Application of a GIS-Based Fuzzy Multi-Criteria Evaluation Approach for Wind Farm Site Selection in China
Notice bibliographique
Résumé
The development and utilization of wind energy has alleviated the problems of energy shortage and environmental pollution; however, it caused many negative impacts due to suboptimal site selections. This study proposes an innovative method integrating Geographic Information System (GIS), fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP), and fuzzy VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) for site selection of wind farms in the Wafangdian region, China. The uncertainties caused by subjective judgments of the stakeholders were tackled by the FAHP method firstly, where weight values of six criteria were identified. Next, the fuzzy VIKOR method and GIS tool were used to generate the Qi value of each location for ranking their appropriate degrees for wind energy development. The results demonstrated that the middle and upper parts of the studied area are suitable for the exploitation of wind energy, while the central and eastern areas are unfavorable. The influences exerted by various weight combinations and climate change on a site suitability assessment were examined. The resulting comparison with existing wind farms reflected the practicability and reliability of the proposed method; the estimation of climate change impacts on site selection provided the suggestion and support of a long-term plan for wind power development, and even the energy structure adjustment scheme adapted to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».