荒漠光伏电站项目生态经营模式综合评价研究

王海潮 梁婕

摘要：客观、全面、科学地评价荒漠光伏电站项目生态经营模式具有重要理论和现实意义，因此有必要建立合理的综合评价模型并对其进行评价。本文首先构建了该项目模式的综合评价指标体系；然后介绍了基于德尔菲法的模糊综合评价模型；最后通过实例对该项目模式的综合效益完成评价，验证了该模型的科学实用性。

关键字：荒漠光伏电站 生态经营 德尔菲法 模糊综合评价

0引言

我国一次能源结构中以煤炭为主，煤炭作为一种不可再生的化石燃料，不仅开釆和挖掘难，而且严重污染环境。同时改革开放之后的中国工业化进程加速，经济高速发展，能源资源供不应求，能源危机愈加严峻，人均能源资源占有量在世界处于落后状态。我国亟需调整能源利用结构，大力发展清洁能源。我国荒漠面积多达159.21×104km2，每平方公里荒漠太阳能辐射功率可达百万千瓦，其中5×104—10×104kW可利于发电，那么我国荒漠地带利用百分之几即可达10×108kW发电水平[1]。正是在这种背景下我们推出荒漠光伏电站生态经营模式，本模式以光伏电站为中心，并将其与荒漠绿化、绿色农业、循环经济、观光旅游、雾霾防治有机结合。经过大量文献资料查阅，发现国内外关于荒漠光伏发电的研究数量较少，且荒漠光伏电站项目生态经营模式属于新型模式，还无此模式的研究，所以有必要对该模式进行有效综合评价。

为对该模式做出综合评价，首先构建荒漠光伏电站项目生态经营模式的综合评价指标体系，然后根据德尔菲法确定各项评价指标权重。由于模糊综合评价模型既应用简单又可以得出更加准确的结果，因此构建了基于德尔菲法的模糊综合评价模型。最后结合某在建项目进行了实证分析。

1综合评价指标体系构建

指标体系应根据项目的具体内容进行构建，不能盲目追求数量，过多的指标会加重计算难度，而且会缺乏针对性，所以指标的确定要遵循客观性原则、科学性原则、系统性原则、可操作性原则[2]。根据项目评价主要内容将经济效益、环境效益、社会效益三个约束项作为一级评价指标体系，从三个方面共选取12个二级指标，其最终指标体系如图1所示。

图1荒漠光伏电站项目生态经营模式评价指标体系

2基于德尔菲法的模糊综合评价模型

基于德尔菲法的模糊綜合评价模型就是先确定两级评价指标集合和评价结果等级集合，并通过德尔菲法确定两级指标的权重集，然后建立模糊评价矩阵，根据最大隶属度法得出经济效益、社会效益环境效益以及最终综合效益所处水平。其基本步骤如下[3-4]：

（1）确定评价指标集合

如图1所示，项目综合效益X由经济效益X1、环境效益X2、社会效益X3决定，而X1、X2、X3又分别由若干因素构成，因此可以定义一级评价指标集X={X1，X2，X3}，定义三个二级评价指标集X1={X11，X12，X13，X14}={国土产出效率，产值年均增长率，内部收益率，产业结构}，X2={X21，X22，X23，X24}={万元企业产值标准煤节约量，对荒漠地区绿化治理的作用，对废水、废气、固体废弃物的处理，环保投资占GDP比重}，X3={X31，X32，X33，X34}={拥有本科及以上学历人数比例，当地居民满意度，基础设施建设，对所在地区知名度的影响}。

（2）设定评价结果等级集合

设定评价结果等级集合为Y={yk|k=1，2，3，4}={y1，y2，y3，y4}={优，良好，一般，差}，这一集合规定了每一指标评价结果等级的选择范围，每一项指标的优劣属于各个评价结果等级的程度就构成一个模糊集合，即这个指标的单指标评价集，集合中的元素（即隶属度）的取值范围为[0，1]。

（3）划定评价标准

由于各项指标评判标准不一，难以与评价结果等级集合中的元素“优，良好，一般，差”一一对应，因此需要划定评价标准使各项指标评判结果与之相对应，从而完成后续操作。为了研究方便，未将定性指标和定量指标分开考虑，同时综合考虑同行业相似项目的现行状况、国家（或行业、地方）规定的标准、当地该指标的合理现值等情况来编制各项指标的评价标准（见表2）。

（4）确定指标权重集

在项目综合评价指标体系中，各项指标之间相互联系、相互影响，但是对评价总目标的作用存在差异性，即各指标的重要程度（权重）是不同的。因此，权重的确定是综合评价的重要内容。权重可以通过主观赋权法、客观赋权法或组合赋权法以及层次分析法等方法获得。本文采取德尔菲法，听取专家建议确定各项一级指标权重集合A={a1，a2，a3}，且 ， （i=1，2，3）；再确定各项二级指标权重，组成二级指标权重集合Ai={ai1，ai2，ai3，ai4}，且 ， （i=1，2，3；j=1，2，3，4）。具体见表1、表2。

表1 一级指标权重

指标名称 一级指标相对于综合效益的权重

X1经济效益 0.2506

X2环境效益 0.3886

X3社会效益 0.3608

表2 二级指标权重及其评价标准

指标名称 二级指标相对于一级指标层的权重 二级指标评价标准

优 良好 一般 差

X11国土产出效率（万元/平方公里） 0.2 20000以上 10000～20000 5000～10000 10000以下

X12产值年均增长率（%） 0.2 8%以上 6%～8% 4%～6% 4%以下

X13内部收益率（%） 0.3 10%以上 8%～10% 6%～8% 6%以下

X14产业结构 0.3 完全是高科技产业和服务业 高科技产业和服务业为主导产业 第二产业为主导产业但高科技产业和服务业高速发展 第二产业为主导产业且高科技产业和服务业发展落后

X21万元产值标准煤节约量（t标煤/万元） 0.3 1.5以上 1～1.5 0.6～1 0.6以下

X22对荒漠地区绿化治理的作用 0.35 对建设区域及其附近区域的荒漠具有很好的绿化治理作用 仅对建设区域荒漠具有很好的绿化治理作用 仅对建设区域的部分荒漠具有绿化治理作用 对建设区域荒漠及其附近无绿化治理作用

X23对废水、废气、固体废弃物的处理 0.15 能够重复利用全部废水、废气、固体废弃物 能够重复利用部分废水、废气、固体废弃物，其余部分处理后可达标排出 未对废水、废气、固体废弃物重复利用，经处理后达标排出 未对废水、废气、固体废弃物重复利用，且未处理直接排出

X24环保投资占

GDP比重（%） 0.2 3%～5% 2%～3% 1%～2% 1%以下

X31拥有本科及以上学历人数比例（% ） 0.25 60%以上 40%～60% 30%～40% 30%以下

X32当地居民满意度（% ） 0.3 85%以上 70%～85% 60%～70% 60%以下

X33基础设施建设 0.25 极大改善了当地的基础设施 较大改善了当地的基础设施 当地的基础设施没有变化 对当地基础设施造成了破坏

X34对所在地区知名度的影响 0.2 极大提升了项目所在地区的知名度 较大提升了项目所在地区的知名度 项目所在地区的知名度没有变化 对项目所在地区的知名度造成负面影响

（5）二级指标模糊评价矩阵

编制二级指标等级评价表（见表3），邀请相关领域专家根据二级指标评价标准（见表2），对该项目各个二级指标的评价等级进行勾选，最终得到每一项二级指标的模糊评判矩阵。构造二级指标模糊判断矩阵Rij

Rij= ，i=1，2，3；j=1，2，3，4

其中，Rij表示第i个一级指标的的第j个二级指标的评价结果等级集合，是Y的一个子集；rijk表示第i个一级指标中的第j个二级指标对于评价结果等级集合中的第k个等级的隶属度（i=1，2，3；j=1，2，3，4；k=1，2，3，4），其取值范围为（0，1），例如r111表示第1个一级指标“经济效益”中的第1个二级指标“国土产出效率”的评价结果對于“优”的隶属度。

rijk算法举例说明：邀请15位专家对项目的X11国土产出效率指标的评价等级勾选，有5位专家选择“优”，6位专家选择“良好”，3位专家选择“一般”，1位专家选择“差”。则r111=5/15≈0.33，r112=6/15=0.4，r113=3/15=0.2，r114=1/15≈0.07。

表3 二级指标等级评价表

（每项指标只能选择一个等级）

指标名称

评价等级 优 良好 一般 差

X11国土产出效率

X12产值年均增长率

X13内部收益率

X14产业结构

X21万元产值标准煤节约量

X22对荒漠地区绿化治理的作用

X23对废水、废气、固体废弃物的处理

X24环保投资占

GDP比重

X31拥有本科及以上学历人数比例

X32当地居民满意度

X33基础设施建设

X34对所在地区知名度的影响

（6）一级指标模糊评价矩阵

对各项二级指标进行模糊判断之后，对二级指标权重集合Ai和二级指标模糊判断矩阵Rij运用模糊矩阵乘法，可以分别计算出各项一级指标的模糊综合评价结果等级矩阵Ri

Ri=Ai·Rij= · = ，i=1，2，3，4

上式中，Ri为第i个一级指标的综合模糊评价结果等级矩阵；Ai={ai1，ai2，ai3}（i=1，2，3）为第i项一级指标中三个二级指标的权重系数；Rij表示二级指标模糊判断矩阵；rik表示第i个一级指标对于评价结果等级集合中的第k个等级的隶属度（i=1，2，3；k=1，2，3，4）。

（7）综合评价矩阵

为了对项目做出最后的综合评价，需要对一级指标的模糊评价结果进行综合考虑，故模糊综合评价矩阵为：

R=A·Ri= · T

上式中的R表示根据三个一级指标的评价结果得出评价项目的综合效益模糊评判结果；A= 表示三个一级指标的权重系数；Ri为第i个一级指标的评价集。

（8）得出评价结果

根据最大隶属度法，将综合评价矩阵中隶属度最大值所对应的等级作为该评价项目的评价结果。

3实证分析

为了验证模型，我们选择西北地区某在建荒漠光伏电站生态经营项目进行实证分析，利用我们的评价方法，并根据该项目预算对其综合效益作出评价。

（1）二级指标模糊综合评价

根据上述步骤得出各项二级指标的隶属度，最终将其汇总得到二级指标模糊综合评价矩阵，见表4。

表4 二级指标模糊综合评价矩阵

二级指标名称 模糊综合评价矩阵

优 良好 一般 差

X11国土产出效率 0.66 0.21 0.13 0

X12产值年均增长率 0.32 0.45 0.12 0.11

X13内部收益率 0.18 0.51 0.31 0

X14产业结构 0.72 0.16 0.12 0

X21万元产值标准煤节约量 0.35 0.49 0.11 0.05

X22对荒漠地区绿化治理的作用 0.45 0.36 0.16 0.03

X23对废水、废气、固体废弃物的处理 0.33 0.23 0.35 0.09

X24环保投资占GDP比重 0.35 0.33 0.24 0.08

X31拥有本科及以上学历人数比例 0.15 0.35 0.16 0.34

X32当地居民满意度 0.25 0.34 0.38 0.03

X33基础设施建设 0.09 0.22 0.36 0.33

X34对所在地区知名度的影响 0.29 0.41 0.19 0.11

（2）一级指标模糊综合评价

根据上述公式Ri=Ai·Rij以及表2、表4中的数据，运行Matlab程序进行矩阵相乘运算后得出表5。

Ai Rij Ri

A1=

R1j=

R1=

A2=

R2j=

R2=

A3=

R3j=

R3=

表5 一级指标模糊运算结果

根据最大隶属度原则可知该项目的经济效益为“优”，环境效益为“优”，社会效益为“良好”。

（3）综合评价结果

根据公式R=A·Ri= · T以及表1、表5的数据可知

R= ·

=

从而得出最后的评判结果，见表6。

表6 综合评价结果

某在建荒漠光伏电站生态经营项目

综合效益 综合评价结果

优 良好 一般 差

0.335 0.346 0.229 0.099

（4）评价结论

被评价项目的经济效益和环境效益可达到“优”，社会效益可达到“良好”。综合效益有33.5%的可能性属于“优”；有34.6%的可能性属于“良好”；有22.9%的可能性属于“一般”；有9.9%的可能性属于“差”。由最大隶属度原则可知，因为34.6%为最大数值，所以被评价项目的综合效益为“良好”。

4.结论

本文首先从经济效益、环境效益和社会效益三大方面构建了荒漠光伏电站项目生态经营模式综合评价指标体系，然后构建了基于德尔菲法的模糊综合评价模型，最后对某在建项目根据其项目预算进行了评价。结果表明该项目综合效益“良好”，经济效益、环境效益和社會效益都可以达到“良好”及以上水平，与该项目实施单位、监管单位预期基本相符，说明本研究构建的荒漠光伏电站项目生态经营模式综合评价模型较科学实用。

参考文献：

[1]严陆光，我国荒漠地区大规模太阳能的开发利用应该起步【J】，《干早区地理》，2005年第4期

[2]周强，高妍，生态工业园区评价指标体系构建的研究【J】，《商业经济》，2007年第8期

[3]李小鹏， 赵涛， 袁兰静，基于循环经济的生态工业园区综合评价研究【J】，《北京理工大学学报（社会科学版）》，2009年第4期

[4]张丽娜，AHP-模糊综合评价法在生态工业园区评价中的应用【D】，大连：大连理工大学，2006年