王恒田，楊曉龍,2*

(1.華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京 102206；2.東北電力大學經(jīng)濟管理學院，吉林 132012)

0 引言

隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展和對能源消費的日益增加，能源供應風險和環(huán)境污染問題已經(jīng)成為國家和社會關(guān)注的焦點。光伏發(fā)電作為一種新興的清潔能源，由于其具有良好的環(huán)境效益、經(jīng)濟效益和社會效益，受到政府、企業(yè)和社會公眾的廣泛重視[1]，并且《太陽能發(fā)展“十三五”規(guī)劃》明確提出，在“十三五”期間，太陽能發(fā)電規(guī)模要達到1.1 億kW 以上的目標[2]。

為推動可再生能源的發(fā)展，我國于2006 年1 月1 日頒布實施了《中華人民共和國可再生能源法》，并于2011 年頒布了《國家發(fā)展改革委關(guān)于完善太陽能光伏發(fā)電上網(wǎng)電價政策的通知》(發(fā)改價格[2011]1594 號)，由此，中國開啟了光伏發(fā)電標桿上網(wǎng)電價政策(feed in tariff，F(xiàn)IT)的時代，國內(nèi)光伏發(fā)電每年的新增裝機容量呈較快上升趨勢。2008～2019 年中國及全球光伏發(fā)電新增裝機容量統(tǒng)計[3]如圖1 所示。

然而，光伏產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展是通過政府對各類光伏電站實施的補貼政策促進的[4]，因此，光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的根本是基于對財政補貼(fiscal subsidy)的過度依賴，而在中國這種發(fā)展模式造成了國家財政支付的困難。至2018 年6 月，可再生能源發(fā)電補貼缺口累計達1200 億元[5]，盡管中國政府未公布當前具體的補貼拖欠金額，但預計到2019 年年底補貼資金的缺口約達3000 億元。補貼的不及時支付嚴重影響了投資光伏電站的企業(yè)的現(xiàn)金流。

為加快推進中國光伏產(chǎn)業(yè)的升級和技術(shù)進步，以降低光伏發(fā)電的度電成本(LCOE)，國家能源局于2015 年6 月19 日頒布了《國家能源局關(guān)于同意山西大同采煤沉陷區(qū)建設(shè)國家先進技術(shù)光伏基地的復函》(國能新能[2015]222 號)，支持建設(shè)山西大同采煤沉陷區(qū)國家先進技術(shù)光伏發(fā)電示范基地，試點建設(shè)第1 批太陽能光伏發(fā)電“領(lǐng)跑者”計劃項目，為光伏發(fā)電向平價上網(wǎng)時代的邁進做準備[6]。隨后，國家能源局在2016、2017年分別頒布實施了第2 批、第3 批光伏發(fā)電“領(lǐng)跑者”計劃。

光伏發(fā)電“領(lǐng)跑者”計劃的實施結(jié)果表明，隨著光伏產(chǎn)業(yè)技術(shù)的進步及單體光伏電站規(guī)模的擴大，光伏發(fā)電的度電成本快速下降。2017年第3 批光伏發(fā)電“領(lǐng)跑者”計劃中青海格爾木基地出現(xiàn)了0.316 元/kWh 的光伏發(fā)電中標電價，低于該地燃煤發(fā)電標桿上網(wǎng)電價的0.3247元/kWh；第3 批光伏發(fā)電“領(lǐng)跑者”基地的整體中標電價平均下降了0.244 元/kWh，降幅達36.42%。第3 批光伏發(fā)電“領(lǐng)跑者”基地的各類電價的對比如圖2 所示。

在補貼缺口加大及“領(lǐng)跑者”計劃實施的雙重背景下，國家發(fā)展和改革委員會、國家能源局于2019 年1 月9 日頒布了《國家發(fā)展改革委 國家能源局關(guān)于積極推進風電、光伏發(fā)電無補貼平價上網(wǎng)有關(guān)工作的通知》(發(fā)改能源[2019]19 號)，鼓勵企業(yè)投資不需要財政補貼的平價上網(wǎng)(gridparity)的風電、光伏發(fā)電項目。

綜合以上因素，在光伏發(fā)電平價上網(wǎng)時代，建立一套科學的、基于平價上網(wǎng)的光伏電站選址方法，以提高企業(yè)在光伏電站選址決策中的科學性和可操作性，是光伏發(fā)電企業(yè)的現(xiàn)實需要。本文采用網(wǎng)絡層次分析法(ANP)評價了在平價上網(wǎng)背景下不同地區(qū)光伏電站站址優(yōu)選的決策方法，構(gòu)建了系統(tǒng)的評價指標體系，分析了指標之間的相互影響和關(guān)系，并運用ANP 建立了一套科學的平價上網(wǎng)光伏電站選址評價方法。

1 評價方法的選擇

1.1 評價方法回顧

隨著社會各界對光伏發(fā)電的重視，學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對光伏電站的選址方法進行了有益的探討。CARRIóN 等[7]主要運用地理信息系統(tǒng)(GIS)對光伏電站的選址進行了研究，以提高光伏電站的發(fā)電管理和運營的便捷性；武國安[8]主要從光照資源方面對光伏電站的選址進行了分析；張乾等[9]運用遙感數(shù)據(jù)和多因子評價法從太陽能輻射的角度建立了一套光伏電站選址評價方法；王卉等[10]從光照資源、氣象因素、地形地貌、水文地質(zhì)、電網(wǎng)情況等方面對光伏電站的選址進行了研究；吳曉平[11]采用分析法對光伏電站選址時的日照資源、氣候(象)因素、地形地貌、水文地質(zhì)、電網(wǎng)情況進行了綜合研究分析；徐振興等[12]從光照資源、土地、邊界條件、環(huán)境要素、地方政府等各方面進行分析，首次將政府要素考慮進光伏電站選址評價體系；胡華友等[13]從土地性質(zhì)、自然條件、污染源、水文資料、接入情況等方面對地面光伏電站的選址要點進行了綜合分析和探討；羅劍英等[14]從用電類型、地理位置、水文、交通運輸?shù)榷喾矫鎸Ψ植际焦夥娬镜倪x址進行了探討；BORAN 等[15]運用多指標系統(tǒng)(multi-criteria axiomatic design approach)從光照時間、太陽輻照度、氣候溫度、地形地貌等因素對位于土耳其的并網(wǎng)光伏電站選址進行了探討；UYAN[16]分別運用地理因素分析法和模糊網(wǎng)絡層次分析法對光伏電站的選址進行了探討；SUURONEN 等[17]運用多維決策系統(tǒng)(multicriteria decision analyses)進行光伏電站選址，以確定光伏電站建設(shè)在最佳太陽輻照度、最少環(huán)境影響和最小社會影響的區(qū)域，多維決策系統(tǒng)的方法中包括了層次分析法(AHP)和GIS 方法。

然而，光伏發(fā)電平價上網(wǎng)背景下的光伏電站選址要綜合考慮自然資源、土地狀況、電網(wǎng)情況、政策環(huán)境及財務指標等多方面因素，既要采取定性分析的方法，也要考慮定量分析的方法，既要考慮站址選擇方法的通用性，也要考慮光伏發(fā)電的專業(yè)性。本研究在國內(nèi)外學者研究的基礎(chǔ)上，以ANP 為理論方法，設(shè)計了一套既考慮定性分析和定量分析，又考慮通用方法和專業(yè)方法的光伏電站站址優(yōu)選與決策方法。

1.2 ANP 介紹

ANP 是由美國匹茨堡大學教授薩蒂于1996年在AHP 的基礎(chǔ)上進一步提出的，是一種適應非獨立遞階的層次結(jié)構(gòu)[18]。ANP 的原理與AHP基本相同，二者的區(qū)別主要在于：AHP 建立的模型是一種層次結(jié)構(gòu)模型，而ANP 建立的模型是屬于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型，且該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型在權(quán)重合成方面運用了許多更加高級的數(shù)學知識[19]。由于ANP 考慮了元素間的相互影響與支配，所以其能更加準確地描述現(xiàn)實決策活動中客觀事物之間的聯(lián)系，以便作出的決策更具客觀性、科學性和可操作性。

1.3 ANP 的網(wǎng)絡層次結(jié)構(gòu)模型

ANP 的網(wǎng)絡層次結(jié)構(gòu)將系統(tǒng)元素分為2 個層次：第1 層為控制層，即需要解決的問題及決策準則；第2 層為網(wǎng)絡層，該層的所有元素都受控制層支配，且該層的元素之間存在相互影響的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。ANP 的網(wǎng)絡層次結(jié)構(gòu)示意圖[20]如圖3 所示。

1.4 指標和指標體系的建立

指標及指標體系建立的是否科學合理，直接關(guān)系到評價結(jié)果是否具有合理性、科學性和可操作性。因此平價上網(wǎng)背景下，在考慮光伏電站選址的綜合性和專業(yè)性的基礎(chǔ)上，指標和指標體系的建立應遵循以下幾個原則[21]：

1)遵循定性分析和定量分析相結(jié)合，以定量分析為主，定性分析為輔的原則；

2)遵循通用指標與專用指標相結(jié)合，按光伏發(fā)電特點，進行分別考慮的原則；

3)遵循單項分析與綜合分析相結(jié)合，以綜合分析為最終參考依據(jù)的原則。

1.5 ANP 的實施步驟

1)ANP 的網(wǎng)絡層次結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建：首先對需要評價的對象進行系統(tǒng)分析，并準確區(qū)分出控制層及網(wǎng)絡層；然后系統(tǒng)分析各個元素的相互關(guān)系；最后構(gòu)建ANP 網(wǎng)絡層次結(jié)構(gòu)模型。

2)確定控制層的準則權(quán)重：控制層權(quán)重的確定方式有2 種。一種是直接優(yōu)勢度方法，即在元素之間相互獨立的情況下，確定一個準則，比較哪些元素對于這個準則更重要。另一種是間接優(yōu)勢度方法，即在給定一個準則的前提下，比較2個元素中哪個元素對于獨立的第3 個元素的影響較大；通常情況下采用1～9 標度法，通過相互比較分析出彼此之間的相互重要性，并計算出不同元素在分析要素中的權(quán)重。

3)超級矩陣的構(gòu)建：設(shè)控制層的準則層包含P1、P2、P3、…、PN，網(wǎng)絡層元素集為C1、C2、C3、…、CN，其中，Ci包括元素Ci1、Ci2、Ci3、…、CiN(i=1,2,3,…,N)。以控制層的Ps為準則，以Cj元素中的Cj1為次準則，按1～9 標度法的原則進行彼此之間的比較并構(gòu)建判斷矩陣，可以得到歸一特征向量(Wi1,Wi2,Wi3,…,WiN)T，即為網(wǎng)絡層元素的排序向量；對排序向量進行一致性檢驗，只有一致性比例CR＜0.1 才通過檢驗，否則該判斷矩陣元素的取值就需要進行調(diào)整，直到通過一致性檢驗。同理，相對于其他元素的向量也可以通過計算得到超級矩陣，記為Wij，即：

在此，Wij中j 的列向量就是Ci中的元素C1、C2、C3、…、CN。假設(shè)Ci中的元素不能影響Cj中的元素，則記Wij=0，因此超級矩陣可在準則Ps下獲得，一般記為W；同理，可以獲得控制層的其他元素的超級矩陣。

4)超級加權(quán)矩陣的構(gòu)建：在準則Ps下，對Cj(j=1,2,3,…,N)中的元素對準則的重要度進行相互對比，得到歸一化的排序列向量：(a1j,a2j,a3j,…,aNj)，進而得到一個加權(quán)矩陣，即：

5)極限超級矩陣的計算：為了更好地反映各元素之間的相互依存關(guān)系，需要對超級加權(quán)矩陣進行穩(wěn)定處理，即計算極限相對排序向量[22]。如果計算結(jié)果顯示這個極限是收斂而且是唯一的，則W∞的第j 列就是準則Ps下網(wǎng)絡層中各元素對于j 的極限相對權(quán)重向量，即各個元素對于最高目標的最終權(quán)重值。

6)局部權(quán)重和全部權(quán)重：依據(jù)上述算法步驟，即可獲得最后的結(jié)果，超級矩陣對應的是各元素組群的局部權(quán)重，而超級加權(quán)矩陣對應的是每個元素的全部權(quán)重。

若ANP 采用人工計算的方式會異常繁雜，因此在實際操作中經(jīng)常使用Super Decision 軟件進行計算，以便于快速獲得所需要的計算結(jié)果。

2 評價指標體系的實證研究

平價上網(wǎng)背景下光伏電站站址選擇的主要目的是在不需要國家補貼的前提下光伏電站仍具備經(jīng)濟性。本研究采用的前提條件是光伏電站所生產(chǎn)的電量按燃煤發(fā)電基準電價(標桿上網(wǎng)電價)售賣給電網(wǎng)，以獲得以燃煤發(fā)電標桿上網(wǎng)電價為交易對價的銷售收入，且售電所產(chǎn)生的收益可以滿足企業(yè)對投資項目的基本收益要求。

對本文提出的評價指標體系進行實證研究。選取新疆維吾爾自治區(qū)博樂市(下文簡稱“a”)、內(nèi)蒙古自治區(qū)巴林右旗(下文簡稱“b”)、黑龍江省大慶市(下文簡稱“c”)、遼寧省朝陽縣(下文簡稱“d”)、河北省康?？h(下文簡稱“e”)、河南省林州市(下文簡稱“f”)、山西省靈石縣(下文簡稱“g”)等7 個地區(qū)作為光伏電站站址備選地，以ANP 為分析方法，運用Super Decisions 2.8軟件進行計算，優(yōu)化選出較適合在平價上網(wǎng)背景下建設(shè)光伏電站的站址。

2.1 評價指標和評價指標體系的建立

2.1.1 評價指標及評價指標體系

評價指標體系分為目標層、準則層和指標層3 層。

1)目標層，即對備選站址進行綜合評價，選出最優(yōu)站址。

2)準則層，共分為5 個層面，即自然資源、土地情況、電網(wǎng)情況、政策環(huán)境、財務指標。

3)指標層，即分布在5 個層面的共15 個評價指標，即光照資源、交通狀況、地形地貌、土地性質(zhì)、土地權(quán)屬、土地租金、網(wǎng)架健全、接入距離、燃煤電價、政策支持、辦事效率、優(yōu)惠政策、融資利率、投資回收期、內(nèi)部收益率。

基于上述原則建立平價上網(wǎng)背景下的光伏電站選址的評價指標體系，具體如圖4 所示。

2.1.2 評價指標說明

1)自然資源(N)：是指備選光伏電站站址的基礎(chǔ)資源情況。

該準則層主要包括3 個指標：①光照資源(N1)，光伏發(fā)電是基于半導體的“光生伏特效應”原理，將太陽輻射能通過太陽電池直接轉(zhuǎn)化成直流電的一種能量轉(zhuǎn)化過程[23]，因此太陽輻射強度直接決定了光伏電站發(fā)電量的多少。②交通狀況(N2)，指備選站址是否有便利的交通，施工所需的設(shè)備和原材料是否可以直接運輸?shù)秸局?；若不具備運輸條件，則需要重新修建進場道路，如此一來投資成本會相應增加。③地形地貌(N3)，是指考慮備選站址的實際地表情況，若地形為平地，則投資最少；若為丘陵和山地，則投資成本會有不同程度的增加，且最終會影響項目的投資效果。

2)土地情況(L)：是否具備可以實施光伏發(fā)電項目的土地是建設(shè)光伏電站的基礎(chǔ)。

該準則層主要包括3 個指標：①土地性質(zhì)(L1)，是指根據(jù)第2 次全國土地調(diào)查的分類結(jié)果確定的土地性質(zhì)，其中，國有未利用土地、宜林地、灘涂水面、鹽堿地等可以用于光伏電站的建設(shè)。②土地權(quán)屬(L2)，是指土地所有者或合法使用者的情況，土地權(quán)屬不清晰容易造成土地糾紛，會影響光伏電站建設(shè)或容易在電站運行過程中產(chǎn)生糾紛。③土地租金(L3)，是指土地的使用成本，直接影響項目的投資效果。

3)電網(wǎng)情況(E)：由于大型光伏電站建成后都要并入國家電網(wǎng)，電網(wǎng)的狀況直接決定了光伏電站所生產(chǎn)的電量是否可以直接賣給國家電網(wǎng)進行交易，從而獲得銷售收入，因此電網(wǎng)情況十分重要。

該準則層主要包括3 個指標：①網(wǎng)架健全(E1)，指當?shù)仉娋W(wǎng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)是否健全，是否具有足夠的接入和消納能力。②接入距離(E2)，指備選站址到擬接入變電站的距離，接入距離關(guān)系到外送線路的投資成本及未來電力輸送的線損，最終會影響項目的投資效果。③燃煤電價(E3)，指當?shù)氐娜济喊l(fā)電標桿上網(wǎng)結(jié)算電價，由于建設(shè)平價上網(wǎng)背景下光伏電站的目的是將發(fā)電量全部賣給電網(wǎng)，因此電量的收購價格將影響光伏電站未來的銷售收入。

4)政策環(huán)境(G)：光伏電站的建設(shè)要選取某些條件合適的行政區(qū)域，且光伏電站建設(shè)需要經(jīng)過政府多個職能部門的審批與配合，因此備選站址所在地的地方政府是否支持與光伏電站能否成功建設(shè)有極大關(guān)系。

該準則層主要包括3 個指標：①政策支持(G1)，指政府各相關(guān)部門有明確政策和態(tài)度支持光伏電站的建設(shè)，能公開透明、及時高效地處理企業(yè)的各類事務。②辦事效率(G2)，指政府各相關(guān)部門能否積極配合企業(yè)的各類正常需求，并協(xié)助處理在投資、建設(shè)或生產(chǎn)經(jīng)營過程中遇到的各類突發(fā)事件。③優(yōu)惠政策(G3)，可再生能源項目一般享受一定的稅收優(yōu)惠政策，個別地區(qū)還享有特殊政策，如內(nèi)蒙古自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的“西部大開發(fā)”企業(yè)可享受所得稅率15%的優(yōu)惠。

5)財務指標(F)：企業(yè)進行投資活動的目的是獲取一定的經(jīng)濟收益。

該準則層主要包括3 個指標：①融資利率(F1)，指企業(yè)使用金融機構(gòu)資金進行項目建設(shè)的資金成本，不同融資途徑的融資成本不同。②投資回收期(F2)，指從項目投建之日起，根據(jù)項目各年的凈收入將全部投資收回所需的期限[24]，是一種簡單的評價項目投資效果的靜態(tài)財務指標。③內(nèi)部收益率(F3)，指項目凈現(xiàn)值NPV=0 時的折現(xiàn)率，是一個相對數(shù)指標，是一種動態(tài)評價方法[25]。

2.2 光伏電站選址專項實證

2.2.1 Super Decesion 2.8 軟件的計算過程

1)首先在Super Decisions 2.8 軟件中建立3個“Cluster”，第1 個Cluster 為目標層(Goal)、第2 個Cluster 為 準 則 層(Principle)、第3 個Cluster 為指標層(index)。然后在第1 個Cluster加入1 個交叉點，即“光伏電站選址評價”，在第2 個Cluster 中建立5 個指標，即自然資源(N)、土地情況(L)、電網(wǎng)情況(E)、政策環(huán)境(G)、財務指標(F)；在自然資源(N)輸入3 個交叉點，分別為光照資源、交通狀況、地形地貌；在土地情況(L)輸入3 個交叉點，分別為土地性質(zhì)、土地權(quán)屬、土地租金；在電網(wǎng)情況(E)輸入3 個交叉點，分別為網(wǎng)架健全、接入距離、燃煤電價；在政策環(huán)境(G)輸入3 個交叉點，分別為政策支持、辦事效率、優(yōu)惠政策；在財務指標(F)輸入3 個交叉點，分別為融資利率、投資回收期、內(nèi)部收益率。全部指標的連接如圖5 所示。

2)根據(jù)研究需要，選取12 位從事光伏電站開發(fā)5 年以上的業(yè)內(nèi)專家對各指標進行打分(采取10 分制)；統(tǒng)計結(jié)果時去掉1 個最高分和1 個最低分，剩下10 位專家的分值取算數(shù)平均值作為最終參考結(jié)果；最后將專家問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)，根據(jù)1～9 標度法得出評價指標的重要性如圖6 所示。

3)利用軟件進行計算，得出準則層5 個指標的權(quán)重，即自然資源與土地情況、電網(wǎng)情況、政策環(huán)境及財務指標的權(quán)重比為0.22331∶0.30315∶0.22331∶0.04167∶0.20856。

以此類推，利用軟件計算各準則層下各個指標的權(quán)重比值，即：

①自然資源準則層下，光照資源與交通狀況及地形地貌的權(quán)重比為0.55907∶0.08875∶0.35219。

②土地情況準則層下，土地性質(zhì)與土地權(quán)屬及土地租金的權(quán)重比為0.75311∶0.18397∶0.06292。

③電網(wǎng)情況準則層下，網(wǎng)架健全與接入距離及燃煤電價的權(quán)重比為0.20984∶0.24021∶0.54995。

④政策環(huán)境準則層下，政策支持與辦事效率及優(yōu)惠政策的權(quán)重比為0.16553∶0.22466∶0.60981。

⑤財務指標準則層下，融資利率與投資回收期及內(nèi)部收益率的權(quán)重比為0.06577∶0.21717∶0.71707。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)，計算各指標在光伏電站選址中的權(quán)重，結(jié)果如表1 所示。

表1 指標權(quán)重表Table 1 Index weight table

2.2.2 Super Decisions 2.8 軟件的計算結(jié)果

前文選取了a～g 共7 個備選光伏電站站址，采取按地域?qū)说脑瓌t進行處理。如對于光照資源(N1)，從a～g 這7 個備選光伏電站站址的年均日照時數(shù)數(shù)據(jù)(1600 h、1580 h、1460 h、1434 h、1580 h、1280 h、1350 h)中選出1 個最大數(shù)據(jù)1600 h，選出1 個最小數(shù)據(jù)1280 h，二者做差1600－1280=320 h，320/7=45.7 h；將1280～1600 h 共分成7 段，每段計1 分，數(shù)字最小的計1 分，最大的計7 分(若不滿1 分則按實際比值計算相應分數(shù))。

對于引起成本增加的逆向指標依然采用7 段計分法進行逆運算，采取相反的處理方法。對所有15 個二級指標都進行同樣計算，得到7 個備選站址各指標的分數(shù)，如表2 所示。

表2 備選站址得分表Table 2 Score table of alternative sites

用得到的標準化后的數(shù)據(jù)乘以各指標相應的局部權(quán)重，最后得到綜合評價結(jié)果，如表3 所示。

從表3 中的排序結(jié)果可以看出，備選站址c的綜合值最高，則該地區(qū)最適合在平價上網(wǎng)背景下優(yōu)先建設(shè)光伏電站。

3 評價指標體系模型修正

上述模型的計算結(jié)果有一定的科學性和可操作性，但在實踐中還需要考慮2 個非常規(guī)因素，即霧霾和局部地區(qū)限電對光伏電站站址選擇的影響。

根據(jù)生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的消息，f 地區(qū)屬于霧霾嚴重的地區(qū)，霧霾的出現(xiàn)嚴重影響了光伏電站的發(fā)電能力，造成電站發(fā)電量下降。該區(qū)域的環(huán)境在生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的2018 年1～12 月全國169 個重點城市排名(按空氣質(zhì)量從優(yōu)到差排名)中位列第164 位，暫按霧霾影響年度發(fā)電量的比例為5%計算。

表3 綜合評價結(jié)果表Table 3 Results of comprehensive evaluation

隨著近幾年中國可再生能源的迅速發(fā)展，風電、光伏發(fā)電等可再生能源的上網(wǎng)電量受到當?shù)仉娋W(wǎng)消納能力的影響，其中，新疆維吾爾自治區(qū)2018 年前3 季度的限電量占可發(fā)電量的比例平均為16%。

因此，若將霧霾和限電因素同時考慮進模型，則光伏電站選址的優(yōu)次順序可能會出現(xiàn)變化。

根據(jù)上述分析，重新計算a～g 這7 個備選站址的得分情況，修正后的結(jié)果如表4 所示。

根據(jù)表4 中修正后的數(shù)據(jù)乘以各指標相應的局部權(quán)重，最后得到修正后的綜合評價結(jié)果，如表5 所示。

從表5 的排序結(jié)果可以看出，在考慮霧霾和限電因素的情況下，平價上網(wǎng)背景下的光伏電站選址的優(yōu)次順序發(fā)生了一定的變化。

表4 修正后的備選站址得分表Table 4 Revised score table of alternative sites

表5 修正后的綜合評價結(jié)果表Table 5 Revised results of comprehensive evaluation

4 結(jié)論

本文利用ANP 建立了一套平價上網(wǎng)背景下光伏電站選址的評價指標體系，分析了各指標之間的相互影響和關(guān)系，并驗證了其有效性。分析得知，ANP 對平價上網(wǎng)背景下的光伏電站選址優(yōu)選決策有一定的指導作用，具備一定的合理性和可操作性，可以為平價上網(wǎng)時代企業(yè)對不同地區(qū)光伏電站選址的決策提供參考。

隨著我國平價上網(wǎng)時代的來臨，光伏電站建設(shè)步伐的加快，企業(yè)面臨的客觀環(huán)境會不斷變化，所需考慮的影響光伏電站選址的因素也會不斷發(fā)生變化，因此在使用本方法的過程中，需根據(jù)實際情況的變化進行動態(tài)調(diào)整。