基于改进TOPSIS法的波浪能发电项目选址

摘要：为使波浪能发电产业化项目选址更具科学性及实用性，利用改进的TOPSIS法进行了定量的评价计算。改进的TOPSIS法是指利用信息熵确定各方案到正负理想解方案的权重，并据此给出一种新的评价准则。数值实验表明，它比传统的TOPSIS法更能区分方案的差异性，对优化波浪能发电项目选址具有重要意义。

关键词：项目选址;改进的TOPSIS法;信息熵;评价准则

0 引言

由于我国波浪能发电尚处于单机研发阶段，还没有形成系统的产业化规模及完备的商业生产模式，所以国内关于波浪能发电产业化前期选址的研究依旧处于初级阶段[1-2]。对于波浪能发电项目选址的定量化研究还不多，文献[3]利用层次分析法对波浪能发电装置海上选址的影响因素进行了分析，并根据定量计算结果对备选地址进行了择优。文献[4]采用灰色层次分析法对波浪能发电产业化前期选址问题进行了研究。

为了拓展研究波浪能发电项目选址的定量方法，本文提出了基于改进的TOPSIS法，对波浪能发电项目备选地址进行排序择优的建议。

由于影响波浪能发电项目选址的因素众多，使得备选地址评价比较复杂，单个决策者或专家往往无法对所有相关方面都认识得非常准确、全面。因此，波浪能发电项目选址决策问题往往是根据决策群体的综合意见对备选地址进行择优。显然，波浪能发电项目选址决策问题可归结为运筹与管理中的多属性群决策问题。

在多属性群决策问题中，为了减少信息丢失，文献[5]没有使用加权算术平均算子进行信息融合，而是通过计算每个方案的决策矩阵与正、负理想矩阵的欧式距离，并利用TOPSIS方法对方案进行排序。

TOPSIS方法[6]作为经典的多属性决策方法，它同时考虑了各备选方案到正、负理想方案的距离，并根据相对接近度对各方案进行排序。该方法同等看待两种距离测度，实际上，两种距离测度对各方案的区分度是不一样的。为了体现两种距离测度在衡量各方案区分度时的优劣性，本文利用信息熵[7]确定两种距离测度权重，据此给出一种新的评价准则来对各方案进行排序择优，并将该方法用于解决波浪能发电项目选址问题。

1 基于改进TOPSIS法的多属性群决策方法

1.1    问题重述

设参与决策的专家群体为D={d1，d2，…，ds}，通过AHP主观赋权法求得专家dk的权重为λk，它满足0≤λk≤1，k=1，2，…，s，∑s k=1λk=1。多属性群决策的备选方案集为A={A1，A2，…，An}，评价属性集为U={u1，u2，…，um}，属性uj的权重为ωj，满足0≤ωj≤1，j=1，2，…，m，∑m  i=1ωj=1。

当排序靠前的两个方案的IRCi相等时，选择权重大的距离测度对这两个方案进行评价比较，如果此时两方案的评价结果相等，则根据权重小的距离测度对这两个方案进行比较，如果此时还是相等，则认为这两个方案结果是相等的。

2 实例应用

某公司需要发展一个波浪能发电项目，一共有4个备选地址，现要对这4个备选地址进行排序择优。考虑波浪能发电项目选址评价指标体系包括5个一级指标[4]：波浪气候条件、海上发电地址条件、岸上设施条件、施工条件、周围环境。假设5个指标的权重分别为ω=（0.32，0.14，0.24，0.19，0.11），请3位专家对这4个备选地址分别进行评估，评分结果如表1所示。

假设根据AHP主观赋权法求得专家权重为λ=（0.4，0.3，0.3），根据改进TOPSIS法对4个备选地址进行评价排序。具体步骤如下：

步骤1：根据式（2）和式（4）确定加权规范化的专家评分矩阵。

步骤2：根据式（5）重构各方案Ai的决策矩阵Hi。

步骤3：由式（6）和式（7）确定正、负理想决策矩阵。

步骤4：由式（8）和式（9）计算各方案决策矩阵到正、负理想决策矩阵的距离。

步骤5：根据式（10）～式（14）确定两种距离测度的权重为e=（0.587 9，0.412 1）。

步骤6：根据新的评判准则对方案进行排序，评价结果如表2所示。

根据IRCi大小可得备选地址的排序为：A1>A2>A3>A4，备选地址1为最好的一个选择。

3 对比分析

通过动态的数值实验，对比传统TOPSIS方法和改进的TOPSIS方法的异同。假设属性值x1 11不再是固定值8.9，而是变动的，记为α，它的变动范围为[6，9]，其他属性值保持不变，如表1所示。分别采用传统TOPSIS方法和改进的TOPSIS方法对4个备选地址进行排序，其结果分别如图1和图2所示。两种方法的信息熵对比结果如图3所示。

从图1和图2可以看出，存在某个α的属性值，传统的TOPSIS法无法判断哪个方案是最优的，而改进的TOPSIS法利用新的判断准则依然可以判断哪个方案是最优。从图3可以看出，整体而言，改进的TOPSIS法比传统的TOPSIS法更能区分方案的差异性。

4 结语

为了拓展研究波浪能发电项目选址的定量方法，本文提出了基于改进的TOPSIS法对波浪能发电项目备选地址进行排序择优。实验表明，改进的TOPSIS方法比传统的TOPSIS方法適应性更强，当利用传统的TOPSIS方法无法判断两个备选地址优劣性时，改进的TOPSIS方法依然适用，而且通过信息熵可以看出，改进的TOPSIS方法对各方案的评价区分度更大。

[参考文献]

[1] 游亚戈，李伟，刘伟民，等.海洋能发电技术的发展现状与前景[J].电力系统自动化，2010（14）：1-12.

[2] 韩冰峰，褚金奎，熊叶胜，等.海洋波浪能发电研究进展[J].电网与清洁能源，2012（2）：61-66.

[3] 史宏达，王鸿旭.波浪能发电装置海上选址的分析研究[J].海岸工程，2011（3）：1-10.

[4] 冯雪娇.基于灰色层次分析法优化辽宁地区波浪能发电产业化项目选址研究[J].建筑与预算，2017（2）：22-27.

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

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

[7] 齐越.基于熵权模糊综合评价的火力发电厂选址[J].广西电力，2016（2）：29-32.

收稿日期：2020-04-29

作者简介：杨燕霞（1988—），女，广东太平人，硕士研究生，助教，研究方向：电力系统运行控制，新能源发电。