Multi-criteria approach to selecting sites for solar-diesel hybrid systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper aims to develop a site selection procedure for solar-diesel hybrid systems using a multi-criteria performance analysis of site options. The site selection process using this multi-criteria approach was carried out on the example of Kungurtug rural settlement (Tyva Republic). The area surrounding this settlement was analyzed, revealing four possible sites for a solar-diesel system. For evaluating the performance of these site options, the following criteria were adopted: ease of installation and maintenance of the solar-diesel hybrid system; surface topography and soil quality; convenience of the photovoltaic cell layout; environmental impact of the solar-diesel hybrid system; opportunities for further expansion of the system; orientation potential of the photovoltaic cell. In order to assess the significance of the concordance coefficient, the distribution quantile was determined, amounting to 16.2. For 5 degrees of freedom and a significance level of 0.05, the table value of the concordance coefficient amounted to 16.2. Since the distribution quantile is greater than the table value, the concordance coefficient can be considered significant (95% confidence level), indicating agreement between expert opinions. Experts ranked the site options to obtain relative performance estimates for the criteria; numeric indicators were converted into the relative estimates using linear transformation formulas. The multi-criteria performance estimates of the possible options were calculated for arithmetic mean and harmonic convolutions. After comparing the site options for the solar-diesel system, the second variant characterized by the highest criterion scores was selected for Kungurtug settlement. As a result, a site selection procedure for the elements of solar-diesel hybrid systems was developed using the theory of multi-criteria optimization and the method of expert evaluations, allowing a set of technical, economic, climatic, and environmental criteria to be taken into account.

About the authors

V. A. Tremyasov

Siberian Federal University

Email: emf_tva@mail.ru

O. A. Grigorieva

Siberian Federal University

Email: Grigorieva.00@mail.ru

K. V. Kenden

Tuvan State University

Email: kuca08@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0975-3303

References

  1. Lee Amy H. I., Kang He-Yau, Liou You-Jyun. A Hybrid multiple-criteria decision-making approach for photovoltaic solar plant location selection // Sustainability. 2017. Vol. 9. No. 2. Р. 184. https://doi.org/10.3390/su9020184.
  2. Akkas O. P., Erten M. Y а., Cam E., Inanc N. Optimal site selection for a solar power plant in the central Anatolian region of Turkey // International Journal of Photoenergy. 2017. Vol. 2017. https://doi.org/10.1155/2017/7452715.
  3. Bakhtavar E., Lotfian R. Applying an integrated fuzzy gray MCDM approach: a case study on mineral processing plant site selection // International Journal of Mining and Geo-Engineering. 2017. Vol. 51. P. 177–183. https://doi.org/10.22059/ijmge.2017.232091.594669.
  4. Ghasempoura R., Nazari М. A., Ebrahimi M., Ahmadi M. H., Hadiyanto H. Multi-criteria decision making (MCDM) approach for selecting solar plants site and tec hnology: a review // Internation Journal of Renewable Energy Development. 2019. Vol. 8. No. 1. P. 15–25. https://doi.org/10.14710/ijred.8.1.15-25.
  5. Saracoglu B. O., Ohunakin O. S., Adelekan D. S., Gill J., Atiba O. E., Okokpujie I. P., Atayero A. A. A framework for selecting the location of very large photovoltaic solar power plants on a global/supergrid // Energy Reports. 2018. Vol. 4. P. 586–602. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2018.09.002.
  6. Yousefi H., Hafeznia H., Yousefi -Sahzabi A. Spatial site selection for solar power plants using a GIS -based bool ean-fuzzy logic model: a case study of Markazi province, Iran // Energies. 2018. Vol. 11. Iss. 7. Р. 1648. https://doi.org/10.3390/en11071648.
  7. Артемьев А. Ю. Методика принятия решений при выборе района для размещения ВЭС с учетом неопределѐнности в отношении критериальных оценок // Системные исследования в энергетике: тр. молодых ученых Института систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук. Вып. 46. Иркутск: Изд-во ИСЭМ СО РАН, 2016. С. 98–105.
  8. Панкратьев П. С. Размещение тепловой электростанции в районе с децентрализованным электроснабжением в условиях многокритериальности, с учетом неточно выраженных предпочтений лиц, принимающих решение // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2019. Т. 23. № 2. С. 320–334. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2019-2-320-334.
  9. Шакиров В. А., Панкратьев П. С. Выбор пункта строительства электростанции в условиях риска методом анализа иерархии // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2014. № 4. С. 141–147.
  10. Воропай Н. И., Подковальников С. В., Труфанов В. В.. Обоснование развития электроэнергетических систем: методология, модели, методы, их использование. Новосибирск: Наука, 2015. 448 с.
  11. Сайфулина К. Э., Козунова Г. Л., Медведев В. А., Рытикова А. М., Чернышев Б. В. Принятие решения в условиях неопределенности: стратегии исследования и использования // Современная зарубежная психология. 2020. Т. 9. № 2. С. 93–106. https://doi.org/10.17759/jmfp.2020090208.
  12. Акоф Р. Л., Сасиени М. В. Основы исследования операций / пер. с англ. В. Я. Алтаева; под ред. И. А. Ушакова. М.: Изд-во «Мир», 1971. 534 с.
  13. Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Изд-во «Статистика», 1974. 160 с.
  14. Хорошев Н. И., Петроченков А. Б., Ромодин А. В. Экспертный метод оценки надежности электротехнического оборудования при принятии управленческих решений // Вестник Ижевского государственного технического университета им. М. Т. Калашникова. 2009. № 4. С. 161–164.
  15. Азгальдов Г. Г., Райхман Э. П. О квалиметрии. М.: Изд-во стандартов. 1973. 172 с.
  16. Кини Р. Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / пер. с англ. М.: Изд-во «Радио и связь», 1981. 560 с.
  17. Гук Ю. Б., Долгов П. П., Окороков В. Р. Комплексный анализ эффективности технических решений в энергетике / ред. В. Р. Окорокова, Д. С. Щавелева. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1985. 176 с.
  18. Бобров А. В., Тремясов В. А. Ветродизельные комплексы в децентрализованном электроснабжении: монография. Красноярск: Изд-во СФУ, 2012. 216 с.
  19. Тремясов В. А., Кенден К. В. Фотоэлектрические и гидроэнергетические установки в системах автономного электроснабжения: монография. Красноярск: Изд-во СФУ, 2017. 208 с.
  20. Кенден К. В. Ресурсы гелиоэнергетики в Республике Тыва // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2015. № 4. С. 7–13. https://doi.org/10.5862/JEST.231.1.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).