Een geïntegreerde VIKOR–AHP-methode voor groene energiesystemen gebaseerd op q-fractionele aarzeling‑fuzzy meercriteria-besluitvorming

Waarom het kiezen van groene stroom zo lastig is

Landen overal ter wereld haasten zich om fossiele brandstoffen te vervangen door schonere energiebronnen zoals zon, wind, water en warmte uit de aarde. Maar beslissen welke groene optie waar moet worden aangelegd is verre van eenvoudig. Elke technologie heeft zijn eigen mix van kosten, betrouwbaarheid, vervuiling en maatschappelijke acceptatie, en deskundigen verschillen vaak van mening of voelen zich onzeker over hun oordelen. Dit artikel introduceert een wiskundige “scheidsrechter” die overheden en planners helpt om door deze ingewikkelde afwegingen te navigeren en onder grote onzekerheid een evenwichtige energiestrategie te kiezen.

Verschillende doelstellingen tegelijkertijd wegen

Moderne energieplanning richt zich niet meer alleen op de goedkoopste optie. Een waterkrachtdam kan veel stabiele elektriciteit leveren maar dalen overstromen en rivieren ontregelen. Windparken zijn schoon maar kunnen tegenstand oproepen vanwege lawaai of uitzicht. Zonneparken worden goedkoper maar werken alleen als de zon schijnt. De auteurs kadreren planning als een veelzijdig probleem waarbij alternatieven gelijktijdig beoordeeld moeten worden op kosten, energieopbrengst, milieuschade en maatschappelijke acceptatie. Omdat deze aspecten elkaar kunnen tegenspreken, is het doel niet om een perfecte winnaar te vinden maar een compromis dat de voor- en nadelen zo eerlijk mogelijk in balans brengt.

Experts laten aarzelen in plaats van ja of nee op te leggen

In de praktijk denken deskundigen zelden in strikte termen als “goed” of “slecht.” Ze kunnen twijfelen tussen een project matig acceptabel of slechts enigszins acceptabel noemen. Traditionele beslissingsmethoden persen elke opinie in één enkel getal en gooien die aarzeling weg. Deze studie gebruikt een nieuwer idee, q‑fractionele aarzeling‑fuzzy verzamelingen, waarmee experts meerdere mogelijke scores kunnen opgeven voor hoe goed een project aan een criterium voldoet of daar tekortschiet, en kunnen instellen hoe tolerant het model is ten opzichte van die aarzeling. Een speciaal ontworpen afstandsmaat, gebaseerd op kleinste gemene veelvouden, maakt het mogelijk om zulke gemengde en fractionele oordelen eerlijk te vergelijken, zelfs wanneer verschillende experts een verschillend aantal mogelijke scores geven.

Menselijke prioriteiten combineren met een compromismotor

De methode combineert twee bekende beslissingsinstrumenten. Ten eerste wordt het Analytic Hierarchy Process gebruikt om vast te leggen hoe belangrijk elk criterium is ten opzichte van de andere via eenvoudige parenvergelijkingen. In de casus krijgen energieopbrengst en kosten iets meer gewicht dan milieuschade en maatschappelijke acceptatie, hoewel alle vier belangrijk zijn. Ten tweede zoekt de VIKOR‑techniek, met behulp van de fuzzy beoordelingen van elke groene energieoptie, naar een compromis: ze beloont alternatieven die goed presteren gemiddeld over alle criteria en houdt tegelijkertijd de grootste tekortkoming op één enkel criterium binnen redelijke grenzen. De nieuwe fuzzy‑afstandformule sluit op deze compromisengine aan zodat aarzelende en onzekere oordelen consistent worden verwerkt.

De methode toegepast op vijf groene opties

Om te laten zien hoe het kader werkt, vergelijken de auteurs waterkracht, windparken, biomassa‑installaties, geothermische centrales en zonneparken. Experts beoordelen elke optie op initiële kosten, energieopbrengst, milieueffect en maatschappelijke acceptatie met het aarzeling‑fuzzy formaat. Het model rangschikt vervolgens de opties. Voor een breed scala aan parameterkeuzes komen zonneparken naar voren als het voorkeurscompromis: ze bieden sterke milieuprestaties en goede acceptatie tegen matige kosten, ook al varieert hun opbrengst met de zon. Windparken volgen dicht en worden de beste keuze zodra de parameters worden aangepast om conflicterende oordelen ruimhartiger te toelaten. Waterkracht, biomassa en geothermie blijven onder de gekozen criteria en gewichten doorgaans achter.

Robuustheid testen en vergelijken met andere methoden

De auteurs variëren systematisch drie sleutelinstellingen: hoe strikt de aarzelingbeperking is, hoe de afstand tussen oordelen wordt gemeten, en in welke mate de compromisengine de algehele groepswinst boven het ergste individuele tekort geeft. Over deze tests blijft de rangorde van de middelste en lagere opties stabiel, terwijl de toppositie slechts tussen zon en wind verschuift. De nieuwe methode wordt ook vergeleken met verschillende bestaande fuzzy‑besluitvormingsbenaderingen. Ondanks het gebruik van verschillende wiskundige middelen komen alle methoden ruwweg overeen over dezelfde twee koplopers, maar het voorgestelde raamwerk verwerkt ongelijkmatige en aarzelende invoer eleganter en levert stabielere rangordes bij veranderende omstandigheden.

Wat dit betekent voor keuzes in schone energie

Simpel gezegd biedt de studie planners een realistischer rekentuig voor lastige energiekeuzes — een instrument dat deskundige twijfel accepteert, veel doelen tegelijk weegt en naar eerlijke compromissen zoekt in plaats van naar eenvoudige winnaars. In het hier onderzochte voorbeeld komen zonneparken over het algemeen naar voren als de beste alles‑in‑één keuze, met wind dicht daarbij, gegeven de geselecteerde kosten, opbrengsten, effecten en sociale factoren. Belangrijker nog: de aanpak kan worden hergebruikt en aangepast voor andere regio’s, technologieën en prioriteiten, waardoor besluitvormers gestructureerd en transparant groenere energiesystemen kunnen ontwerpen, zelfs wanneer de feiten wazig zijn.

Bronvermelding: 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

Trefwoorden: planning van groene energie, meercriteriabesluitvorming, fuzzy logica, hernieuwbare energysystemen, ondersteuningsmethoden voor besluitvorming