基于空間與技術異質性的能源基礎設施選址決策

葛世龍，黃東梅，吳其陽，于可巧

（南京審計大學a.工程管理學院；b.組織人事部，南京 211815）

自20世紀90年代以來，全球氣候變暖問題已被列為全球性十大環境問題之首，大力發展可再生能源被世界各國廣泛認為是應對全球氣候變化、保障能源安全、促進節能減排、實現可持續發展的共同選擇[1-2]。近年來，我國先后頒布和制定了《可再生能源法》、《可再生能源中長期發展規劃》、《中國應對氣候變化國家方案》、《可再生能源發展指導目錄》以及《新能源產業規劃》等一系列法律和政策法規，在政府推動、危機驅動、市場拉動以及媒體鼓動等多種力量作用下，在能源領域進行了大量的投資，我國可再生能源取得長足發展，尤其新能源裝機與發電已成為世界第一。中國政府及國家領導人高度重視可再生能源發展，指出要密切跟蹤世界新一輪新能源發展方向，加強新能源技術研發，增加對新能源產業投資，積極發展核電、風電、太陽能發電等清潔能源。《能源發展戰略行動計劃2014～2020年》中明確指出，按照輸出與就地消納利用并重、集中式與分布式發展并舉的原則，加快發展可再生能源，堅持統籌兼顧、因地制宜、多元發展的方針，有序開發可再生能源。這些都強調了能源技術的空間差異性和技術異質性特征。

風能、水能、太陽能發電是可再生能源中發展速度最快、前景最好的能源品種，它們各有特色，在時間和空間上具有互補性。Jacobson等[3]研究指出，未來將出現低成本的100%風能、水能和太陽能組成的系統，Clack 等[4]在指出Jacobson等研究結論存在重大缺陷的同時，認為構建一種由各種能源品種組成的廣泛的投資組合以加快能源系統向零排放系統轉變是可行的。隨著可再生能源裝機容量的大規模增加，我國可再生能源發展陷入“邊建邊棄”的怪圈，棄風棄光問題尤為嚴重。據統計，2015 年我國棄風棄光總量為386 億k W·h，棄風棄光率為14.6%，2016年甚至高達700 億k W·h。其原因包括：①缺乏統籌規劃管理。我國能源供應和能源需求呈現倒掛局面，能源供需結構的空間差異性明顯。②可再生能源異質性、間歇性顯著。以風電、光電為代表的可再生能源發電的穩定性不僅表現在季節性差異，而且還反映在一天的不同時點差異，這種差異使得電力系統難以精確估計電網的供電量，進而影響電網的運行和調度。③調峰能力不足。區域電網調峰能力不足一直是制約我國風能太陽能發電上網的重要因素，這種矛盾又會被我國區域間的資源稟賦、能源需求和經濟發展水平等方面的空間差異性加劇，導致可再生能源裝機容量的進一步浪費[5-8]。為了解決這種矛盾和不穩定性就需要在考慮能源技術的異質性及互補性的前提下，綜合電網規劃、區域發展和經濟環境等空間要素的差異性，進行科學合理地選址與布局。

為了應對全球氣候變化與能源安全，提高能源供給質量和效益，化解和防范過剩產能，推進能源清潔開發利用，需要合理規劃傳統能源產能和可再生能源發展規模，合理布局能源基礎設施。能源基礎設施選址不僅需要考慮能源技術的異質性與互補性，而且還需要充分考慮能源需求、經濟發展等空間要素，是一個復雜決策問題。一般地，可以借助專家知識及以往經驗進行能源基礎設施的選址決策，然而，區域經濟發展水平、資源稟賦以及決策者偏好不一致，還是一個多指標、多準則問題，使用常規方法難以得到合意的決策結果。因此，本文提出一種結合網絡分析法（ANP）和多目標規劃的模型，利用ANP方法分析能源技術的異質性及其目標的重要性，解決多指標問題及指標之間的相關性。通過ANP分析所得權重構建多目標規劃模型進行選址，以期為我國政府部門制定多能互補相關政策、解決棄風棄光問題提供決策支持。

1 文獻綜述

選址問題是一項戰略性決策，其影響深遠且持久。從最初的單一設施選址到多個設施選址，從直線、平面上的布局到網絡上的規劃，從確定的參數到隨機的分布，來源于實踐的選址研究逐漸從簡單發展到復雜，從零散發展到系統，并隨著應用背景的廣泛變化不斷豐富和發展，涉及物流設施選址、應急設施選址等[9-14]。

隨著選址理論模型及其應用研究的不斷深入，能源系統的選址也越來越受到關注，主要包括如下研究：

（1）空間因素對選址的影響研究。許多研究指出進行正確的空間分析（包括位置識別、合理選址和正確布局）可以減少環境影響。韋慶明等[15]在實證分析農村改水工程健康效應時，指出這種健康效應具有正向的空間溢出特征。空間分析在可再生能源可持續性領域應用越來越廣泛，Mann 等[16]利用Logistic回歸研究了Iowa風能發展的空間因素，涉及風速、土地利用、地質特征、輸電線、道路和消費者分布等。Piyatadsananon[17]認為，在地面安裝光伏電站的選址時需要考慮氣候、電網、水資源、土地使用以及地形等空間因素，并指出這些因素可以通過GIS系統獲得。Punt等[18]研究了海上風電場選址對海洋環境的影響，指出風電場的合理空間規劃是經濟與環境雙贏的關鍵因素。Uyan[19]結合GIS和AHP方法研究了土耳其Karapinar地區的光電場的選址問題。Xu等[20]利用GIS技術分析了火電廠的位置識別與選址問題，對道路、燃料供應、電網可用性和土地利用等因素進行了空間分析。Venier等[21]基于地質、環境和社會經濟因素，利用GIS合理性分析給出了沼氣發電廠設立的潛在位置。在考慮農場規模大小和交通距離經濟可行性的同時，利用空間統計分析法研究了沼氣發電廠的最優選址。Noorollahi等[22]利用GIS分析了Markazi的風能選址問題。

（2）選址的定性指標及其分析方法研究。在分析空間因素對選址影響的文獻均指出選址決策包含了多準則問題，在選址時考慮了許多定性因素，涉及技術、環境、經濟、地理和政策等方面[21-24]。AHP廣泛應用于多準則間的重要性比較[19，24-25]，但AHP難以處理準則間的關聯性，其他學者利用語言Choquet積分算子、模糊積分以及ANP等方法進行了研究[23，26-28]。由此可見，開發出一種有效的工具對于提高選址效率非常重要。

（3）選址的定量模型研究。許多文獻通過構建數學模型定量化研究選址問題。Cheng等[29]將DEA與二元整數線性規劃模型相結合用于建設項目選址的投資分析。Lv等[30]以經濟增長、碳排放為目標，秸稈供需為約束，構建了一個多目標混合整數規劃模型用于秸稈發電站的選址研究。Song等[31]建立了雙層多目標規劃模型用于火電廠的選址與布局優化問題。由于數學規劃模型難以將定性因素考慮進去，也無法確切地給出多目標決策中各個目標的優先級，使得選址結果難以滿足決策者的要求。

目標規劃被認為是可以處理多目標問題的有效方法，已廣泛應用于可再生能源規劃、環境分析、可持續發展以及選址。Ramón等[32]構建了多源多匯網絡，考慮多種可再生能源，假定每個備選點均可配置各種能源，但一個地方只能建一個發電廠，進而建立了目標規劃模型用于可再生能源發電廠選址。Chang[33]改進了文獻[32]中的模型，構建了一個多目標規劃模型，考慮了電量、投資成本、減排量、創造的工作崗位、運行與維護成本以及距離安全和社會接受度等目標，用于分析可再生能源行業的電源規劃問題。Ramón等[34]基于環境投入產出線性規劃構建了一個考慮社會、環境、能源和經濟目標的目標規劃模型，并將其應用于西班牙環境政策分析，便于政策制定者檢驗不同的目標以實現可持續發展。Nixon等[35]利用目標規劃分析了印度Punjab的熱解裝置的選址問題。基于股東對資本成本、投資回報期和生物制油及發電的生產成本的要求，同時考慮選址、設施大小和數量、下游能源應用以及原料加工的最優決策，從而實現供應鏈的最優設計。然而，由于存在不確定性以及信息不完全，決策者有時難以決定每個目標的特殊值。對于多重選擇問題而言，目標之間的沖突無法由單一的目標規劃解決，文獻[33]中構建了多重選擇目標規劃可以滿足決策者對多目標的需求。

（4）多能互補選址研究。能源技術具有異質性，需要充分考慮各種能源技術的優劣勢，并考慮多能互補的優勢，進行能源基礎設施的綜合選址[3-4，32-33]。Aydin等[36]利用GIS 分析了混合的可再生能源系統。Wu等[37]基于理想物元可拓法研究了風電混合電站的宏觀選址問題。Vasileiou等[38]利用GIS與MCDM 方法研究了希臘海上風電和海浪能混合系統的選址問題。盡管如此，文獻中較少考慮多種能源間的協同效應，以及與已有設施之間的協同，尤其當前棄風棄光現象嚴重的情況下，合理匹配多種能源及其合理選址對于經濟發展、環境保護和可持續發展至關重要。

由此可見，現有文獻對單一能源的選址問題已展開廣泛的研究，尤其是風能、生物質、垃圾發電等新能源選址，文獻中不僅強調了空間因素對能源選址決策的重要作用，而且還研究了多能互補系統選址問題。盡管現有文獻對能源技術異質性和空間差異性進行了較為深入的研究，但是缺少對選址決策所涉及的多指標、多準則之間的關聯性以及多能互補的協同效應的研究。本文通過ANP方法研究多指標、多準則的關聯性問題，并確定指標的重要性程度，進而形成多重選擇目標規劃。在相關約束中考慮不同能源技術之間的協同效應，拓展了多能互補選址模型，便于決策者進行科學決策。

2 能源基礎設施選址問題描述

2.1 能源基礎設施選址的空間差異性及其評價準則

空間分析對于選址研究至關重要，許多研究指出進行正確的空間分析（包括位置識別、合理選址和正確布局）可以減少環境影響。這不僅充分考慮了區位差異，而且還結合了技術異質性。GIS被廣泛應用于空間分析，也有許多文獻從多指標、多準則角度來刻畫選址的空間差異性，在可再生能源選擇以及能源發電廠選址相關文獻中對選址準則展開了廣泛的討論，文獻[21-24]中總體可以歸結為技術、經濟、環境和社會等方面，文獻[28]中還增加了政治方面。文中在能源基礎設施選址分析時只考慮技術、經濟、環境和社會4個準則，根據文獻，這些準則由具體指標進行度量，衡量技術準則的指標包括效率、可靠性、資源可用性、投資能力、技術成熟度和技術風險；衡量經濟方面的指標包括投資成本、運行和維護成本、研發成本、投資回報率和生產成本；衡量環境方面的指標包括溫室氣體排放、土地利用、噪聲、生態系統影響和環境風險；衡量社會方面的指標包括社會效益、社會可接受度、工作創造和健康風險。由此可以形成選址的三級層次結構，如圖1所示。

圖1 能源基礎設施選址的層次結構

圖1中，第1層是能源基礎設施選址的最終目標，第2層是準則層，分為技術、經濟、環境和社會4個方面，第3 層是指標層，分別用于度量相應的準則。

2.2 能源技術的異質性及互補性分析

風能、水能、太陽能發電在可再生能源中占比最大，且發展速度最快、發展前景廣闊，不同技術的資源條件不同，呈現出異質性，導致區域發展不平衡，需要因地制宜。同時，各種能源技術又在時間和空間上具有互補性，通過取長補短、合理布局能夠提高能源保障能力，優化能源結構。因此，多能互補被認為是一種更高效、可靠的發電方式，在能源基礎設施選址時考慮多能互補至關重要。在具體選址研究中，由于指標反映的空間差異性和技術異質性、互補性，研究指出，選址的決策準則之間存在著復雜的交互影響，如果用簡單的AHP探析其內在含義，將使得決策不夠準確[23，26-28]。由于存在關聯性，圖1 中的屬性關系不再是簡單的獨立關系，它們有時相互依賴，有時會產生反饋效應，指標層的交互作用也會導致屬性間的交互效果，其復雜關系如圖2所示。

圖2 準則及指標的網絡關系

以社會與環境之間的交互關系為例來說明圖2的網絡關系。社會與環境之間的關系廣受公眾關注，生態系統的結構及功能的可持續性是由社會和環境系統的協同反饋作用形成的。一個地區的人口增長是由當地的環境容量所決定，相應地，人類活動也影響著物理和生物環境。環境承載能力是動態的，隨著生命支持系統退化而降低，也會隨著新的環境改善技術的使用而提高。

除此之外，能源技術的互補性主要體現在項目之間的關聯性，主要包括3種類型：①資源相關性，是指能源基礎設施項目間共享場地和電網設施，相同的人員等資源，同時實施兩個或更多項目需要的資源，比單個實施這些項目需要更少的資源；②效益相關性，是指當兩個相關的項目共同作用時，能產生協同效應，從而使總的效益提高；③技術相關性，是指在開發一個能源項目時需要開發一個相關項目。因此，在能源基礎設施選址決策時不僅要關注資源的空間分布，還要關注技術關聯性，進而可以共享有價值的資源，從而使得總的資源消耗減少。尤其在當前產能過剩、棄風棄電棄水嚴重的情形下，如何利用好與已實施項目間的協同問題，并考慮到資金分配的問題，對于提高資源利用率和效益至關重要。

2.3 能源基礎設施選址的一般描述

能源基礎設施選址問題是一個多源多匯問題，即多種能源技術、多個備選地址。本文基于文獻[32-33]，給出多源多匯網絡的一般結構，設定m種能源技術，n-m個備選地址，如圖3所示。

評估這m種可再生能源技術的指標可以從技術、經濟、環境和社會等方面展開（見圖1），包括發電量、投資成本、年CO2減排量、工作崗位創造、運行和維護成本以及電站的距離、社會可接受度等，可以根據實際情況獲得相應數值，并結合國家能源規劃和經濟發展情景設定了理想值作為優化目標值。最后，得到可再生能源的選址決策。

圖3 多源多匯網絡

由此可見，關聯性是能源技術項目的重要特性之一，關聯性原理要求在能源基礎設施選址時，不僅要考慮備選項目多屬性間的關聯性，還要考慮能源項目間、及其與已實施項目間的關聯問題。本文通過ANP方法分析指標、準則的關聯性，并得到眾多目標之間的重要性排序。進而，考慮多能互補系統的協同效應，詳細描述能源基礎設施選址決策的多重目標約束及多種資源約束。最后，結合權重考慮各目標偏差的多重目標規劃模型進行選址決策。

3 ANP與多重選擇目標規劃模型構建

本文利用ANP確定用于不同選址目的的定性評價指標的權重，建立多重選擇目標規劃模型對備選地址進行定量研究。因此，綜合ANP 與多重選擇目標規劃模型研究能源基礎設施選址的流程如圖4所示。

圖4 ANP與多重選擇目標規劃模型分析流程

3.1 空間差異性和準則關聯性的ANP分析

AHP方法廣泛應用于多指標決策問題，它對于解決多層次、多目標的大系統優化問題很有效。在傳統的AHP方法中，同一層次中的元素被認為是彼此獨立的，這種遞階結構雖然給處理系統問題帶來方便，同時也限制了它在復雜決策問題中的應用。實際的決策問題不具有很清晰的層次結構，因為它們涉及上、下層因素間的相互作用和依賴性問題。這樣構造的問題就涉及一個反饋的過程，具有網絡關系。因此，需用ANP 來解決項目及指標間的相關性問題。

能源基礎設施選址的關聯性分析一般過程包括：①識別值得考慮的多種指標，并建立指標的關系圖，得到反映指標關聯程度的關聯矩陣；②確定指標間或項目間的影響程度，比較所有項目在每個指標下的重要程度，用1～9標度來衡量，反映在兩兩比較的重要性矩陣中；③得到全部備選地址的優先級別及其權重。

3.2 多重選擇目標規劃

目標規劃能夠處理單個主目標與多個目標并存，以及多個主目標與多個次目標并存的問題，通過平衡各標準目標的實現程度，使得每個目標函數的偏差之和最小。Chang[39]構建了多重選擇目標規劃，允許決策者為每個目標設定多重選擇的預期水平，以防低估了決策。其模型形式為：

式中：ωi為目標函數的正偏差的權重，是由ANP方法計算所得；分別為第i個目標的正負偏差；n為目標的個數為針對第i個目標關于備選位置的線性函數；gi為第i個目標的預期水平，gi，max、g i，min分別為g i的上限和下限值分別為或的正負偏差值；m、l分別為能源種類和能源基礎設施備選位置的數目，假設某些備選位置間存在著關聯性，備選項目與已實施項目同樣存在關聯性。用A、B分別表示備選和已實施的能源基礎設施項目編號的集合，記A= ｛1，2，…，m｝，B= ｛1，2，…，l｝；定義x i、y i為：

顯然，多重選擇目標規劃是目標規劃的線性形式，在達到預期目標的同時實現最優選址。

3.2.1考慮技術異質性和互補性的目標設定

在利用多重選擇目標規劃分析之前，需要明確設定的目標及各種約束條件。本文中的目標即是能源基礎設施選址的準則（也可以直接設定評價指標為目標），在給定的決策環境中，要全部或部分達到的目標，即經濟目標、環境目標、技術目標和社會目標[40]。系統約束是指對決策變量進行限制的條件，確保項目選擇是可行的，如資源約束、強制性約束等。

（1）經濟目標。根據前面分析可知，可以用電站總成本來度量經濟目標，總成本包含運行與維護成本、投資成本、研發成本和生產成本等。由于能源品種間存在協同效應，實施兩種或更多的能源比單獨實施這些項目帶來更多的效益（如保障供電穩定性）。經濟目標要求實現電站總成本最小化，且假設只考慮兩種能源間的協同效應，則經濟目標函數為

式中：i，j∈A，k∈B，K為已實施能源種類；ci、cij、ciK分別為單獨實施第i種能源需要的成本，同時實施第i、j種能源減少的成本（考慮備選能源品種之間協同效用下能夠減少的成本），同時實施第i種能源與已實施的第K種能源減少的成本（考慮與已實施能源品種之間協同效應下能夠減少的成本，這里不需考慮選址問題，只需匹配能源品種即可），且ci，cij，ciK≥0。

實測距離采用商用精度為1 mm的激光測距儀定標，圖7(a)為實際采樣到的波形，前一個為激光發射波形，后一個為接收回波波形，飽和度為500%.圖7 (b)中傳統形心算法、窗寬自適應形心修正算法的誤差頻率分布分別為-3.3～-2.4 ns、0～0.7 ns，窗寬自適應形心修正算法精度有較大提升，但由于實測波形的微變形導致誤差范圍偏移.在飽和度50%～1 000%下計算窗寬自適應形心修正算法誤差平均值Ec，并基于實測波形對偏移進行修正，即

（2）技術目標。一些項目投資失敗是由于技術或管理問題造成，選用不恰當的能源資源往往會造成項目失敗，進而影響選址決策。因此，技術目標可以從風險角度進行度量。風險涉及很多方面，如技術成熟度、技術效率、技術可靠性以及資源的可用性等。由于實際中對風險的確定很復雜，考慮到能源資源間的協同性，同時實施兩種或多種能源會降低風險。項目風險可看成某個項目失敗的可能性，即項目不能成功實施的可能性。風險目標要實現風險最小化，則風險目標函數為

式中：i，j∈A，k∈B，K為已實施能源種類；ri、rij、riK分別為單獨實施第i種能源的技術風險，同時實施第i、j種能源能降低風險（考慮備選能源品種之間協同效用下能夠降低的風險），同時實施第i種能源與已實施的第K種能源降低的風險（考慮與已實施能源品種之間協同效應下能夠降低的風險，這里不需考慮選址問題，只需匹配能源品種即可），且ri，rij，riK≥0。

（3）環境目標。環境目標可以從溫室氣體排放以及化石能源使用來度量。關聯性問題與前面的目標類同，也只考慮兩種能源間的關聯，根據國家政策大力推進可再生能源發展，降低化石能源的比例。因此，實施多種能源可以減少溫室氣體排放，也會降低化石能源的使用。環境目標應實現溫室氣體排放和化石能源使用的最小化，則環境目標函數為

式中：i，j∈A，k∈B，K為已實施能源種類；Ei、Fi分別為單獨實施第i種能源的溫室氣體排放和化石能源使用量；Eij、Fij分別為同時實施第i、j種能源能減少溫室氣體排放和化石能源使用（考慮備選能源品種之間協同效用下能夠減少溫室氣體排放和化石能源使用）；EiK、FiK分別為同時實施第i種能源與已實施的第K種能源減少溫室氣體排放和化石能源使用（考慮與已實施能源品種之間協同效應下能夠減少溫室氣體排放和化石能源使用，這里不需考慮選址問題，只需匹配能源品種即可），且Ei，Fi，Eij，Fij，EiK，FiK≥0。

（4）社會目標。社會目標主要從社會接受度和創造的就業機會兩方面進行衡量。社會接受度是指能源使用過程中受到公眾的認可度，主要包括成本、噪聲、溫室氣體排放、土地和水資源的使用等因素，一般而言，多種能源的綜合使用會受到公眾的歡迎，因此也需要考慮協同效應。就業是由能源基礎設施建設后所能創造的工作機會，由于多種能源協同時會共享部分人員反而會減少新的工作崗位，但與已實施項目協同則會創造新的崗位。對于社會目標是追求最大化，其具體函數形式為

式中：i，j∈A，k∈B，K為已實施能源種類；πi、Ji分別為單獨實施第i種能源的社會接受度和創造的就業機會；πij、Jij分別為同時實施第i、j種能源能提高的社會接受度和減少就業機會（考慮備選能源品種之間協同效用下能夠提高的社會接受度和減少就業機會）；πiK、JiK分別為同時實施第i種能源與已實施的第K種能源提高的社會接受度和就業機會（考慮與已實施能源品種之間協同效應下能夠提高的社會接受度和就業機會，這里不需考慮選址問題，只需匹配能源品種即可），且πi，Ji，πij，Jij，πiK，JiK≥0。

3.2.2考慮技術異質性和互補性的約束分析

式中：i，j∈A，k∈B，K為已實施能源種類;分別為單獨實施第i種能源需要的土地使用量，同時實施第i、j種能源減少的土地使用量（考慮備選能源品種之間協同效用下能夠減少的土地使用量），同時實施第i種能源與已實施的第K種能源減少的土地（考慮與已實施能源品種之間協同效應下能夠減少的土地使用量，這里不需考慮選址問題，只需匹配能源品種即可），且是總的可用土地。

（2）偶然性約束。偶然性約束是保證有關聯項目能被選擇而設定的系統約束。A j、Qj是A的一個子集，即A j?｛1，2，…，m｝，Qj?｛1，2，…，m｝。偶然性約束分為兩種形式：①嚴格互補約束，即項目間是緊密相關，要實施項目j時，要求同時實施Aj中的所有項目，即這些項目要求同時上或同時不上；②從屬關系約束，即項目j本身有可能被選中，但在實施中卻有條件的依賴于Qj中至少有一個項目的實施。

偶然性約束形式①為

偶然性約束形式②為

式中，QO為集合｛1，2，…，m｝的子集。

（3）強制性約束。在能源資源開發利用中，由于法律、企業組織的政策或環境等條件所規定要實施的項目，可將已實施的項目也視為這類。強制性約束形式為：

式中，QM?A。

（4）項目互斥約束。在項目集E?A，最多只能選擇其中一個項目i，則互斥約束形式為

綜上所述，在設定目標預期值時，應與當地的實際情況相結合，尤其是經濟發展水平、資源稟賦、地形地貌以及社會習俗和文化等，還需要同時考慮國家政策法規和行業規范等約束條件，這樣才能使得決策方案有效可行。

4 模型的應用

設定能源技術只有風電和光電兩種，并有3個備選地址。具體背景數據為：結合文獻[27-28]以及ANP的計算方法，可以計算出能源基礎設施選址準則的權重，如表1所示；選址準則取值如表2所示；各地對能源的社會可接受度及備選地址的距離如表3所示。

表1 選址準則及其重要性

表2 選址準則取值

表3 備選能源的社會可接受度及地址距離

由此可得該應用例子的結構，如圖5所示。

圖5 算例中能源基礎設施選址結構

結合模型中的目標及約束的分析，尤其考慮到協同效應，進而設定七大目標的理想值作為本文的優化目標，分別為：發電量不少于65 MW，越高越好；投資成本不得超過4 000 萬/a，越低越好；年CO2減排量不少11×106t，越多越好；工作崗位增加超過25，越多越好；運行和維護成本不能超過100萬元/a，越低越好；電站覆蓋距離盡量超過600 km，越遠越好；社會可接受度越接近最高水平18越好。

將數值代入式（1），利用Lingo軟件可以得到結果，如表4所示。

表4 算例選址結果

由表4可以看出，發電量以及年CO2減排量均比預期結果要好，結果相對滿意，該模型用于能源基礎設施選址分析是有效的。由于算例中只考慮兩種能源技術，備選地址也只有3個，故問題顯得簡單，所得結果有一定局限性，難以很好地反映能源技術的互補性以及協同效應。

5 結語

我國可持續能源發展戰略是貫徹開發和節約并重的方針，改善能源結構與布局，能源工業的發展以煤炭為基礎，以電力為中心，大力發展水電，積極開發石油、天然氣，適當發展核電，因地制宜地開發新能源和可再生能源，依靠科技進步提高能源效率，合理利用能源，減少環境污染。由此可見，能源品種具有多樣性，在空間分布上存在不均勻性，在進行能源基礎設施投資與選址決策時需要關注能源品種間的空間與技術異質性，也要關注資源間的互補性以及項目的關聯性。基于此，本文指出，在有限資源成本和一定的風險之下進行能源基礎設施選址決策時，不僅需要考慮各備選項目之間的關聯因素，而且要考慮備選項目與已實施項目之間的關聯因素，這樣才能使企業正確決策，從而獲得最大利潤。本文利用ANP方法分析了能源基礎設施項目的關聯性，進而，構建了多重選擇目標規劃模型，為企業進行能源基礎設施投資及選址決策時提供了一種有效的方法，解決企業實施項目的多個目標及資源優化問題。在未來的研究中需要考慮更多的空間因素，結合GIS等技術收集相關數據展開深入分析，還需研究時序相關、設施相關等內容。