Eine integrierte VIKOR–AHP-Methode für grüne Energiesysteme basierend auf q‑fraktionalen zögerlichen fuzzy Multi‑Kriterien‑Entscheidungen

Warum die Wahl grüner Energie so knifflig ist

Weltweit versuchen Länder, fossile Brennstoffe durch sauberere Energiequellen wie Sonne, Wind, Wasser und Erdwärme zu ersetzen. Doch zu entscheiden, welche grüne Option wo gebaut werden sollte, ist alles andere als einfach. Jede Technologie bringt ihr eigenes Gemisch aus Kosten, Zuverlässigkeit, Umweltbelastung und gesellschaftlicher Akzeptanz mit, und Expertinnen und Experten sind sich oft uneins oder unsicher in ihren Einschätzungen. Diese Arbeit stellt einen mathematischen „Schiedsrichter“ vor, der Regierungen und Planer dabei unterstützt, diese komplexen Zielkonflikte zu durchdringen und unter tiefer Unsicherheit eine ausgewogene Energieentscheidung zu treffen.

Verschiedene Ziele zugleich ausbalancieren

Moderne Energieplanung konzentriert sich nicht mehr nur auf die billigste Option. Ein Wasserkraftwerk kann viel stetige Energie liefern, überflutet aber Täler und stört Flussökosysteme. Windparks sind sauber, stoßen jedoch auf Widerstand wegen Lärm oder Landschaftsbild. Solarparks werden günstiger, funktionieren aber nur bei Sonnenschein. Die Autorinnen und Autoren formulieren Planung als ein vielschichtiges Problem, bei dem Alternativen gleichzeitig nach Kosten, Energieertrag, ökologischen Schäden und gesellschaftlicher Akzeptanz bewertet werden müssen. Da diese Aspekte miteinander in Konflikt stehen, geht es nicht darum, einen perfekten Gewinner zu finden, sondern einen Kompromiss, der Gewinne und Nachteile möglichst fair ausgleicht.

Expert:innen zögern lassen statt Ja‑oder‑Nein aufzuzwingen

Im wirklichen Leben denken Expertinnen und Experten selten in eindeutigen Kategorien wie „gut“ oder „schlecht“. Sie schwanken vielleicht zwischen „mäßig akzeptabel“ und „leicht akzeptabel“. Traditionelle Entscheidungsverfahren pressen jede Meinung auf eine einzige Zahl und verwerfen diese Unsicherheit. Diese Studie nutzt eine neuere Idee, die q‑fraktionalen zögerlichen fuzzy Mengen, welche es Expertinnen und Experten erlauben, mehrere mögliche Bewertungen dafür anzugeben, inwieweit ein Projekt ein Kriterium erfüllt oder verfehlt, und die Toleranz des Modells gegenüber diesem Zögern zu justieren. Ein speziell entwickeltes Distanzmaß, basierend auf kleinsten gemeinsamen Vielfachen, macht es möglich, solche gemischten und fraktionalen Meinungen fair zu vergleichen, selbst wenn verschiedene Gutachter unterschiedliche Anzahlen möglicher Bewertungen angeben.

Menschliche Prioritäten mit einem Kompromissmotor verbinden

Die Methode kombiniert zwei bekannte Entscheidungsinstrumente. Zuerst wird der Analytic Hierarchy Process eingesetzt, um durch einfache paarweise Vergleiche zu erfassen, wie wichtig jedes Kriterium im Vergleich zu den anderen ist. Im Fallbeispiel erhalten Energieertrag und Kosten etwas mehr Gewicht als Umweltschäden und öffentliche Akzeptanz, obwohl alle vier Kriterien Bedeutung haben. Zweitens nimmt die VIKOR‑Technik die fuzzy Bewertungen der einzelnen grünen Optionen und sucht einen Kompromiss: Sie belohnt Alternativen, die im Schnitt über alle Kriterien gut abschneiden, berücksichtigt aber gleichzeitig, dass der schlimmste Rückstand bei einem einzelnen Kriterium in vertretbaren Grenzen bleibt. Die neue fuzzy Distanzformel wird in diesen Kompromissmotor eingespeist, sodass zögerliche und unsichere Urteile konsistent verarbeitet werden.

Anwendung der Methode auf fünf grüne Optionen

Um zu zeigen, wie das Rahmenwerk funktioniert, vergleichen die Autorinnen und Autoren Wasserkraft, Windparks, Biomassekraftwerke, Geothermieanlagen und Solarparks. Expertinnen und Experten bewerten jede Option hinsichtlich Anfangskosten, Energieertrag, Umweltwirkung und gesellschaftlicher Akzeptanz im zögerlichen fuzzy Format. Das Modell ordnet dann die Optionen. Für einen breiten Bereich von Parameterkombinationen erweisen sich Solarparks als bevorzugter Kompromiss: Sie bieten starke Umweltleistung und gute Akzeptanz bei moderaten Kosten, obwohl ihr Ertrag von der Sonneneinstrahlung abhängt. Windparks liegen knapp dahinter und werden zur Spitzenwahl, wenn die Parameter so angepasst werden, dass widersprüchliche Meinungen großzügiger toleriert werden. Wasserkraft, Biomasse und Geothermie liegen unter den gewählten Kriterien und Gewichtungen meist zurück.

Robustheitstests und Vergleich mit anderen Werkzeugen

Die Autorinnen und Autoren variieren systematisch drei wichtige Einstellungen: wie streng die Zögerlichkeit eingeschränkt ist, wie die Distanz zwischen Meinungen gemessen wird und wie stark der Kompromissmotor das Gesamtgruppennutzen gegenüber dem schlimmsten individuellen Rückstand bevorzugt. Über diese Tests hinweg bleibt die Rangfolge der mittleren und unteren Optionen stabil, während sich die Spitzenposition nur zwischen Solar und Wind verschiebt. Die neue Methode wird außerdem mit mehreren bestehenden fuzzy Entscheidungsansätzen verglichen. Trotz unterschiedlicher mathematischer Ansätze stimmen alle Methoden weitgehend bei den beiden führenden Optionen überein, doch das vorgeschlagene Rahmenwerk verarbeitet ungleichmäßig verteilte und zögerliche Eingaben eleganter und liefert beständigere Rangfolgen bei sich ändernden Bedingungen.

Was das für Entscheidungen zur sauberen Energie bedeutet

Einfach gesagt bietet die Studie Planerinnen und Planern einen realistischeren Rechner für schwierige Energieentscheidungen — einen, der Expert:innenzweifel akzeptiert, viele Ziele zugleich gewichtet und nach fairen Kompromissen statt einfachen Siegern sucht. Im hier untersuchten Beispiel schneiden Solarparks insgesamt am besten ab, Wind folgt dicht dahinter, unter den gegebenen Kosten-, Ertrags-, Umwelt‑ und Sozialannahmen. Wichtiger jedoch ist, dass der Ansatz wiederverwendet und an andere Regionen, Technologien und Prioritäten angepasst werden kann, sodass Entscheidungsträger strukturierter und transparenter grünere Energiesysteme entwerfen können, selbst wenn die Fakten unscharf sind.

Zitation: M.Salih, H.F., Ameen, Z.A., Alharbi, B. et al. An integrated VIKOR–AHP method for green energy systems based on q-fractional hesitant fuzzy multi-criteria decision-making. Sci Rep 16, 10618 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46076-x

Schlüsselwörter: Planung grüner Energie, Multi‑Kriterien‑Entscheidung, Fuzzy‑Logik, erneuerbare Energiesysteme, Methoden zur Entscheidungsunterstützung