【《基于层次分析法的XX山区风电场选址模型的构建和应用案例分析》14000字（论文）】

基于层次分析法的XX山区风电场选址模型的构建和应用案例分析目录555320294摘要 响着该项目未来的发展状况和市场价值[7]。本文以具体的风电场项目为案例，基于AHP和模糊综合评价法建立该风力发电项目选址问题的指标评价体系，并对该项目的选址效果的有用性和有效性进行评价，兼具理论和实践价值，本文的研究意义主要有：（1）有利于为山区地区风电场项目规划选址提供参考。作为推动地区经济发展的电力生产项目建设，其前期规划选址工作尤为重要，科学合理的规划选址可以充分利用地区优势以及整合地方发展资源，以电力生产供给带来区域发展的成效，而缺乏系统科学的规划选址的山区风电场项目则可能造成资源的无端损耗。为了丰富山区风电场选址研究的内容，本文结合自身山区风电项目建设的感受以及走访调研后，提出基于AHP和模糊综合评价的山区风电场选址研究，为山区风电场项目选址问题提供参考。（2）可以知道山区地区风电场项目规划选址建设和运营过程中风险预警及对策方法的制定。在全面理解山区地区风电场项目规划选址重要性的基础上，本文选取从多个方面探究影响山区风电项目选址的因素。并通过构建山区地区风电场项目规划选址的数学评价模型，评估风电场项目选址建设的效果，从而指导山区地区风电场项目规划、选址、施工、运营过程中的风险预警及对策方法的制定，为山区风电场项目的建设发展提供一个实时有效且具有前瞻性的“体检报告”，指导政府、企业、地方相关人员制定及时有效的对策方法，保障山区地区风电场项目建设、运营的向好形势。（3）提高了山区风电场选址的客观合理性。近些年来，随着国家和人们对绿色产业发展的重视，以及对生态环境保护意识的不断提高，许多能源项目的规划发展也在积极探索绿色发展，为了避免可能存在的盲目投资、重复投资造成的资源浪费和环境破坏，本文试图建立较为全面系统评价山区风电场选址问题的指标体系和研究方法对风电场选址的规划进行评估，相关研究思路、研究方法可以为山区风电场选址项目实践提供借鉴和参考，有助于提高有关项目规划实施的客观合理性。1.2.3小结由上述国内外文献资料的综合分析可知，目前项目选址已经成为国内外项目规划建设的重要内容，当前在研究和实践过程中，主要是通过具体案例的分析来进行研究，具体的方法是构建适合分析目标的指标体系和评价方法展开研究，但是在实践的过程中，又因为具体项目的实际情况的差别较大，因此在指标和研究方法上存在着较大的不同。目前，相关研究还存在一些问题：缺少全面反映选址的指标体系，根据目前的研究成果，多数文章在构建选址影响指标因素的过程中，较多的从经济、社会效益等方面选取指标进行研究，但缺少系统全面的指标体系对影响选址的因素进行深入分析。指标体系操作性不强，虽然也有学者从多个层面构建包括社会、经济、自然、人文等方面的指标体系，但相关研究的指标体系缺少具体可衡量的数据指标，因此存在难以进行量化研究的问题，并且在选取指标体系的时候存在独立性不足的问题，也就是某一类型的指标与其他类型的指标之间存在关联性，在反映问题的过程中缺乏说服力。1.3研究内容和方法1.3.1主要研究内容本文研究主要运用相关的管理学和经济学的一些理论知识点为基础，综合项目管理、运筹决策学等理论知识，采取定性分析和定量实证分析相结合、文献研究法、案例分析法等方法，合理的结合了层次分析和模糊综合评价的相关理论知识，构建评价山区风电场项目建设指标的体系，然后采取模糊综合评价的方法对具体风电项目的选址进行评价，最后总结本文研究的主要内容，相关研究对保障风电项目的顺利实施和可持续发展提供了一个有力的参考价值。主要研究囊括了下面三个部分：（1）理论基础与模型构建。介绍选址理论和中心地理理论，并构建层次分析法和模糊综合评价的指标模型。（2）山区风电场项目选址分析。首先介绍案例山区风电场项目的基本情况，以及进行选址的基本原则，在此基础上，从四个方面构建衡量该山区风电场项目选址效果的指标体系。（3）基于AHP和模糊综合评价的山区风电场项目选址研究，通过构建模糊综合指标体系模型对案例风电场的A和B地址进行综合评价得出主要研究结论。1.3.2研究方法本文的主要研究方法有：（1）文献研究法。首先可以学习校内已有资料，校内图书馆书籍及网络资源了解国内外学者关于风电场选址管理领域的方法论、研究方向和研究基础等问题的研究进展，梳理关于此问题研究的文献综述，并对比不同文献存在的优缺点和创新之处，进而为本文的深入研究奠定一定的理论基础。（2）规范分析与实证分析相结合的方法。首先运用规范分析，说明风电场选址管理对风电项目投资的影响和作用。其次，在此基础上通过测算指标对风电场选址管理研究的相关理论与成果进行整理分析。最后运用相关的经济学方法对所得结果进行分析，论证结论的科学性，以便于选址的研究更加的严谨及有效。（3）模糊综合评价法。该方法在模糊数学的相关理论中引入了隶属度的概念，目的是将定性评价标准量化，并运用模糊数学，将受多因素影响的所需选址对象进行较为全面的评测。其基本原理是：首先确定评价对象的所有因素，然后确定各因素的权重和隶属度，得到模糊评价矩阵，最终计算因素的权重向量和模糊评价矩阵，再进行归一化后得到模糊综合评价。在评价过程中，整合所有因素的因素集合和评测集合是略有模糊的，所以需要用数学语言来表达。模糊综合评价能有效处理难以量化的问题，对解决相关的模糊问题非常奏效。（4）风电场选址管理项目动态分析法。当前对风电场选址管理的研究还不够深入，基于此本文进行动态分析将风电场选址的因素分析贯穿到风电场选址管理全过程，对具体的、系统的风电场选址管理进行深入分析。1.3.3技术路线在本文在研究中，建立山区风电场选址指标体系的过程中，尽量在综合考虑和总结前人经验的基础上，进行全面的指标因素构建。以便于尽可能准确的反映问题，增强对风电场选址研究的可靠性和科学性。本文的研究思路主要是，首先介绍风电场选址研究相关的背景，以及该研究的理论价值和实践价值；然后阐述与山区风电场选址研究相关的研究模型和相关理论基础。在此基础上，以具体山区风电场项目为研究案例，通过调查分析法、定性分析和定量实证相结合的方法，构建基于AHP和模糊综合评价法相结合的指标模型体系，再对该山区风电场项目选址问题进行判断、评价和分析，最后得出本文的主要研究结论，具体研究思路如下图1-1所示。研究结论与展望文献研究法、规范分析与实证分析相结合的方法等研究结论与展望文献研究法、规范分析与实证分析相结合的方法等研究背景与意义、国内外研究文献综述理论基础与模型构建指标选取模型构建相关理论基础基于AHP和模糊综合评价的风电场选址案例研究案例风电场项目概述选址评价分析

2.4本章小结本章节首先对选址、风电场选址的相关概念以及内涵进行简要阐述，在此基础上，结合相关文献，首先分析风电场选址的相关原则，具体包括全面性原则、科学性原则、客观性原则和可操作性原则等，其次详细阐述风电场选址的基本流程，最后，对风电场选址研究的主要研究方法进行分析，包括层次分析法（AHP）、模糊综合评价法、德尔菲法、主成分分析法、专家评价法。加上辅助性质的中心地理理论对选址问题也有很大的帮助，对风电场的研究选址是很重要的理论基础。第3章山区风电场选址指标选取与模型构建3.1指标选取山区风电场项目建设运营的前期工作关键在于选址决策这一阶段，在该阶段中，现阶段的主要工作是否科学合理，将对山区风电场项目的运行效果产生重大影响，而考虑是否完备周全直接决定风电场项目的经营状况和盈利程度，是项目实施的基础性工作第一环。对山区风电场项目选址决策准备中，在进行市场调研的时候应当综合考虑国家和地方各级政府出台的相关政策法规、项目所处的具体社会环境等因素，从而最大限度的获得该风电场项目建设所面临的自然环境条件、政策环境和市场需求状况，为相关项目决策者客观准确的信息和科学的参考，以便于相关决策者有针对的提出评价和决策。其中以下几个方面对选址决策的因素有主要的影响：3.1.1地理因素地理因素当中，重中之重就是考虑风能资源的情况了。在山区风电场的选址中，考虑风能资源的状况是判断风电场项目建设的首要考虑因素，风能资源的具体状况将直接影响着山区风电场项目运营的全过程中，其中风能资源的好坏也是决定山区风电场项目发电能力和成本效益状况的最关键的因素。在实践中发现，决定风电场发电能力的风能资源指标主要是风速和风功率密度。（1）风速风速是指空气相对于地面某一固定点的的流动速度，是衡量风能的重要指标，一般来说，风速越发，风力就越强。（2）风功率密度而在实践中，风力发电的密度也是影响发电的主要因素之一。风力密度是指在单位面积上垂直于风向的风力。在风电项目工程的方面，风电密度对发电的水平有很直接的影响，两者之间存在显著的正向关系。（3）地质稳定性地址稳定也是在进行山区风电场选址中需要考虑的地理因素，良好的地质条件是保持风电场项目安全的重要方面，要确保地区范围内没有大型的山体滑坡、泥石流、地震、火山等极端情况的发生。3.1.2社会环境因素从宏观角度来讲，社会环境因素是衡量风电场项目实施的成本效益和未来可持续发展战略的重要方面。一般来讲，风电场在投入运营之后其成本收益的好坏是投资者和管理者最关心的内容。研究风电场项目选址的过程中，需要重点考虑影响选址的社会环境因素，比如项目在选址确定后，建设成本的投入，现有的技术能否完成项目的建设，哪些环节是在山区建设风电场项目较难操作的，会对周边的社会产生什么样的负面影响等。在环境因素方面，风电场建设是否会对周边居民的健康状况造成影响，风电场电力生产产生的固气废弃物对周边生态环境的影响，如何处理等问题都需要进行充分的考虑。本文在研究过程中，选取风电场项目建设的节能排污效益；环保投资因素；生态自然环境因素作为考虑的主要方面：对于节能排污效益，风电场项目的实施可以对比同类型在该区域实施煤电发电的企业的固、气、液等废弃物的排放造成的损失与该风电场项目的预期节能排污效益进行比较。对于环保投资因素，比较不同备选区域的环保投资情况，以确定较好的区域。生态环境因素主要是考虑在目标区域选址的过程中，目标地址在水土流失方面、噪音污染方面、对居民健康方面的影响方面。3.1.3电网接入条件因素正在电网接入条件方面主要是考虑技术的可行性，以及电网建设在不同目标地的效果。本章节中，对于项目建设技术的可行性，主要咨询专家的看法，以判断不同项目的施工在操作方面的可行性。对于电网接入线路的技术问题，则主要考虑不同导线的长度、截面部分的选择也是个问题。此外，还应考虑土地征用。3.1.4经济因素经济因素也是指山区风电场项目在实施过程中面临的成本和收益之间的关系，成本决定该风电场项目投入的要素和资源的程度，收益主要是考虑项目确定后，基于目标地区的资源和现有电力生产规模可以实现的经济效益。经济因素也是风电场项目的重要考虑因素。本部分将电力运输成本费用、单位发电成本、项目投资收益作为衡量经济因素的主要指标体系。3.1.5选址问题指标体系分析本章首先介绍山区风电场项目的基本概况，提出电厂项目选址的基本原则，即：全面性原则、客观性原则、科学性原则和可操作性原则。在此基础上，构建山区风电场党的指标体系，主要从地理因素、社会环境因素、电网接入条件因素和经济因素选取指标进行衡量。其中在地理因素方面选取年平均风速、风功率密度和地质条件作为具体指标；在社会环境因素选取节能排污效益、环保投资状况因素、生态自然环境影响因素作为考虑的主要方面；在电网接入条件因素方面选取建设技术的可行性、电网接入线路的技术可行性和工程征地问题作为具体指标因素；在经济因素则将电力运输成本费用、单位发电成本、项目投资收益作为衡量经济因素的主要指标体系。即具体指标如下表3-1所示：表3-1山区风电场项目选址指标体系目标层准则层指标层山区风电场项目（B）地理因素（B1）年平均风速（C1）风功率密度（C2）地质条件（C3）社会环境因素（B2）节能排污效益（C4）环保投资状况（C5）生态自然环境影响（C6）电网接入条件因素（B3）建设技术的可行性（C7）电网接入线路的技术可行性（C8）工程征地问题（C9）经济因素（B4）电力运输成本费用（C10）单位发电成本（C11）项目投资收益（C12）3.2模型构建研究过程中，层次分析法可以较为系统的进行比较、判断，并且在运算的过程中不需要追求高深的数学，还能在数据信息相对有限的情况下进行分析。但存在指标权重难以确定的问题。而模糊综合评价能通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，还能以矢量数据刻画被评价对象。因此，本文结合山区风电场选址的结合各种选址方法的优缺点，最终选取层次分析与模糊综合评价相结合的方法展开研究。3.2.1层次分析法（AHP）层次分析法是将一个负载问题划分为若干个不同的指标因素，根据其目标和决策评估标准构建一个模型，比较同一层的因素，建立比较矩阵，计算权重，得到每个风险因素对项目的重要程度，它是根据人们对于因素的主观判断，进行量化、分解和定性，从而形成一个有序的层次分析结构。采用比较判断的方法，明确各层次各影响因素的权重，为人们判断影响因素的大小提供依据。原理如下图3-1。层次分析法是一种基于主观判断（个人了解程度影响较大）的定性分析方法，这在缺少具体测量数据的情况下是一种比较合理的评测方法，但其局限性是调查评价的对象的主管认识对评价结果的影响较大。图3-1层次分析原理本部分按层次分析方法的基本步骤进行分析。首先构建层次分析矩阵，就是构建山区风电场选址研究的指标体系，包括准则层指标和关键指标，在确定准则层的基础上完善指标层，获得各个准则层对应的关键指标。以准则层为切入，就可以建立判断矩阵B=（Aij），具体的评价指标矩阵如表3-2所示。依据层次分析法构建的基本效果评价指标体系，下一步就可以根据确定的判断矩阵计算各效果判断因素的权重。表3-2n阶判断矩阵A示意图AA1A2A…AnA1A11A12A13…A1nA2A21A22A23…A2nA3A31A32A33…A3n………………AnAn1An2An3…Ann判断矩阵满足以下条件：Aij＞0Aij=1Aij=1（然后进行分层单排序和一致性判断。分层单排序能确定山区风电场选址研究模型体系中判断矩阵的最大特征值和特征向量，并可以对各判断方面的内容的重要性进行排序。计算山区风电场选址研究的判断矩阵A中每一行数据的乘积并进行计算其n次方根：（3-4）对（4-4）进行归一化处理和一致性检验。通过集思广益法和态势分析法确定的内容是基于相关专家的知识背景和经验得到的,这使得判断矩阵与实际的情况不可能具有完全一致性，这需要通过误差分析和一致性检验来确定存在多大的不一致以及在什么范围内的不一致才不影响评价结果。其中一致性指标C.I.和检验系数C.R.分别为：C.I.=(λmaxC.R.=C.I.R.I.（（3-7）一般情况下，当C.I.≤0.10时，我们认为山地风电场选址研究评价判断矩阵满足一致性要求，而当C.R.>0.10时，我们认为山地风电场选址研究评价判断矩阵不满足一致性要求，因此，我们需要调整评价判断矩阵。平均随机一致性指标数据如表3-3所示：表3-3平均随机性一致性指标数据阶数n1234567891011R.I.0.000.000.580.9021.411.451.491.51层次分析法可以在分析山区风电场选址研究的过程中量化各评测指标，通过计算获得的结果在实际分析中更具有说明性。但是山区风电场选址研究的调研对象由于知识积累和社会生活经验具有主观性，因此在数据搜集的过程中需要综合比较和反复统计，以便于获得更为详细的准确的分析结果。3.2.2模糊综合评价法模糊综合评价方法将隶属度的概念引入模糊数学理论，将定性评价标准转化为定量评价标准，利用模糊数学对受多种因素影响的对象进行综合评价。其基本原理是:首先确定评价对象的所有因素，然后确定每个因素的权重和隶属度，得到模糊评价矩阵。最后计算各因素的权重向量和模糊评价矩阵，归一化得到模糊综合评价。在评价过程中，因素集和综合所有因素的评价集都是不确定的，需要用数学语言进行描述。模糊综合评价可以有效地解决难以量化的问题，具有系统性较强的特点，对于解决模糊问题具有显著有效的作用。引入模糊综合评价法对山区风电场选址研究效果进行定量分析需要综合考虑各测量对象对整体效果的影响。模糊综合评价法综合评价山区风电场选址研究的具体步骤如下：1.构建风险评价因素集。按照山区风电场选址研究的指标体系，建立效果评价指标集如下：U=U1，U代表山区风电场选址研究评价指标因素集，U1，U1=U根据山区风电场选址研究评价指标体系，建立效果评价备择集V，V=V1，根据构建的效果评价集，邀请熟悉山区风电场选址研究建设的相关人员或专家进行评价，通过对风险因素评判表的打分，对效果评价因素的发生的可能性与带来影响的严重性进行综合的评价。2.构建模糊评价矩阵。根据山区风电场选址研究建设效果问卷评价结果，运用数学方法对描述对象逐一构建相应的模糊评价矩阵，函数矩阵用R来表示：（3-11）式中，为指标集合U中第i个元素相对于备选集合V中第j个元素的隶属度。m为评价等级数，n为相应的子指标数。(2)模糊综合评价。模糊综合评价的最后过程是将权重判断矩阵与模糊评价矩阵相结合。在上述风险指标权重和单因素模糊评判的基础上，对各风险因素进行综合分析，以便于全面准确对山区风电场选址做出综合评价。引入综合评价判断矩阵C:（3-12）3.3本章小结本章节考虑山区风电场项目建设运营的前期的选址决策阶段，认为在对山区风电场项目选址决策准备中，需要重点考虑风电场项目建设所面临的自然地理环境因素、项目所处的具体社会环境等因素、电网接入的条件因素以及经济因素等，然后综合形成山区风电场选址的指标体系。在此基础上，考虑到层次分析法可以较为系统的进行比较、判断，并且在运算的过程中不需要追求高深的数学，还能在数据信息相对有限的情况下进行分析。但存在指标权重难以确定的问题。而模糊综合评价能通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，还能以矢量数据刻画被评价对象，最终选取层次分析与模糊综合评价相结合的方法展开研究。第4章风电场项目选址案例分析在构建山区风电场选址指标体系和模型的基础上，选取云南金铜盆风电场项目作为研究案例展开分析，具体分析如下。4.1金铜盆风电场项目概述金铜盆风电场项目位于我国西南地区，具体地理位置如下图4-1所示，属于云南省昆明市周边地区的一个风电项目。地处我国云贵高原腹地，该地区属于多山地区，常年风能资源比较丰富，该区域在富民县与武定县之间，全域内总体面积超过20万平方公里。该项目是“十三五”期间云南省规划建设的重点投资建设项目，受到了相关行业的广泛关注，该项目的投资建设对促进该地区的经济发展起到了重要作用。根据昆明市相关部门对金铜盆风电场项目按照项目的规划、实施和建设阶段可分为两个部分：（1）风电场项目选址准备阶段，这一阶段的主要工作包括制定相关决策、选址的统筹与规划、相关手续的办理以及项目规划设计工作的完成。（2）风电场项目施工阶段以及竣工阶段，这一阶段主要是根据风电场项目的工作安排进行施工建设，根据昆明市政府的相关规划以及项目投资建设方的具体工作进度安排，按时保证金铜盆风电场项目的完成。图4-1金铜盆风电场地理位置（一）气候特征金铜盆风电场项目位于我国云南昆明地区，该地区属于亚热带季风气候，受来自印度洋暖气气流的影响，该地区具有典型的温带气候特征，常年平均温度在15℃左右，温度湿度都比较适宜。因为地处北纬低纬度高原山地，该区域常年会有较强的东南风，即便是低空同样具有较大的风俗。又因为我国云贵高原的平均海拔相对较高，且区域内山地较多，因此地势的不平坦和一些特殊地貌的影响，造成这些地区存在狭管效应，总体属于风能资源较为丰富的地区。（二）水文地貌条件金铜盆风电场项目位于昆明地区，海拔在四千米以上，在其区域境内，金沙江和普渡河贯穿其中，地貌呈现北高南低。根据我国水利部的相关公告，该地区并不属于国家水土流失的重点防治区域，整体地质条件满足风电场建设需求。（三）接入电网条件根据相关技术研究结果可知，在建设风电场的装机规模和输电距离、输电容量存在一定的关系，结合金铜盆风电场的建设规模和既定战略布局，该风电场适宜采用66KV电压、风电机装机规模40KW接入电网，相应的导线截面适宜采取150mm2表4-1适宜电压输送容量和输电距离额定电压（KV）输送容量（MW）输电距离（km）663.5-3030-100（四）测风信息在进行金铜盆风电场选址的前期需要对该地区的风能信息进行测算，因此，根据该风电场项目的实际情况，可知金铜盆风电场在规划范围内设立了两座测风塔。编号分别为1123#和1124#，地点分别为点A和点B，两座测风塔相距12KM。具体如下图4-2所示。测风塔1123#的海拔为4190m，塔高为100m，在塔身上设置五个测风装置，分别在10米、40米、60米、80米和100米高度设置，根据每天测风装置收集到的数据，可以获得全年内，不同高度金铜盆风电场区域的风速最高值、最低值、以及平均值等信息，相关测量精度在小数点后一位。测风塔1124#的海拔为4190m，塔高为80m，在塔身上设置五个测风装置，分别在10米、40米、50米、60米和80米高度设置，根据每天测风装置收集到的数据，可以获得全年内，不同高度金铜盆风电场区域的风速最高值、最低值、以及平均值等信息，相关测量精度在小数点后一位。图4-2测风塔A和测风塔B的地理位置（1）风速本部分列举近20年以来，金铜盆山区气象站公布的风俗数据，具体如下表4-2所示。表4-2金铜盆山区气象站测风数据（单位：m/s）年份风速年份风速20003.220112.9420013.1520122.9420022.9620132.9620032.7520142.8620042.8820152.9420052.7920162.8720062.7320172.8620072.7920182.1420082.852019220092.8120202.6820102.7平均风速2.94由上表可知，2000-2020年，该区域年平均风速为2.80m/s-3.2m/s,2000年年平均风速最高，为3.2m/s。近20年平均年风速为2.94m/s。相对而言，发电所需要的风速已经得到了满足。（2）风功率密度通过对金铜盆山区风电场项目A、B两个测风塔的数据统计可知，其中A、B测风塔的风向频率和风功率密度指标如下表4-3所示：表4-3A、B测风塔风速和风功率密度统计表月份平均风速（m/s）风功率密度(W/m2)1123#100m1124#80m1123#100m1124#80m15.715.43190.37147.2326.217.7225.62342.437.897.3422.59424.348.968.4597.27551.656.478.5698.23248.965.686.5196.37132.875.835.8156.28167.285.765.6150.23153.997.237.5338.98208105.866.4245.27326.1115.926.5188.98217.8125.676.3297.93236.1平均6.43256.8275309.01263.0275根据上表可知，对于A测风塔的100米高处，全年的平均风速约为6.43m/s；对于B测风塔的80米高处，全年的平均风速约为6.82m/s；对于A测风塔的100米高处，全年的平均风功率密度约为309.01W/m2；对于B测风塔的80米高处，全年的平均风功率密度约为268.02W/m2。4.2调查问卷基本情况根据上一章节获得的金铜盆山区风电场项目选址的指标体系，设置很好、较好、一般、不好、很不好请相关专家进行评价，分别按照100、80、60、40、20、0进行打分。共发放问卷17份，其中回收问卷17分，回收率为100%，其中有效问卷17份，回收有效率为100%。4.3实证分析4.3.1指标权重的确定本小节采用对金铜盆山区风电场项目选址研究的判断矩阵中的各指标因素根据相对重要程度进行有关赋值。在确定每个指标的权重因素判断矩阵,第一步是征求专家的意见,初步整理和总结的有效意见收集,然后总结总体意见的基础上,统计结果不同专家的意见,并再次进行匿名咨询，如此循环至少4次以后，得出较为统一的专家意见。根据这些专家的反馈结果，由表4-1构建的金铜盆山区风电场项目选址分析指标体系，即可以得到金铜盆山区风电场项目选址评价的各级指标层的判断矩阵的结果，分别如下表所示。表4-4金铜盆山区风电场项目选址准则层判断矩阵及权重表BB1B2B3B4权重B11.000.530.421.020.12B21.871.000.821.150.33B32.401.221.001.550.35B40.980.870.651.000.20表4-5金铜盆山区风电场项目选址B1判断矩阵及权重表B1C1C2C3权重C11.000.382.270.27C22.601.003.240.58C30.440.311.000.15表4-6金铜盆山区风电场项目选址B2判断矩阵及权重表B2C4C5C6权重C41.000.450.790.32C52.201.000.930.45C61.271.071.000.23表4-7金铜盆山区风电场项目选址B3判断矩阵及权重表B3C7C8C9权重C71.001.500.390.35C80.671.000.610.23C92.561.641.000.42表4-8金铜盆山区风电场项目选址B4判断矩阵及权重表B4C10C11C12权重C101.001.822.600.44C110.551.002.270.39C120.410.441.000.17其中，金铜盆山区风电场项目选址分析判断矩阵中准则层中λmax=4.03，C.I.=0.01,C.R.=0.01＜0.10；B1层指标风险判断矩阵中λmax=3.04，C.I.=0.02,C.R.=0.03＜0.10；B2层指标风险判断矩阵中λmax=4.14，C.I.=0.05,C.R.=0.05＜0.10；B3层指标风险判断矩阵中λmax=3.08，C.I.=0.04,C.R.=0.07＜0.10；B4层指标风险判断矩阵中λmax=0.44，C.I.=0.39,C.R.=0.07＜0.10。在上述运用层次分析和的基础上，确定金铜盆山区风电场项目选址分析判断矩阵结果的基础上，对判断矩阵的各目标层指标因素确定权重，其结果如表4-9所示。根据测算结果可知，在金铜盆山区风电场项目选址分析准则层中，地理因素的权重系数为0.12，社会环境因素的权重系数为0.33，电网接入条件因素的权重系数为0.35，经济因素的权重系数为0.20。表4-9层次总排序结果准则层指标层权重层次排序金铜盆山区风电场项目选址分析（B）地理因素（B1）0.12年平均风速（C1）0.270.0324风功率密度（C2）0.580.0696地质条件（C3）0.150.0180社会环境因素（B2）0.33节能排污效益（C4）0.320.1056环保投资状况（C5）0.350.1155生态自然环境影响（C6）0.330.0429电网接入条件因素（B3）0.35建设技术的可行性（C7）0.350.1225电网接入线路的技术可行性（C8）0.230.0805工程征地问题（C9）0.420.1470经济因素（B4）0.20电力运输成本费用（C10）0.440.0880单位发电成本（C11）0.390.0780项目投资收益（C12）0.170.03404.3.2选址结果的分析对于A侧风塔分析，首先，按照指标体系对选址方案比较，邀请专家对A、B风电场选址项目对进行打分，对评价结果加权处理，用线性函数关系得出金铜盆山区风电场项目选址效果调查表，如表4-10所示：表4-10金铜盆山区风电场项目选址第一级风险矩阵调查表B1B2B3B4B11223B21/2112B31/2112B41/31/21/21根据矩阵调查表得到评价判断矩阵：（4-1）金铜盆山区风电场项目选址第二级层的各风险判断矩阵依次如下所示：（4-2）（4-3）（4-4）（4-5）各选址评价指标根据其对象的影响大小用权重值表示。整个金铜盆山区风电场项目选址的分析结果直接受给定的权重大小的影响，对金铜盆山区风电场项目选址效果的问卷人员的选择的不同，会对评价权重的计算有直接的影响，因此应该仔细确认这个步骤的权重的计算。由上文的层次分析法确定的权重矩阵可得出准则层的权重为：W=[0.120.330.350.20]用相同的方法可以求得金铜盆山区风电场项目选址的指标层各个指标的权重为：wwww将上述所得风险指标权重系数分别带入模糊综合评价公式（4-6），其中（4-6）根据模糊综合评价公式C=W×R求出模糊综合评价的结果集合为：Ci=wi×（4-8）金铜盆山区风电场项目选址分析各阶段的模糊综合评价结果计算可知：CCCC然后根据上述所得结果，利用公式（4-8）可得金铜盆山区风电场项目选址的评价集为：C同理，可以获得B侧风塔的评价集为：C最后，对金铜盆山区风电场项目选址评测结果和测算矩阵进行综合计算,其中，Score=C×N，N=（1008060400）scorescore综上所述，对于A、B两个地点，A地址的综合得分为74.472，大于B地址的综合得分57.9，因此对于金铜盆山区风电场项目选址可以考虑A地点。4.4本章小结在构建山区风电场选址指标体系和模型的基础上，选取云南金铜盆风电场项目作为研究案例展开分析。首先对金铜盆风电场项目进行简要概述。然后根据上一章节获得的金铜盆山区风电场项目选址的指标体系，这里的设置非常好，很好，一般，不好，很差。请相关专家对问卷进行评估和收集。其次，运用层次分析法和模糊综合评判法对项目进行了详细的分析比较。最后，根据层次分析法和模糊综合评价的结果，可以看出A和B两个备选地点，A地址的综合得分为74.472，大于B地址的综合得分57.9，因此对于金铜盆山区风电场项目选址可以考虑A地点，证实了前面章节所提出的指标体系选取和模型构建的可行性与适用性。第5章总结本文的研究首先介绍风电场选址研究相关的背景，以及研究的理论和实践价值。然后，阐述了山区风电场选址的研究模型和理论基础。在此基础上，以金铜盆山区风电场项目为研究案例，通过调查分析法、定性分析和定量实证相结合的方法，构建基于AHP和模糊综合评价法相结合的指标模型体系，对金铜盆山区风电场项目选址问题进行评价分析，最后得出本文的主要研究结论：对有关风电场选址研究的各种理论基础有了相应的研究，其中包括定性分析和定量分析的方法，加上在选址过程中运用中心地理理论作为辅助进行选址，对于选址结论更有说服力。对风电场的选址原则和方法有了进一步的研究，列举了一部分需要考虑的因素和必需注意的事项，对风电场选址的总体流程有了一个大概的描述（确定风电场数量-确定风电场供电范围-确定影响风电场的因子-根据经济指标体系确定方案评价-确定风电场选址方案）。（3）构建山区风电场的指标体系，主要从地理因素、社会环境因素、电网接入条件因素和经济因素选取指标进行衡量。其中在地理因素方面选取年平均风速、风功率密度和地质条件作为具体指标；在社会环境因素选取节能排污效益、环保投资状况因素、生态自然环境影响因素作为考虑的主要方面；在电网接入条件因素方面选取建设技术的可行性、电网接入线路的技术可行性和工程征地问题作为具体指标因素；在经济因素则将电力运输成本费用、单位发电成本、项目投资收益作为衡量经济因素的主要指标体系。（4）选取金铜盆风电场作为案列，基于AHP和模糊综合评价的结果可知，对于A、B两个地点，A地址的综合得分为74.472，大于B地址的综合得分57.9，因此对于金铜盆山区风电场项目选址可以考虑A地点。风电场的选址是后期建设合理风电场的首要步骤，在这项工作中担任一个非常重要的职位是非常重要的，它的结果的完成会直接影响到后期风电场实施的经济与环境效益。在建设运营风电项目的过程中，对风电场项目选址的科学合理与否直接关乎着风电项目投入和收益的方方面面。在风电场项目建设期，选址的问题关系着建设材料的运输成本费用，建设项目的安全性和可实现性等问题，在风电场项目的运营期，选址的问题关系着电力运输的成本问题，发电的效率和质量，电力产品的需求等。同时，一个好的风电场项目的选址也直接影响地区经济的发展。因此对于电厂行业来说，项目选址直接或者间接影响着该项目未来的发展状况和市场价值。在人力、物力、资金等方面的投资也要远远大于其他同类项目，并且风电场建设项目涉及多方面因素影响，存在建设主体复杂，工程周期相对较长，建设影响因素众多等情况。在风电场项目选址建设的过程中，好的选址对于建设费用、建设周期和周边居民的生活、环境等都会产生重大的影响。因此，在风电场建设选址的过程中，需要综合考虑各方面因素的影响，尽可能实现项目选址的经济性、安全性、效益性都实现最优化。在对风电场选址管理研究的过程中，在理论分析的基础上与实证研究密切结合，将理论的框架落实到项目的实施中，尽可能避免类似项目研究中出现的理论与实践不符甚至脱节的现象。本文的研究过程尽可能多层面、全面的构建选址因素指标，但由于作者本身研究能力与研究水平的不够，文中对于山区风电场项目选址的研究难免存在一定的不足之处，比如说对分析方法的理解与选择可能没有达到预想的效果，或是在运用主成分分析法对指标的选取方面有诸多未考虑到的因素和风险的存在，在衡量指标的构建方面还需要以后有机会做更加深入的学习和研究，希望能在未来有进一步的提高，达到更高的学术水平，作出更全面的研究。参考文献[1]张体强,张超,严青,丁少华.垃圾焚烧发电厂选址研究[J].山东电力高等专科学校学报,2020,23(06):52-55[2]陈富强.火的传奇——北仑电厂选址始末[J].当代电力文化,2020(10):88-89.[3]肖雪,贺秋华.基于健康风险评估的燃煤电厂选址分析[J].南华大学学报(自然科学版),2020,34(02):56-61.[4]白若冰,朱杰.火电项目规划选址环保政策研究[J].电力勘测设计,2019(S2):85-88.[5]方慧.高渗透率分布式光伏发电集群优化规划及应用研究[D].合肥工业大学,2019.[6]王璇.火力发电厂选址研究[D].大连海事大学,2018.[7]张东杰,王昆,龙玉清,赵翔.多目标克隆选择算法用于生物质电厂选址建模[J].测绘地理信息,2018,43(02):19-23.[8]陈亮.南京近代工业建筑研究[D].东南大学,2018.[9]刘冬冬.国电太原第一热电厂项目选址的综合分析与研究[J].山西建筑,2017,43(32):16-17.[10]刘袁芳.湘西北三线建设的工业遗存解析及保护研究[D].华中科技大学,2017.[11]任永飞,史学峰,向怡,孟菁华.燃煤电厂环境影响评价技术要点分析[J].山西建筑,2016,42(20):202-203.[12]金祎璇.基于环境影响的火力发电厂选址研究[D].西安建筑科技大学,2016.[13]高璐.民众“邻避”抗争行为影响因素研究[D].华南理工大学,2016.[14]赵文婷.金昌铁路物流中心选址方案研究[J].铁道运输与经济,2016,38(05):56-59.[15]孙跃杰.洛阳156工业遗产群历史研究与价值剖析[D].天津大学,2016.[16]高伟杰.镶黄旗热电联产项目选址研究[D].华北电力大学,2015.[17]乜璐.模糊层次分析法在国华永州电厂选址中的应用研究[D].华北电力大学,2015.[18]李季洋.基于改进的FAHP法对火电厂选址综合评价方法研究[D].华北电力大学,2015.[19]李双.秸秆发电燃料供应链中收储站选址优化与系统开发[D].东北大学,2015.[20]邵红红.基于组件式GIS的火力发电厂选址系统研究[D].西安建筑科技大学,2015.[21]高健.石家庄医药220kV输变电项目选址评价研究[D].华北电力大学,2015.[22]阚健.风力发电场的构成特点与选址分析[J].中国新技术新产品,2015(03):45.[23]宋艳.XT公司备件服务配送中心选址问题研究[D].上海交通大学,2015.[24]TomHoff,JosephJ.Lannucci.MaximizingtheBenefitsDerivedfromPVplant:SelectingtheBestPlantDesignandPlantLocation.DepartmentofResearchandDevelopment,2007,892-897.[25]MariaAlbaredaSambola,ElenaFernandez,GilbertLaporte.TheCapacityandDistanceConstrainedPlantLocationProblem.Computers&OperationsResearch36(2009):597-611.[26]FazelAmiri.Suitablesiteselectionforecotourismdevelopmentusinggeographicalinformationsystemandanalyticalhierarchyprocess[A].美国科研出版社.Proceedingsof2015Workshop8[C].美国科研出版社：美国科研出版社，2015：1.[27]KuoMS.Optimallocationselectionforinternationaldistributioncenterbyusinganewhybridmethod[J].ExpertSystemswithApplications,2011,38(6):7208-7221.[28]Kengpol,A.,Rontlaong,P,&Tuominen,M.AdecisionsupportsystemforselectionofsolarpowerplantlocationsbyapplyingfuzzyAHPandTOPSIS:Anempiricalstudy.JournalofSofiwareEngineeringandApplications.2013,6(9),470-481.[29]Shahabi,H,Keihanfard,S.,Ahmad,B.B.,Amiri,M.J.,&Taheri.Evaluatingboolean,AHPandWLCmethodsfortheselectionofwastelandifillsitesusingGISandsatelliteimages.EnvironmentalEarthSciences.2014,71(9),42214233.[30]Kabir,Golam,SultanaSumi,Raziaz.PowersubstationlocationselectionusingfuzzyanalytichierarchyprocessandPROMETHEE:AcasestudyfromBangladesh[J].Energy,2014,29(24):717-730.[31]A.M.Abudeif.MulticriteriaDecisionAnalysisBasedonAnalyticHierarchyProcessinGISEnvironmentforSitingNuclearPowerPlantinEgypt.2015.ComputerWeeklyNews,304.[32]牛东晓，火电厂选址最优决策中的灰色层次分析法[J].电网技术.2014.06：5.[33]杨勇平.刘殿海，杨昆，杨志平，徐二树，火电厂模糊优化选址[J].中国电机工程学报2016.24：82-87.[34]陈丹娃，赵淑芳，董骁勇.以环境要素为主导条件的厂址合理性分析[J].哈尔滨师范大学自然科学学报.2017.03：79-83[35]张勇·张治国.李金峰，薛丽平杜轶，层次分析法在电厂建设项目用地选址中的应用——以山西浑源热电厂项目为例[J].现代农业科技.2019.02；277-278.[36]梁冬青