Определение Multi-Критерии Приоритеты планирования производства электроэнергии: развитие анализа иерархий для использования Мнения экспертов

Электроэнергетической промышленности в Соединенных Штатах происходят существенные изменения в рационе энергетического бизнеса генов, а также загрязнения окружающей среды. В соответствии с этими изменениями, то весьма желательно для электроэнергетики объективно и количественно изучить поколения планирования, которое часто включает несколько номеров различных экспертов по множеству критериев для принятия решений. В этой статье мы рассмотрим эти два ключевых аспектов в поколение планирования (multi-experts/multi-criteria), и интегрировать анализа иерархий к множеству критериев принятия решений и байесовского подхода для объединения мнения экспертов. Наши усилия привели к всеобъемлющему численный пример, иллюстрирующий планирования multi-experts/multi-criteria поколения для электроэнергетики. Управленческий идеи и экономические последствия предусмотрены в этой статье.

1. Введение

В Соединенных Штатах, произошли фундаментальные изменения в том, как электроэнергии предприятиями ведутся и регулируемых (см., например, Ван и Мин (2000)). Эти фундаментальные изменения часто напрямую связаны с ростом значения рыночных экономики / финансов, а также экологические проблемы в электроэнергетике.

Из экономики / финансов точки зрения, все больший акцент на конкуренцию на рынке часто подразумевает, что справедливая доходность инвестиций может не гарантируется (см., например, Субраманиам и Мин (2000)). В таких обстоятельствах для электрических планирования производства электроэнергии, то весьма желательно, чтобы тщательно рассмотреть важные экономические / финансовые критерии, такие как чистая приведенная стоимость (NPV), внутренняя норма доходности (IRR), а разница в денежной наличности (VCF) до принятия существенных обязательств (например, строительство нового блока поколения).

С экологической точки зрения озабоченность, нынешняя тенденция к строгим стандартам охраны окружающей среды и сложные механизмы осуществления, как ожидается, продолжать (см., например, Йоргенсоном и Уилкоксен (1994)). Это означает, что выбросы критических такие загрязнители, как двуокись серы (SO 2 ^ ^ к югу), оксиды азота (NO ^ югу х ^), и диоксид углерода (CO2) также должны быть тщательно рассмотрены в электроэнергии планирования до существенных финансовых обязательств.

Мы отмечаем, что Существуют разнообразные характеристики, которые следует рассматривать в рамках экономических / финансовых проблем, таких как NPV, IRR, и VCF и в рамках экологических проблем, таких как SO югу ^ ^ 2, NO ^ х ^ к югу, и СО2. Кроме того, мы отмечаем, что эти атрибуты должны быть одновременно рассматриваться через две главные проблемы экономики / финансов и окружающей среды. В этих условиях многокритериального анализа для планирования поколения будет логично и интуитивно понятным для целей поддержки принятия решений.

В недавней работе Сына и Мин (1998), аналитической иерархии (AHP) подход, который одновременно учитывает как экономические / финансовые и экологические проблемы, представляется. В частности, этот документ показывает, как приоритет весов для двух основных критериев (экономика / финансы и окружающей среды), а также приоритетные веса субкритериям, таких как NPV, IRR, VCF, SO 2 ^ ^ к югу, NO ^ югу х ^ и СО2 можно вычислить. Эти приоритетные веса могут быть использованы для различных целей поддержки принятия решений, такие как капитал бюджета.

Хотя сын и Мин (1998) предоставляет базовую основу для многокритериального принятия решений в планировании поколения, модель в работе неявно предполагает, что существует единая оценка эксперта, гораздо выше, к оценке других экспертов. С другой стороны, если нет ни одного авторитетного эксперта, а группа экспертов, то модель не может быть непосредственно использована для генерации планирования. Это наблюдение мотивации для модели и анализа в данной работе.

В данной работе мы предлагаем основные расширение Сына и Мин (1998), вводя меры для объединить мнения экспертов, при расчете веса приоритет конкурирующих критериев. Таким образом, мы надеемся предоставить необходимые конкретные шаги для применения в рамках основных Сына и Мин (1998) в поколение планирования, когда есть группа экспертов (вместо одного авторитетного эксперта). Для достижения этой цели, мы будем использовать основную структуру AHP разработан в Сына и Мин (1998), и особое внимание к тому мнения экспертов могут быть объединены, и как приоритетные веса могут быть получены на основе мнений экспертов.

Хорошо известно, что лучший способ группового принятия решений является консенсус после ряда обсуждений. Однако эта процедура не только времени, но также могут быть смещены в сторону мнения некоторых мощных участников. Кроме того, их уровень знаний может быть различным. Такие сложности не менее, в сфере производства планирования, должны быть некоторые эксперты по финансовым вопросам, а также загрязнения специалистов для процесса принятия решений. Однако финансовые эксперты, возможно, высказать свое мнение по вопросам загрязнения, а также, и наоборот. Сложные проблемы здесь заключается в том, как оценить уровень знаний. Оценка должна быть основана на данных (сравнение матриц), заданной экспертов, но не на самих экспертов, чтобы убедиться, что она объективно отражает различные уровни знаний.

Для того чтобы преодолеть эти трудности, мы должны объединить процедуры мнения экспертов из различных областей использования определенных объективной оценки знаний следующим образом: Последовательность соотношение AHP является мерой последовательности попарного сравнения матрицы. Меньший коэффициент согласованности означает повышение согласованности. Учитывая тот факт, что сравнение матрицы без согласованности не является надежным и должен быть предоставлен меньший вес, согласованность соотношения могут быть использованы для оценки уровня знаний.

В последовательности отношения, мы используем байесовской процедуре решение объединить мнения экспертов. Принимающего решение может обеспечить его / ее собственной предварительное мнение о предмете, а не на авторитет экспертов. Таким образом, мы можем иметь объективную оценку мнений отдельных специалистов, но все же обеспечить до мысли по этой проблеме. Этот подход привел к общей математической процедуры для объединения мнений экспертов в Кима и Ео (1994). Таким образом, в данной работе, мы планируем интегрировать модели Сына и Мин (1998) и подход, Ким и Ео (1994) и представить multi-experts/multi-criteria основой для поколения планирования в электроэнергетике.

Остальные статья организована следующим образом. В разделе 2, мы коротко рассмотрим основные рамки Сына и Мин (1998). Далее, в разделе 3, конкретные шаги для объединения мнений экспертов в Кима и Ео (1994) будут представлены. Далее следует обширный числовой пример для электрических планирования производства электроэнергии, в § 4, который показывает основные черты этого документа. Наконец, в разделе 5, мы делаем заключительные замечания и комментарии о дальнейших исследований.

2. Обзор основных рамок AHP

Для генерации планирования в экономических и финансовых критериев, а также экологического критерия, со следующей структурой AHP представлена в Сына и Мин (1998). В этом разделе мы коротко рассмотрим основные компоненты этой системы.

Цель в данном случае заключается в определении относительной значимости приоритет конкурирующих показателей деятельности, таких как финансы (представляющих экономических и финансовых проблем) и загрязнения (что составляет окружающей среды). 2 основные показатели деятельности, финансов и загрязнения можно рассматривать как критерии процесса аналитической иерархии (AHP). Каждый из критериев в свою очередь, имеет несколько подвидов критериям. В случае, финансов, мы NPV, IRR, и VCF, как к югу от критериев, а в случае загрязнения окружающей среды, мы SO ^ 2 ^ к югу, NO ^ х ^ к югу и СО2, как к югу от критериев. Наконец, эти югу от критерии будут использоваться для оценки каждой альтернативы по рассмотрению таких, как создание подразделений, которые будут построены.

С учетом иерархии показано на рисунке 1, в случае одного эксперта, Сына и Мин (1998) показано, как AHP используется для определения относительного веса приоритет конкурирующих критериев. Теперь, в случае многочисленных экспертов, мы показываем, как их мнения могут быть объединены и соответствующие относительные веса приоритет может быть определен в следующем разделе.

3. Сочетание Мнения экспертов по AHP

В этом разделе мы кратко представить процедуру Ким и Ео (1994) об объединении мнений экспертов для получения AHP приоритеты и представить конкретные шаги с целью объединить мнения. Эти результаты будут широко использоваться в Разделе 4, чтобы проиллюстрировать основные особенности этого документа для целей планирования поколения.

Если группа экспертов с различным опытом вовлечены в решение AHP, они должны определенным образом, чтобы объединить свои мнения. Один популярный способ, особенно, когда специалисты обладают достаточными знаниями по предмету (см., например, Саати (1990)), заключается в получении индивидуальных приоритетов, а затем объединить их в один приоритет. Рассмотрим теперь к югу от структуры иерархии на рисунке 2.

4. Иллюстративный Численный пример

На основании иерархии многокритериального в разделе 2 и шаги, которые сочетают мнения экспертов в разделе 3, в этом разделе мы проиллюстрируем основные особенности этого документа через обширную численном примере для целей планирования поколения.

Поскольку цель уровне имеет только два листа, предлагаемый подход не применим, и мы можем взять среднее арифметическое пяти векторов приоритета. Объединение приоритетов, таким образом, будет осуществляться только в уровне критериям (Примечание: Есть несколько не специалисты в третьей (субкритериям) уровень).

Применение процедуры, изложенной в разделе 3 на уровне критерии, мы можем вычислить общий приоритет для трех вариантов. Результаты зависят от предварительного параметров ([А] ^ 1 ^ к югу, [А] ^ 2 ^ к югу, [А] ^ ^ 3 к югу) и соответствующие приоритеты, обобщены в таблице 1. Мы видим, что изменение приоритетов ([А] ^ 1 ^ к югу, [А] ^ 2 ^ к югу, [А] ^ ^ к югу 3) изменения. Приоритеты ближе к простой средней, как с [альфа] 'уменьшается, что свидетельствует о том, что мало влияния экспертов последовательность отношений (с ^ к югу J ^) для малых [] альфа' С. Если мы используем [А] = (1,1,1), который является неинформативных предварительного эквивалентны, то у нас есть общие приоритеты три варианта (0,359967, 0,295408, 0,344625). Следовательно, мы имеем приоритет вес 0.359967 Альтернативная, 0.295408 Альтернативная B и 0.344625 Альтернативная C. подробное описание о том, как получить общие приоритеты можно получить у авторов.

5. Заключительные замечания

В настоящее время в электроэнергетике в Соединенных Штатах происходят существенные изменения в связи с финансово-экономический, а также экологические аспекты бизнеса. При таких обстоятельствах, в области планирования поколения, объективной и количественную оценку процесса принятия решений было бы весьма желательным.

В этой статье мы покажем, как по множеству критериев принятия решений с несколькими ряд экспертов могут быть смоделированы и проанализированы на основе AHP и методов, чтобы объединить мнения экспертов. Мы твердо верим, что такая модель и анализ являются важными и актуальными для электроэнергетики, как ее поколение планирования по своей сути многокритериального принятия решений и обычно включает несколько числа экспертов.

Технически, с помощью нашей модели и анализ, мы показали, что мнения экспертов не должно быть одинаковое отношение. То есть, данные хорошего качества (надежности) должен получить высшее веса и те плохого качества должны получить низкий вес. Такое распределение веса было достигнуто с помощью последовательности соотношение (КР) AHP как меру достоверности данных. Хотя CR могут не полностью отражать доверия (отсюда и уровень знаний), он должен служить простая мера доверия без каких-либо предвзятости.

Кроме того, мы показали, что использование байесовский анализ позволяет принимающему решение повлияет на приоритетные ценности, предоставляя различные значения [А] ^ югу я ^ 'С. Если решение пекарю мало влияния CR, то он / она должна дать небольшой значения [А] ^ югу я ^ 'С. Если большее влияние ЧР желательно, чем больше значение должно быть уделено [А] ^ югу я ^ 'С.

Этот документ может служить основой для дальнейших исследований в различных областях. Например, приоритет веса, полученные в нашей модели может быть использована для целей составления бюджета столицы на несколько лет динамического планирования. Кроме того, процедура, описанная здесь применима к передачи и распределения электроэнергии, а также предприятий. Критерии в этом случае нужно изменить. Например, загрязняющих веществ больше не будет серьезной проблемой для передачи. С другой стороны, работники здравоохранения обеспокоенность общественности по близости сети передачи данных, теперь станут основной проблемой. И наконец, учитывая тот факт, что поколение планирования часто приводит к крупным строительным проектом с долгосрочными финансовыми, экономическими и социальными последствиями, возможно, стоит сравнить и сопоставить результаты разных подходов (например, AHP против целевого программирования) для дополнительных управленческих идеи и экономические последствия.

Ссылки

ДеГрут, MH (1970), оптимальных статистических решений, McGraw-Hill, Нью-Йорке.

Джордженсон, DW и Уилкоксен, PJ (1994), "Экономические последствия Закона о чистом воздухе Поправки 1990 года", энергии Journal, Vol. 14, с. 159-182.

Ким, SC и Эо, H. (1994), "Приоритет для агрегации AHP на основе мнений экспертов", журнал "корейский или

Саати Т. Л. (1990), анализа иерархий, RWS публикации, Питсбург, штат Пенсильвания.

Сын Г. и Мин. KJ (1998), "Капитал бюджетного процесса по производству электроэнергии - аналитической иерархии подход", Международный журнал энергетических исследований, Vol. 22, с. 671-681.

Камень, М. (1961), "Линейная бассейн мнение", Анналы математической статистики, Vol. 32, 1339-1342.

Субраманиам, PS и Мин, KJ (2000), "вероятность ограниченных капитальных вложений решение модели для электроэнергетики", журнал ofEngineering Оценка и анализ расходов, Vol. 3, с. 437-447.

Wang, C. и Мин, KJ (2000), "Генерация планирования количественных расходы перерыва," Electric Power Systems исследований, Vol. 54, с. 37-46.

Сена Ким Чхоль

Soongsil университет, Корея

К. Мин Джо

Университет штата Айова,

Контактный адрес электронной почты: <a href="mailto:jomin@iastate.edu"> jomin@iastate.edu </ A>