使用集成的GIS和MCDM方法评估太阳能发电站点:克尔曼沙省的一个案例研究
1Department of GIS, School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, 1439957131, Iran. imanzandi.dgh@ut.ac.ir.
本研究使用基于GIS的新方法确定了伊朗最佳的太阳能发电站点. 基于GIS的DBWM-TOPSIS模型优先考虑斜率,将31%的土地指定为非常适合太阳能开发的土地.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 可再生能源可再生能源是可再生能源.
- 地理信息系统 (GIS) 是一个地理信息系统.
背景情况:
- 太阳能发电厂的选址对于高效的可再生能源部署至关重要.
- 太阳能发电厂选址的现有方法往往缺乏全面的空间分析和集团决策集成.
- 伊朗克尔曼沙省具有太阳能发电的巨大潜力,但需要系统地评估地点.
研究的目的:
- 为太阳能发电厂选址 (SPPSS) 开发和验证基于地理信息系统 (GIS) 的综合多标准决策 (MCDM) 方法.
- 引入和应用一种新的群体权重方法,即基于Dempster的最佳-最差方法 (DBWM),用于专家意见的整合.
- 为了比较SPPSS的不同基于GIS的模型的稳定性和准确性,并确定克尔曼沙省最合适的位置.
主要方法:
- 基于GIS的集成MCDM方法用于SPPSS.
- 新型基于Dempster的最佳-最差方法 (DBWM) 用于组合专家权重.
- 四个基于GIS的模型的比较,包括反向距离加权 (IDW) 的插入模型和DBWM-技术的订单偏好模型 (DBWM-TOPSIS).
- 敏感性分析和标准的规范化,以提高可比性.
主要成果:
- 反向距离加权 (IDW) 方法证明了空间插值的最高精度.
- 基于GIS的DBWM-TOPSIS模型被证明是SPPSS最稳定的.
- 倾斜被确定为太阳能发电厂选址最重要的标准.
- 适合性分析显示,3%的适合性非常低,9%的适合性低,24%的适合性中等,33%的适合性高,31%的适合性非常高.
- 埃斯拉马巴德·加尔布,坎加瓦尔和吉兰·加尔布县被确定为太阳能发电厂开发的首要地点.
结论:
- 基于GIS的集成DBWM-TOPSIS模型为有效的太阳能发电厂选址提供了一个强大的框架.
- 空间分析技术和规范化的选择对选址研究中的MCDM结果产生重大影响.
- 克尔曼沙省拥有太阳能发展的巨大潜力,特定的县被确定为非常适合的地区.
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