Un metodo integrato VIKOR–AHP per sistemi energetici green basato su decisioni multi‑criterio fuzzy esitanti q‑frazionarie

Perché scegliere l'energia verde è così complicato

I paesi di tutto il mondo corrono a sostituire i combustibili fossili con energie più pulite come il sole, il vento, l'acqua e il calore terrestre. Ma decidere quale opzione verde costruire e dove non è affatto semplice. Ogni tecnologia ha il proprio mix di costi, affidabilità, inquinamento e accettazione pubblica, e gli esperti spesso non sono d'accordo o sono incerti nelle loro valutazioni. Questo articolo introduce un "arbitro" matematico che aiuta governi e pianificatori a districarsi tra questi compromessi complessi e a scegliere una soluzione energetica bilanciata in presenza di forte incertezza.

Bilanciare molti obiettivi contemporaneamente

La pianificazione energetica moderna non si concentra più solo sull'opzione più economica. Una diga idroelettrica può generare molta energia stabile ma allagare valli e alterare i corsi d'acqua. I parchi eolici sono puliti ma possono incontrare opposizione per rumore o impatto visivo. Gli impianti solari stanno diventando più economici ma funzionano solo quando c'è sole. Gli autori inquadrano la pianificazione come un problema multi‑faccia in cui le alternative devono essere giudicate contemporaneamente su costi, produzione energetica, danno ambientale e accettazione sociale. Poiché questi aspetti si scontrano tra loro, l'obiettivo non è trovare un vincitore perfetto ma un compromesso che bilanci in modo equo vantaggi e svantaggi.

Lasciare che gli esperti esitino invece di imporre sì o no

Nella realtà, gli esperti raramente pensano in termini netti come "buono" o "cattivo". Possono oscillare tra l'affermare che un progetto è moderatamente accettabile o solo leggermente accettabile. I metodi decisionali tradizionali costringono ogni opinione in un singolo numero, perdendo quell'esitazione. Questo studio utilizza un'idea più recente chiamata insiemi fuzzy esitanti q‑frazionari, che permette agli esperti di elencare diversi punteggi possibili su quanto un progetto soddisfi o meno un criterio e di regolare quanto il modello tollera questa esitazione. Una misura di distanza appositamente progettata, basata sul minimo comune multiplo, rende possibile confrontare in modo equo opinioni miste e frazionarie anche quando diversi esperti forniscono numeri differenti di punteggi possibili.

Combinare le priorità umane con un motore di compromesso

Il metodo fonde due strumenti decisionali noti. Prima, il Processo di Gerarchia Analitica viene utilizzato per catturare l'importanza relativa di ciascun criterio tramite semplici confronti a coppie. Nel caso di studio, produzione energetica e costo ricevono un peso leggermente maggiore rispetto al danno ambientale e all'accettazione pubblica, pur essendo tutti e quattro rilevanti. Secondo, la tecnica VIKOR prende le valutazioni fuzzy di ciascuna opzione energetica verde e cerca un compromesso: premia le alternative che performano bene in media su tutti i criteri pur mantenendo il peggiore deficit su qualsiasi singolo criterio entro limiti ragionevoli. La nuova formula di distanza fuzzy si inserisce in questo motore di compromesso in modo che giudizi esitanti e incerti siano trattati in modo coerente.

Applicare il metodo a cinque opzioni verdi

Per mostrare come si comporta il quadro, gli autori confrontano idroelettrico, parchi eolici, impianti a biomassa, impianti geotermici e impianti solari. Gli esperti valutano ogni opzione su costo iniziale, produzione energetica, impatto ambientale e accettazione sociale usando il formato fuzzy esitante. Il modello quindi classifica le opzioni. Per un'ampia gamma di scelte parametriche, gli impianti solari emergono come il compromesso preferito: offrono forte performance ambientale e buona accettazione a costi moderati, anche se la loro produzione varia con l'irraggiamento. I parchi eolici seguono da vicino e diventano la scelta migliore quando i parametri sono regolati per essere più indulgenti verso opinioni conflittuali. Idroelettrico, biomassa e geotermia generalmente restano indietro con i criteri e i pesi scelti.

Testare la robustezza e confrontare con altri strumenti

Gli autori variano sistematicamente tre impostazioni chiave: quanto è severo il vincolo sull'esitazione, come viene misurata la distanza tra le opinioni e quanto il motore di compromesso favorisca il beneficio complessivo del gruppo rispetto al peggior deficit individuale. In questi test, la classifica delle opzioni medie e inferiori rimane stabile, mentre il primo posto si sposta solo tra solare ed eolico. Il nuovo metodo è inoltre confrontato con diversi approcci fuzzy esistenti. Nonostante l'uso di strumenti matematici diversi, tutti i metodi concordano in modo ampio sui due principali contendenti, ma il quadro proposto gestisce ingressi disomogenei ed esitanti in modo più elegante e produce classifiche più stabili al variare delle condizioni.

Cosa significa per le scelte di energia pulita

In termini semplici, lo studio offre ai pianificatori uno strumento di calcolo più realistico per scelte energetiche difficili—uno che accetta il dubbio degli esperti, pesa molti obiettivi insieme e cerca compromessi equi piuttosto che vincitori netti. Nell'esempio qui esplorato, gli impianti solari risultano generalmente la scelta più completa, con l'eolico a breve distanza, dati i costi, le produzioni, gli impatti e i fattori sociali selezionati. Ancora più importante, l'approccio può essere riutilizzato e personalizzato per altre regioni, tecnologie e priorità, aiutando i decisori a progettare sistemi energetici più verdi in modo strutturato e trasparente anche quando i fatti sono sfumati.

Citazione: 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

Parole chiave: pianificazione energetica verde, decisione multi‑criterio, logica fuzzy, sistemi di energie rinnovabili, metodi di supporto alle decisioni