Analiza lokalizacji biogazowni metodami AHP i taksonomii numerycznej – porównanie metod

• Autorzy: Stoltmann A. , Bućko P.

Warianty tytułu

EN

Analysis of the biogas plant location using analityc hierarchy process (AHP) and numerical taxonomy methods - methods comparison

• Konferencja: XVIII Konferencja Aktualne Problemy w Elektroenergetyce APE’2017 (XVIII; 07.06-09.06.2017; Jastrzębia Góra, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia porównanie wielokryterialnej metody Analytic Hierarchy Process (AHP) oraz taksonomii numerycznej na podstawie analizy wyboru lokalizacji biogazowni. Wykazano, że analiza lokalizacji biogazowni metodą AHP oraz metodą taksonomii numerycznej wskazuje jednakowe uporządkowanie rozpatrywanych lokalizacji, przy jednocześnie różnych wagach kryteriów wpływających na podjęcie decyzji. W artykule przedstawiono również badanie wrażliwości obu metod na zmianę liczby kryteriów i wariantów decyzyjnych. W metodzie AHP, po redukcji liczby kryteriów, wskazano to samo kryterium jako posiadające największy wpływ na wybór lokalizacji biogazowni. Metoda taksonomii numerycznej, po redukcji kryteriów, wskazała, że kryteria zmieniły swoje znaczenie względem analizowanej lokalizacji. Z tego względu metoda taksonomii numerycznej okazała się wrażliwą na zmianę liczby kryteriów.

EN

The article presents a comparison of the multicriteria Analytic Hierarchy Process method and numerical taxonomy based on the location of the biogas power plant. Biogas power plants were included in the group of energy sources which will contribute to the implementation of the energy-climate package for Poland until 2030. Energy security can be greatly enhanced by increasing the production of energy from renewable sources, eg. biogas power plants, which acquire energy from biogas of various origins. Therefore, the location of the biogas power plants is influenced by multiple factors, such as an environmental impact, availability and origin of biogas, technological aspects, and the possibility of utilization of produced energy. The problem of locating biogas power plants, due to a multitude of factors, is multicriteria. The AHP method is a mathematical method with a high level of advancement. The result of the analysis is to determine the rank vector of the considered options. The numerical taxonomy method is much less complex. It consists in determining the distance between the considered solutions and the hypothetically ideal solution, thus forming ranking solutions. The methods were compared in terms of sensitivity to changing options and decision-making criteria.

Słowa kluczowe

PL

biogazownia; bioenergetyka; metody analizy wielokryterialnej

EN

biogas power plants; bioenergy; multi-criteria decision analysis

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2017
• Tom: Nr 53
• Strony: 139--142
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., wykr., tab.

Twórcy

autor

Stoltmann A.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki tel.: [phone]

autor

Bućko P.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki tel.: [phone]

Bibliografia

• 1. Ministerstwo Gospodarki: Polityka energetyczna Polski do 2030 roku, Załącznik do uchwały nr 202/2009 Rady Ministrów Z dnia 10 listopada 2009 r., 2009.
• 2. Woźniak E.: Występowanie elektrowni biogazowych w Polsce i czynniki ich lokalizacji, 2015.
• 3. Ustawa z dnia 10 kwietnia 1997 r. Prawo energetyczne, Dz.U. 1997 Nr 54 poz. 348, 2006
• 4. Jasiulewicz M., Janiszewska D.: Potencjał biomasy województwa zachodniopomorskiego w aspekcie wykorzystania do celów energetycznych, Zesz. Nauk. SGGGW w Warszawie Probl. Rol. Światowego, Nr 1, s. 83–93, 2012.
• 5. Piwowar A.: Biogazownie rolnicze w w Polsce - lokalizacja i parametry, Tech. Rol. Ogrod. Leśna, Nr 6, s. 7–9, 2014.
• 6. Paska J.: Distributed generation and renewable energy sources in Poland, 9th International Conference Electrical Power Quality and Utilisation, 2007, s. 1–6.
• 7. Igliński B., Iglińska A., Kujawski W., Buczkowski R., Cichosz M.: Bioenergy in Poland, Renew. Sustain. Energy Rev., Nr 6, 2011, s. 2999–3007.
• 8. Urząd Regulacji Energetyki: Moc zainstalowana OZE 2016, 2016.
• 9. Zarębski P.: Uwarunkowania przestrzenne lokalizacji biogazowni w polsce, Stow. Ekon. Rol. i Agrobiznesu, Nr 16, s. 331–336, 2012.
• 10. Franc-Dąbrowska J., Jarka S.: Specyficzne uwarunkowania inwestycji w biogazownie rolnicze w Polsce, Rocz. Nauk. Ekon. Rol. i Rozw. Obsz. Wiej., Nr 4, s. 19–28, 2014.
• 11. Maj G., Piekarski W.: Modelowy tok postępowania inwestycyjnego jako element prawidłowego zarządzania projektem budowy biogazowni rolniczej, Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji., Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją, 2014, s. 867–878.
• 12. Kosewska K., Kamiński J. R.: Analiza ekonomiczna budowy i eksploatacji biogazowni rolniczych w Polsce, Inżynieria Rol., Nr 99, s. 189–194, 2008.
• 13. Madlener R., Kowalski K., Stagl S.: New ways for the integrated appraisal of national energy scenarios: The case of renewable energy use in Austria, Energy Policy, Nr 12, s. 6060–6074, 2007.
• 14. San Cristobal J. R.:, Multi-criteria decision-making in the selection of a renewable energy project in spain: The Vikor method, Renew. Energy, Nr 36, s. 498–502, 2011.
• 15. Madlener R., Antunes C. H., Dias L. C.: Assessing the performance of biogas plants with multi-criteria and data envelopment analysis, Eur. J. Oper. Res., Nr 197, s. 1084–1094, 2009.
• 16. Ertay T., Kahraman C., Kaya I.: Evaluation of renewable energy alternatives using MACBETH and fuzzy AHP multicriteria methods: the case of Turkey, Technol. Econ. Dev. Econ., Nr 19, s. 38–62, 2013.
• 17. Saaty T. L., Vargas L. G., Dellmann K.L.: The allocation of intangible resources: The analytic hierarchy process and linear programming, Socioecon. Plann. Sci., Nr 37, s. 169–184, 2003.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).