问题日益严重，人与自然的关系步入到前所未有的尴尬境地。２０世纪７０年代，《增长的极限》一书问世，这一未来悲观学派的代表作在世界各国产生了极大的反响，书中得出结论：人类足迹己经对自然环境产生过度影响，生态系统的自我修复能力己经难以为继，若现有的人口增长率和资源消耗率保持不变，地球的承载能力将要达到极限。该书呼吁人类社会从极限增长向可持续增长转变，具有划时代的思想变革引领意义。因此，调整能源结构，改善经济发展与生态平衡之间的矛盾关系是我们人类亟待解决的问题。在这样的背景下，提升传统能源利用效率，提高清洁能源占比，保护我们赖以生存的生态环境成为世界各国人民的普遍共识，可持续发展理念应运而生。２０世纪８０年代，世界环境与发展委员会发布纲领性文件《我们共同的未来》，文件首次定义了可持续发展理念：可持续发展指的是既满足当代人的要求，又不对后代人满足其需求的能力构成危害的发展。随后，联合国通过决议，决定于１９９２年在里约热内卢召开世界环境与发展大会，会上，超过１００个国家政府首脑共同发表里约宣言，签署《２１世纪议程》，宣布接受并且践行可持续发展理念，从此可持续发展作为一种全新的发展观成为世界各国人民的广泛共识。为进一步推广可持续发展理论，不少专家学者１２华北电力大学硕士学位论文也开始对可持续发展的内涵、理论方向等问题进行了深度的解析。可持续发展的内涵表现在“人与人”之间的关系以及“人与自然”之间的关系，具体可以概括为以下三点：人类当代的努力需要满足后代的需求；人类对环境的回馈需要平衡于对环境的索取；人类某个区域的发展需要兼顾全球其他区域的发展。可持续发展的理论方向可以总结为：生态学方向，经济发展与环境承载谋求平衡；社会学方向，经济效率与社会公平谋求平衡；经济学方向，科技进步贡献率与投资效益递减率谋求平衡。学者们对于可持续发展理念深层次、多维度的剖析加深了世界各国人民对于理念的理解，强化了领导层的环保意识，世界各国纷纷开始结合本国国情，对可持续发展理论做出进一步的深化与扩展。随着我国日益严重的资源短缺、人口压力、生态退化和能源挑战，可持续发展理念越来越被我国社会各界所重视，如何提高国家自主创新能力转换增长方式，如何结合本国国情构建资源节约型和环境友好型社会，这些问题成为中国社会亟待解决的核心问题。中国科学院可持续发展研宄组牛文元教授发表《中国可持续发展战略报告》，指出了可持续发展的三大本质特征和五大支撑能力：三大本质特征是指质量维的协调度，数量维的发展度和时间维的持续度；五大支撑能力是指环境支持能力、生存支持能力、发展支持能力、智力支持能力和社会支持能力。此外，我国出版发行的《中华人民共和国可持续发展国家报告》提出中国可持续发展战略的五大主题：保持经济理性增长，提升经济增长质量；调控人口数量，提高人口素质；倡导以人为本，促进全社会人民身心健康；调控环境与发展的平衡，维持、保护自然资源；坚持科技在社会发展中的关键地位，以科技创新突破发展瓶颈。最后，近期中央经济会议提出的“２０３０年碳达峰”和“２０６０年碳中和”的重大目标任务更是对可持续发展理念的充分践行和有力推动。由此可见，可持续发展理论在我国得到了丰富和发展。２．１．２高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵在工程项目管理领域引入可持续理念便产生了项目可持续的概念，当前并没有专家对这一概念进行明确定义，但是不少学者对不同领域的建设项目可持续性进行了研究。Ｘｕ等人［３８］认为电动汽车充换电站项目的可持续性不仅应包含经济可持续性，也要在不超过资源与环境承载力的前提下，兼顾社会可持续性与环境可持续性。陈岩［３９］认为水利建设项目的可持续性应该定义为：在项目的生命周期内，能够持续有效协调经济、社会和环境效益，实现不同效益和不同影响之间的动态平衡，使发展速度和发展质量相适应，最终保证水利建设项目具有稳定的可持续能力。李艳茹和卢小广［４（）］认为农村饮水安全工程的可持续性为：在项目的全生命周期内，最大限度发挥当代人的贡献，实现农村饮水安全工程社会、经济、环境三方面的综合长远效益最大化。本文的研宄对象不单单属于建筑工程的范畴，更属于新能源发展范畴。能源可持续发展是实现我国社会经济可持续发展的重要环节，环境可持续是能源可持续的基本前提，１３华北电力大学硕士学位论文提高清洁能源开发技术是实现能源可持续发展的基本途径。基于以上分析，本文对于高速公路服务区光伏发电站可持续的概念总结如下。一方面，从项目全生命周期的角度，高速公路服务区光伏发电站从前期评估、中期建设到后期运维都要引入可持续理念，确保持续稳定产能输出，满足服务区管理方和电动车车主的经济诉求，从而推动高速公路服务区光伏发电项目的长远发展。另一方面，高速公路服务区光伏发电站具有显著的社会与环境效益：社会层面，高速公路服务区光伏发电站的顺利建成将进一步推动光伏产业的发展，增加就业机会；环境层面，光伏发电作为清洁供能方式之一能够有效降低二氧化碳等污染物排放，助力我国碳中和目标的早日实现。因此，本文将高速公路服务区光伏发电站的可持续性定义为在实现项目自身效益的同时与外部因素协调发展的属性，即在考虑社会与环境综合效益的前提下，发挥项目优势，推动地区经济和光伏产业可持续发展。基于以上定义，可提出高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵：一是光伏发电站自身效益的可持续，由建设可行性和经济合理性组成；二是光伏发电站外部效益的可持续，由社会协调性和环境适应性组成。（１）建设可行性。首先，自然资源对于高速公路服务区光伏发电项目的投产运营至关重要，充足的光照资源和适宜的温度、湿度有助于光伏设备的正常运转，从而保证发电站持续稳定的电能输出。其次，高速公路服务区屋顶等区域易于施工的程度，服务区周边地形地貌以及服务区周边土地价格也应该在项目建设前期予以充分考虑。总之，建设可行性是从各类建设资源的角度出发，考虑高速公路服务区光伏发电站的稳定运营与长远发展。（２）经济合理性。对于投资方来说，成功实现高速公路服务区光伏发电站的项目收益是其首要目标，如果在项目前期的可行性研宄阶段判断出项目本身盈利性较差，那么投资方也将丧失投资兴趣，更不用说项目的可持续发展。经济合理性具体来讲是指高速公路服务区光伏发电站在经济上的投资价值和长远的成长能力，需要管理人员在项目建设前计算出不同备选方案的建设成本、项目收益、运维成本、投资回收期等指标数据。（３）社会协调性。秉持以人为本的基本理念，高速公路服务区光伏发电项目的建设实施对于当地居民的社会影响有利有弊，具体来看，一是项目的建设将给当地的经济发展带来机遇，整个项目建设链条都需要人力、物力的参与，由此增加的就业机会也将影响到当地的其他产业，共同推动经济增长；二是作为分布式光伏发电的又一创新应用，该项目需要考察调研当地的人文、风俗状况以及政府的接纳支持程度，良好的社会氛围对于项目的建设运营同样重要。因此，社会协调性就要求管理人员充分了解当地的居民态度和政府政策，面对潜在的风险因素提前制定应对措施，以确保项目的可持续运营。（４）环境适应性。环境适应性是指高速公路服务区光伏发电站与当地环境的相互影响。高速公路服务区光伏发电站在建设和运营过程中势必会对当地的土壤环境、生物１４华北电力大学硕士学位论文多样性等产生一定的影响，但是光伏发电站的成功建成会有效降低传统化石能源所带来的温室气体及其他污染物排放，具有长远的生态环保效益。因此，环境适应性要求管理人员在项目施工过程中结合当地的生态需求，制定相应的防范措施和治理办法，确保废弃物的全部回收，从而维持项目与生态环境之间的动态平衡。２．１．３可持续视角融入项目投资决策的必要性分析“碳中和”是指人类在经济社会活动中所产生的碳排放等于自然环境吸收的碳排放和商业碳汇等活动抵消的二氧化碳量，“２０６０年碳中和”这一宏伟目标的实现需要我国工业领域、交通领域做出深刻变革。近年来，我国大力发展光伏发电产业，在持续数年的政策补贴下，光伏发电成本已经大幅降低，特别是分布式光伏发电技术己经愈加成熟，越来越多的光伏企业希望拓宽分布式光伏发电的应用方式，高速公路服务区光伏发电站便是众多投资者积极涌入的项目领域。项目的前期投资决策是企业经营过程中的重中之重，事关项目的长久稳定运营，因此有必要将可持续视角引入高速公路服务区的投资决策中，便于企业在考虑经济、社会、环境等多重维度的综合效益后，做出最有利于项目持续运营和企业持续发展的最佳决策。为了阐述可持续视角融入高速公路服务区光伏发电站投资决策的必要性，本节将分别从企业和产业的角度展开进行详细说明。对于企业方面，高速公路服务ｌｘ：光伏发电项目的投资决策在引入可持续视角后，能够使企业规避潜在的各类风险，确保项Ｈ的顺利完工和持续运营，企业从中树立的良好Ｎ碑也有助于其开拓出广阔的市场前景。当前，光伏发电站和高速公路服务区这一重要交通领域基础设施的密切合作尚属初级阶段，企业必须准确识别出可能的风险，例如并网风险、政策风险、社会风险和建设用地获得风险等。此外，企业从可持续角度展开项丨丨建设有助于企业在政府和公众之间树立良好的形象，在今后的企业业务中，ｎｊ以开始建立与交通部门、电动汽车厂商、电动汽车车主等的合作关系，这有助于企业长期愿景的实现。因此，在迸行高速公路服务Ｋ光伏发电站的投资决策时，应该妥善处理经济、建设、社会、环境等可持续影响因素，降低企业风险，确保企业收益。对于产业方面，高速公路服务区光伏发电项目的投资决策在引入可持续视角后，既拓展了分布式光伏的应用领域，也推动提升了产业的发展质量，因此对于整个光伏产业来讲具有重要的积极影响。近二十年来，我国大力发展新能源产业，其中光伏装机、风电装机大幅增长，但是高速增长的同时却难以保证产业质量，众所周知的弃风弃光现象使企业收益大打折扣，也另社会各界对新能源产业提出消极看法。面对如此严峻的行业形势，有必要进一步优化产业结构，推进分布式光伏的应用发展。高速公路服务区光伏发电站的建设运营将使光伏产业和交通领域进行深度融合，进而循环推动彼此的大进步、大发展。因此，企业必须站在可持续视角开展项目建设工作，确保项目在各个方面的和谐稳定，使光伏发电产业迎来新一轮可持续增长。１５华北电力大学硕丄学位论文２．２高速公路服务区光伏发电站投资决策环境分析２．２．１高速公路服务区光伏发电站发展现状光伏发电作为发展潜力最大的新能源发电方式之一，具有无污染、可再生、清洁高效、分布广泛等诸多优势，将在未来人类社会的能源结构中担当重要角色。近年来，光伏发电技术不断提高，加上各国政策不断支持，光伏电源逐步成为最具竞争力电源，据ＩＥＡ预测，全球太阳能将在２０４０年生产相当于２０１９年１３倍的电力，而太阳能装机的主要增量预计将有４５％来自中国，由此可见，中国光伏的相关政策和市场发展将对全球能源结构产生至关重要的影响。数据显示，我国三分之二以上的国土区域拥有较为丰富的太阳能资源，年日照小时数在２０００小时以上，年太阳辐射量超过５８６千焦／平方厘米，非常适合大范围开发利用太阳能资源。２０１３年国务院颁布《促进光伏产业健康发展的若干意见》，同时国家能源局印发《光伏电站项目管理暂行办法》，２０１４年国家能源局进一步下发《关于加强光伏电站建设与运行管理工作的通知》，一系列重要文件给我国光伏产业带来重大利好，大大促进了我国光伏发电量迈向新的台阶。截止２０２０年底，我国光伏发电装机己达２．５３亿千瓦，连续五年居世界首位。同时，为有效降低弃光率，促进光伏产业整体高质量发展，我国愈加重视分布式光伏的发展，据国家能源局的数据显示，２０２０年我国新增光伏装机４８２０万千瓦，其中分布式光伏１５５２万千瓦，占比已达３２％。我国２０１６年至２０２０年光伏发电装机容量构成如图２－１所示，图片表明分布式光伏由于增速远高于集中式光伏，所以在整体装机容量中所占比例越来越大。万千瓦３００００２５３４３２５０００２〇４３０１２００００＾■…．１７５１２Ｍ１５０００—－１２３８＾）１｜１０１８２１００００７７４２ｇｊｊｉｊｒ—：遽遍邏２０１６２０１７２０１８２０１９２０２０年份■分布式光伏装机容暈胃集中式光伏装机容暈》累计光伏装机容量图２－１我国光伏云５装机＾量统计资料来源：国家能源局网站为进一步推动分布式光伏产业的发展，我国中东部及东南沿海地区不断拓宽分布式１６华北电力大学硕士学位论文光伏的应用领域，目前居民区屋顶光伏项目、商业区屋顶光伏项目以及交通枢纽屋顶光伏项目已经逐步推进，在有效满足地区较大电能需求的同时，也为当地的环保事业做出突出贡献。当前，我国电动汽车行业发展迅速，对电能产生更大需求，然而从可持续发展的角度，人类必须逐步放弃传统的化石能源发电方式，转而采用太阳能等可再生能源进行发电。我国幅员辽阔，人口众多，中东部交通线路交错密集，若能在交通枢纽安装光伏发电设备，产生供电动汽车使用的清洁电能，将具有显著的经济和社会效益。高速公路服务区及其周边有大量面积可供安装太阳能发电设备，具有很好的开发价值和利用潜力。当前，我国河北省、江西省、山东省等诸多省份的交通管理部门已经和投资方展开合作，先行建立起一批高速公路服务区光伏发电站：河北藁城服务区光伏电站日均发电量在５５０度左右，产生的电能可基本满足综合楼的用电使用；江西采用分阶段进行的方式，一期选取３对服务区作为试点，安装完成２００ＫＷ光伏装机，二期预计将高速公路服务区光伏装机量扩大到１．９ＭＷ；山东省交通部门和齐奥新能源有限公司签订协议，投资５．２亿元人民币，在辖区内高速路段服务区、公路沿线和收费站等区域进行６５Ｍ光伏装机建设，预计减少二氧化碳排放７７７６６吨，节约标准煤２５５８４吨，效益显著。综上所述，高速公路服务区光伏发电站具有广阔的发展前景。２．２．２高速公路服务区光伏发电站投资决策ＰＥＳＴ分析ＰＥＳＴ分析法是从众多的外部宏观影响因素中选择政治（Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ）、经济（Ｅｃｏｎｏｍｉｃ）、社会（Ｓｏｃｉａｌ）和技术（Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ）四个关键性因素，从而展开针对项目所处外部决策环境的分析，以确定各个因素对于项目未来战略发展的影响。本节将结合高速公路服务区光伏发电站在我国的发展状况，使用ＰＥＳＴ分析法对高速公路服务区光伏发电站投资决策的外部环境展开研宄，最后评估总结出以上四个因素对于高速公路服务区光伏发电站带来的影响。（１）政治环境政治环境是指对高速公路服务区光伏发电站投资决策造成影响的相关政策、法规等政治因素。表２－１统计了我国光伏发电相关的政策法规。在新能源项目发展初期，往往由于产业结构不够完善，各项成本通常处于高位，各级政府的财政补贴便成为了促进项目发展的重要基础。高速公路服务区光伏发电站作为分布式光伏产业的创新应用，同样迫切需要国家政策的支持。２０２０年出台的《国家发展改革委关于２０２０年光伏发电上网电价政策有关事项的通知》明确指出，将采用“自发自用、余量上网”商业模式的工商业分布式光伏发电项目纳入２０２０年财政补贴规模，补贴标准为０．０５元／千瓦时；户用分布式光伏发电项目，补贴标准为０．０８元／千瓦时。由此可见在光伏发电成本持续降低的背景下，国家依然对分布式光伏发电项目保持着财政倾斜，这为当前高速公路服务区光伏发电站的建设投产提供了良好的政治环境。１７华北电力大学硕士学位论文表２－１我国光伏发电相关政策法规时间政策法规主要内容２００６《可再生能源法》国家立法，明确加快推进可再生能源的开发与利用，改善我国能源结构，保障经济社会可持续发展。２０１２《关于申报分布式光伏发鼓励在经济发达、用电量大的中东部以及沿海城市因地制宜发电规模化应用示范区的通展分布式光伏。＾２０１３《关于促进光伏产业健康提出在电价较高的工业园区、工商业企业开展规模化的分布式发展的若干意见》光伏发电站建设，支持在医院、学校、居民区推广小型分布式光伏发电系统。２０１３《分布式发电管理暂行办豁免了分布式发电项目发电业务许可，制定了各省级能源部门法》和投资部门协同分级管理的暂行办法，明确了财政补贴的各项？！！？２０１４《国家能源局关于进一步提出各省级能源主管部门深入开展资源调查，综合用电负荷、落实分布式光伏发电有关建设面积等制定出完善的分布式光伏发电应用规划，明确鼓励政策的通知》在高速公路服务区、火车站、航站楼等交通枢纽开展分布式光伏项目建设。２０１６《太阳能发电“十三五”发提出到２０２０年光伏发电成本在２０１５年的基础上减半，大力推展规划》进分布式光伏发电应用示范区建设，拓展“光伏＋”综合工程建＾０２０２０《国家发展改革委关于确定集中式光伏电站上网电价，国家财政继续兜底分布式光伏２０２０年光伏发电上网电价发电项目，制定了补贴标准。政策有关事项的通知）＞资料来源：中国政府网、国家发展改革委网站和国家能源局网站（２）经济环境经济环境是指高速公路服务区光伏发电站所在地市的经济状况、ＧＤＰ构成以及由此反映出的市场融资难度、未来经济走向等宏观层面的决策支持信息。良好的经济环境有利于企业资金链的正常运转，有助于降低企业风险，保证项目收益。而且经济较为发达的地市通常对电能有较大的需求，在可持续发展理念的要求下，当地迫切需要太阳能发电等清洁供能方式作为补充，这在满足环保要求的同时也有利于光伏电站今后持续稳定的运营发展。在宏观政策的支持下，分布式光伏项目可以享受到充分的优惠补贴，因此，高速公路服务区光伏发电站所面临的经济环境较为良好，投资者应该对项目的建设运营保持信心。（３）社会环境社会环境是指高速公路服务区光伏发电站所在区域的风俗习惯、公众支持度等，较好的社会环境不仅有利于项目在该地区的顺利建设运营，也有利于分布式光伏产业在当地的后续发展。光伏发电干净整洁，不会对居民的生活环境造成太大影响，所产生的清１８华北电力大学硕士学位论文洁电能也将减少大量的二氧化碳、二氧化硫等污染物排放，能够有效缓解当地的环境污染问题，改善居民生活环境。其次，高速公路服务区光伏发电站的建设有效利用了服务区建筑屋顶以及其他闲置区域，发挥出服务区的潜在效益，而且项目将给当地居民带来一定的就业机会，促进当地经济发展。因此，在可持续发展理念日渐普及的今天，公众愈加支持分布式光伏产业的发展，高速公路服务Ｅ光伏发电站所处的社会环境日益良好。（４）技术环境技术环境是指高速公路服务区光伏发电项目所处的分布式光伏行业的技术发展水平、技术创新能力等因素。近年来，我国光伏产业迅猛发展，从技术角度实现了众多行业领先标准：设计实施防雷击保护系统以达到安全标准；研发出先进的逆变器、接线箱及电缆导线等以达到可靠标准；综合分析光伏发电情况和用户用电情况提升设备效率以达到高效标准；调整光伏设备的安装角度、排布方式等以达到无遮挡标准。技术的提升带来的是光伏发电成本的降低和光伏发电效益的提升，因此，良好的技术环境将有力推动高速公路服务区光伏发电站的持续稳定发展。２．３项目投资决策方法２．３．１指标评价信息描述方法高速公路服务区光伏发电站的投资决策极具复杂性，既要考虑成本、收益等定量指标，也要考虑社会、风险等定性指标，在衡量备选方案关于定性指标方面的表现时，存在一定的模糊性和随机性。模糊性是指事物自带的一种客观、边界不清的模糊概念，这并非是客观实际不被人类主观意识所达到而造成的，而是事物本身的客观属性，具体来看，不同的备选方案之间的差异存在过渡，专家团队只能根据历史数据和己有的经验给出方案在建设、社会与环境、风险等方面的主观判断，这便产生模糊性；其次，随机性是指人类无法严格控制事物发生的条件，一些偶然发生的因素将给结果带来不确定性，高速公路服务区光伏发电站的投资决策属于前期工作，在项目的建设运营阶段还会面临各种变化，因此专家在前期做出的评判也存在一定的随机性。基于上述分析，引入合适的定性指标评分机制才能满足高速公路服务区光伏发电站投资决策的实际需求，为此本文将选取模糊理论来解决上述问题。上个世纪６０年代，美国控制论专家Ｚａｄｅｈ首次提出模糊集合的概念，并由此衍生出模糊数学这一全新的数学分支。模糊数学的理论基础是无法判定某一元素是否绝对属于某集合或者绝对不属于某集合。例如，对于一个１８岁的人来讲，无法确定他到底属于少年阶段还是属于青年阶段，只能说１８岁的人既有“少年”的成分，又有“青年”的成分。因此，“少年”和“青年”是不同的模糊年龄集合。在实际决策过程中，模糊信息无法使用数学方法进行分析和处理，必须设法将模糊性进行量化，在形式上将不确１９华北电力大学硕士学位论文定性转化为确定性，为此模糊集合需要引入隶属函数才能发挥实际应用价值。近年来，相关专家学者不断推进模糊理论的发展，三角模糊数、梯形模糊数、区间模糊数等已经被广泛应用于多属性决策领域，三角直觉模糊数便是在三角模糊数的基础上引入隶属度和非隶属度，前者描述出对象的数据范围，后者则提供了将模糊集合进行量化的依据。本文将应用三角直觉模糊数来解决高速公路服务区光伏发电站投资决策过程的模糊性和随机性问题。三角直觉模糊数的定义及运算规则如下：定义２－１［４１］令尤为非空有限集，则Ｘ上的直觉模糊集定义为：Ａ＝｛｛Ｘ＾ＷＡＵＡＷ）Ｉ＾Ｇ其中，％（Ｘ）代表元素Ｘ对于直觉模糊集ｊ的隶属度，义（Ｘ）代表元素Ｘ对于直觉模糊集Ｊ的非隶属度，且有此外，令＾（ｘ）＝ｌ－％（ｘ）－％（ｘ）代表Ｘ对于直觉模糊集」的犹豫度，直觉模糊数则定义为＝定义２－２ｔ４１］若模糊数３属于实数域及，且３的隶属函数如下式表示，则定义３是一个三角模糊数：（ｘ－ａ）／（ａ－ａ），＜ｘ＜ａｕｓ（ｘ）＝＇（ａ－ｘ）／（ａ－ａ），＾ａ＜ｘ＜ａ＇｛０，其他其中，５最小值为￡，最大值为最可能取值为《，且有三角模糊数可定义为５＝。定义２－３［４２］三角直觉模糊数可以定义为Ｓ＝（（么如图２－２所示，其隶属函数和非隶属函数如下所示：（ｘ－ｑ）ｗａ／（ａ－ａ）＾ａ＜ｘ＜ａ，％当ｘ＝ａ，ｗＪｘ）＝＾ｉｔ（ａ－ｊｃ）ｗ－／（ａ－ａ）当ａ＜ｘ＜ａ，０当ｏｒｘ＞３，［ａ－ｘ＋ｕａ（ｘ－ｇ）］／（ａ－ｑ）当ａ＜ｘ＜ａ，，、％当Ｗ－（ｘ）＝＜，［ｘ－ａ＋ｗ－（ａ－ｘ）］／（ａ－ａ）当ａ＜ｘ＜ａ＾１当ｘ＜＜３ｏｒｘ＞５，其中，％代表最大隶属度，＾代表最小非隶属度，且有〇Ｓｗ５Ｓｌ，０＜ｍ５Ｓ１，０＜％＋Ｗｌ，此外，？⑷二ｌ－ｗ５（ｘ）－ｗｄ（ｘ）代表三角直觉模糊数的犹豫度函数。定义２－４［４２］设４＝（（＾５）；＇，＾）和４＝（（＆，ｆｌ２，Ａ）；＇，ｗａ２）为两个三角直觉模糊数，Ａ表示任一实数，三角直觉模糊数的运算规则如下：？，＋？２＝（（〇！＋？２＞？｜＋ａｉＡＶｕａ２）２０华北电力大学硕士学位论文（（么空瓦）；ｗ八ｖｗ），当＆〉０且么〉０５１５２＝］（（么５２，口１〇２，５１０２）；＞１；八１４＾，１＾（１’），当占１＜〇且３２＞〇（（５１５２，〇１（３２，４竺２）；从八ｖｔ＾，、ｖｗ＿），当４＜０且＜５２＜０？ｊ（（１函，Ａａ，，碎）；％，％），当；Ｉ＞０＇ｊ（（ｉｇ，Ａａ，，义込）；ｗ５｜，％），当Ａ＜０ａ／＇＝（（ｑｌ＼ａｌ＼ａ＾）－ｗ－＾）其中，“八”表示取最小值，“Ｖ”表示取最大值。▲１Ｖ＾Ｗｙ／：：ａ＾ａ图２－２三角直觉模糊数定义２－５［４２］设４＝（（函，和４＝（匕２，〇？＾，＼）为两个三角直觉模糊数，则两个三角直觉模糊数之间的Ｈａｍｍｉｎｇ距离定义为：／｜（１＋ｗＷ｜－ｕｃｌｉ）ａ，－（１＋ｗ〇２－ｕｉｉ２）ｑ２１＼ｃ／（ａ丨，ａ２）＝ｇ〈＋（ｌ＋ｗ￡；丨－？）〇「〇＋＇—ｗＵ２）ａ２｜〉＼＋１（１＋＇－＇闷—（１＋＇－＼厄｜／２．３．２指标权重确定方法高速公路服务区光伏发电站的投资决策需要综合考虑各类指标，指标权重则代表各个指标对于整体决策的重要程度，这对最终的决策结果将产生至关重要的影响，因此，要采用科学合理的方法来确定指标权重。当前投资决策中的指标权重确定方法主要有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。（１）主观赋权法主观赋权法是指决策者根据所在领域的知识储备和实践经验对指标的重要程度做２１华北电力大学硕丄？学位论文出主观判断的权重确定方法，常用的主观赋权法包含ＡＨＰ、ＡＮＰ和决策试验与试验评估法（ＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＴｒｉａｌａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＤＥＭＡＴＥＬ）等。ＡＨＰ—层次分析法，该方法逻辑清晰、运算简洁，是最为经典的主观赋权法，何大春等［４３］建立了港ｕ综合能源系统评价指标体系，并将ＡＨＰ方法用于指标权重的确定，结果满足该方法所要求的一致性检验。与ＡＨＰ方法相比，ＡＮＰ方法则考虑了指标之间的相互影响，例如，Ｗｕ等考虑到商业屋顶光伏项目决策指标之间具有较大的相关性，便采用ＡＮＰ方法来确定指标权重，为投资者提供了科学的解决方案。然而，虽然ＡＨＰ和ＡＮＰ作为经典的方法被广泛应用到了多属性决策领域，但是该类方法要求判断矩阵必须通过一致性检验，此标准受到了众多学者的质疑。ＤＥＭＡＴＥＬ方法作为一种较新的权重确定方法，可以避免一致性检验，它不仅操作简便，而且也考虑到了指标间的相关性［４４］。胡勇［２９］便将ＤＥＭＡＴＥＬ方法应用于太阳能热发电项目的选址决策中，确定出了指标间的影响因素和被影响因素，便于管理者清晰理解决策过程。综上，主观赋权法虽然应用广泛，但是在实际操作中过于依赖决策者的主观判断，难免产生偏差，降低决策结果的可信度。（２）客观赋权法客观赋权法是将指标的原始数据进行统计处理从而确定指标权重的方法，该方法具有较强的数学依据，最具代表性的客观赋权法包括主成分分析法、熵权法和最大交叉熵法。主成分分析法的核心思想是将指标进行降维处理，在保留原有指标信息的前提下，通过重新组合的方式降低指标间的相关性，陈辛［４５］便将主成分分析法应用于我国沿海港口竞争力的评价研宄中，以进行指标权重的确定。熵权法则是通过衡量各指标数据信息量的大小来确定指标权重，熵越小，意味着某项指标数据之间的差异越大，对于整体决策来说传递的信息量也就越大，因此权重也就越大。Ｗｕ等［４６］在研究大型商业屋顶光伏项罔投资决策问题时，将熵权法用于指标权重的确定。与熵权法相比，最大交叉熵法的优势在于可以设置优化模型，得到更加符合实际的权重结果。Ｗｕ等１４７１在研究城ＩＸ：电动汽车充电站的投资决策问题中，将最大交叉熵法用于确定指标权重。然而客观赋权法里然避免了主观因素的过度影响，但是在实际应用中，该方法容易受到样本数据的干扰，虽然使用同一种方法，但是样本数据的随机性却可以导致权重结果的不同。（３）组合赋权法组合赋权法是将主观赋权法和客观赋权法得到的权重结果采用线型加权或者乘法合成的办法进行集成，这样可以发挥各自的优势，弥补各自的不足。Ｘｕ等１４８１在研究中国农村饮水管理评价时，采用ＡＨＰ方法确定主观权重，采用熵权法确定客观权重，最后将两者的结果进行加权组合便得到了最终权重。Ｗｕ等１４９］在研究ＥＰＣ商业模式下分布式光伏项目投资决策问题时，使用ＡＮＰ、熵权组合法完成最终权重的确定。Ｘｕ等人１＾首先使用序关系分析法确定电动汽车共享项目各指标的主观权重，接着用熵权法得到各指标的客观权重，最后对两种权重加以优化重构得到最终权重结果。刘培德和滕飞［５１］２２华北电力大学硕士学位论文也将主客观权重结果加以线性整合用于计算生态系统健康评价中的各指标权重。由此可见，组合赋权法既能考虑到决策者的主观感受，也能充分尊重实际数据的客观影响，因而使用组合赋权法得到的权重结果更为科学有效。综上所述，考虑到高速公路服务区光伏发电站的各项指标之间存在相互影响，而且在定量指标方面不同的备选方案的得分差异明显，因此本文将使用主观赋权法中较为先进的ＤＥＭＡＴＥＬ方法确定主观权重，引入客观赋权法中更加符合实际需求的最大交叉熵方法来确定客观权重，最后将两者采用线型加权的方式进行集成，从而使高速公路服务区光伏发电站的投资决策模型更加有效、科学。２．３．３备选项目排序方法在确定各指标权重后，便进入到多属性决策问题的下一关键阶段之方案排序。当前主流的排序方法主要有级别高于关系理论、效用理论和前景理论。级别高于关系理论主要包含偏好顺序结构评估法（ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ）和ＥＬＥＣＴＲＥ方法，该类方法可以满足非完全可补偿性的假设，例如Ｓｔａｍａｔａｋｉｓ等［５２］将ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ方法应用于遮阳装置耦合光伏项目的多属性评价过程中。效用理论主要包含线性加权法、ＴＯＰＳＩＳ和多准则妥协解排序法（ＶＩＫＯＲ），该类方法基于线性模型进行备选方案的排序，其中ＶＩＫＯＲ是ＴＯＰＳＩＳ的改进版本，例如王一华［５３］使用线性加权法对我国情报类专业期刊进行排序，Ｗｕ等［２３］使用ＶＩＫＯＲ方法对大型商业屋顶光伏项目做出排序。前景理论则是一种较为新颖的多属性决策领域排序方法，具有代表性的有ＴＯＤＩＭ方法，该方法假设决策者是有限理性的，考虑到了决策者的风险规避和参照依赖行为，例如＼＾１１等［４９］将丁００１１＾方法应用到ＥＰＣ商业模式下分布式光伏项目的排序评价中，获得了参考决策者心理因素的评价结果。综上，三类排序方法各有优势和不足，表２－２对此进行了详细阐述。表２－２三类排序方法对比情况相关理论方法二：区别点文献｜５４１此方法避免了决策补偿性对于备选方案排序结果的影响，但是ＥＬＥＣＴＲＥ問级别高于在利用决策矩阵信息方面不够充分。关系此方法的优势在于无需对指标进行规范化和无量纲化处理，可ＰＲＯＭＦＴＨＥＥ｜３５Ｊ以避免运算过程中的信息损失。＋［５６１此方＇法基于线性模型，操作简单，但是会产生信肩、丢失，也＇没有兼顾到指标间的冲突性。效用理论ＴＯＰＳＩＳ【５７］此方法意在找出距离最优目标？’距离最劣目标最远■选方案，但是缺乏对两个距离重要程度的判别。ｖｉｋ〇ｒ１５８，別此方法是基于ｔｏｐｓｉｓ誠进施，？ｔ〇ｐｓＩＳ睡础上引ａ了最小化个体遗憾和最大化群体效益，更加合理。２３华北电力大学硕士学位论文此方法数学基础坚实，且在引入决策者心理因素时机理清晰明前景理论ＴＯＤＩＭ［Ｍ１了，在假设决策者有限理性的前提下得出具有决策者风险偏好的排序结果。由于高速公路服务区光伏发电站的投资决策涉及众多的指标，而且该项目作为分布式光伏项目的创新应用面临较大风险，不同的投资者会对不同的因素持不同的风险态度。因此，基于前景理论的ＴＯＤＩＭ方法更加符合该项目的投资决策需求。此外，考虑到项目决策过程中的混合数据类型，有必要将ＴＯＤＩＭ方法扩展到三角直觉模糊环境中，从而合理解决高速公路服务区光伏发电站的投资决策问题。２．４本章小结本章主要梳理了可持续发展理念的由来及发展历程、高速公路服务区光伏发电站的外部投资决策环境和项目投资决策方法。首先，指明了可持续发展理念的具体要求以及在我国的发展状况，并从建设可行性、经济合理性、社会协调性、环境适应性四个角度着重分析了高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵，进而从企业和产业两个角度指出可持续视角融入高速公路服务区光伏发电项目的必要性，不仅有助于项目顺利建设运营以降低企业风险，也有助于扩展分布式光伏应用方式以推进行业发展。接着，本章进一步梳理了高速公路服务区光伏发电站的发展现状，采用ＰＥＳＴ分析法总结出高速公路服务区光伏发电项目所面临的良好的政治、经济、社会和技术环境。最后，本章研宄了项目投资决策领域主要的指标评价信息描述方法、指标权重确定方法和备选项目排序方法，在深入分析了解各理论方法的优缺点和适应性之后，结合项目决策实际需求，本章确定采用ＤＥＭＡＴＥＬ、最大交叉熵一组合赋权法和ＴＯＤＩＭ方法来共同构建高速公路服务ｇ光伏发电站的投资决策模型。２４华北电力大学硕士学位论文第３章高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系的构建既要遵循己有的学术原则和设计思路，也要与时倶进，思考新时期的价值导向，结合项目特点构建更为全面的各级指标。第二章梳理了可持续理念的发展历程，分析了高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵，指出了可持续视角融入项目投资决策的必要性，并对发电站投资决策的外部环境进行了探讨总结。本章将首先整理项目投资决策的各类影响因素，从中筛选出具有代表性的分布式光伏发电项Ｂ投资决策评价指标，接着将基于可持续视角，从高速公路服务区光伏发电站可持续发展的角度进一步挖掘环境、社会等方面的影响因素，一般性影响因素和可持续性影响因素两者共同组成一个完整的高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，使得高速公路服务区光伏发电站具有可持续发展的前景。本章所构建的指标体系也将为第四章高速公路服务区光伏发电站投资决策模型的建立提供理论基础。３．１投资决策指标体系设计思路与原则３．１．１投资决策指标体系设计思路在构建高速公路服务Ｋ光伏发电站投资决策指标体系时，既要参考传统分布式光伏发电项目主要关注的日照小时数、太阳能辐射量、初始投资、项目收益等直观的与项目产能和企业收益密切相关的资源经济指标，也要基于可持续视角展开分析，在可持续理念的引领下，项目需要满足建设层面、社会与环境层面的多重要求，从而使项目在保证前期期望收益的前提下，实现稳定可持续发展。高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系的设计流程如图３－１所示。（１）搜集整理相关文献。高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系的构建需要参考大量的文献资料，包括分布式光伏项目相关论文、分布式光伏项目相关行业报告、以及可持续发展相关政策、太阳能行业相关办法、高速公路规划相关文件等，前者可以帮助项目投资决策一般影响因素的识别，后者可以指导在可持续理念下结合服务区实际特点的其他影响因素识别。在充分研宄了相关文献后，有助于本文对于分布式光伏行业发展动态的充分掌握，有助于本文对可持续发展理念的深入贯彻，最终确保高速公路服务区光伏发电项目投资决策指标体系的可行性、科学性、合理性。（２）投资决策一般影响因素识别。高速公路服务区光伏发电站投资决策一般影响因素是指资源、经济、风险等常规的分布式光伏项目影响因素，这些因素事关项目的技术经济可行性，是项目投资决策的核心部分。通过查阅相关文献、报告，总结出出现频２５华北电力大学硕士学位论文率较高的指标，再参考学术专家和项目经理的专业意见，最后总结出高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系所需要的一般影响因素。Ｘ＂Ｉ＂？第一阶段：查询、收集、整理文献资料ＩＩＩＩ政策法规学术论文行业报告可研报告＼ＩＩＩＶ，１．＿１．．Ｔ／／Ｔ＾计各＾素在文听取专家委员＠献中出现的次数的意见ｖｉＨ；挖掘项目投资决「挖掘项目投资决挖掘项目投资决Ａｎｙ丨丨讯日＾这也结Ａ策建设可扩展性策社会可持续性策环境可协调性影棚素，＃＿素？＿素Ｖ——ＹＪ＾「｜、识别项目投资决策的）第二阶段：识别投资决策各类影响因素可ｆ寺续Ｍ影响因素）ｖ：＿：ｙ＾——＾——一丄、＝＇了二二：一二二Ｉ归纳与精简Ｉ６角定最终投资决策｝丨１标体系第三阶段？．确定投资决策指标体系Ｊ图３－１指标体系设计流程（３）基于可持续视角的投资决策影响因素识别。当前分布式光伏发电项目的投资决策指标体系侧重考虑一般影响因素，没有从可持续视角思考分析项目的建设可扩展性、环境可协调性、社会可持续性等方面的影响因素。当前的指标体系虽然满足了投资方短期的经济效益，但是忽略了长远的社会环境效益，最终也不利于企业的进一步发展。本章将深入挖掘高速公路服务区光伏发电站可持续影响因素，从服务区周边土地情况等切入分析建设可扩展性，从生态和谐度等切入分析环境可协调性，从公众支持度等切入分析社会可持续性。这将充分扩展原有的分布式光伏投资决策体系，满足高速公路服务区光伏发电站可持续发展需求，也可为其他的分布式光伏项目创新应用提供理论支持。２６华北电力大学硕士学位论文（４）投资决策指标体系的确定。本文将首先采用文献综述法粗略统计经上述流程筛选出的影响因素，选取出现频率较高的影响因素，剔除出现频率较低的影响因素，对含义大致相同的因素归纳为同一指标。此外，在筛选过程中也要充分坚持可持续理念的引领，优先考虑符合项目持续稳定发展需求的相关指标。接着，本文拟采用专家评议法，邀请相关专家对指标体系做出进一步的审议、调整，最终确定可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系。３．１．２投资决策指标体系设计原则投资决策指标体系的设计是高速公路服务区光伏发电站投资决策的基础，将对投资者的最终决策产生至关重要的影响。由于项目处于发展初期，既要结合项目的具体建设情况，也要引入前沿的可持续发展理念，因而高速公路服务区光伏发电站的投资决策面临众多的影响因素，且不同的影响因素之间不可避免会具有相关性，所以要遵循一些具体的客观原则来筛选指标。本文将严格参照以下原则来确保投资决策指标体系的科学性和完整性。（１）科学合理性原则。高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系的设计应该坚持科学性，要参考查阅众多的文献报告，统计分析具体的数据资料，充分采纳专业的学者意见。同时也要坚持合理性原则，善于剖析项目特点，善于挖掘实际需求，基于可持续视角对项目进行合理评估。要在满足项目技术经济可行性的同时，思考关注可持续理念下对行业、社会的影响。（２）系统层次性原则。高速公路服务区光伏发电站投资决策涉及众多的指标，筛选出的众多指标不能仅仅简单地加以罗列，而是要坚持逻辑清晰、层次分明的系统性原则对指标进行分层分组重构，这样才便于决策者顺利理解和应用指标体系。此外，尽可能去除指标之间的相关性也是专业领域的一贯要求，只有弱化重复性，坚持独立性，才能构建出经得起各方考宄的投资决策指标体系。（３）相对全面性原则。在国内生产总值由高速增长转变为高质量增长的大背景下，光伏产业的发展也不能仅仅关注短期的经济效益，而要在可持续发展理念的指导下，关注项目的社会、环境等方面的效益，使高速公路服务区光伏发电站在各方面都具有前瞻性。此外，在选取决策指标时，要坚持问题导向，善于把握主要矛盾，抓住具有代表性的指标，不必过分追求指标的数量，只有构建出全面、严谨的指标体系，才有利于最终的项目决策。（４）动态灵活性原则。高速公路服务区光伏发电站本身便是分布式光伏项目的创新应用，而且本文又进一步引入可持续发展理念，因此该项目的决策指标体系必然要引入新颖的指标元素。而且，就评价决策具体过程而言，实际情况往往和理论体系存在差异，评价对象和评价目标不能完全相同，为最大可能描述出决策对象的组成要素和本质２７华北电力大学硕士学位论文特征，在构建投资决策指标体系时，要坚持动态灵活性原则，结合实际情况对相关指标进行适当调整，提升指标体系的适用性，为实际投资决策提供有力支撑。（５）实际可操作性原则。在构建决策指标体系时，要充分考虑后续的操作评价过程：对于定量指标，所需数据要易于收集和计算；对于定性指标，不能过于抽象，要易于观察。对于各方案在各指标上的表现，要尽量查阅客观真实数据、设计调查问卷等，建立完备的评价机制。只有坚持实际可操作性原则，才能降低人力成本和时间成本，确保投资决策工作的顺利完成。３．２投资决策影响因素分析高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系的构建需要首先对相关影响因素进行识别，再做出进一步筛选，本文基于可持续视角对高速公路服务区光伏发电站投资决策影响因素进行识别，主要包含一般影响因素和可持续影响因素两类。一般影响因素是项目投资决策的基础因素，要确保自然资源、经济指标等方面达到企业短期收益的要求。此外，可持续影响因素作为基础因素的重要补充，主要包含建设可扩展性、环境可协调性、社会可持续性等方面内容。通过上述两条主线对影响因素进行深入挖掘，将确保项目在多个宏观指标层面的综合效益。３．２．１投资决策一般影响因素分析本节将查阅相关资料，咨询专家意见，对高速公路服务区光伏发电站投资决策涉及的众多影响因素进行分析总结。在结合高速公路服务区自身特点的前提下，从资源、经济和风险三个角度展开，挑选出如下最具代表性的一般影响因素：（１）资源因素太阳能面板吸收太阳能将其转化为可供人类直接使用的电能，光照、温度、湿度等自然资源条件会对光伏发电过程产生根本性的影响，此外服务区的可利用面积、施工条件等因素直接决定光伏电站的装机数量，因此科学评估服务区自然资源和建设资源对于项目决策来说至关重要。对高速公路服务区光伏发电站投资决策产生影响的主要有太阳能资源、地区年平均温度、地区年平均湿度和高速公路服务区建设状况四类资源因素。１）太阳能资源。太阳辐射推动光伏组件的光电反应，太阳能资源直接影响光伏电站的产能，因此在高速公路服务区光伏发电站投资决策中应该首先关注太阳能资源状况［６｜］。衡量某地区的太阳能资源水平主要从年平均日照时长和年平均太阳能辐射量两个方面展开，前者代表了地区太阳能可利用小时数，后者则反映了地区太阳能光照强度［６２］。因此，丰富的太阳能资源将大大提高高速公路服务区光伏发电站的项目收益。２）地区年平均温度。由于光伏设备安装在室外接收太阳辐射，因此设备的运行温２８华北电力大学硕士学位论文度直接受到高速公路服务区周边温度的影响，过于炎热的天气反而会降低光伏发电系统的性能，进而影响高速公路服务区光伏发电站的经济效益［６３］。３）地区年平均湿度。过高的空气湿度易导致光伏面板附着露水，影响光伏系统吸收太阳辐射，降低系统的运行效率。此外，过高的空气湿度容易腐蚀光伏设备，增加后期的运行维护成本，降低项目的经济效益［６４］。４）高速公路服务区建设状况。高速公路服务区屋顶、车棚等可利用区域的面积几乎与光伏装机数量成正比，不同服务区屋顶不同的建筑形态也会限制到光伏组件的充分排布，进而影响到装机数量。此外，服务区的基础设施状况，便于施工的程度等也是高速公路服务区光伏电站投资决策中需要关注的因素之一。（２）经济因素经济因素是衡量高速公路服务区光伏发电站经济效益的各方面因素，项目的初始投资以及项目的最终收益是投资者最为关心的问题，直接影响投资者的决策行为，因此在高速公路服务区光伏发电站投资决策中应该重点关注初始投资成本、年平均运行维护成本、年平均项目收益和投资回收期等经济因素。１）初始投资成本。高度公路服务区光伏发电站尚处于发展初期，作为分布式光伏的创新应用，该项目涉及到多方合作，势必会产生较高的初始投资成本。当前，高速公路服务区光伏发电站的投资成本主要包括土建工程和辅助设备费用、设备采购与安装成本、建设期利息三部分，高昂的投资加大了企业的融资难度，因此在兼顾高速公路服务区光伏发电站其他效益的同时，充分降低企业的初始投资成本也是投资决策的重要目标。２）年平均运行维护成本。高速公路服务区光伏发电站在建成之后涉及到工人和管理人员的工资，清洁和维护设备费用，设备大修以及更换老化线路等运营维护成本，这会对项目的长远经济效益产生影响，因此通过降低项目年平均运行维护成本以实现高速公路服务区光伏发电站持续收益也是投资决策的重要目标之一。３）年平均项目收益。年平均项目收益直观反映高速公路服务区光伏发电站的盈利能力，代表着项目的投资价值，是企业最为关心的经济指标。不同的高速公路服务区光伏发电站会由于建设面积、用电量等方面的差异而具有不同的盈利能力，盈利能力较差的项目会降低企业的投资信心，且不利于企业通过银行、投资方等方面的考核，从而增加企业的融资难度。因此，在高速公路服务区光伏发电站的投资决策中应该重点关注项目的年平均收益。４）投资回收期。高速公路服务区光伏发电站初始投资较大，而且近年来国家进一步降低分布式光伏发电项目的财政补贴力度，省市级财政更是直接取消了相关的补贴，这将在一定程度上延长高速公路服务区光伏发电站的投资回收期，因此投资方应该予以充分关注［６５］。２９华北电力大学硕士学位论文（３）风险因素高速公路服务区光伏发电站在建设运营过程中会面临和传统分布式光伏项目同样的风险因素，主要包括极端天气风险、政策风险、并网风险和安全意外风险。１）极端天气风险。光伏设备安装在室外，暴风雪、沙尘暴等恶劣天气会导致光伏面板留有积雪、尘土等，影响光伏发电系统吸收太阳辐射，降低其工作效率；其他极端天气如大风、暴风雨等会在一定程度上损坏光伏组件，给系统的正常运转带来潜在风险，因此在高速公路服务区光伏发电站的投资决策中，要充分查询各地区的历史天气状况，避免将光伏发电站建设在恶劣天气频发的区域［６６］。２）政策风险。高速公路服务区光伏发电站所面临的政策风险主要来自各地区政府和交通管理部门关于该项目的税收政策、审批流程等方面的变化所引起的相关风险［６７］。地方政府在高速公路服务区光伏发电站的审批中起主导作用，因此在项目开展前期要和政府工作人员展开密切沟通，梳理政府关于光伏产业的发展规划，敲定具体的管理办法，尽最大可能降低高速公路服务区光伏发电站的潜在政策风险，这一点至关重要。３）并网风险。高速公路服务区光伏发电站所产生的过剩电能将会并入地方电网，由于光伏发电具有周期性和波动性的特点，因此会产生并网风险［６８］。在进行高速公路服务区光伏发电站的投资决策时，要梳理地方电网线路，和地方电网工作人员共同评估并网风险等级。４）安全意外风险。高速公路服务区光伏发电站建设在屋顶等区域且光伏系统与当地电网相连，在安装或后期运维过程中，工作人员都面临着不慎从高处滑落和意外触电的风险。此外，大风天气也可能造成光伏面板意外坠落，威胁地面工作人员的人身安全。因此，在进行高速公路服务区光伏发电站投资决策时，要合理评估各备选服务区的安全意外风险。３．２．２可持续视角下投资决策影响因素挖掘上述小节从分布式光伏项目视角分析了高速公路服务区光伏发电站投资决策的一般影响因素，然而为保证项目的长远效益，必须基于可持续视角对高速公路服务区光伏发电站投资决策的建设可扩展性、社会可持续性和环境可协调性等影响因素展开分析。（１）建设可扩展性１）服务区周边地形地貌。考虑到未来社会对新能源发电的巨大需求，尤其是电动汽车产业的高速发展，迫切需要高速公路服务区光伏发电站提供与其相适应的清洁电能。服务区自身可用面积有限，必须设法在其周边闲置区域布置光伏发电设备以满足日益增长的电能需求。服务区周边可利用区域的土壤是否疏松、地势是否平坦、朝向是否适宜、坡度是否陡峭等都是需要重点评估的因素，优良的地形地貌将有效节约项目的建设成本且有利于光伏设备的大规模安装。３０华北电力大学硕士学位论文２）服务区周边土地价格。除地形地貌外，高速公路服务区周边的土地价格也是影响光伏发电站产能扩大的重要因素，近年来国家日益提倡珍稀保护土地资源，这提高了项目的征地难度。投资方要在与当地政府的充分协商下，依照当地的规划政策和法律法规，妥善把控好高速公路服务区光伏发电站的用地价格，从而降低项目的投资成本。（２）社会可持续性１）公众支持。高速公路服务区光伏发电站的持续稳定发展离不开公众的广泛支持。该项目的建设运营虽然会给当地的生态环境带来一定的影响，但是其作为分布式光伏发电的重要组成部分将在未来的能源结构调整中发挥巨大作用，因此如何提高公众的响应支持度显得尤为重要。高速公路服务区光伏发电站的建设运营需要多方协调参与，可以为当地提供数量可观的就业岗位，推动当地绿色能源经济的快速发展。因此，要让民众充分理解到项目的战略意义，实实在在感受到项目的经济效益，提升公众支持度。２）对光伏产业的影响。在当前的光伏装机构成中，集中式光伏较分布式光伏仍处于优势地位，但是集中式光伏往往距离用电负荷中心较远，高昂的送电成本会导致弃光现象；分布式光伏由于具有因地制宜、就近消耗的特点，近年来增长迅猛。高速公路服务区光伏发电站使得光伏发电与交通领域相结合，两者各取所需，加快彼此的发展，良好的示范效应将在未来大大促进我国光伏产业的进一步发展。（３）环境可协调性１）二氧化碳减排效益。当前世界大气环境日益恶劣，二氧化碳等温室气体的大量排放造成全球变暖，加速冰川融化、气候失调，给世界生态带来极大的不确定性。虽然目前我国大力推广电动汽车产业的发展，但是由于传统的火力发电仍在我国占据主导地位，所以本质上电动汽车使用的大多并非清洁电能。高速公路服务区光伏发电项目将在根本上为服务区和电动汽车车主提供清洁能源，有效减少二氧化碳等污染物的排放，对于社会和生态来讲具有显著的污染物减排效益。２）环境损害。光伏面板的大规模排布将给当地带来一定的光污染，对当地居民的正常生活产生影响。此外，项目施工过程中产生的噪音、施工废料等都会影响到当地动植物的生长规律，项目建成后产生的电磁辐射也会影响到鸟类等动物的迁徙活动。因此，在项目建设过程中要尽量减少对当地土壤、植被的损害，避开树木茂盛的区域，保护生态环境。３．３投资决策指标体系建立上述内容基于客观全面的原则总结出了高速公路服务区光伏发电站投资决策的一般影响因素和可持续视角影响因素，然而关于各类因素的陈述还相对宽泛，缺乏对影响因素具体含义、来源途径和计算公式的清晰说明。本节将识别出上述影响因素中重叠交叉的部分，引入层次分析法构建高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系。最终的３１华北电力大学硕士学位论文决策指标体系由１个目标层、５个准则层和２０个指标层组成，如表３－１所示。目标层给出了本文研宄目标的定义，即可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策研宄；准则层对目标层做出进一步分解，包括资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素；指标层则是对准则层的进一步细化，给出了高速公路服务区光伏发电站投资决策基本影响因素的具体定义，便于投资者建立起直观的认识。表３－１可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系目标层准则层指标层指标类型年平均曰照小时数定量，效益型＾年平均太阳能辐射量定量，效益型资源因素地区年平均温度定量，成本型地区年平均相对湿度定量，成本型初始投资成本定量，成本型年平均运行维护成本定量，成本型＾＇年平均项目收益定量，效益型投资回收期定量，成本型服务区基础设施状况定性，效益型务帛量，效益型务区光伏发电站投资决策建设因素————服务区周边地形地貌定性，效益型研％服务区周边土地价格定量，成本型公众支持度定性，效益型社会与环对光伏产业的影响定性，效益型境因素碳排放减少量定量，效益型生态和谐度定性，效益型极端天气风险定性，成本型政策风险定性，成本型风险因素并网风险定性，成本型Ｉ安全意外风险定性，成本塑（１）资源因素＊＾资源因素是建设光伏发电站的首要考量因素，自然资源状况直接影响高速公路服务区光伏发电站的发电量，反应其经济可行性，主要包含年平均日照小时数、年平均太阳能辐射量、地区年平均温度和地区年平均相对湿度四个指标。１）年平均日照小时数。该指标反应高速公路服务区所在地的太阳能资源，太阳辐射包括紫外线、红外线和可见光。太阳能电池只吸收可见光并将其转化为电能。通常年平均日照小时数是以该地区一年中光照强度在１２０Ｗ／ｍ２以上的时间累加计算的。２）年平均太阳能辐射量Ｃ１２。该指标直接影响高速公路服务区光伏发电站的产能，年平均太阳能辐射量随着地区海拔高度的升高而增大，随着地区纬度的升高而减小，此３２华北电力大学硕士学位论文外也受到天气状况的影响。年平均太阳能辐射由太阳直接辐射和散射辐射组成，在高速公路服务区光伏发电站的投资决策中，需要统计一年中各个备选项目的太阳直接辐射量和太阳散射辐射量，相加得到相应的太阳能总辐射量。３）地区年平均温度Ｃ１３。该指标表示高速公路服务区所在地一年四季温度平均值，温度将对光伏组件甚至整个光伏电站产生至关重要的影响。人们普遍认为，在天气炎热的情况下，光伏发电产能更佳，但是现实情况却截然不同，研宄表明，温度过高会影响光伏组件的工作性能，温度每升高一摄氏度，太阳能电池的峰值功率损失率约为０．５个百分点。因此，在高速公路服务区光伏发电站的投资决策中应该引入地区年平均温度来评估发电站在该地区的工作性能。４）地区年平均相对湿度Ｃ１４。该指标表示高速公路服务区所在地一年中相对湿度的平均值。相对湿度的增加意味着空气中水蒸气含量的增加和太阳能辐射量的减少，从而导致光伏设备发电量的降低。此外，安全性和可靠性是目前及未来分布式光伏发电系统的主要关注点，极端天气所产生的强湿度将对光伏设备的安全运行产生影响。（２）经济因素Ｃ２经济因素直接反映高速公路服务区光伏发电站在技术经济方面的综合表现，是投资者最为关心的问题，主要包含初始投资成本、年平均运行维护成本、年平均项目收益和投资回收期四个指标。１）初始投资成本Ｃ２１。该指标表示高速公路服务区光伏发电站的初始投资额。初始投资成本主要由土建工程和辅助设备费用、设备采购与安装成本、建设期利息三部分组成。其中，土建工程和辅助设备费用是指在服务区屋顶及其他区域进行必要的土建工程以及使用相关的工程建设设备所需要的费用；设备采购与安装成本是指购买光伏面板及相关组件所需要的费用；建设期利息是指发电站在建设过程中支付债券、银行贷款时所发生的融资费用和借款利息。初始投资成本的计算公式如下：Ｃｆ＝Ｃａ＋ＣＳ＋Ｃｋ（３－１）其中，表示高速公路服务区光伏发电站的初始投资成本，（：。表示光伏发电站的土建工程和辅助设备费用，Ｃ，表示光伏发电站的设备采购与安装成本，ｑ表示光伏发电站的建设期利息。２）年平均运行维护成本ｃ２２。该指标表示高速公路服务区光伏发电站建成后的运营维护费用，主要包括员工的工资费用，清洁和维护设备成本，设备大修成本以及老化线路更换成本等。长期来讲，年平均运行维护成本也是投资者非常关心的指标。其计算公式如下所示［４６］：Ｃｎ，＝Ｃｉ－Ｒｉ（３－２）３３其中，ｑ表示年平均运行维护成本，尺表示不同项目所在地区运维费用所占比例。３）年平均项目收益Ｃ２３。该指标表示高速公路服务区光伏发电站建成运营后的年平均项目收益，直观反映项目的盈利能力。年平均项目收益包含上网售电收入和服务区自用消纳收入。其中，上网售电收入等于并网电量与当地脱硫煤标杆电价的乘积；就近消纳收入等于实时电价与服务区实际用电量的乘积。年平均项目收益的计算公式如下［４６］：Ｉ－Ｐｑ（ＡＨＲ－ａ－Ｐ）＊ｒＪｒＰ（ＡＨＲａ－Ｐ）＊（ｉ－ｒ）（３－３）其中，／表示高速公路服务区光伏发电站的年平均项目收益，Ａ表示实时电价，Ｐ表示光伏系统发电并网电价，〃表示高速公路服务区自用的发电量比例，ｄ表示服务区可用面积，／／表示服务区年平均日照小时数，表示服务区年平均太阳能辐射量，《表示服务区光伏发电系统的能量转化效率，＃为考虑了光伏器件损耗在内的校正系数。４）投资回收期Ｃ２４。该指标表示高速公路服务区光伏发电项目所产生的净收益偿还完项目总投资所需要的时间。高速公路服务区光伏发电站需要大量的资金投入，投资回收期相对较长，一定意义上也意味着较大的投资风险，因此受到了投资者的广泛关注。投资回收期的计算公式如下［６９］：Ｔ；ｎＪＣＩ－ＣＯ）？＝０（３－４）其中，是现金流入量，ＣＯ是现金流出量，（Ｃ／－Ｑ９）？是第》年的现金净流量，ｆ是投资回收期。（３）建设因素Ｃ３建设因素是考察服务区内部及周边地区适宜安装光伏发电设备的条件，以评估项目具体的设计施工难度。建设因素包含服务区基础设施状况、服务区可用面积、服务区周边地形地貌和服务区周边土地价格四个指标。１）服务区基础设施状况Ｃ３１。该指标主要用来衡量服务区屋顶、车棚等的建筑结构、建筑材料、坡度、朝向等条件，以及服务区地面可供施工设备使用的空间，以充分评估各个备选服务区适合安装光伏发电设备的程度。该指标需要具备多年工程项目管理经验的专家赴实地考察，从而给出全面、科学的评分结果。２）服务区可用面积Ｃ３２。该指标表示高速公路服务区可用面积，光伏发电站占地面积大，光伏电池板、控制器、转换器以及储能设备等都将占用服务区的使用面积，而且在项目具体实施过程中不仅要考虑光伏板的数量，也要兼顾光伏板的间距，从而达到最大的发电量。因此，在高速公路服务区光伏发电站的投资决策中，应该充分测算服务区自建屋顶、车棚及其他可利用区域的面积。３）服务区周边地形地貌Ｃ３３。该指标表示高速公路服务区周边的地质构造和地形状态，考虑到当下电动汽车产业迅速发展，未来服务区的用电用能需求将急速增长，因此３４华北电力大学硕士学位论文服务区周边的地形地貌也是光伏发电站投资决策过程中必须考虑的重要指标。服务区周边地形地貌主要考察附近区域的地质构造、土壤结构、朝向、坡度、海拔等，以评估附近区域电站建设的适宜度和稳定性。４）服务区周边土地价格Ｃ３４。高速公路服务区一般离市区较远，周边较为空旷，但是也要正确区分自然区域、耕地、工业用地等土地使用性质；此外近年来国土资源的管控愈加严格，征地难度较大，要和当地政府工作人员紧密沟通，详细了解当地的土地政策，科学确定服务区周边的土地价格。（４）社会与环境因素（：４社会与环境因素是从人文社科的角度来衡量高速公路服务区光伏发电站的相关效益，主要包括公众支持度、对光伏产业的影响、碳排放减少量和生态和谐度四个指标。１）公众支持度Ｃ４１。该指标表示高速公路服务区所在地区居民及服务区游客对于光伏发电项目的支持程度。该项目不仅将为服务区车主提供清洁能源，也将对当地的经济发展产生促进作用，因此，公众支持度也是高速公路服务区光伏发电站投资决策中需要重视的指标。本指标将通过实地走访、发放问卷的形式展开调研。２）对光伏产业的影响Ｃ４２。该指标旨在衡量髙速公路服务区光伏发电站对于光伏产业的影响，项目的落地实施将进一步促进光伏产业从集中式到分散式的转变，拓展了光伏产业的发展方向；此外，随着国家碳中和计划的加紧推进，服务区光伏发电站和电动汽车的紧密结合将对我国光伏产业的发展产生更加积极深远的影响。３）碳排放减少量Ｃ４３。该指标是将高速公路服务区光伏发电项目与同等发电量的传统火力发电方式进行比较，测算出二氧化碳的减排量。光伏发电项目是清洁供能体系的主要组成部分，符合社会发展的方向，公众和专家都需要知道具体的碳排放减少量，从而清晰感知项目的持续生态社会效益。Ｓｃ〇２＝Ｇ－ｇｍ（３－５）其中，＼是二氧化碳减排量，Ｇ是高速公路服务区光伏发电站发电量，ｇ是传统火力发电每千瓦时耗煤量，ｍ是燃烧一吨标准煤所产生的二氧化碳量。４）生态和谐度。该指标用来衡量高速公路服务区光伏发电项目与地区生态的和谐程度。项目除占用服务区的屋顶外，还需要开发服务区周围的部分土地，这可能会影响当地的植被和土壤，甚至破坏当地的生物多样性。本指标是在综合考虑地区生态环境的脆弱性和原有动植物种类的丰富性的基础上进行评定的。（５）风险因素〇５风险因素指标旨在识别高速公路服务区光伏发电站潜在的风险点，主要包含极端天气风险、政策风险、并网风险和安全意外风险四个指标。１）极端天气风险Ｃ５１。该指标表示高速公路服务区所在地潜在的极端天气风险。众３５华北电力大学硕士学位论文所周知，极端低温和极端高温都会影响光伏设备的正常运行，其他极端天气如强风、雷雨和大雪也会在一定程度上损坏光伏组件，因此极端天气较多的地区不宜建设光伏电站。本指标主要从当地历史气象数据入手，确定当地极端天气风险等级。２）政策风险Ｃ５２。该指标旨在衡量高速公路服务区所在城市关于光伏产业的政策可靠性：当地政府是否制定了分布式光伏发电的管理细则，能否为投资者提供便利实惠的审批、税收服务；此外，当地电网关于并网配套设施建设、并网电量收费是否建立了完善的管理机制，这都反映出潜在的政策风险。政策风险对于高速公路发电站建成后的运营状况、发展前景影响巨大，因此需要慎重考虑。３）并网风险Ｃ５３。分布式光伏发电具有间歇性、周期性和波动性等固有特性，此外，不同城市的电网运行特性也不尽相同，高速公路服务区光伏电站电源并入配电网后会对电能质量、电压调节、继电保护、运行管理等产生一定的影响。因此并网风险也应该引入高速公路服务区光伏电站投资决策的指标体系中。４）安全意外风险Ｃ５４。高速公路服务区光伏电站主要建造在服务区屋顶、车棚等处，在施工过程和后期的运营维护中面临一定的风险，比如工作人员意外触电、光伏组件脱落等。因此，安全意外风险需要被引入高速公路服务区光伏电站投资决策的指标体系中。３．４本章小结科学全面的投资决策指标体系是整个投资决策模型的重要基础，本章遵循严谨的指标体系设计思路，坚持科学合理性、系统层次性、相对全面性、动态灵活性和实际可操作性原则建立起高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系。首先，本章从普通分布式光伏发电项目角度入手，总结出影响高速公路服务区光伏发电项目投资决策的资源、经济和风险三类一般性因素。接着，基于可持续视角并且结合高速公路服务区自身特点对可持续影响因素进行了深入挖掘，包括建设可扩展性、社会可协调性和环境可持续性。通过剖析总结高速公路服务区光伏发电站投资决策的一般影响因素和可持续影响因素，本章构建出包含定性与定量指标的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，具体包括资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素五个准则，共包含２０项指标。该指标体系既有科学的理论依据，又迎合了可持续发展的时代需求，可以为各个备选方案的评估提供有力支持，从而确保决策结果满足多维度效益的协调统一，降低投资者风险，最终推动高速公路服务区光伏发电站可持续发展。３６华北电力大学硕士学位论文第４章高速公路服务区光伏发电站投资决策模型构建第三章构建了可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，本章将深入结合已建立的指标体系的特点开展项目投资决策模型的构建工作，科学严谨的决策模型能够为高速公路服务区光伏发电站的投资决策问题提供有效支撑。由于第三章所构建的指标体系包含较多的定性指标，各备选方案在定性指标上的表现不能仅仅以实数进行表示，为解决定性指标带来的模糊性和随机性问题，充分降低信息损失，本文将采用三角直觉模糊数来描述定性指标信息。此外，以往可再生能源项目投资决策的指标权重确定过程往往过于依赖专家的意见，使得权重结果受专家主观性影响较大，本章将采用主客观综合赋权法来确定指标权重。最后，以往的研宄在采用ＴＯＤＩＭ方法对可再生能源项目进行排序优选时，虽然考虑到了投资者的心理因素，但是通常假设投资者对于指标体系内的所有影响因素持相同的风险态度，这明显与实际情况不符，本章将采用创新性的情景分析对ＴＯＤＩＭ方法进行改进，使得投资者对于不同决策指标的不同风险态度得以表达，从而得出更加符合实际需求的高速公路服务区光伏发电站投资决策结果。４．１可持续视角下投资决策流程高速公路服务区光伏发电站发展较快，投资者需要在诸多的投资项目之间做出选择，为提升投资者决策效率，使高速公路服务区光伏发电站投资决策流程化，本文构建了一个投资决策框架，如图４－１所示。该框架充分采纳先进的管理思维，搭配严谨的运算逻辑，使得高速公路服务区光伏发电站的投资决策更加高效。（１）准备阶段准备阶段包含专家委员会的确定和备选方案的确定。首先，科学完整的决策过程需要众多领域专家的共同参与，为解决高速公路服务区光伏发电站投资决策问题，企业需要邀请学术领域的带头人、专业的工程师和经济领域的专家共同组成项目投资决策专家委员会。至于备选方案的确定则需要企业投资部门负责人根据企业的战略规划、资金状况和风险水平初步筛选出备选方案，再由工作人员和高速公路服务区管理人员展开沟通，探讨合作开发太阳能发电站的意愿，也要向当地政府部门展开咨询，了解服务区周边的规划方案和征地政策。对于保留下来的备选方案要进一步评估服务区所在区域的太阳能资源水平和气象状况，最终完成高速公路服务区光伏发电站备选方案的初选工作。（２）确定决策指标评价值本文第三章构建了包含资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素的五维度高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，接下来便要对步骤一筛选出３７华北电力大学硕士学位论文Ｉ一心么与一、＼、阶段一．备选方案的识别ｊ＾＝＝＝＝＾＝＝＾＾＾＾＾：＝＝＾＾＾＾？定量指标）卜指标值计算可持续视角下项目投＾Ｓｆｒｔｆｉ／ｒｆｆｌ资决策指标体系丨，１鹏？定性指标＞？集结评价值Ｖ－阶段二．确定决策指标评价值、厂、＾ｒ、ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法最大交叉熵法步骤１．计算各指标相权重園＿＃（９ｊ决策者的风险规＾丽砸主观权“客观权重《避街５＾Ｊｙ＿°＞步骤２．计算方案在各指标下的相Ｈ对优势度和方案总体优势度▼＾園—＃＾线性加权法ｉ步骤３．计算方案综合评价值，并进行排序；＾Ｚ一综合权重似，阶段四．采用混合指标值ＴＯＤＩＭ、阶段三．确定指标权重Ｊ、＾施ａｇｎ址排序）敏感性分析＾情景分析Ｉ：ｒ一±＿＿＿＿情景１：实用主义者情景丨丨：非实用主义者＼＾段五．决策结果分析Ｊ图４－１投资决策框架的备选方案在各维度上的表现进行评定。对于定量指标，由工作人员进行实地勘测和计算，并对收集到的数据进行标准化处理，以消除量纲不一致所带来的影响。对于定性指标，也要尽可能邀请专家展开实地调研，根据当地的实际情况并结合自己的专业经验对３８华北电力大学硕士学位论文各方案在定性指标方面的表现做出评价，评价结果以语言值来表示，接着将语言值转化为相应的三角直觉模糊数，最后结合专家权重对所有评价结果进行集结。（３）确定决策指标权重本文所构建的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系包含定性指标和定量指标，为了兼顾决策者的主观偏好和数据本身的客观差异，本文将采用主观赋权法和客观赋权法相结合的组合赋权法。首先，专家对指标之间的相互影响程度做出评判，再将评价结果带入到ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法中从而得到指标的主观权重。接着，根据指标评价值，采用最大交叉熵方法计算得到指标的客观权重。最后则通过线性组合法将主客观权重结果进行集结，以此得到指标综合权重。（４）选择最优方案高速公路服务区光伏发电站尚处于发展初期，该项目的投资决策受到诸多因素的影响，投资者难免会对项目的开发建设持有较高的风险预期。因此，本文将采用考虑投资者风险规避心理的ＴＯＤＩＭ方法对各备选方案进行排序优选。首先，本文将采用传统的ＴＯＤＩＭ方法展开算例分析和敏感性分析，以验证决策框架的可行性和稳定性。其次，本文将通过创新性的情景分析对ＴＯＤＩＭ方法进行扩展，以满足投资者对于不同影响因素的不同风险规避诉求，从而提高决策框架的灵活性，确保投资者得到可以接受的结果。４．２投资决策指标评价值的确定本文第三章建立的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系包含定量指标和定性指标。对于定量指标，可以通过实地勘察得出具体的数值；然而对于决策中涉及的定性指标，则要求专家根据知识经验和项目实际状况做出主观性的判断，判断结果以语言形式表达，最终转化为可以用于计算的三角直觉模糊数。（１）定量指标数据的收集高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系中定量指标数据的收集可以分为两种情况：实地勘测得到的数据和代入公式计算得到的数据。其中，年平均日照小时数、年平均太阳能辐射量、地区年平均温度、地区年平均相对湿度、服务区可用面积和月Ｓ务区周边土地价格通过查阅当地历史气象资料、现场测量、咨询当地政府管理部门等方式即可得出；然而对于初始投资成本、年平均运行维护成本、年平均项目收益、投资回收期和碳排放减少量等指标则需要代入公式进行计算。最后，需要对上述定量指标数据进行标准化处理，若为效益型指标，则代入公式４－１，若为成本型指标，则代入公式４－２。ｘｔｌ＝ｙ（ＩＤｍａｘＸ■（４－２）Ｘ［ｉ３９华北电力大学硕士学位论文（２）定性指标数据的收集对于高速公路服务区光伏发电站投资决策中包含的定性指标，采用专家打分的形式进行评价，具体处理方式如下所示：１）专家委员会使用语言值评价。专家委员会成员使用非常差、差、一般差、一般、一般好、好、非常好七种语言标度对备选方案在各定性指标上的表现进行评价，同时确定每次打分的隶属度ｗ和非隶属度《，以反映打分结果的不确定性。２）将语言值转换为三角直觉模糊数。接着按照表４－１确定的规则将语言变量转化为对应的三角直觉模糊数，如语言评价值为一般，隶属度为０．７，非隶属度为０．２的情况下，对应的三角直觉模糊数便为士＝（（３，４，５）；０．７，０．２）。３）将不同专家评价结果进行整合。基于群决策的思想，每位专家的评价结果占据不同的权重，应用权重数据对各个专家的评价结果进行集结从而得到群决策矩阵。Ｋ乓＝（（毛／，气，＆）；＞％，、）（４－３）灸＝１其中，Ａ为专家灸的权重，满足内＝１。４）对加权集结后的三角直觉模糊数进行标准化处理。由于定性指标中同样存在成本型指标和效益型指标，因此要按照公式４￣４对集结后的三角直觉模糊数进行标准化处理。设标准化决策矩阵为［☆］＿，其中，，满足ＸｆｊＸｙＢ（二二＂ｌｆｘｅＦ，—、＾ｍａｘｙ＾ｍａｘｙ＝ｊ（４－４）ｍｉｎｙ－ｍｉｎ７－ｍｉｎｙ）ｉｆＸＥＦＣ其中，＾ｍａｘｖ＝ｍａＸ民丨，’二１，２，…，Ｗ），＾，＝—｛知｜〖＝１，２，”．，／？｝，Ｚ和ｆ分别表示效益型和成本型指标。表４－１用于方案评分的三角直觉模糊数转换法则语言值三角直觉模糊数非常差（ＶＰ）（（０，１，２）；Ｗ，Ｍ）差（Ｐ）（（１，２，３）；Ｗ，Ｕ）一般差（ＭＰ）（（２，３，４）；Ｗ，Ｕ）一般（Ｍ）（（３，４，５）；Ｗ，Ｕ）一般好（ＭＧ）（（４，５，６）；Ｗ，Ｕ）好（Ｇ）（（５，６，７）；ｗ，Ｕ）非常好（ＶＧ）（（６，７，８）；ｗ，Ｕ）４０华北电力大学硕士学位论文４．３投资决策指标权重的确定高速公路服务区光伏发电站投资决策涉及众多的影响因素，各指标权重对于最终的决策结果将产生至关重要的影响，本文将充分采纳决策者的知识经验、充分利用各备选方案的指标数据，采用主客观相结合的方法来确定指标权重，４．３．１基于ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法的主观权重确定ＤＥＭＡＴＥＬ方法通过收集专家对各指标之间相互影响程度的判断，建立起决策矩阵，然后通过图论分析和公式推导最终得出指标之间的逻辑关系和重要程度［７（）］。然而传统的ＤＥＭＡＴＥＬ方法是基于实数进行计算的，这难以解决本文研宄对象所涉及的模糊性和不确定性问题。为此，本文将该方法扩展到三角直觉模糊环境中，采用三角直觉模糊ＤＥＭＡＴＥＬ法（ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ）来进行决策指标主观权重的确定，具体步骤如下：１）确定直接影响矩阵。本文建立了一个５标度的语言集以供专家对指标之间的相互影响程度做出判断。然后根据表４－２所确定的转换规则将专家的评价结果转换为相应的三角直觉模糊数。每位专家的评价结果将构成一个直接影响矩阵Ｊ。表４－２用于权重确定的三角直觉模糊数转换法则影响程度三角直觉模糊数无影响（（０，０，０）；ｎ，ｖ）低影响（（０，１／２，〗）；｜ｉ，ｖ）一般影响（（１／２，１，３／２）；ｎ，ｖ）高影响（（１，３／２，２）；ｎ，ｖ）非常高ｆｉ？响（（３／２，２，５／２）；ｕ，ｖ）Ｃ丨Ｃ２．．．ＣｎＣ丨０ａｎｋ．．．ｃｃ］ｎｋＣ２＾２ｉｋ〇＾２ｎｋＡｋ＝．？，ｉ－＼，２，．．．，ｒｒ，ｊ＝１，２，．．．，？？＇＇＾ｉｊｋ＊．Ｃ？ｄｌ１］ｋａｎ２ｋ．．．０其中，４为第灸个专家判断得出的直接影响矩阵，￣为指标ｆ对指标／的直接影响程度。２）确定总体直接影响矩阵。按照公式４－５，代入专家权重，得到专家委员会对于指标之间相互影响程度的整体判定结果。４１华北电力大学硕士学位论文Ｋ—今／＝２＞為＊＝（（色（４－５）ｋ＾＼其中，Ａ为专家ｉｔ的权重，满足总体直接影响矩阵可以表示为：Ｃ＼？？．ＣｎＣｊ０ＯＣ＾２．．．＾＼ｎＣ２ａ２ｌ０…ａｌｎｊ４．—，．＊．，／＝１，２”“，／？，ｙ＝１，２，．“，７７＿Ｃ？ｄｎ］ａｎ２．．．〇３）基于公式４－６计算出去模糊化的直接影响矩阵Ｂ（元素巧）。万＿（％＋４ａ，）．＋ａ＆．）＋（０．５戍＋０．５（１—）２）ＰｉＪ＝６＋（？，－？，）（０．５＾＋〇．５（ｌ－ｖ５）２）（４－６）４）基于公式４－７和４－８计算出标准化的直接影响矩阵。Ｘ＝Ｌｘ〇￣＼ｎｘｎ＝＾Ｂ（４－７）５＝Ｍａｘ｜｜；＾ｊ（４－８）５）确定综合影响矩阵。得到标准化直接影响矩阵后，根据公式４－９计算得出综合影响矩阵７＼义（卜灯丨（４－９）其中，＆代表指标／对指标＿／的包括直接影响和间接影响的综合影响程度，／为单位矩阵。６）确定各指标的影响度和被影响度。计算公式如下：ｎ（４－１０）ｙ＝ｉｎ＾ｊ＝＇Ｅｊｔｉｊ（４－１１）／＝！４２华北电力大学硕士学位论文其中，是将综合影响矩阵的行元素求和从而得到元素／的影响度，％是将综合影响矩阵的列元素求和从而得到元素＿／的被影响度。随后，为进一步分析元素之间的关系，根据各指标的影响度和被影响度可计算得出各指标的原因度－％和中心度尽＝￣＋化原因度是用来评定某指标对于其他指标的净影响程度，若原因度大于零，则说明该指标为原因因素，若原因度小于零，则说明该指标为结果因素。中心度是用来评定某指标在整个决策体系中所发挥的作用，中心度越大意味着该指标的作用越大。７）根据公式４－１２和公式４－１３来确定各指标的主观权重。＾ｓｙ＝［（〇＋ｆ＋（〇－（Ｉｊｆ］１／２（４－１２）（４＇１３）４．３．２基于最大交叉熵法的客观权重确定熵的概念来源于热力学，它是用来描述分子状态杂乱水平的物理量。交叉熵可以通过统计不同信息源之间的相交程度来确定其相互支持度，进而由相互支持度推出不同信息源的权重，相互支持度越高意味着权重也就越大。最大交叉熵则是则是根据上述原理，通过构造非线性优化模型来确定指标客观权重的方法。因此本文将采用最大交叉熵方法来计算高速公路服务区光伏发电站投资决策相关指标的客观权重。具体步骤如下所示：１）针对指标＜＾（戶１，２，．汉，备选方案４（／＝１，２，．／？和其它方案為〇二１，２，．ｗ之间的偏差可以表示为：Ｄ０（％ｈｐ（ｂ，（４－１４）其中，代表两个方案属性值之间的距离。２）针对指标＜＾．（＿／＝１，２，所有方案与其它方案的总偏差可以表示为：（４－ｉ５）／＝！／＝１／＝！３）针对全部指标，所有方案与其它方案的总偏差可以表示为：ｓ，ｈ（４－１６）；＝１／＝！／＝！ｔ＝］４）在部分权重信息己知的情况下，基于最大交叉熵原理，构造非线性优化模型如下：４３毕北电力大学硕士学位论文ｍａｘＤ（ｔｙ？／）＝ＸＺＺｃ／（＾＞／＝丨／＝丨！＝＼叭，Ｐ＂（４－１７）＾？＝ｉＺ＾ｖ＝１／＝！其中，表示权重信息已知部分，为求得的客观权重。综上所述，按照ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法和最大交叉熵方法分别得出指标的主观权重和客观权重后，采用线性加权法将主客观权重进行集结。具体公式如下：％＝獅、，＋Ｍ，（４－１８）其中，《和；６？分别为主客观权重所占比例系数，满足ａｋＯ，０之〇，ａ＋ｆ＝ｌ，此外，２０满足＝１。４．４基于ＴＯＤＩＭ方法的备选项目排序高速公路服务区光伏发电站投资较大，投资回收期较长，因此在项目投资决策过程中必须充分考虑投资者的心理因素。基于前景理论的ＴＯＤＩＭ方法能够有效捕捉投资者的风险规避心理，非常适用于解决不确定信息环境下的多属性决策问题。ＴＯＤＩＭ方法的运算机理是比较某方案与其他方案的总体优势度，总体优势度越大说明该方案的综合表现更佳。综上，本文将采用该方法对各备选方案进行排序，具体运算步骤如下｜７１］：１）确定指标相对权重。选取权重最大的指标（Ｖ为参照指标，接着按照公式４－１９计兑每个指标相对于参照指标Ｃ；的相对权重。＿Ｇ），二—（４－１９）２）确定方案在各指标下的相对优势度。例如方案＇与方案４，相比在指标下的相对优势度可按照下述公式进行计算：［（／？￣—ｈ）ｃｏ￣，ｒ－，／．ｎ〇Ｗ‘／）＝＜０ＫＨ０（４－２０）仏－？＜０４４华北电力大学硕士学位论文其中，（￣—＼）代表两个方案属性值之间的距离，０代表损失衰退系数，满足０＞〇，当沒取较小值时说明决策者的损失规避意识越强。且当沒＞１时说明损失的影响将降低，当沒＜１时说明损失的影响将扩大［７２］。３）确定各方案的总体优势度。５（４，４）（４－２１）．／＝】４）确定各方案综合排序值。ｙ０＝１‘＝１；（４－２２）ｍａｘＰ８｛Ａｐ，Ａｑ））ｑ＝＼ｑ＝＼其中，在利用Ｇ对各方案进行排序时，ｔ越大说明该备选方案越好。４．５算例分析４．５．１项目背景介绍京津冀地区作为我国重要的城市群，人口众多，产业密集，改革开放以来的粗放发展给当地带来了相当严重的环境污染问题，尤其是近年来雾霾天气频发，严重威胁人民的生命健康。为有效缓解区域环境压力，河北省积极相应国家号召，大力推进光伏产业在本省的发展。据国家能源局数据显示，２０２０年，河北省新增光伏装机７１６万ＫＷ，成为全国新增光伏装机第一大省，此外，截止２０２０年底，河北省累计光伏装机规模已达２１．９ＧＷ，在全国各省份中位居第二。光伏产业的快速发展将有效改善河北省的能源结构，为京津冀地区的环境改善做出巨大贡献。同时，为进一步促进河北省光伏产业的发展，政府管理部门鼓励在交通枢纽、工业园区、城市屋顶等区域因地制宜发展分布式光伏产业。来自北京的某光伏企业希望抓住商机，在河北省内选择适宜的高速公路服务区开展光伏电站建设。为使项目达到兼具经济、社会、环境等多重效益的结果，光伏企业必须运用科学的决策模型做出精准的投资决策。企业管理人员首先结合企业自身战略规划、资金水平以及服务区用电需求、合作意愿等因素初步选定了４个备选方案，如图４－２所示，分别位于张家口市、保定市、石家庄市和邢台市。４个备选方案的基本资源状况如下所示，数据来源于河北省能源局网站和Ｓｏｌａｒｇｉｓ网站：方案Ａ１位于张家口市南部，该高速公路服务区屋顶及其他闲置区域可用面积为１５８２３．７ｍ２，服务区所在区域的年平均日照小时数为３０７５．２ｈ，年平均太阳能辐射量为４５华北电力大学硕士学位论文６２３０．２ＭＪ／ｍ２，地区年平均温度为８．２°Ｃ。方案Ａ２位于保定市中部，该高速公路服务区屋顶及其他闲置区域可用面积为９１７６．４ｍ２，服务区所在区域的年平均日照小时数为２８５０．３ｈ，年平均太阳能辐射量为５７２５．８ＭＪ／ｍ２，地区年平均温度为１０．１°Ｃ。方案Ａ３位于石家庄市西部，该高速公路服务区屋顶及其他闲置区域可用面积为１６５３４．２ｍ２，服务区所在区域的年平均日照小时数为２６３０．５ｈ，年平均太阳能辐射量为５５３５．７ＭＪ／ｍ２，地区年平均温度为１１．５°Ｃ。方案Ａ４位于邢台市西部，该高速公路服务区屋顶及其他闲置区域可用面积为１０２３５．９ｍ２，服务区所在区域的年平均日照小时数为２４９０．４ｈ，年平均太阳能辐射量为５３２０．５ＭＪ／ｍ２，地区年平均温度为１２．８°Ｃ。Ｉ河北省地级市地图ｍＡ高速公路服务区光■—图４－２备选方案的地理位置分布基于上述四个备选方案的基本信息，该企业将采用本文所构建的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策模型进行指标数据收集和相关评价工作，以完成高速公路服务区光伏发电站的项目优选，最终挑选出符合可持续发展要求且技术经济可行的高速公路服务区发电站作为企业投资对象。４６华北电力大学硕士学位论文４．５．２投资决策数据的收集与处理高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系涉及较多的定性指标，因此必须建立起由相关领域专家（ＤＭ１、ＤＭ２和ＤＭ３）组成的专家委员会，由专家根据自身背景和项目经验对各方案在定性指标方面的表现做出权威的评估。专家委员的职责主要有：首先，通过查阅资料、协商讨论构建项目投资决策指标体系，同时对指标之间的相互影响程度做出判断，便于后续采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法确定指标之间的逻辑关系和各指标的主观权重；其次，采用既定的语言变量对各备选高速公路服务区在各定性指标方面的表现进行评价，得到定性指标评价值以便于后续采用最大交叉熵法确定客观权重并根据ＴＯＤＩＭ方法对各备选方案进行排序优选。在可持续理念的要求下，企业不应该仅仅追逐短期的经济效益，而应该着眼长远，兼顾项目的建设可扩展性、社会可持续性和环境可协调性等持续性效益。为满足上述要求，专家们结合自身项目经验展开充分研讨，最终构建了可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，包含资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素五个准则２０个指标，如表３－１所示。表４－３定量指标评价值指标单位Ａ］Ａ２Ａ３八４Ｃ，，ｈ３０７５．２２８５０．３２６３０．５２４９０．４Ｃ１２ＭＪ／ｍ２６２３０．２５７２５．８５５３５．７５３２０．５Ｃ，３＂Ｃ８．２１０．１１１．５１２．８Ｃ，４％４３．２５５．９６０．２６２．５Ｃ２Ｉ１０６元２４．３１５．８２６．８１６．９Ｃ２２１０６元０．５０．３０．５０．３Ｃ２３ｌ〇６元２．７１．７２．８１．８Ｃ２４年９．１９．６９．７９．８Ｃ３２ｍ２１５８２３．７９１７６．４１６５３４．２１０２３５．９Ｃ３４１０４７ｔ／Ｋ３．８４．０４．５３．６Ｃ４３ｌＯ３？６２．６２．２２．７２．３基于本文构建的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系，专家委员会依次对四个备选方案展开实地考察，首先收集整理定量指标数据，对于部分定量指标可以在相关网站直接查询到真实数据，而部分定量指标则要依据光伏项目建设经验代入公式，从而计算出最终结果，所有的定量指标数据均以实数进行表示，如表４－３所示。对于指标体系中涉及的定性指标，则要求专家委员会结合专业知识和相关经验进行４７华北电力大学硕士学位论文评判，专家们在深入了解四个备选方案的具体情况后，采用表４－２所示的语言变量对各方案在各定性指标方面的表现进行打分，然后将语言变量转化为相应的三角直觉模糊数，三位专家关于各定性指标的评价结果如表４－４至表４－６所示。表４－４专家ＤＭ１三角直觉模糊数评价值指标ＡｊＡ２Ａ３Ａ４Ｃ３．（（４，５，６）；０．８，０．１）（（３，４，５）；０．６，０．４）（（５，６，７）；０．９，０．１）？２，３，４）；０．７，０．２）Ｃ３３（（３，４，５）；０．８，０．２）（（４，５，６）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０．６，０．３）（（３，４，５）；０．７，０．２）Ｃ４１（（４，５，６）；０．７，０．１）（（３，４，５）；０．７，０．２）（（４，５，６）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．９，０．１）Ｃ４２（（２，３，４）；０．９，０．１）（（３，４，５）；０．８，０．２）（（４，５，６）；０．８，０．１）（（２，３，４）；０．７，０．３）Ｃ４４（（５，６，７）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０．８，０．１）（（５，６，７）；０．８，０．１）（（５，６，７）；０．８，０．１）Ｃ５１（（５，６，７）；０．９，０．１）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（３，４，５）；０．８，０．２）（（５，６，７）；０．７，０．１）Ｃ５２（（５，６，７）；０．７，０．３）（（５，６，７）；０．７，０．１）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（３，４，５）；０．８，０．２）Ｃ５３（（２，３，４）；０．９，０．１）（（６，７，８）；０．７，０．３）（（５，６，７）；０．７，０．２）（（３，４，５）；０．７，０．３）Ｃ５４（（４，５，６）；０．７，０．３）（（６，７，８）；０．８，０．２）（（６，７，８）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０．８，０．２）表４－５专家ＤＭ２三角直觉模糊数评价值指标ＡｊＡ２Ａ３Ａ４Ｃ３１（（６，７，８）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．７，０．３）（（３，４，５）；０．８，０．２）（（２，３，４）；０．９，０．１）Ｃ３３（（５，６，７）；〇．８，０．１）（（４，５，６）；０．８，０．２）（（４，５，６）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．８，０．１）Ｃ４，（（５，６，７）；０．７，０．３）（（４，５，６）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．１）（（５，６，７）；０．８，０．２）Ｃ４２（（３，４，５）；０．８，０．２）（（５，６，７）；０．８，０．１）（（３，４，５）；０．８，０．２）（（４，５，６）；０．７，０．２）Ｃ４４（（５，６，７）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（５，６，７）；０．７，０．３）Ｃ５，（（５，６，７）；０．９，０．１）（（５，６，７）；０．７，０．３）（（３，４，５）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．９，０．１）Ｃ５２（（５，６，７）；０．７，０．１）（（５，６，７）；０．７，０．１）（（５，６，７）；０．８，０．１）（（３，４，５）；０．７，０．１）Ｃ５３（（２，３，４）；０．８，０．１）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．８，０．２）（（３，４，５）；０．８，０．２）Ｃ５４（（３，４，５）；０．８，０．２）（（４，５，６）；０．８，０．２）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．２）表４－６专家ＤＭ３三角直觉模糊数评价值指标Ａ］Ａ２Ａ３Ａ４Ｃ３，（（５，６，７）；０．９，０．１）（（２，３，４）；０．９，０．１）（（２，３，４）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．２）Ｃ３３（（４，５，６）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．８，０．１）（（３，４，５）；０．８，０．２）（（３，４，５）；０．８，０．２）Ｃ４，（（５，６，７）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．２）（（４，５，６）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．９，０．１）Ｃ４２（（２，３，４）；０．７，０．３）（（４，５，６）；０．７，０．２）（（３，４，５）；０．７，０．３）（（３，４，５）；０．８，０．２）Ｃ４４（（５，６，７）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．８，０．２）（（３，４，５）；０．８，０＿２）（（５，６，７）；０．８，０．１）Ｃ５，（（５，６，７）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０＿７，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．２）Ｃ５２（（４，５，６）；０．７，０．３）（（５，６，７）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０．９，０．１）（（５，６，７）；０．７，０．１）Ｃ５３（（４，５，６）；０．７，０．２）（（５，６，７）；０．８，０．２）（（５，６，７）；０．８，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．３）ＣＳ４（（３，４，５）；０．８，０．２）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（５，６，７）；０．９，０．１）（（４，５，６）；０．７，０．２）收集到定量和定性指标数据后，要按照公式将所有数据进行处理才能共同应用于后４８华北电力大学硕士学位论文续客观权重的确定和项目的排序优选。首先，根据公式（４－１）和公式（４－２）对表４－３中的所有定量指标数据进行规范化处理，消除不一致性的影响，且将数值转化为〇到１之间的实数。对于定性指标数据，根据三位专家的技术水平、职称资格和项目经验，将其权重分别设置为０．４、０．３和０．３，接着采用公式（４－３）对三位专家的评价值进行集结，最后也要代入公式（４－４）将集结结果进行标准化处理。分别处理完定量指标和定性指标数据后得到最终的标准化后的决策矩阵，如表４－７所示。表４－７标准化后的决策矩阵指标ＡｊＡ２Ａ３Ａ４Ｃｎ１．０００．９３０．８６０．８１Ｃｉ２１．０００．９２０．８９０．８５Ｃ，３１．０００．８１０．７１０．６４Ｃ１４１．０００．７７０．７２０．６９Ｃ２１０．６５１．０００．５９０．９３Ｃ２２０．６０１．０００．６０１．００Ｃ２３０．９６０．６１１．０００．６４Ｃ２４１．０００．９５０．９４０．９３Ｃ３１（（１．００，１．００，１．００）；０．７，０２）（（０．６７，０．７３，０７７）；０．６，０．４）（（０．７１，０．７６ｓ０．８０）；０．８，０２）（（０．５３，０．６１，０．６７）；０．７，０２）Ｃ３２０．９６０．５５１．０００．６２Ｃ３３（（０．９１，０．９２，０．９４）；０．７，０２）（（１．００，１．００，１．００）；０．８，０２）（（０．８６，０＿８９，０＿９０）；０．６，０．３）（（０．８４，０．８７，０．８９）；０．７，０２）Ｃ３４０．９５０．９００．８０１．００Ｃ４Ｉ（（０．９２，０．９３，０．９４）；０．７，０．３）（（０．７２，０．７７；０．８０）；０．７，０２）（（０．８０，０．８３，０．８６）；０．７，０２）（（１．００，１．００，１．００）；０．８，０２）Ｃ４２（（０．５９，（Ｘ６７，０．７３）；０．７，０．３）（（１．００，１．００，１＿００）；０．７，０＊２）（（０．８７，０．９０，０．９２）；０．７，０．３）（（０．７４，０＿８０，０＿８３）；０．８，０２）Ｃ４３０．９６０．８１〗．０００．８５Ｃ４４（（１．００，１．００ｓ１．００）；０．８，０．１）（（０．８０，０．８３，０．８６）；０．７，０．２）（（０．８８，０．９０，０．９１）；０．８，０２）（（１．００，１．００，１．００）；０．７，０３）Ｃ５］（（０．６６，０．７２，０．７６）；０．８，０．１）（（０．７０，０．７５，０．７９）；０．７，０．３）（（１．００，１．００，１．００）；０．７Ｓ０２）（（０．７０，０．７５，０．７９）；０．７，０２）Ｃ５２（（０．７７，０．８１，０．８４）；０．７，０３）（（０．７２，０．７７，０．８０）；０．７，０Ｊ）（（〇－７７，０．８１，０．８４）；０．８，０．１）（（１．００，１．００，１．００）；０．７，０２）Ｃ５３（（１．００，１．００，１．００）；０．７，０２）（（０．４８，０．５６，０．６２）；０．７，０．３）（（０．５５，０．６３，０．６９）；０．７，０２）（（０．７９，０．８４，０．８７）；０．７，０３）Ｃ５４（（１．００，１．００，ｌ．〇〇）；〇．７Ａ３）（（０．６７，０．７２，０．７６）；０．８，０２）（（０．６３，０．６９，０．７３）；０．８，０＿１）（（０．８５，０．８８，０．９０）；０．７，０２）４．５．３投资决策指标权重计算（ｉ）计算主观权重本文所构建的投资决策指标体系共包含资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素共计５维度２０个指标，在采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法确定指标主观权重时，首先由专家委员会深入分析指标之间的相互影响情况，并采用表４－２所确定的５级量表对影响程度予以确定，由此得到３个直接影响矩阵。接着同样按照０．４，０．３和０．３的比例对专家评价结果进行集结，从而得到总体直接影响矩阵。然后，采用公式（４－６）４９华北电力大学硕士学位论文到公式（４－１１）逐步计算，得出各指标的中心度和原因度，并中心度为横坐标，原因度为纵坐标画出各准则间的因果关系图，如图４－３所示。最后，则根据公式（４－１２）和公式（４－１３）计算出各指标的主观权重，即％＝（０．１１８７，０．０５６５，０．０２９８，０．０２０３，０．０５１２，０．０４７９，０．０５７８，０．１６０２，０．０４７０，０．１００４，０．００４０，０．００６５，０．０５０９，０．１１４１，０．０５４３，０．００６４，０．００７５，０．０４７８，０．０１５４，０．００３２）。４Ａ原２（ｆＴＮ＼１％Ｋ＼Ｑ＼＾１２３４５６７＼＼中心度；图４－３各准则间的相互影响关系图（２）计算客观权重基于查询计算得到的定量指标数据和专家打分得到的定性指标数据，本文采用最大交叉熵方法来分析评估各指标数据间的客观差异，从而确定各指标客观权重。在应用公式（４－１４）至公式（４－１７）进行计算时需要注意，实数之间的差异数据相减便可得到，而三角直觉模糊数之间的差异则采用己经定义的Ｈａｍｍｉｎｇ距离进行计算。最终根据最大交叉熵方法计算得出本文投资决策相关指标的客观权重，即＝（０．０５３４，０．０５８５，０．０２８４，０．０２６７，０．０７００，０．０５００，０．０８７５，０．０４２５，０．０３６０，０．０８２０，０．０４４０，０．０３８０，０．０５９３，０．０６９７，０．０６１９，０．０６７１，０．０２８８，０．０３２５，０．０３８７，０．０２５０）。（３）计算组合权重在得到投资决策相关指标的主观权重和客观权重后，采用线性加权法对主客观权重结果进行集结，其中公式（４－１８）的参数＾取值０．５，由此得到投资决策指标的组合权重结果，如表４－８所示。从表中可以看出，投资回收期、对光伏产业的影响、服务区可用面积、年平均日照小时数这四项指标对可持续视角下高速公路服务区光伏发电站的投资决策会产生较大影响。５０华北电力大学硕士学位论文表４－８投资决策指标的组合权重指标主观权重客观权重组合权重指标主观权重客观权重组合权重Ｃ，，０．１１８７０．０５３４０．０８６１Ｃ３３０．００４００．０４４００．０２４０Ｃ，２０．０５６５０．０５８５０．０５７５Ｃ３４０．００６５０．０３８００．０２２３Ｃ１３０．０２９８０．０２８４０．０２９１Ｃ４）０．０５０９０．０５９３０．０５５１Ｃ１４０．０２０３０．０２６７０．０２３５Ｃ４２０．１１４１０．０６９７０．０９１９Ｃ２１０．０５１２０．０７０００．０６０６Ｃ４３０．０５４３０．０６１９０．０５８１Ｃ２２０．０４７９０．０５０００．０４９０Ｃ４４０．００６４０．０６７１０．０３６８０．０５７８０．０８７５０．０７２７Ｃ５，０．００７５０．０２８８０．０１８２Ｃ２４０．１６０２０．０４２５０．１０１４Ｃ５２０．０４７８０．０３２５０．０４０２Ｃ３Ｉ０．０４７００．０３６００．０４１５Ｃ５３０．０１５４０．０３８７０．０２７１Ｃ３２０．１００４０．０８２００．０９１２Ｃ５４０．００３２０．０２５００．０１４１４．５．４投资决策模型应用计算计算出投资决策指标权重之后，本文将采用ｔｏｄｉｍ方法对各备选方案进行排序优选。首先，在采用ＴＯＤＩＭ方法计算相对优势度时，需要比较不同方案在同一指标上的属性值大小，对于实数直接比较大小即可，而对于三角直觉模糊数则需要代入公式（４－６）进行去模糊化处理才可比较大小。接着，根据公式（４－２０）计算不同方案关于指标ｑ的优势度关系，其中参数０取值为１［７３，７４］。由于本文共包含２０个指标，因此仅列出指标下的优势度矩阵以作示例，如表４－９所示。表４－９指标Ｃ？下的优势度矩阵方案ＡｊＡ２Ａ３Ａ４Ａ，〇．〇〇〇〇０．０７９３０．１１１６０．１２７９Ａ２－０．９２１９０．０００００．０７８４０．１００４Ａ３－１．２９６３－０．９１１４０．０００００．０６２６Ａ４－１．４８６６－１．１６６２－０．７２７６０．００００表４－１０方案总体优势度矩阵方案ＡｊＡ２Ａ３Ａ４Ａｉ〇．〇〇〇〇－１１．２５９１－４．５３２６－１４．２９５４Ａ２－２７．２７５９０．００００－１４．２０７７－１３．３７４３Ａ３－２９．２３８９－１８．８１６００．００００－１５．９２２１Ａ４－２２．７４１１－１４．５６８０－１５．８８６７０．００００表４－１１方案综合排序结果方案ＡｊＡｇＡ３Ａ４１．０００００．２６９１０．０００００．３１８１排序１３４２５１华北电力大学硕士学位论文依据公式（４－２０）计算出所有指标下的方案优势度矩阵后，再根据公式（４－２１）将２０个优势度矩阵进行汇总，从而得到方案总体优势度矩阵，如表４－１０所示。最后，便是根据公式（４－２２）确定各方案综合排序值，计算结果如表４－１１所示。从表中可以看到，备选方案的排序结果为：因此，方案Ａ，不仅满足资源因素、风险因素的要求，而且满足建设可扩展性、社会可持续性、环境可协调性等可持续因素，是可持续视角下最优备选方案，企业应该优先考虑对方案六１进行投资建设。４．５．５投资决策结果分析（１）敏感性分析为验证上述决策框架的鲁棒性，本文针对决策结果展开敏感性分析。众所周知，ＴＯＤＩＭ方法的优势在于能够考虑投资者的风险规避意识，而投资者的风险态度可以通过ＴＯＤＩＭ方法中的损失衰减参数得以反映，当０取值较小时，表明投资者的风险规避意识较强。本文将参数０分别设置为０．０５，０．１，０．２，０．５，１，２，３，并计算出了相应的方案综合排序值和排序结果，如表４－１２和图４－４所示。表４－１２不同的损失衰减参数０下的方案综合排序结果６０．０５０Ｊ０２０５１２３ＡＩ１．００００１１．００００１１．００００１１．００００１１．００００１１．００００１１．００００１Ａ２０．２６３６３０．２６３９３０．２６４５３０．２６６２３０．２６９１３０．２７４４３０．２７９２３Ａ３０．００００４０．００００４０．００００４０．００００４０．００００４０．００００４０．００００４Ａ４０．３２８０２０．３２７５２０．３２６４２０．３２３２２０．３１８１２０．３０８６２０．２９９９２：１．２１ｍ？？？？？？０．８０．６０．４－〇．２ｎ二—〇ＡＡｔ＂＂＇Ａ▲０．０５０．１０．２０．５１２３ｅ—Ａｌ－ＨＢ－Ａ２－ｋｒ－ｋｌ－＾－Ａ４图４－４敏感性结果分析图从表中可以看出，无论参数０取值如何变化，最优方案均为八；，这反映了决策框架的稳定性和鲁棒性。此外，也要看到，随着参数０取值增大，方案Ａ２和方案Ａ４综合排序值之间的差异逐步减小。这表明在投资者的风险规避意识逐渐减弱的情况下，方案５２华北电力大学硕士学位论文Ａ４的相对优势逐渐降低，反映出一定的敏感性。但是，也要看到，参数０取值的变化并没有给最终的方案排序结果带来改变，这也是传统的ＴＯＤＩＭ方法敏感性分析的缺点，下一部分将阐述如何解决这一问题。（２）情景分析根据近年来对ＴＯＤＩＭ方法的研究发现，在方案综合排序值差异较大的情况下，备选方案的排序结果很难随损失衰退系数的变化而改变。这是因为传统的ＴＯＤＩＭ方法在进行敏感性分析时会将所有指标的损失衰退系数值设为一致，这种操作意味着投资者对所有指标持相同水平的风险规避态度。然而，这与实际情况相差甚远，无法满足一些投资者的个性化需求。本研究将投资者分为实用主义者和非实用主义者两类，并在此基础上建立了两个相应的情景进行比较分析。在这两种不同的情景下，投资者将根据对不同指标的风险偏好设置不同的损失衰退系数值，从而扩展了传统的ＴＯＤＩＭ方法，使其更加符合实际需求，如表４－１３所示。表４－１３不同情景下的损失衰减参数沒设置情况情景１：实用主义者情景ＩＩ：非实用主义者０Ｍ１－２１－３ＭＵ－ＩＩＩ－２１±３ＩＩ－４Ｃ１０．１０．５０．１０．５１１２２Ｃ２０．１０．５０．１０．５１１２２Ｃ３０．５０．５０．５０．５０．５０．５０．５０．５Ｃ４１１２２０．１０．５０．１０．５Ｃ５０．５０．５０．５０．５０．５０，５０．５０．５当投资者是实用主义者时，更加关心项目的资源因素和经济因素，其次是建设因素和风险因素，最后是社会与环境因素。基于实用主义者的现实需求，本文设置了４个子情景。如表４－１４和图４－５所示，展示了四个子情景下的方案综合排序值和排序结果。通过进一步分析方案表现可以发现，由于方案Ａｉ具有明显的资源和经济优势，在实用主义情景的加持下，该方案依旧排名第一。此外，也要看到方案八２和方案Ａ４的排名与原始排序相比发生了变化，这充分说明了实用主义者的主观偏好对于最终决策结果的影响。表４－１４情景Ｉ下的方案综合排序结果情景１－１情景１－２情景１－３情景１－４原始排序＾Ｒ§Ｒ§ＲＩＲ４ＲＡ１１．００００１１．００００〗１．００００１１．００００１１．００００１Ａ２０．６６７４２０．３６０１２０．６８１４２０．４０４８２０．２６９１３Ａ３０．００００４０．００００４０．００００４０．００００４０．００００４Ａ４０．０６８６３０．２８１０３０．０６２７３０．２６０９３０．３１８１２５３华北电力大学硕上学位论文％１〇‘ｉ．Ｌ°＇８．０．６——：：ｎＡ１Ａ２Ａ３Ｍ胃情景１１情景１－２情儀１－３情景１４一※一原始排序图４－５情景Ｉ下的方案排序表４－１５情景ＩＩ下的方案综合排序结果情景ＩＩ－１情景ＩＩ－２情景ＩＩ－３情景ＩＩ－４原始排序§Ｒ＾Ｒ§Ｒ§Ｒ＾ＲＡ１０．９２２４２１．００００１０．８４２４２１．００００１１．００００１Ａ２０．００００４０．０８４６２０．００００４０．００００４０．２６９１３Ａ３０．５６７３３０．００００４０．５９４７３０．０５５２３０．００００４Ａ４１．００００１０．４４１５３１．００００１０．５６０３２０．３１８１２ｆｉ１２－—１—Ｈ；：：賢Ａ１Ａ２Ａ３Ａ！？情景丨Ｉ－１情景１１－２＿＿＿情景Ｈ３情以丨卜彳画榊＿原始排序图４－６情景ＩＩ下的方案排序当投资者是非实用主义者时，往往最为关心项目的社会与环境因素，其次是建设因素和风险因素，最后是资源和经济因素。基于非实用主义者的现实需求，本文同样设置了４个子情景。表４－１５和图４－６展示了四个子情景下的方案综合排序值和排序结果。通过分析表４－１５和图４－６可以发现，在情景ＩＩ－１和情景ＩＩ－３下，由于非实用主义者对于社会与环境因素具有明显的偏好，因此方案Ａ４代替了方案Ａ，，在最终排序中位列首位。５４华北电力大学硕士学位论文此外，在情景ＩＩ－２和情景ＩＩ－４下，由于投资者对于不同指标之间的风险偏好差异较小，因此方案Ａ：依旧排在首位，但是也要看到受非实用主义者偏好影响，方案Ａ２、八３和Ａ４的排序结果均发生了一定的改变。４．６本章小结本章所构建的多属性决策模型能够良好解决可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策问题。首先，对于可以直接查询或计算出的定量指标数据采用实数进行描述，而对于存在模糊性和不确定性的定性指标数据则采用三角直觉模糊数进行描述，对于两种数据均进行标准化处理以消除量纲和不一致性的影响。接着，为兼顾决策者的主观偏好和指标数据本身的客观差异，本章采用ＴＩＦ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法来确定指标的主观权重，采用最大交叉熵方法来确定指标的客观权重，然后采用线性加权法将主客观权重结果进行集结得到组合权重。最后，在混合数据环境下，采用考虑投资者风险规避心理的ＴＯＤＩＭ方法对各备选方案进行排序优选，并且提出创新性的情景分析，对ＴＯＤＩＭ方法进行了扩展，使其更加符合实际需求。基于上述投资决策模型，本文以河北省高速公路服务区光伏发电站投资决策问题为例进行了算例分析。实际的分析计算验证了本文所构建的投资决策模型的适用性和可行性。此外，本文通过敏感性分析验证了决策模型的稳定性，通过创新性的情景分析充分验证了投资者主观偏好对于最终决策结果的影响。因此，本文所构建的可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策模型能够有效解决实际问题，具有一定的理论价值和实际应用价值。５５华北电力大学硕士学位论文第５章研究成果和结论面对日益严重的环境污染问题和日益紧张的能源短缺局面，世界各国愈加看中太阳能资源在未来人类能源结构中的重要作用。我国拥有极为丰富的太阳能资源，非常适合发展太阳能光伏产业。近年来，随着技术的不断进步，我国光伏产业己经由“三北”区域的集中式光伏电站向中东部地区的分布式光伏电站转变，同时倡导分布式光伏电站和交通枢纽、产业园区的密切结合。高速公路服务区光伏发电站作为分布式光伏产业的创新应用，能够加快对接当前快速发展的电动汽车产业，有效缓解服务区用电紧张的局面。然而，高速公路服务区光伏发电站尚处于发展初期，缺乏科学严谨的理论支持。本文基于可持续视角对高速公路服务区光伏发电站投资决策问题展开研宄，创建了可持续视角下的高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系和决策模型，为投资者优选出满足资源、经济、建设、社会与环境、风险等多重效益的投资方案提供支持。本文的研宄成果和结论如下：（１）引入可持续视角开展髙速公路服务区光伏发电站投资决策问题研究。通过阅读相关文献可以看到，可持续发展理念己经被广泛地应用到产业规划领域，推动各行业持续稳定发展。高速公路服务区光伏发电站前景广阔，因此在该项目的投资决策中不能同传统的分布式光伏项目一样仅仅关注短期的经济效益，而应该引入可持续发展理念，以确保项目长期的社会与环境效益。本文深入探讨了高速公路服务区光伏发电站可持续的内涵，并从企业和产业两个角度进一步分析了可持续理念融入项目投资决策的必要性，结果表明引入可持续视角将有效降低投资风险，提高企业综合效益，并且促进分布式光伏产业迎来新一轮发展。（２）建立了可持续视角下高速公路服务区光伏发电站投资决策指标体系。本文在分析研究高速公路服务区光伏发电站投资决策一般影响因素的基础上，进一步挖掘出影响项目投资决策的可持续影响因素，最终得到包含资源因素、经济因素、建设因素、社会与环境因素、风险因素共计五个维度２０个指标的可持续项目投资决策指标体系，并且给出了每个指标的具体定义及计算公式，为投资者科学投资提供理论支持，也为相关领域学术研究提供借鉴和参考。（３）构建了三角直觉模糊环境和改进ＴＯＤＩＭ方法相结合的高速公路服务区光伏发电站投资决策模型。首先，考虑到定性指标给实际决策过程所带来的模糊性和不确定性问题，为充分降低信息损失，本文引入三角直觉模糊数来描述定性指标信息。接着，本文采用ＴＩＦ—ＤＥＭＡＴＥＬ方法来确定各指标主观权重，采用最大交叉熵法来确定各指标客观权重，然后采用线性加权法将主客观权重结果进行集结。最后，本文采用考虑投资者风险规避心理的ＴＯＤＩＭ方法对各备选方案进行排序优选，并且通过算例分析验证了决策框架的可行性，通过敏感性分析验证了决策框架的稳定性，最重要的是通过创新性５６华北电力大学硕士学位论文的情景分析对ＴＯＤＩＭ方法做出了改进，从而提升决策框架灵活性，使其更加适用于实际投资决策过程。由于论文写作时间有限且具体项目实践经验相对较少，水平有限，论文还存在一些不足和局限之处。首先，本文所制定的投资决策指标体系包含较多定性指标，需要在深入了解高速公路服务区光伏发电站项目特点的基础上，进一步明确定性指标的评分依据。其次是本文在研究过程中缺乏对属性间补偿性问题的考虑，今后可以结合ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ方法的优势对ＴＯＤＩＭ方法进行改进，以改善当前的投资决策模型。５７参考文献［１］何文韬，肖兴志．进入波动、产业震荡与企业生存——中国光伏产业动态演进研究［Ｊ］，管理世界，２０１８，３４（０１）：１１４－１２６．［２］ＢｉｂｉｎＨ，ＱｉｏｎｇｈｕｉＬ，ＦｅｉＧ．ＯｐｔｉｍａｌＰｌａｎｎｉｎｇｏｆＨｉｇｈＰｅｎｅｔｒａｔｉｏｎＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｗｉｔｈＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇＧｒｉｄＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＰｒｏｃｅｄｉａ，２０１７，１０５：４２７－４３２．［３］ＨａｕｐｔＳＥ，ＤｅｔｔｌｉｎｇＳ，ＷｉｌｌｉａｍｓＪＫ，ｅｔａｌ．Ｂｌｅｎｄｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃａｎｄｄｅｍａｎｄｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｓ［Ｊ］．ＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙ，２０１７，１５７：５４２－５５１．［４］ＹａｎｇＦ，ＺｈａｏＸ．ＰｏｌｉｃｉｅｓａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＣｈｉｎａ＇ｓＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃａｎｄＥｎｅｒｇｙＳｔｏｒａｇｅＩｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］，Ｅｎｅｒｇｙ，２０１８，１５４：２２１－２３０．［５］ＳａｋｅｒＮ？Ａｌ－ＱａｔｔａｎＡ，Ａｌ－ＯｔａｉｂｉＡ，ｅｔａｌ．Ｃｏｓｔ－ｂｅｎｅｆｉｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｏｏｆｔｏｐｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｙｓｔｅｍｓｂａｓｅｄｏｎｃｌｉｍａｔｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆＧｕｌｆＣｏｏｐｅｒａｔｉｏｎＣｏｕｎｃｉｌｃｏｕｎｔｒｉｅｓ［Ｊ］，ＩＥＴＲｅｎｅｗａｂｌｅＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ，２０１８，１２（９）：１０７４－１０８１．［６］ＬａｎｇＴ，ＡｍｍａｎｎＤ，ＧｉｒｏｄＢ．Ｐｒｏｆｉｔａｂｉｌｉｔｙｉｎａｂｓｅｎｃｅｏｆｓｕｂｓｉｄｉｅｓ：Ａｔｅｃｈｎｏ－ｅｃｏｎｏｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｏｏｆｔｏｐｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｅｌｆ－ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｎｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌａｎｄｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓ［Ｊ］．ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，２０１６，８７：７７－８７．［７］喻恒凝，黄力，张思东，等分布式光伏和电动汽车接入对配电网网损和电压偏移影响的分析研宄［Ｊ］？智慧电力，２０２０，．３１５（１）：３４－４０．［８］ＫｉｍＳ，ＬｅｅＹ，ＭｏｏｎＨ－Ｒ．ＳｉｔｉｎｇｃｒｉｔｅｒｉａａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒＰＶｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓｕｓｉｎｇｒｏａｄｆａｃｉｌｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＲｅｎｅｗａｂｌｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｖｉｅｗｓ，２０１８，８１：３０６１－３０６９．［９］ＢｏＸ，ＹａｓｈｅｎｇＪ，ＹａｎｐｉｎｇＹ，ｅｔａｌ．１０－ｙｅａｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ－ｔｈｅｒｍａｌｒｏａｄａｓｓｉｓｔｅｄｇｒｏｕｎｄｓｏｕｒｃｅｈｅａｔｐｕｍｐｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇｈｅａｔｉｎｇｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａ［Ｊ］．ＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙ，２０２１，２１５：４５９－４７２．［１０］Ｃａｒｓｏｎ，Ｐｏｅ，Ｇｉｎａ，ｅｔａｌ．ＡｌｔｅｒｎａｔｉｖｅＵｓｅｓｏｆＨｉｇｈｗａｙＲｉｇｈｔｓ－ｏｆ－Ｗａｙ：ＡｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｎｇＲｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄ，２０１８，２２７０（１）．［１１］朱传征．高速公路运营管理节能技术研宄［Ｄ］；长安大学，２０１５．［１２］范相冉．分布式电源在高速公路直流微电网中选址定容的研究［Ｄ］；哈尔滨工业大学，２０１８．［１３］周舒灵．浙江省高速公路服务区改扩建规划与建筑设计研宄［Ｄ］；浙江大学，２０１９．［１４］雷雪婷．偏远地区高速公路换电站一微电网容量协调规划［Ｄ］；哈尔滨工业大学，２０１９．［１５］韩根生，倪栋，邵社刚．智慧化，海绵化，低碳化的绿色服务区建设理念探讨［Ｊ］．公５８华北电力大学硕士学位论文路交通科技（应用技术版），２０２０，１８３（３）：３５１－３５３．［１６］戚剑勇，陈贤哲，诸荣耀，等．分布式太阳能光伏发电在高速公路服务区中的应用探宂［Ｊ］．科技创新与应用，２０１６，（３）：２９２．［１７］江道康，杨占刚．徐官屯服务区光储充电站实践及推广应用前景分析［Ｊ］．中国能源，２０１８，４０（５）：４４－４７．［１８］ＷｕＹＮ，ＷａｎｇＪ，ＪｉＳＹ，ｅｔａｌ．Ｏｐｔｉｍａｌｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ￡ｉｎｄｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｒｏｏｆｔｏｐｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰＶｐｒｏｊｅｃｔｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｃｌｏｕｄ－ＴＯＤＩＭｍｏｄｅｌｆｒｏｍＳＭＥｓ＇ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０１９，２３４：５３４－５４８．［１９］朱训君，王宾，李海雨，等．基于改进粒子群算法的农村配电网分布式光伏选址定容研究［Ｊ］．电力电容器与无功补偿，２０２０，４１（４）：２０６－２１４．［２０］罗剑英，廖东进．分布式光伏电站选址［Ｊ］．中国科技信息，２０１６，（１１）：３４－３６．［２１］ＳｈｏｒａｂｅｈＳＮ，ＦｉｒｏｚｊａｅｉＭＫ，ＮｅｍａｔｏｌｌａｈｉＯ，ｅｔａｌ．Ａｒｉｓｋ－ｂａｓｅｄｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｓｐａｔｉａｌｄｅｃｉｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｓｏｌａｒｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌｉｍａｔｅｓ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎＩｒａｎ［Ｊ］．ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，２０１９？１４３：９５８－９７３．［２２］ＺｈｏｕＪ，ＷｕＹ，ＷｕＣ？ｅｔａｌ．Ａｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｌｏｃａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎＢｅｉｊｉｎｇ［Ｊ］，ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０２０，２０５：１１２３４０．［２３］ＷｕＹ，ＺｈａｎｇＢ？ＸｕＣ，ｅｔａｌ．ＳｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙＡＮＰ－ＶＩＫＯＲｆｏｒｌａｒｇｅｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｒｏｏｆｔｏｐＰＶｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｃｉｔｉｅｓａｎｄｓｏｃｉｅｔｙ，２０１８，４０：４５４－４７０．［２４］ＺｈａｏＸＧ，ＪｉａｎｇＧＷ？ＬｉＡ，ｅｔａｌ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｗａｓｔｅ－ｔｏ－ｅｎｅｒｇｙｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＷａｓｔｅＭａｎａｇｅ，２０１６，４８：６０４－６１８．？［２５］ＦａｎｇＨ，ＬｉＪ，ＳｏｎｇＷ．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｐｌａｎｔ：Ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｐｐｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１８，１７４：７５５－７６８．［２６］ＺｈａｎｇＪＹ，ＸｕＣＢ，ＳｏｎｇＺＸ，ｅｔａｌ．Ｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｏｃｅａｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｅｒｇｙｐｌａｎｔｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｒｏｍａｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ：ＴｈｅｃａｓｅｏｆＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０１９，２２５：７７１－７８４．［２７］乌云娜，杨益晟，冯天天，等．风光互补电站宏观选址研究［Ｊ］．电网技术，２０１３，３７（２）：３１９－３２６．［２８］贾伟．考虑集成分布式屋顶光伏电站的仓储配送中心选址问题［Ｄ］；上海交通大学，２０１７．５９［２９］胡勇．可持续性视角下太阳能热发电项目选址决策研宄［Ｄ］；华北电力大学，２０１９．［３０］李敏．智慧能源环境下住宅区分布式光伏发电投资决策研究［Ｄ］；华北电力大学（北京），２０１８．［３１］ＷｕＹ，ＷｕＣ，ＺｈｏｕＪ，ｅｔａｌ．Ａｎｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｃｏｕｐｌｉｎｇｈｙｄｒｏｇｅｎｓｔｏｒａｇｅｐｒｏｊｅｃｔｂａｓｅｄｏｎａｍｉｘｅｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｎｄｅｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｅｒｇｙＳｔｏｒａｇｅ，２０２０，３０：１０１６０１．［３２］ＡｌＧａｒｎｉＨＺ，ＡｗａｓｔｈｉＡ．ＳｏｌａｒＰＶｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇａＧＩＳ－ＡＨＰｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＳａｕｄｉＡｒａｂｉａ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１７，２０６：１２２５－１２４０．［３３］ＧｉｇｏｖｉｃＬ，ＰａｍｕｃａｒＤ，ＢｏｚａｎｉｃＤ，ｅｔａｌ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＧＩＳ－ＤＡＮＰ－ＭＡＢＡＣｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｍｏｄｅｌｆｏｒｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｆａｒｍｓ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＶｏｊｖｏｄｉｎａ，Ｓｅｒｂｉａ［Ｊ］．ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，２０１７，１０３：５０１－５２１．［３４］ＷｕＹＮ，ＹａｎｇＭ，ＺｈａｎｇＨＢ，ｅｔａｌ．ＯｐｔｉｍａｌＳｉｔｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＶｅｈｉｃｌｅＣｈａｒｇｉｎｇＳｔａｔｉｏｎｓＢａｓｅｄｏｎａＣｌｏｕｄＭｏｄｅｌａｎｄｔｈｅＰＲＯＭＥＴＨＥＥＭｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｉｅｓ，２０１６，９（３）．［３５］ＳｉｎｄｈｕＳ，ＮｅｈｒａＶ，ＬｕｔｈｒａＳ．ＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｆｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｓｔｕｄｙｏｆｓｏｌａｒｆａｒｍｓｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｕｓｉｎｇｈｙｂｒｉｄＡＨＰ－ＴＯＰＳＩＳａｎａｌｙｓｉｓ：ＣａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＩｎｄｉａ［Ｊ］，ＲｅｎｅｗａｂｌｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｖｉｅｗｓ，２０１７，７３：４９６－５１１．［３６］ＱｉｎＱＤ，ＬｉａｎｇＦＱ，ＬｉＬ，ｅｔａｌ．ＡＴＯＤＩＭ－ｂａｓｅｄｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｇｒｏｕｐｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｗｉｔｈｔｒｉａｎｇｕｌａｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｎｕｍｂｅｒｓ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１７，５５：９３－１０７．［３７］ＷｕＹＮ，ＷａｎｇＪ，ＨｕＹ，ｅｔａｌ．ＡｎｅｘｔｅｎｄｅｄＴＯＤＩＭ－ＰＲＯＭＥＴＨＥＥｍｅｔｈｏｄｆｏｒｗａｓｔｅ－ｔｏ－ｅｎｅｒｇｙｐｌａｎｔｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ，２０１８，１５６：１－１６．［３８］ＸｕＪ，ＺｈｏｎｇＬ，ＹａｏＬ，ｅｔａｌ．Ａｎｉｎｔｅｒｖａｌｔｙｐｅ－２ｆｕｚｚｙａｎａｌｙｓｉｓｔｏｗａｒｄｓｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｆｒｏｍａｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．ＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＣｉｔｉｅｓａｎｄＳｏｃｉｅｔｙ，２０１８，４０：３３５－３５１．［３９］陈岩．基于可持续发展观的水利建设项目后评价研究［Ｄ］；南京：河海大学，２００７．［４０］李艳茹，卢小广．基于ＰＰＰ融资模式的农村饮水安全工程可持续性评价研宄［Ｄ］，２０１５．［４１］ＡｔａｎａｓｓｏｖＫＴ．ＩｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃＦｕｚｚｙＳｅｔｓ［Ｍ］．１９９９．［４２］ＷｕＹＮ，ＺｈａｎｇＢＹ，ＷｕＣＨ，ｅｔａｌ．ＯｐｔｉｍａｌｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｐａｒａｂｏｌｉｃｔｒｏｕｇｈｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇｓｏｌａｒｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｕｓｉｎｇｅｘｔｅｎｄｅｄＰＲＯＭＥＴＨＥＥｍｅｔｈｏｄ：ＡｃａｓｅｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，２０１９，１４３：１９１０－１９２７．［４３］何大春，黄俊辉，李志杰，等．港口综合能源系统的ＡＨＰ－模糊综合评价法［Ｊ］．上６０华北电力大学硕士学位论文海海事大学学报，２０２０，２：８５－８９．［４４］王伟明，徐海燕，朱建军．复杂网络视角下的大规模群体ＤＥＭＡＴＥＬ决策方法［Ｊ］．系统工程理论与实践，２０２１，４１（１）：２００－２１２．［４５］陈辛．基于主成分分析法的我国沿海港口竞争力评价研宄［Ｄ］；浙江工业大学，２０１１．［４６］ＷｕＹＮ？ＸｕＣＢ？ＫｅＹＭ５ｅｔａｌ．Ａｎｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｒｏｏｆｔｏｐＰＶｐｒｏｊｅｃｔｐｏｒｔｆｏｌｉｏｓｅｌｅｃｔｉｏｎ：ＣａｓｅｓｔｕｄｙｉｎＺｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ，２０１８？１４３：２９５－３０９．［４７］ＷｕＹ，ＣｈｅｎＫ，ＺｅｎｇＢ，ｅｔａｌ．Ａｃｌｏｕｄｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｉｎｐｕｒｅ２－ｔｕｐｌｅｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓｅｔｔｉｎｇａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｌｏｗ－ｓｐｅｅｄｗｉｎｄｆａｒｍｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０１７，１４２：２１５４－２１６５．［４８］ＸｕＪ，ＦｅｎｇＰ，ＹａｎｇＰ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙｏｎＣｈｉｎａ５ｓｒｕｒａｌｄｒｉｎｋｉｎｇｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙｂａｓｅｄｏｎＳＷＯＴ—ＴＯＰＳＩＳｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＡＨＰ－Ｅｎｔｒｏｐｙ：ａｃａｓｅｉｎＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］，ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１６，７５（１）．［４９］ＷｕＹ，ＺｈｏｕＪ，ＨｕＹ，ｅｔａｌ．ＡＴＯＤＩＭ－ｂａｓｅｄｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰＶｐｒｏｊｅｃｔｓｕｎｄｅｒｔｈｅｅｎｅｒｇｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ（ＥＰＣ）ｂｕｓｉｎｅｓｓｍｏｄｅｌ：ＡｃａｓｅｉｎＥａｓｔ－ＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｉｅｓ，２０１８，１１（５）：１２１０．［５０］ＸｕＦＱ，ＬｉｕＪＣ，ＬｉｎＳＳ，ｅｔａｌ．ＡＶＩＫＯＲ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｓｈａｒｉｎｇｐｒｏｇｒａｍｓ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎＢｅｉｊｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０１７，１４８：２５４－２６７．［５１］刘培德，滕飞．基于混合指标值ＴＯＤＩＭ方法的东营市生态系统健康评价［Ｊ］．中国人口资源与环境，２７（８）：１６７＿１７６．［５２］ＳｔａｍａｔａｋｉｓＡ，ＭａｎｄａｌａｋｉＭ，ＴｓｏｕｔｓｏｓＴ．Ｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒＰＶｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｉｎｓｈａｄｉｎｇｄｅｖｉｃｅｓｆｏｒＭｅｄｉｔｅｒｒａｎｅａｎｒｅｇｉｏｎ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙａｎｄＢｕｉｌｄｉｎｇｓ，２０１６，１１７：１２８－１３７．［５３］王一华．中国大陆图书情报专业期刊的综合评价——基于熵权法，主成分分析法和简单线性加权法的比较研究［Ｄ］，２０１１．［５４］ＧｏｖｉｎｄａｎＫ，ＪｅｐｓｅｎＭＢ．Ｅｌｅｃｔｒｅ：Ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｖｉｅｗｏｎｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１６，２５０（１）：１－２９．［５５］ＢｅｈｚａｄｉａｎＭ，ＫａｚｅｍａｄｅｈＲＢ，ＡｌｂａｄｖｉＡ，ｅｔａｌ．ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ：Ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｖｉｅｗｏｎｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１０，２００（１）：１９８－２１５．［５６］ＣｈｅｎＢ，ＬｉｕＨＷａＣｈａｉＪ，ｅｔａｌ．ＬａｒｇｅＭａｒｇｉｎＦｅａｔｕｒｅＷｅｉｇｈｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｖｉａＬｉｎｅａｒＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＤａｔａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００９，２１（１０）：１４７５－１４８８．６１［５７］ＥｋｍｅｋｃｉｏｇｌＵＭ，ＫａｙａＴ，ＫａｈｒａｍａｎＣ．Ｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａｄｉｓｐｏｓａｌｍｅｔｈｏｄａｎｄｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｍｕｎｉｃｉｐａｌｓｏｌｉｄｗａｓｔｅ［Ｊ］．ＷａｓｔｅＭａｎａｇｅ，２０１０，３０（８－９）：１７２９－１７３６．［５８］ＭｏｋｈｔａｒｉａｎＭＮ，Ｓａｄｉ－ｎｅｚｈａｄＳ５ＭａｋｕｉＡ．ＡｎｅｗｆｌｅｘｉｂｌｅａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅｉｎｔｅｒｖａｌｖａｌｕｅｄｆｕｚｚｙＶＩＫＯＲｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｒｉｓｋｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ：Ａｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇａｓｕｉｔａｂｌｅｌｏｃａｔｉｏｎｆｏｒｄｉｇｇｉｎｇｓｏｍｅｐｉｔｓｆｏｒｍｕｎｉｃｉｐａｌｗｅｔｗａｓｔｅｌａｎｄｆｉｌｌ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ＆ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１４，７８：２１３－２３３．［５９］ＷｕＹＮ，ＣｈｅｎＫＦ，ＺｅｎｇＢＸ？ｅｔａｌ．ＳｕｐｐｌｉｅｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｎｕｃｌｅａｒｐｏｗｅｒｉｎｄｕｓｔｒｙｗｉｔｈｅｘｔｅｎｄｅｄＶＩＫＯＲｍｅｔｈｏｄｕｎｄｅｒｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１６，４８：４４４－４５７．［６０］ＣｈｅｎＲＨ，ＬｉｎＹＨ，ＴｓｅｎｇＭＬ．ＭｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｉｎｅｒａｌｓｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＲｅｓｏｕｒｃｅＰｏｌｉｃｙ，２０１５，４６：１２３－１３３．［６１］ＩｓｌａｍＭＫ，ＡｈａｍｍａｄＴ，ＰａｔｈａｎＥＨ，ｅｔａｌ．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＭａｘｉｍｕｍＰｏｓｓｉｂｌｅＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｏｌａｒＲａｄｉａｔｉｏｎｏｎａＳｏｌａｒＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＣｅｌｌｗｉｔｈａＰｒｏｐｏｓｅｄＭｏｄｅｌ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｄｅｌｉｎｇ＆Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，２０１１，１（１）：６６－６９．［６２］ＴａｖａｎａＭ，ＡｒｔｅａｇａＦＪＳ５ＭｏｈａｍｍａｄｉＳ５ｅｔａｌ．ＡＦｕｚｚｙＭｕｌｔｉ－ＣｒｉｔｅｒｉａＳｐａｔｉａｌＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍｆｏｒＳｏｌａｒＦａｒｍＬｏｃａｔｉｏｎＰｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＳｔｒａｔｅｇｙＲｅｖｉｅｗｓ，２０１７？１８：９３－１０５．［６３］ＳａｇａｎｉＡ，ＭｉｈｅｌｉｓＪ，ＤｅｄｏｕｓｓｉｓＶ．Ｔｅｃｈｎｏ－ｅｃｏｎｏｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｌｉｆｅ－ｃｙｃｌｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔｓｏｆｓｍａｌｌ－ｓｃａｌｅｂｕｉｌｄｉｎｇ－ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＰＶｓｙｓｔｅｍｓｉｎＧｒｅｅｃｅ［Ｊ］，Ｅｎｅｒｇｙ＆Ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ，２０１７，１３９：２７７－２９０．［６４］ＷｕＹ，ＺｈｏｕＪ，ＨｕＹ？ｅｔａｌ．ＡＴＯＤＩＭ－ＢａｓｅｄＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＤｅｃｉｓｉｏｎＦｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒＣｏｍｍｅｒｃｉａｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰＶＰｒｏｊｅｃｔｓｕｎｄｅｒｔｈｅＥｎｅｒｇｙＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ（ＥＰＣ）ＢｕｓｉｎｅｓｓＭｏｄｅｌ：ＡＣａｓｅｉｎＥａｓｔ－ＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｉｅｓ，２０１８，１１：１２１０．［６５］ＧｕｏＳ？ＺｈａｏＨ．ＯｐｔｉｍａｌｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｖｅｈｉｃｌｅｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙＴＯＰＳＩＳｂａｓｅｄｏｎｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］，ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１５，１５８：３９０－４０２．［６６］ＧｕｅｒｉｎＴＦ．Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇｅｘｐｅｃｔｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｏｂｓｅｒｖｅｄｒｉｓｋｓｏｎａｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｓｏｌａｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔ：Ａｃａｓｅｆｏｒｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｒｅｇｕｌａｔｏｒｙｂｘｉｒｄｅｎ［Ｊ］．Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ＆ＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｖｉｅｗｓ，２０１７，７４：３３３－３４８．［６７］ＨｏｎｇＴ，ＬｅｅＭ，ＫｏｏＣ，ｅｔａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｒｏｏｆｔｏｐｓｏｌａｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ（ＰＶ）ｐｏｔｅｎｔｉａｌｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅａｖａｉｌａｂｌｅｒｏｏｆｔｏｐａｒｅａｕｓｉｎｇＨｉｌｌｓｈａｄｅａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１７，１９４：３２０－３３２．［６８］Ｍｉｒ－ＡｒｔｉｇｕｅｓＰ，ＣｅｒｄＥｒｏｐｄ．Ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｃｏｓｔ－ｃｏｎｔａｉｎｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｏｎｔｈｅｐｒｏｆｉｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｓｏｌａｒＰＶｐｌａｎｔｓｉｎＳｐａｉｎ［Ｊ］．Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ＆ＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｖｉｅｗｓ，６２华北电力大学硕士学位论文２０１５，４６：１６６－１７７．［６９］ＳｈａｋｏｕｒｉＭ，ＬｅｅＨＷ，ＫｉｍＹＷ．Ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｒｔｆｏｌｉｏ－ｂａｓｅｄｍｏｄｅｌｆｏｒｆｉｎａｎｃｉａｌｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｏｌａｒ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０１７，１９１：７０９－７２６．［７０］Ｓｅｙｅｄ－ＨｏｓｓｅｉｎｉＳＭ，ＳａｆａｅｉＮ，ＡｓｇｈａｒｐｏｕｒＭＪ．Ｒｅｐｒｉｏｒｉｔｉｚａｔｉｏｎｏｆｆａｉｌｕｒｅｓｉｎａｓｙｓｔｅｍｆａｉｌｕｒｅｍｏｄｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｓａｎａｌｙｓｉｓｂｙｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｔｒｉａｌａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｌａｂｏｒａｔｏｒｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅ［Ｊ］，ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆ＳｙｓｔｅｍＳａｆｅｔｙ，２００６，９１（８）：８７２－８８１．［７１］ＬｉｕＰ，ＴｅｎｇＦ．ＡｎｅｘｔｅｎｄｅｄＴＯＤＩＭｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｇｒｏｕｐｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎ２－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｕｎｃｅｒｔａｉｎｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃＶａｒｉａｂｌｅ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，２０１６，２１（５）：２０－３０．［７２］ＱｉｎＪ，ＬｉｕＸ，ＰｅｄｒｙｃｚＷ．ＡｎｅｘｔｅｎｄｅｄＴＯＤＩＭｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｇｒｏｕｐｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｇｒｅｅｎｓｕｐｐｌｉｅｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｎｉｎｔｅｒｖａｌｔｙｐｅ－２ｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１７，２５８（２）：６２６－６３８．［７３］ＸｕＣ，ＢａｉＰ，ＸｉｎＴ，ｅｔａｌ．Ａｎｏｖｅｌｓｏｌａｒｅｎｅｒｇｙｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｌｏｗ－ｒａｎｋｃｏａｌｆｉｒｅｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｃｏａｌｐｒｅ－ｄｒｙｉｎｇａｎｄａｎａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｈｅａｔｐｕｍｐ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄｅｎｅｒｇｙ，２０１７，２００：１７０－１７９．［７４］ＺｈａｎｇＷ，ＪｕＹ，ＧｏｍｅｓＬＦＡＭ．ＴｈｅＳＭＡＡ－ＴＯＤＩＭａｐｐｒｏａｃｈ：Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄａｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎａｌｙｓｉｓｆｒａｍｅｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ＆ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１７，１１４：１３０－１４１．６３华北电力大学硕士学位论文攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果（一）发表的学术论文［１］ＹｕｎｎａＷｕ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ，ＪｉａｎｌｉＺｈｏｕ，ＢｕｙｕａｎＺｈａｎｇ，ＣｈｕａｎｂｏＸｕ？ＹｕｄｏｎｇＹａｎ，ＦａｎｇｔｏｎｇＬｉｕ．ＡＤＥＭＡＴＥＬ－ＴＯＤＩＭｂａｓｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒＰＶｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｉｎｅｘｐｒｅｓｓｗａｙｓｅｒｖｉｃｅａｒｅａｕｎｄｅｒａｎｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０２０，２４７．（ＳＣＩ１区，影响因子７．２４６，检索号：０００５０５６９６７０００１９）［２］ＹｕｎｎａＷｕ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ？ＪｉａｎｌｉＺｈｏｕ，ＦｅｉｙａｎｇＨｅ，ＣｈｕａｎｂｏＸｕ５ＢｕｙｕａｎＺｈａｎｇ，ＴｉｎｇＺｈａｎｇ．Ａｎｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｃｏｕｐｌｉｎｇｈｙｄｒｏｇｅｎｓｔｏｒａｇｅｐｒｏｊｅｃｔｂａｓｅｄｏｎａｍｉｘｅｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｎｄｅｒｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｅｒｇｙＳｔｏｒａｇｅ，２０２０，３０．（ＳＣＩ２区，影响因子３．７６２，检索号：０００５５９０３７６００００１）［３］ＪｉａｎｌｉＺｈｏｕ，ＹｕｎｎａＷｕ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ，ＦｅｉｙａｎｇＨｅ，ＢｕｙｕａｎＺｈａｎｇ．Ａｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｌｏｃａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｈａｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｏｎ：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎＢｅｉｊｉｎｇ［Ｊ］，ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１９，２０５．（ＳＣＩ１区，影响因子８．２０８，检索号：０００５１５４４０１０００５２）［４］ＪｉａｎｌｉＺｈｏｕ，ＹｕｎｎａＷｕ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ，ＺｈｏｎｇｑｉｎｇＤｅｎｇ，ＣｈｕａｎｂｏＸｕ，ＹｏｎｇＨｕ．Ａｈｙｂｒｉｄｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｐａｒｋ－ｌｅｖｅｌｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｎｅｒｇｙｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１９，２０１．（ＳＣＩｌ区，影响因子８．２０８，检索号：０００５０１６４９１０００１７）［５］ＹｕｎｎａＷｕ，ＢｕｙｕａｎＺｈａｎｇ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ，ＴｉｎｇＺｈａｎｇ，ＦａｎｇｔｏｎｇＬｉｕ．ＯｐｔｉｍａｌｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｐａｒａｂｏｌｉｃｔｒｏｕｇｈｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇｓｏｌａｒｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｕｓｉｎｇｅｘｔｅｎｄｅｄＰＲＯＭＥＴＨＥＥｍｅｔｈｏｄ：ＡｃａｓｅｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙ，２０１９，１９１０－１９２７．（ＳＣＩ２区，影响因子６．２７４，检索号？．０００４８２６８６１０００７３）［６］ＹｕｎｎａＷｕ，ＴｉｎｇＺｈａｎｇ，ＲｕｉＧａｏ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ．Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｗｉｔｈｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｒｏｍｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｇｒｉｄ［Ｊ］，ＡｐｐｌｉｅｄＥｎｅｒｇｙ，２０２１，２８７＿（ＳＣＩ１区，影响因子８．８４８，检索号：０００６２１２２８７００００９）［７］ＹｕｎｎａＷｕ，ＦｅｉｙａｎｇＨｅ？ＪｉａｎｌｉＺｈｏｕ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ，ＦａｎｇｔｏｎｇＬｉｕ，ＹａｏＴａｏ，ＣｈｕａｎｂｏＸｕ．Ｏｐｔｉｍａｌｓｉｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｗｉｎｄｐｏｗｅｒｃｏｕｐｌｅｄｈｙｄｒｏｇｅｎｓｔｏｒａｇｅｐｒｏｊｅｃｔｕｓｉｎｇａｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｍｕｌｔｉ－ｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ：ＡｃａｓｅｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０２１，２９９．（ＳＣＩ１区，影响因子７．２４６，６４华北电力大学硕士学位论文检索号：０００６４７４４１８００００３）［８］ＹｕｎｎａＷｕ，ＬｉｎｇｙｕｎＬｉｕ，ＪｉａｎｌｉＺｈｏｕ，ＣｈｅｎｇｈａｏＷｕ，ＣｈｕａｎｂｏＸｕ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｈｅｄｇｉｎｇｒａｔｉｏｏｆｔｈｅｒｍａｌｃｏａｌｆｕｔｕｒｅｓｉｎｔｈｅｒｍａｌｐｏｗｅｒｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｂａｓｅｄｏｎＤｅｌｐｈｉｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＳｙｓｔｅｍｓ，２０２０，４４３－４７０．（ＥＩ，检索号：２０２０１１０８２８７６２０）［９］乌云娜，张婷，伊力奇，武程浩．基于模糊环境下面向能源互联网多种储能项目建设决策研宄［习．科技管理研宂，２０２１，４１（０３）：１６４－１６９．（北大核心）（二）参加科研情况（１）校企横向合作项目：甘肃华电协同办公平台自动化支持系统平台维护，主研宄员，２０１８．０５－２０１９．０５（２）校企横向合作项目：基于３Ｄ扫描技术的风光发电厂模型构建，主研宄员，２０１８．０５－２０１９．０５（３）纵向项目：新能源电力与低碳发展研究，主研宄员，２０１９．０５－２０２０．０５６５华北电力大学硕士学位论文致谢时光荏苒，白驹过隙，转眼间便到了分别的时刻。回想起考研的时光，不免感慨颇多。电力黄埔，巍巍华电，２０１８年９月终于有幸成为华电学子，在踏入华电校门的一刻，我便立志要勤奋刻苦，绝不辜负这三年宝贵的求学时光。回首在课堂聆听老师传道授业解惑的时刻，在项目所和师兄师姐共同钻研课题的片段，一切恍如昨日，不免感慨万千。这三年，是我快速成长的三年，也是收获诸多良师益友的三年，行文至此，心中倍加感激。首先衷心感谢我的导师，乌云娜教授。乌老师作为一名资深博导，治学严谨、学术渊博，本文从选题到三级目录的确定再到最终论文的定稿都倾注了老师的智慧与心血。乌老师在学术研究领域富有创新精神，讲宄真抓实干，带领学院教学团队闯出了广阔的天地，老师兢兢业业的工作态度给人留下深刻印象，令人受益终身。乌老师热爱生活，具有乐观豁达的心态，平时总是鼓励大家加强体育锻炼，无微不至关心学生身心健康，让人倍感温暖。乌老师的一言一行都让学生深受启发，都给学生带来力量，让人学会勇敢，变得坚定。能成为乌老师的学生是人生的一大幸事，老师的敦敦教诲给我将来的人生道路打下了坚实的基础。感谢这三年认识的所有老师，教研室的各位老师用辛勤的汗水，丰富的学识提升了我的专业能力，让我获得巨大进步。感谢６２５团队的所有同门，各位师兄师姐不仅在论文和项目上给我提供了毫无保留的指导，也在求职道路上给我提供了宝贵的支持。感谢上一届的七喜团，给我提供了太多的帮助，你们是我的良师、益友。感谢同届的五角星，相互陪伴的日子弥足珍贵，我们一起经历了各种考验，也一起见证了彼此的成长，留下了太多美好的回忆。感谢师弟师妹们，相信你们会传承６２５的团队精神，继续创造出卓越的团队价值。感谢室友们的陪伴，感谢班级同学的帮助，感谢班级篮球队的相互鼓励，一起拼搏的日子终究给青春刻下了坚实的印记。感谢遇见，愿此去前程似锦，再相逢依旧如故。感谢我的家人。感谢父母从小到大对我的关爱、支持、鼓励和包容，你们总是支持我的选择，给我提供了温暖的港湾。感谢我的哥哥，总是在前方为我排忧解难，从高考、考研到工作都为我提供了最中肯的建议，相互支持的时光让人生变得更加珍贵。漫漫人生，学海无涯，不忘初心，方得始终。下一段征程即将开启，我将秉承华电团结、勤奋、求实、创新的校训不懈努力、艰苦奋斗！今别离，永相依，惟愿历尽千帆，归来仍是少年。６６
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