Интегрированный метод VIKOR–AHP для зеленых энергетических систем на основе q‑дробно‑колеблющихся нечетких многокритериальных решений

Почему выбор «зеленой» энергии так сложен

Страны по всему миру стремятся заменить ископаемое топливо более чистыми источниками энергии — солнцем, ветром, водой и геотермальным теплом. Но решение, какую зеленую технологию и где строить, далеко не тривиально. Каждая технология сочетает в себе свои затраты, надежность, уровень загрязнения и степень общественного принятия, и эксперты часто расходятся во мнениях или испытывают неуверенность в своих оценках. В статье представлен математический «рефери», помогающий правительствам и планировщикам разбираться в этих сложных компромиссах и выбирать сбалансированное энергетическое решение в условиях глубокой неопределенности.

Уравновешивание множества целей одновременно

Современное планирование энергетики уже не ориентируется только на самую дешевую опцию. Гидроэлектростанция может генерировать много стабильной электроэнергии, но затопить долины и нарушить работу рек. Ветропарки чисты, но могут вызывать протесты из‑за шума или ухудшения видов. Солнечные фермы дешевеют, но работают только при наличии солнца. Авторы рассматривают планирование как многогранную задачу, в которой альтернативы одновременно оцениваются по стоимости, выработке энергии, экологическому ущербу и социальному восприятию. Поскольку эти аспекты конфликтуют, цель — не найти идеального победителя, а достигнуть компромисса, максимально справедливо уравновешивающего плюсы и минусы.

Позволить экспертам колебаться вместо принудительного «да» или «нет»

В реальной жизни эксперты редко мыслят категорично — «хорошо» или «плохо». Они могут колебаться между тем, что проект умеренно приемлем или лишь немного приемлем. Традиционные методы принятия решений сводят каждое мнение к одному числу, теряя эту степень колебания. В исследовании используется более новая идея — q‑дробно‑колеблющиеся нечеткие множества, которые позволяют экспертам перечислять несколько возможных оценок того, насколько проект удовлетворяет или не удовлетворяет критерию, и регулировать, насколько модель терпима к такой неуверенности. Специально разработанная мера расстояния, основанная на наименьших общих кратных, делает сравнение таких смешанных и дробных мнений справедливым, даже когда разные эксперты дают разное число возможных оценок.

Сочетание человеческих приоритетов с механизмом поиска компромисса

Метод связывает два хорошо известных инструмента. Во‑первых, Метод иерархического анализа (AHP) используется для фиксирования относительной важности каждого критерия через простые попарные сравнения. В кейс‑стадии выработка энергии и стоимость получают немного больший вес, чем экологический вред и общественное принятие, хотя все четыре критерия учитываются. Во‑вторых, техника VIKOR берет нечеткие оценки каждой зеленой опции и ищет компромисс: она поощряет альтернативы, которые показывают хорошую среднюю производительность по всем критериям, одновременно удерживая наихудшее отставание по любому отдельному критерию в разумных пределах. Новая формула нечеткого расстояния встраивается в этот механизм компромисса, так что колеблющиеся и неопределенные суждения обрабатываются последовательно.

Применение метода к пяти зеленым вариантам

Чтобы показать поведение методики, авторы сравнивают гидроэнергетику, ветропарки, биомассовые станции, геотермальные станции и солнечные фермы. Эксперты оценивают каждую опцию по начальному капиталовложению, выработке энергии, экологическому воздействию и социальному принятию в формате колеблющихся нечетких оценок. Модель затем ранжирует варианты. Для широкого диапазона настроек параметров солнечные фермы оказываются предпочтительным компромиссом: они демонстрируют высокие экологические показатели и хорошее принятие при умеренной стоимости, несмотря на то, что их выработка варьируется в зависимости от освещенности. Ветропарки близки по результату и становятся лидером, когда параметры настроены более терпимо к противоречивым мнениям. Гидроэнергетика, биомасса и геотермальная энергия обычно отстают при выбранных критериях и весах.

Проверка устойчивости и сравнение с другими инструментами

Авторы систематически варьируют три ключевых настройки: насколько строга ограниченность колебаний, как измеряется расстояние между мнениями и насколько механизм компромисса отдает предпочтение общей выгоде группы по сравнению с наихудшим индивидуальным отставанием. В этих тестах ранжирование средних и нижних позиций остается стабильным, в то время как место лидера меняется только между солнцем и ветром. Новый метод также сравнивается с несколькими существующими нечеткими подходами. Несмотря на разную математическую базу, все методы в целом сходятся на тех же двух претендентах, но предложенная структура более элегантно обрабатывает неравномерные и колеблющиеся входные данные и дает более устоявшиеся ранжирования при изменении условий.

Что это значит для выбора чистой энергии

Проще говоря, исследование предлагает планировщикам более реалистичный «калькулятор» для сложных энергетических решений — такой, который принимает сомнения экспертов, взвешивает множество целей одновременно и ищет справедливые компромиссы, а не простых победителей. В рассмотренном примере солнечные фермы в целом оказываются лучшим всесторонним выбором, а ветровые — рядом с ними, при выбранных стоимостях, выработках, воздействиях и социальных факторах. Более важно то, что подход можно повторно использовать и настраивать для других регионов, технологий и приоритетов, помогая принимающим решения проектировать более зеленые энергосистемы прозрачно и структурированно, даже когда факты размыты.

Цитирование: 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

Ключевые слова: планирование зеленой энергетики, многокритериальное принятие решений, нечеткая логика, системы возобновляемой энергии, методы поддержки принятия решений