CC BY
127
УДК 621.311.24
В. А. Шакиров
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРСПЕКТИВНОГО РАЗМЕЩЕНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК НА СЕВЕРЕ РЕСПУБЛИКИ САХА (ЯКУТИЯ)
В статье предлагается многокритериальный подход к оценке эффективности развития ветроэнергетики в районах. Проводится оценка экономической эффективности использования энергии ветра в северных улусах республики Саха (Якутия) по данным наблюдений метеостанций. Формулируются дополнительные критерии, учитывающие климатические изменения на Севере России, особенности энергоснабжения потребителей в районах с децентрализованным энергоснабжением. Методом многокритериальной теории ценности проводится ранжирование районов.
Ключевые слова: возобновляемые источники энергии (ВИЭ), экономия топлива, ветроэнергетическая установка (ВЭУ), мощностная характеристика, чистый дисконтированный доход, среднегодовая скорость ветра, многокритериальная теория ценности, функция ценности, лицо, принимающее решение.
V. A. Shakirov
Multi-criteria analysis of wind turbines advanced placement in the North of The Republic of Sakha (Yakutia)
A multi-criteria approach of estimation of wind energy development effectiveness in areas is shown in the article. An estimation of economic efficiency of wind energy usage in northern regions of The Republic of Sakha (Yakutia) is conducted according to weather station data. Additional criteria, taking into account climate change in the North of Russia, features of decentralized power supply are proposed. Nothern areas of The Republic of Sakha (Yakutia) are ranked with the usage of the multi-criteria utility theory method.
Key words: renewable energy source, fuel economy, wind turbine, net present value, average annual wind speed, multi-criteria utility theory, value function, decision maker.
В соответствии с энергетической стратегией России на период до 2030 года для достижения целей развития электроэнергетики необходимо, среди прочих, решить важную задачу развития малой энергетики в районах, удаленных от централизованной системы электроснабжения. Решение этой задачи может быть осуществлено за счет повышения эффективности использования местных энергоресурсов, развития электросетевого хозяйства, сокращения объемов потребления завозимых светлых нефтепродуктов [1]. Для развития децентрализованного энергоснабжения можно эффективно использовать возобновляемые источники энергии.
Экономический потенциал ВИЭ зависит от существующих экономических условий, стоимости, наличия и качества запасов топливно-энергетических ресурсов, а также региональных особенностей. Указанный потенциал меняется во времени и должен
ШАКИРОВ Владислав Альбертович - к. т. н., доцент кафедры электроэнергетики и электротехники ФГБОУ «Братский государственный университет».
E-mail: [email protected]
специально оцениваться в ходе подготовки и реализации конкретных программ и проектов по развитию возобновляемых источников энергии [1].
С целью повышения качества оценки экономического потенциала ВИЭ предлагается многокритериальный подход, позволяющий учесть экономические, социальные, временной и другие факторы. На примере Севера республики Саха (Якутия) проведем многокритериальный выбор наиболее перспективных районов для размещения ВЭУ
Север республики Саха (Якутия) находится вне зоны централизованного электроснабжения. Существующая ситуация характеризуется высокой степенью износа энергетического оборудования, ограниченным использованием местных топливно-энергетических ресурсов, в том числе нетрадиционных, высокой сложностью и стоимостью завоза топлива для многочисленных дизельных электростанций (ДЭС) [2].
Высокий ветроэнергетический потенциал Севера республики Саха (Якутия) позволяет поставить задачу оценки эффективности использования ВЭУ в энергохозяйстве, выбора наиболее перспективных районов для размещения ВЭУ
Улус Метеостанция V , м/с ветра
Анабарский (1) Анабар 5.5
Саскылах 3.5
Булунский (2) о. Столб 7.2
Усть-Оленек 6.3
Тикси 5.1
Кюсюр 4.1
Джарджан 4.1
Усть-Янский (3) Юбилейная 3.3
Аллаиховский (4) Чокурдах 4.7
Нижнеколымский (5) Андрюшкино 3.9
Колымское 3.8
Черский 3.8
Кроме того, скорость ветра, измеренная на высоте флюгера метеостанции, приводилась к высоте ротора ВЭУ по выражению:
Ґ тт \т
к = к
H
____г_
\ н у
\ U3M /
(1)
Рис. 1. Северные улусы республики Саха
На рис. 1 и в таблице 1 представлены северные улусы, обладающие наибольшими среднегодовыми скоростями ветра по данным многолетних наблюдений отдельных метеостанций за период с 1936 по 1960 гг. [3]. В таблицу 1 включены метеостанции, в районе которых есть потребители электрической энергии и имеются архивные данные о скорости ветра в течение суток, предоставляемые rp5.ru и meteo.infospace.ru.
Исходными данными для анализа в исследовании являются измерения, проводимые на метеостанциях республики Саха (Якутия), за период с 2001 по 2011 гг. Архивные данные позволяют учесть характерные для районов особенности изменения скорости ветра, получить точное значение выработки ветроэнергетической установки. При анализе было сделано допущение о линейном изменении скорости ветра между измерениями, таким образом были получены значения скорости ветра в каждый час суток.
Таблица 1
Среднегодовые скорости ветра северных улусов республики Саха (Якутия)
где V. - скорость ветра на высоте ротора ВЭУ Я, м/с, V - скорость ветра на высоте флюгера метеостанции Н , м/с, т - степенной коэффициент, зависящий от сезона и скорости ветра, принимается 0.2 [2].
Энергия, вырабатываемая ВЭУ за период, определяется по формуле:
w = X p (V
(2)
где P(V) - электрическая мощность ВЭУ, соответствующая скорости ветра V. на i-м интервале измерения, кВт; T. - продолжительность интервала измерения, ч. Значения P(V) для каждого часа измерения определяются по мощностной характеристике ВЭУ
Были проведены расчеты экономической эффективности для 38 ВЭУ Российского и иностранного производства номинальной мощностью от 1 до 100 кВт [4]. Дальнейший анализ основан на результатах расчета выработки одной из эффективных ВЭУ Altai 20, технико-экономические характеристики которой представлены в таблице 2, мощно стная характеристика представлена на рис. 2.
Многокритериальный анализ районов размещения ВЭУ предлагается проводить в последовательности, представленной на рис. 3.
Экономическая эффективность использования ВЭУ в исследовании оценивается чистым дисконтированным доходом (ЧДД):
Т
ЧДД = X (Гм - Иt Xl + г)-t - к..
(З)
где Т - расчетный период (11 лет); см - экономия
горюче-смазочных материалов (ГСМ) ДЭС за год t, тыс. руб; И - издержки, связанные с эксплуатацией ВЭУ, в год t, тыс. руб; г - норма дисконта, принятая 0.1; К - капитальные вложения в ВЭУ, тыс. руб.
Таблица 2
Технико-экономические характеристики ВЭУ Altal 20
Номинальная мощность, кВт 20
Стартовая скорость, м/с 2
Номинальная скорость, м/с 12
Допустимая скорость, м/с 45
Количество лопастей 3
Высота мачты, м 18
Стоимость, тыс. руб 844.35
;=1
t=i
Рис. 2. Мощностная характеристика ВЭУ Altai 20
ЭГ^м = ABtm
штттопл , л Т>мтта
щ т + Щ щ t
(4)
(5)
I Экономическая оценка эффективности использования ВЭУ в районах
2. Формулировка дополнительных факторов, влияющих на эффективность использования ВЭУ в районах, их количественная оценка.
3. Многокритериальная оценка районов размещения ВЭУ
Рис. 3. Последовательность многокритериального анализа районов
Предполагается, что ВЭУ будет работать совместно с дизельным генератором Г-72. Расход топлива Г-72 составляет 223.2 г/кВтч, масла -1.22 г/кВтч.
Ежегодные эксплуатационные издержки в исследовании определяются:
и, = (и:
+ и tpeM + и "р
)(1+п Г0
(б)
где
ит -
амортизационные отчисления, принятые
А тътопл .
где Лл - сэкономленное дизельное топливо в год /, т;
Т Т^опп . г I
Щ{ - цена дизельного топлива в год ^ тыс. руб/т;
аб; - сэкономленное масло в год /, т; Ц™ - цена масла в год /, тыс. руб/т.
В исследовании были приняты следующие цены для первого года с учетом доставки в северные улусы:
т т топл т Т м
Ц {о =37 тыс. руб/т; Щ {0 = 60 тыс. руб/т.
Изменение цен за расчетный период определялось по формуле:
где Цю - цена в первый год tg, тыс. руб/т; Пгсм - параметр роста цен на ГСМ, принятый равным с учетом инфляции 0.1.
в исследовании 5 % от капитальных вложений, тыс.
гг ТЛРем
руб; Л1( - отчисления на капитальный и текущий
ремонт, принятые в исследовании 2.5 % от капитальных вложений, тыс. руб; И"р - прочие издержки, принятые 0.5 % от капитальных вложений; Пи -
параметр учета роста цен, принятый равным уровню инфляции 0.07.
В таблице 3 представлены результаты расчета выработки электроэнергии ВЭУ Altai 20 для района метеостанции Анабар. Востребованная потребителями электроэнергия определялась путем совмещения графиков часовой выработки ВЭУ и суточных графиков электрической нагрузки потребителей, предложенных в [2], учитывающих характерные особенности северных районов и специфику электропотребления пунктов с малым числом жителей.
В таблице 4 приведены результаты расчета экономии ГСМ, издержек и ЧДД для района метеостанции Анабар.
Расчеты, аналогичные представленным в таблицах 3, 4, были проведены для районов метеостанций, включенных в таблицу 1. Результаты приведены в таблице 5.
Таблица 3
Результаты расчета выработки электроэнергии ВЭУ в районе метеостанции Анабар
Год V , ср.год м/с W выраб7 тыс. кВтч W востреб7 тыс. кВтч
2001 4.1б 34.0б4 28.507
2002 4.19 З5.бб4 29.714
2003 4.14 34.791 29.255
2004 4.23 35.73 30.17б
2005 5.28 53.3б3 45.7б3
200б 5.29 5б.572 49.895
2007 5.2 52.835 45.403
2008 5.б1 б0.58 52.943
2009 5.18 53.547 4б.087
2010 5.б 57.б87 50.127
2011 5.2 54.042 4б.281
Таблица 4
Результаты расчета ЧДД использования ВЭУ в районе метеостанции Анабар
Год Экономия ГСМ, тыс. руб Издержки, тыс. руб б 5 о № 2 т
2001 237.509 67.548 -674.389
2002 272.322 72.276 -492.530
2003 294.927 77.336 -312.703
2004 334.633 82.749 -123.459
2005 558.231 88.542 197.345
2006 669.497 94.740 554.224
2007 670.145 101.371 875.283
2008 859.579 108.467 1260.722
2009 823.092 116.060 1590.557
2010 984.769 124.184 1955.529
2011 1000.134 132.877 2289.894
Таблица 5
Результаты расчета ЧДД использования ВЭУ для районов метеостанций северных улусов
№ Метеостанция ЧДД, тыс. руб
1 о. Столб 3258.109
2 Анабар 2289.890
3 Тикси 2246.145
4 Усть-Оленек 2236.830
5 Кюсюр 847.411
6 Саскылах 800.979
7 Чокурдах 692.892
8 Юбилейная 240.953
9 Джарджан 231.313
10 Андрюшкино -77.989
11 Колымское -146.391
12 Черский -258.926
Из дальнейшего анализа были исключены районы метеостанций Андрюшкино, Колымское, Черский с отрицательным ЧДД за 11 лет.
Можно выделить три группы районов метеостанций: Анабар, Тикси, Усть-Оленек; Кюсюр,
Саскылах, Чокурдах; Юбилейная, Джарджан, имеющих близкие значения ЧДД. Чтобы определить предпочтительность районов для использования ВЭУ необходимо привлечь дополнительные критерии.
На втором этапе (рис. 3) необходимо сформулировать дополнительные критерии, влияющие на эффективность использования ВЭУ в районах. В
Таблица 6
Средние годовые скорости ветра и результаты расчета
ср.год
Метеостанция V м/с сргод7 ^ д, ср.год7 м/с
1936-1960 2001-2011
о. Столб 7.2 5.574 -0.028
Анабар 5.5 4.916 -0.010
Тикси 5.1 4.732 -0.006
Усть-Оленек 6.3 4.795 -0.026
Кюсюр 4.1 3.231 -0.015
Саскылах 3.5 3.673 0.003
Чокурдах 4.7 3.779 -0.016
Юбилейная 3.3 3.199 -0.002
Джарджан 4.1 2.751 -0.023
качестве дополнительных критериев предлагается
использовать «Изменение среднегодовой скорости
ветра» АУсргод и «Коэффициент вариации экономии топлива» С .
уэкт
Рассмотрим критерий «Изменение среднегодовой скорости ветра». В таблице 6 представлены средние годовые скорости ветра, вычисленные из рядов
наблюдений различной длительности в пределах периодов 1936-1960 гг. [3], 2001-2011 гг.
Можно отметить снижение средней годовой скорости для всех районов, кроме района метеостанции Саскылах. Результаты сравнения согласуются с работой [5], где по данным 23 метеостанций европейско-азиатского Севера России за 1936-2000 гг. рассмотрены изменения средней годовой скорости ветра. Авторы исследования отмечают, что на подавляющем большинстве метеостанций скорость ветра уменьшилась, особенно значительно во внутриматериковых районах (в некоторых районах более чем в 2 раза). Например, в районе метеостанции Чокурдах средняя годовая скорость с 1936 по 2000 гг. уменьшилась с 4.7 до 3.9 м/с. Возможными причинами такого изменения могут быть: изменение высоты ветроизмерительного прибора, оснащение сети станций флюгером с тяжелой доской, замена флюгера анеморумбометром, перенос метеорологических площадок. Помимо методических причин повсеместное уменьшение скорости ветра может определяться изменением климата, в частности, изменением общей циркуляции атмосферы [5]. Если ослабление ветра связано с климатическими изменениями, то необходимо корректировать оценку перспектив использования энергии ветра в районах.
В связи с этим в исследовании для каждого района
Таблица 7
Возможная экономия топлива в районе метеостанции Анабар
Год Экономия топлива, т С С уэкт
2001 6.363
2002 6.632
2003 6.530
2004 6.735
2005 10.214
2006 11.137 2.062 0.224
2007 10.134
2008 11.817
2009 10.287
2010 11.188
2011 10.330
Таблица 8
Оценки районов метеостанций по трем критериям
Район б № г ау д, ср. год7 м/с С уэкт
1 3258.109 -0.028 0.204
2 2289.890 -0.010 0.224
3 2246.145 -0.006 0.177
4 2236.830 -0.026 0.174
5 847.411 -0.015 0.370
6 800.979 0.003 0.094
7 692.892 -0.016 0.100
8 240.953 -0.002 0.228
9 231.313 -0.023 0.328
проводится ориентировочная среднегодовой скорости ветра:
оценка изменения
А V
V
ср. годТ 2
V
ср .годТ 1
ср .год
(7)
мость от скорости, можно ожидать ощутимое уменьшение выработки энергии ВЭУ
Рассмотрим критерий «Коэффициент вариации экономии топлива». Чем меньше ежегодные изменения в экономии топлива, тем с большей безопасностью можно сокращать объемы завозимого топлива. В таблице 7 приведены данные по возможной экономии топлива для района метеостанции Анабар. Проведен расчет среднеквадратического отклонения в экономии топлива и оценен коэффициент вариации экономии топлива С .
уэкт
Результаты расчета Сэкт для рассматриваемых районов представлены в таблице 8. Нумерация метеостанций соответствует принятой в таблице 5.
Можно выделить район метеостанции Саскылах, имеющий наименьший коэффициент вариации 0.094, а значит стабильную по сравнению с остальными районами ежегодную экономию топлива. Районы метеостанций Кюсюр, Джарджан характеризуются нестабильной ежегодной экономией топлива, что снижает их привлекательность.
Итак, получены оценки районов по трем критериям. Перейдем к многокритериальной оценке альтернатив (этап 3, рис. 3).
На начальной стадии без привлечения лица, принимающего решение (ЛИР), могут быть исключены доминируемые альтернативы. Альтернатива А является доминируемой по отношению к альтернативе В, если оценки А не лучше, чем у В, и хотя бы по одному критерию хуже. Так, оценки по трем критериям альтернатив 5 и 9 хуже оценок альтернативы 2. Альтернативы 5, 9 являются доминируемыми
альтернативой 2. Выявленные доминируемые альтернативы представлены в таблице 9.
Если целью задачи является выбор ограниченного количества перспективных районов, то на данном этапе можно исключить из рассмотрения альтерна-
Таблица 9
Доминируемые по трем критериям альтернативы
где УргодТ2 - средняя годовая скорость ветра за период наблюдений Т2 с 2001 по 2011 гг., м/с; УргодТ1 - средняя годовая скорость ветра за период наблюдений Т1 с 1936 по 1960 гг., м/с; Т - период между серединами интервалов наблюдений Т1 и Т2, равный 58 годам.
Результаты расчетов ЛУр. представлены в таблице 6. Худшую оценку по критерию имеет район метеостанции о. Столб, где средняя годовая скорость ветра снижается ежегодно на 0.028 м/с. За срок эксплуатации ВЭУ 20-25 лет средняя скорость ветра в районе может уменьшиться на 0.56-0.7 м/с. Учитывая, что выработка ВЭУ имеет кубическую зависи-
Альтернатива (район) Доминируемые альтернативы
1 -
2 5, 9
3 5, 9
4 -
5 -
6 7, 8, 9
7 9
8 9
9 -
тивы 5, 7, 8, 9, так как определены районы, оценки которых лучше одновременно по трем критериям. Но целью задачи может являться ранжирование альтернатив, определение степени превосходства. Для решения такой задачи, как и для дальнейшего сужения круга лучших альтернатив, необходимо привлечь методы многокритериального анализа.
В качестве метода ранжирования альтернатив для этапа 3 (рис. 3) предлагается использовать метод многокритериальной теории ценности MAVT (Multiattribute value theory). Выбор обусловлен следующим обстоятельством. MAVT позволяет установить порядок предпочтений во всем пространстве оценок критериев. В случае дальнейших наблюдений за скоростью ветра оценки по критериям будут изменяться. Если новые оценки по критериям не выйдут из диапазона изменений текущих оценок, возможна быстрая оценка новых альтернатив с использованием уже полученной функции ценности. При необходимости можно провести формализацию структуры предпочтений ЛПР для всего возможного в дальнейшем диапазона изменений оценок по критериям и исключить необходимость повторного анализа. Методы, основанные на парных сравнениях альтернатив и критериев, потребуют новых запросов к ЛПР и повторного решения задачи при появлении новой альтернативы или изменении оценок по критериям.
MAVT имеет аксиоматическое обоснование, то есть при выполнении определенных условий-аксиом, дается математическое доказательство существования скалярной функции ценности v(y), которая ставит в соответствие каждой альтернативе число, отражающее ее ценность [6]. В этой связи, необходимо проверить выполнение для ЛПР аксиом связности и транзитивности отношений предпочтения, аксиомы «растворимости», аксиомы «Архимеда» [6]. Выполнение аксиом отражает готовность ЛПР сравнивать, ранжировать альтернативы, ухудшать оценки по одному критерию для улучшения оценки по-другому.
Выполнение условия взаимной независимости критериев по предпочтению позволяет получить многокритериальную функцию ценности (МФЦ) в аддитивном виде:
п
V( у) = V ( у 1, у 2 у п ) = £ Mi ( у, X (8)
і = 1
где к - шкалирующий коэффициент критерия i,
п
X, = 1; v.(y) - однокритериальная функция ценности
,=1
(ОФЦ); y . - оценка альтернативы по критерию i.
Условие взаимной независимости критериев по предпочтению формулируется: множество критериев X не зависит по предпочтению от дополняющего его подмножества Z тогда и только тогда, когда структура
Рис. 4. ОФЦ критерия ЧДД
Рис. 5. ОФЦ критерия AV
ср.год
условного предпочтения в пространстве оценок х при фиксированном г’ не зависит от г’[6]:
Ухх": [ Зг': ( хг') >- (х , г ')] ^ Vг : ( х', г) Кх", г)]. (9)
Для проверки условия (9) достаточно воспользоваться следствием [7]: если каждая пара критериев не зависит по предпочтению от своего дополнения, то критерии взаимонезависимы по предпочтению. Кроме того, достаточно часто уже из «физических» соображений можно констатировать некоторые условия независимости по предпочтению без их непосредственной проверки [7].
В соответствии с методом МАУТ необходимо провести построение ОФЦ. Для этого проводится опрос ЛИР, в ходе которого определяется ценность критериальных оценок у(у). На рисунках 4, 5, 6 приведены используемые в исследовании ОФЦ, построенные в соответствии с процедурами, описанными в [7].
зі
Район у(у) '(у) '(У)
1 1.000 0.000 0.425
2 0.747 0.719 0.362
3 0.733 0.812 0.515
4 0.730 0.100 0.530
5 0.267 0.562 0.000
6 0.250 1.000 1.000
7 0.203 0.531 0.958
8 0.004 0.896 0.350
9 0.000 0.250 0.095
0.094 0.13 0.15 0.26
Рис. 6. ОФЦ критерия Сэ
Таблица 10
Значения ОФЦ для рассматриваемых районов
ОФЦ позволяют отразить изменения ценности для ЛПР различных критериальных оценок. Значения ОФЦ для рассматриваемых районов по трем критериям представлены в таблице 10.
На следующем этапе определяются шкалирующие коэффициенты в соответствии с процедурой, описанной в [7]. Работа с ЛПР ведется в пространстве выбранных двух критериев при фиксированных на наихудших значениях других критериях. Значения ОФЦ для фиксированных на худших уровнях критериев в этом случае равны 0, что позволяет сформировать уравнение с двумя неизвестными. А выполнение условия (9) позволяет полученный порядок предпочтения распространить на случаи любых оценок критериев, которые были фиксированы.
В исследовании на худшем уровне фиксировались поочередно критерии С и АУ .. При этом
А А А уэкт ср.год А
были определены следующие эквивалентные пары:
^(231,0.003,0.37) = У(500, - 0.028,0.37), ^(231,-0.028,0.094) = у(700, - 0.028,0.37),
Представление функции ценности в аддитивном виде (8), позволяет сформировать систему уравнений:
к2у2 (0.003) = к1У1 (500),
к3у3 (0.094) = М(700),
к + к2 + к3 = 1.
Решив систему, получим значения шкалирующих коэффициентов:
к1 = 0.755; к2 = 0.089; к3 = 0.156.
Таким образом, МФЦ имеет вид:
V У) = М( У1) + ^2 (У2) + Мз (У3) =
= 0.755у1( у^ + 0.089у2( у2) + 0.156у3( у3).
С помощью МФЦ получены оценки для рассматриваемых районов.
Проведем анализ полученных результатов по группам альтернатив, имеющим близкие значения ЧДД (см. таблицы 5, 11).
Район метеостанции о. Столб является лучшим с позиций выбранных критериев.
Альтернативы 2, 3, 4. Район метеостанции Тикси имеет более высокую оценку, так как незначительное отставание по ЧДД от района Анабар компенсируется высокими оценками по АУсргод и коэффициенту вариации экономии топлива. Район метеостанции Усть-Оленек несмотря на высокую оценку по более важному критерию С , имеет одну из худших среди всех районов оценку по критерию АУр год.
Альтернативы 5,
7. Район метеостанции
Таблица 11
Многокритериальные оценки рассматриваемых районов
№ Метеостанция Значение МФЦ
1 о. Столб 0.821
2 Анабар 0.684
3 Тикси 0.706
4 Усть-Оленек 0.643
5 Кюсюр 0.252
6 Саскылах 0.434
7 Чокурдах 0.350
8 Юбилейная 0.137
9 Джарджан 0.037
Таблица 12
Ранжирование альтернатив по предпочтительности
Метеостанция Р1 Р2 Р3 Р4
о. Столб 1 1 1 1
Анабар 3 2 2 3
Тикси 4 4 3 2
Усть-Оленек 2 3 4 4
Кюсюр 6 7 5 7
Саскылах 7 6 6 5
Чокурдах 5 5 7 6
Юбилейная 8 8 8 8
Джарджан 6 9 9 9
Таблица 12 показывает отличие в ранжировании при многокритериальном подходе. Ориентация при ранжировании только на отдельные показатели, такие как средняя годовая скорость ветра, ЧДД может привести к ошибочной оценке перспектив районов, так как не отражает всех аспектов. Предложенный многокритериальный подход позволяет учесть помимо прямой экономической оценки эффективности использования ВЭУ также дополнительные факторы. Эти факторы учитывают климатические изменения на Севере России, особенности энергоснабжения потребителей районов с децентрализованным электроснабжением. Этим обеспечивается более высокое качество решения задачи.
Л и т е р а т у р а
Саскылах имеет одновременно наилучшие среди всех альтернатив оценки по критериям АУ , С ,
А АА ср. г од уэкт -
что определяет превосходство этой альтернативы в тройке 5, 6, 7. Низкая оценка по критерию ЧДД района метеостанции Чокурдах по сравнению с Кюсюр оказалась скомпенсирована существенно лучшей оценкой по критерию С .
^ А А уэкт
Альтернативы 8, 9. Оценки по всем трем критериям района метеостанции Джарджан хуже оценок района метеостанции Юбилейная, что отражается в оценках МФЦ.
В таблице 12 представлено ранжирование альтернатив, проведенное различными способами.
В столбце Р1 ранжирование выполнено по величине средней годовой скорости ветра за период с 1936 по 1960 гг. (см. таблицу 6). В столбце Р2 ранжирование проведено по величине средней годовой скорости ветра за период с 2001 по 2011 гг. (см. таблицу 6). В столбце Р3 ранжирование проведено по оценкам ЧДД (см. таблицу 5). В столбце Р4 проведено ранжирование по оценкам МФЦ (см. таблицу 11).
1. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года // Прил. к обществ.-дел. журналу «Энергетическая политика» - М.: ГУ Институт энергетической стратегии, 2010.
- 184 с.
2. Возобновляемая энергетика в децентрализованном электроснабжении: монография / Б. В. Лукутин, О. А. Суржикова, Е. Б. Шандарова. - М.: Энергоатомиздат, 2008.
- 231 с.
3. Справочник по климату СССР. Выпуск 24, часть III. Ветер. Л.: Гидрометеоиздат
4. Анализ эффективности использования ветроэнергетических установок в северных районах республики Саха (Якутия) // Емцев А. Н., Шакиров В. А., Артемьев А. Ю. / Системы. Методы. Технологии. - 2011. - № 2 (10). - С. 98101
5. Мещерская А. В., Еремин В. В., Баранова А. А., Майстрова В. В. Изменение скорости ветра на севере России во второй половине XX века по приземным и аэрологическим данным // Метеорология и гидрология. 2006. - № 9. - С. 46-58.
6. Черноруцкий И. Г. Методы принятия решений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 416 с.: ил.
7. Кини Р. Л., Райфа Х. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./Под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Радио и связь, 1981. - 580 с., ил.
4ІИІМ*
