Um método integrado VIKOR–AHP para sistemas de energia verde baseado em tomada de decisão multicritério hesitante fuzzy q‑fracionária

Por que escolher energia verde é tão complicado

Países em todo o mundo correm para substituir combustíveis fósseis por fontes mais limpas, como sol, vento, água e calor da Terra. Mas decidir qual opção verde construir onde está longe de ser simples. Cada tecnologia traz sua própria mistura de custo, confiabilidade, poluição e aceitação pública, e especialistas frequentemente discordam ou sentem-se inseguros quanto a seus julgamentos. Este artigo apresenta um “árbitro” matemático que ajuda governos e planejadores a ordenar esses trade‑offs complexos e escolher uma solução energética equilibrada em meio a forte incerteza.

Equilibrando muitos objetivos ao mesmo tempo

O planejamento energético moderno não se concentra apenas na opção mais barata. Uma barragem hidrelétrica pode gerar muita eletricidade constante, mas alagar vales e alterar cursos d’água. Parques eólicos são limpos, mas podem enfrentar oposição por ruído ou impacto visual. Usinas solares estão ficando mais baratas, mas só funcionam quando o sol brilha. Os autores enquadram o planejamento como um problema multifacetado, em que alternativas devem ser avaliadas simultaneamente em custo, produção de energia, dano ambiental e aceitação social. Como esses aspectos entram em conflito, o objetivo não é encontrar um vencedor perfeito, e sim um compromisso que equilibre ganhos e perdas de forma mais justa.

Perguntar aos especialistas com hesitação em vez de forçar sim ou não

Na vida real, especialistas raramente pensam em termos binários como “bom” ou “ruim”. Podem oscilar entre dizer que um projeto é moderadamente aceitável ou apenas ligeiramente aceitável. Métodos tradicionais de decisão forçam cada opinião a um único número, descartando essa hesitação. Este estudo usa uma ideia mais recente chamada conjuntos fuzzy hesitantes q‑fracionários, que permitem aos especialistas listar vários escores possíveis sobre quanto um projeto satisfaz ou falha num critério, além de ajustar quão tolerante o modelo é a essa hesitação. Uma medida de distância especialmente projetada, baseada em mínimos múltiplos comuns, torna possível comparar opiniões mistas e fracionárias de forma justa, mesmo quando diferentes especialistas fornecem números distintos de escores possíveis.

Combinando prioridades humanas com um motor de compromisso

O método combina duas ferramentas bem conhecidas de apoio à decisão. Primeiro, o Processo Analítico Hierárquico captura a importância relativa de cada critério por meio de comparações pares simples. No estudo de caso, produção de energia e custo recebem peso ligeiramente maior do que dano ambiental e aceitação pública, embora todos os quatro sejam relevantes. Em seguida, a técnica VIKOR usa as avaliações fuzzy de cada opção de energia verde e busca um compromisso: ela premia alternativas que apresentam bom desempenho em média entre os critérios, ao mesmo tempo que mantém a maior deficiência em qualquer critério dentro de limites razoáveis. A nova fórmula fuzzy de distância é integrada a esse motor de compromisso para que julgamentos hesitantes e incertos sejam tratados de forma consistente.

Aplicando o método a cinco opções verdes

Para mostrar o comportamento do arcabouço, os autores comparam hidreletricidade, parques eólicos, usinas de biomassa, geotérmicas e fazendas solares. Especialistas avaliam cada opção em custo inicial, produção de energia, impacto ambiental e aceitação social usando o formato fuzzy hesitante. O modelo então classifica as opções. Para uma ampla gama de escolhas de parâmetros, as fazendas solares emergem como o compromisso preferido: oferecem forte desempenho ambiental e boa aceitação a custo moderado, apesar da variação de produção com a luz solar. Parques eólicos vêm em seguida e se tornam a primeira escolha quando os parâmetros são ajustados para ser mais tolerantes a opiniões conflitantes. Hidreletricidade, biomassa e geotermia geralmente ficam atrás sob os critérios e pesos escolhidos.

Testando robustez e comparando com outras ferramentas

Os autores variam sistematicamente três configurações chave: quão rigorosa é a restrição de hesitação, como se mede a distância entre opiniões e quanto o motor de compromisso favorece o benefício geral do grupo em relação à pior deficiência individual. Nesses testes, a classificação das opções médias e inferiores permanece estável, enquanto a primeira posição alterna apenas entre solar e eólico. O novo método também é comparado com várias abordagens fuzzy existentes. Apesar de usarem aparatos matemáticos diferentes, todos os métodos concordam amplamente sobre os mesmos dois líderes, mas o arcabouço proposto lida de forma mais elegante com entradas desiguais e hesitantes e produz classificações mais estáveis conforme as condições mudam.

O que isso significa para escolhas de energia limpa

De forma direta, o estudo oferece aos planejadores uma calculadora mais realista para decisões energéticas difíceis — que aceita a dúvida dos especialistas, pondera vários objetivos simultaneamente e busca compromissos justos em vez de vencedores simples. No exemplo explorado aqui, fazendas solares geralmente aparecem como a melhor escolha geral, com parques eólicos logo atrás, dados os custos, produções, impactos e fatores sociais selecionados. Mais importante, a abordagem pode ser reutilizada e personalizada para outras regiões, tecnologias e prioridades, ajudando tomadores de decisão a projetar sistemas de energia mais verdes de forma estruturada e transparente mesmo quando os fatos são imprecisos.

Citação: 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

Palavras-chave: planejamento de energia verde, decisão multicritério, lógica fuzzy, sistemas de energia renovável, métodos de apoio à decisão