طراحی مدل جامع سبد منطقه‌ای انرژی‌های تجدیدپذیر در ایران با تمرکز بر مناطق خشک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مدیریت تولید و عملیات، دانشکده اقتصاد مدیریت و حسابداری، یزد، ایران

2 دانشیار مدیریت تولید و عملیات، دانشکده اقتصاد، مدیریت و حسابداری، یزد، ایران

10.29252/aridbiom.2023.19507.1914

چکیده

کشور ایران علاوه بر دارابودن منابع سرشار از سوخت‌های فسیلی، دارای ظرفیت بالقوه فراوان انرژی‌های تجدیدپذیر است. از طرفی با توجه به تنوع آب‌وهوایی، شرایط طبیعی و قابلیت های موجود در مناطق مختلف کشور، می‌بایست به جای برنامه‌ریزی کشوری به سمت برنامه‌ریزی انرژی منطقه‌ای و تدوین یک سبد انرژی تجدیدپذیر منطقه‌ای حرکت کرد. در پژوهش حاضر، ابتدا معیارهای ظرفیت‌سنجی انواع مختلف انرژی‌های تجدیدپذیر شامل انرژی خورشیدی، بادی، زمین گرمایی، برق آبی و زیست‌توده، بر اساس نقشه‌های سامانه جغرافیایی و اطلاعات دریافت شده در سازمان هواشناسی و ساتبا، برای 1361 طول و عرض جغرافیایی، امتیازدهی گردیده است. سپس با استفاده از نرم‌افزار Rapidminer نقاط جغرافیایی در پنج خوشه، تقسیم‌بندی گردید که هر خوشه شامل مناطق هم ظرفیت با بیشترین تشابه است. از این 5 خوشه، دو خوشه جزو مناطق خشک کشور محسوب می‌شوند. سپس بر اساس بررسی منابع کتابخانه‌ای و استفاده از نظرات خبرگان ساتبا (گروه پژوهشی انرژی‌های تجدیدپذیر)، یک مدل استنتاج فازی بر اساس 5 معیار توسعة پایدار شامل: دسترسی به فناوری، هزینه‌های سرمایه‌گذاری، بهره‌وری سرمایه، میزان اشتغال، و پیامدهای محیط زیستی به همراه معیار ظرفیت‌سنجی طراحی گردید و براساس قوانین فازی تعریف‌شده بر روی این معیارها، درصد سهم هر نوع انرژی در سبد انرژی هر خوشه محاسبه شد. در گام نهایی، بر اساس معیارهای جمعیت‌شناختی شامل نرخ بیکاری، نرخ رشد جمعیت، فرهنگ پذیرش (نرخ باسوادی)، امنیت سرمایه‌گذاری، به اولویت‌بندی خوشه‌ها برای برنامه‌ریزی راهبردی دولت و سایر نهادهای تأثیرگذار همچون استانداری‌ها، شهرداری‌ها و اتاق‌های بازرگانی پرداخته شد. بطور نمونه، در خوشة 4 که شامل برخی شهرهای استان‌های اصفهان، خراسان، یزد، کرمانشاه، فارس و کهکیلویه است که براساس تقسیم‌بندی آب‌وهوایی جزو مناطق خشک و نیمه‌خشک کشور هستند، مطابق با معیارهای ظرفیت‌سنجی و معیارهای توسعة پایدار دارای سبد انرژی با 25% سهم انرژی بادی، 39% سهم انرژی خورشیدی، 10% سهم انرژی برق آبی و 26% سهم انرژی زیست‌توده است و از لحاظ اولویت‌بندی سرمایه‌گذاری دولت بر اساس معیارهای اجتماعی (درصد بیکاری، پذیرش انرژی‌های نو، رشد جمعیت و امنیت سرمایه‌گذاری) در اولویت اول قرار می‌گیرند.

کلیدواژه‌ها


‎[1]. Behbood, V., Lu, J., & Zhang, G. (2010). Adaptive Inference-based learning and rule generation algorithms in fuzzy neural network for failure prediction. In 2010 IEEE International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering, pp. 33-38.
[2]. Cucchiella, F., D’Adamo, I., & Gastaldi, M. (2013). Italian energy portfolio analysis: an interactive renewable investments tool. Advanced Materials Research, 739, 768-776.
[3]. Hocine, A., Kouaissah, N., Bettahar, S., & Benbouziane, M. (2018). Optimizing renewable energy portfolios.
[4]. Houshmandynia, S., Hamdi, K., Mohebi, S., & Zamanimoghadam, A. (2022). Providing a Model of Effective Components for the Renewable Energy Business Model (By Predicting the Status of Renewable Energy in Iran and the World by 2030). Jounal of Marketing Management, 17(57), 27-49. [in Farsi]
[5]. Idrus, A., Nuruddin, M. F., & Rohman, M. A. (2011). Development of project cost contingency estimation model using risk analysis and fuzzy expert system. Expert Systems with Applications, 38(3), 1501-1508.
[6]. IRENA, I. (2019). Renewable energy and jobs: Annual review 2019. International Renewable Energy Agency (IRENA), United Arab Emirates.
[7]. Manzano-Agugliaro, F., Alcayde, A., Montoya, F. G., Zapata-Sierra, A., & Gil, C. (2013). Scientific production of renewable energies worldwide: An overview. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 18, 134-143.
[8]. Mroue, A. M., Mohtar, R. H., Pistikopoulos, E. N., & Holtzapple, M. T. (2019). Energy Portfolio Assessment Tool (EPAT): Sustainable energy planning using the WEF nexus approach–Texas case. Science of The Total Environment, 648, 1649-1664.
[9]. Nouri, E., & Nouri, M. (2014). Bazaar as a context for clean energy policies, opportunities and threats, the first national conference on civil engineering, architecture and sustainable development, Yazd, Yazd Payam Noor University. [in Farsi]
[10]. Osamu, I., Takashi, O., Izumi, K., & Hiroshi, M. (2005). Current status and future prospect of PV development in Japan: beyond 1GW of PV installed capacity. Proceedings of the 20th European photovoltaic solar energy conference and exhibition, Barcelona.
[11]. Rabbani, M., Mamaghani, M. G., Farshbaf-Geranmayeh, A., & Mirzayi, M. (2016). A Novel Mixed Integer Programming Formulation for Selecting the Best Renewable Energies to Invest: A Fuzzy Goal Programming Approach. International Journal of Operations Research and Information Systems (IJORIS), 7(3), 1-22.
[12]. Scala, A., Facchini, A., Perna, U., & Basosi, R. (2019). Portfolio analysis and geographical allocation of renewable sources: A stochastic approach. Energy Policy, 125, 154-159.
[13]. Waqif Kodhi, A. (2015). Strategic policy making in renewable energy for sustainable development The 5th Conference on New Energy and Distributed Production of Iran.
[14]. Yel, E., & Yalpir, S. (2011). Prediction of primary treatment effluent parameters by Fuzzy Inference System (FIS) approach. Procedia computer science, 3, 659-665.
[15]. Yuregir, O. H., & Sagiroglu, C. (2016). Solar energy validation for strategic investment planning via comparative data mining methods: an expanded example within the cities of Turkey. International Journal of Photoenergy, 2016, 1-16.
[16]. Zargar, B., Emami Meibodi, A., Jahangirnia, H., & Safa, M. (2020). A Financing Model of Photovoltaic Industry in Iran: Combination of Grounded Theory and Neural NetworksModel. Iranian Energy Economics10(37), 73-97. doi: 10.22054/jiee.2022.63746.1867. [in Farsi]
[17]. Zhang, M., Tang, Y., Liu, L., & Zhou, D. (2022). Optimal investment portfolio strategies for power enterprises under multi-policy scenarios of renewable energy. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 154, 111879.
[18]. Zhuang, Z. Y., Hocine, A., Kouaissah, N., & Kiker, G. A. (2023). Optimising sustainable renewable energy portfolios using a multi-tolerance fuzzy goal programming approach. International Journal of Green Energy20(6), 640-655.