Identyfikatory
Warianty tytułu
Porównanie metod AHP i taksonomii numerycznej na podstawie analizy lokalizacji biogazowni
Języki publikacji
Abstrakty
The paper presents a comparison of the multi-criteria Analytic Hierarchy Process (AHP) method and numerical taxonomy in biogas plant location selection. Biogas plants are sources that will significantly contribute to the implementation of the provisions of the energy and climate package for Poland by 2030. Increasing the share of energy produced from renewable sources, e.g. biogas plants, will increase the country’s energy security. Biogas plants obtain energy from biogas of various origins. Therefore, biogas plant location choice depends on such factors as environmental impact, biogas availability and origin, technological aspects, and possible output energy use. The multitude of these factors makes the biogas plant location choice a multithreaded issue. The AHP is a highly sophisticated mathematical method. Its advantage is the ability to compare countable and uncountable factors with each other. The analysis outcome is a vector containing the ranking of considered variants. The numerical taxonomy is a much less complex method. It consists in determining the tested solutions’ distances from a hypothetical ideal solution, the so-called standard, in effect creating their ranking. The methods were compared in terms of sensitivity to change of decision options and criteria, decision-makers’ and experts’ involvement level, as well as computational complexity.
Artykuł przedstawia porównanie wielokryterialnej metody analytic hierarchy proces (AHP) oraz taksonomii numerycznej w przy- padku wyboru lokalizacji biogazowni. Biogazownie należy zaliczyć do źródeł, które w znaczny sposób przyczynią się do realizacji postanowień pakietu energetyczno-klimatycznego dla Polski do 2030 roku. Zwiększenie udziału produkcji energii pochodzącej z OZE, np. biogazowni, spowoduje wzrost bezpieczeństwa energetycznego kraju. Biogazownie pozyskują energię pochodzącą z biogazu różnego pochodzenia. Dlatego też na lokalizację biogazowni wpływają takie czynniki, jak: oddziaływanie na środowisko, dostępność oraz pochodzenie biogazu, aspekty technologiczne, możliwość wykorzystania wyprodukowanej energii. Mnogość wymienionych czynników czyni kwestię lokalizacji biogazowni zagadnieniem wielowątkowym. Metoda AHP jest metodą matema- tyczną o dużym stopniu zaawansowania. Zaletą metody jest możliwość porównania ze sobą czynników policzalnych oraz niepo- liczalnych. Efektem analizy jest wyznaczenie wektora zawierającego uszeregowanie rozpatrywanych wariantów. Metoda takso- nomii numerycznej jest metodą o znacznie mniejszym stopniu skomplikowania. Polega na wyznaczeniu odległości badanych rozwiązań od hipotetycznego rozwiązania idealnego, tzw. wzorca, w efekcie tworząc ranking rozwiązań. Metody porównano pod względem wrażliwości na zmianę wariantów decyzyjnych i kryteriów, stopnia zaangażowania decydentów i ekspertów oraz złożo- ności obliczeniowej.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
45--51
Opis fizyczny
Bibliogr. 28 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
- Politechnika Gdańska
autor
- Politechnika Gdańska
Bibliografia
- 1. The Ministry of Economy, Polityka energetyczna Polski do 2030 roku [Polish Energy Policy until 2030], Annex to Resolution No. 202/2009 of the Council of Ministers of November 10, 2009, 2009.
- 2. Woźniak E., Występowanie elektrowni biogazowych w Polsce i czynniki ich lokalizacji [The occurrence of biogas power plants in Poland and their location factors], 2015 [online], http://wwweko-dok. pl/2016/128.pdf [access: 02.05.2017].
- 3. The Act of 10 April 1997, the Energy Law, Journal of Laws of 2006 No. 89, item 625 with later amendments.
- 4. Jasiulewicz M., Janiszewska D., Potencjał biomasy województwa zachodniopomorskiego w aspekcie wykorzystania do celów energetycznych [Biomass potential of the West Pomeranian Voivodeship in view of the use for energy generation], Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Problemy Rolnictwa Światowego, Vol. 12, book 1, 2012, pp. 83–93.
- 5. Piwowar A., Biogazownie rolnicze w Polsce – lokalizacja i parametry techniczne instalacji instalacji [Agricultural biogas plants in Poland – locations and technical parameters of installation], Technika Rolnicza, Ogrodnicza, Leśna, No. 6, 2014, pp. 7–9.
- 6. Miller A., Analiza świadectw pochodzenia energii elektrycznej z odnawialnych źródeł na przełomie lat 2005-2014 [Analysis of certificates of origin of electricity from renewable sources at the turn of 2005-2014] [in:] Globalizacja i regionalizacja w ochronie środowiska, edited by: T. Noch, J. Saczuk, A. Wesołowska, Wydawnictwo Gdańskiej Szkoły Wyższej, Gdańsk 2014.
- 7. Paska J., Distributed generation and renewable energy sources in Poland, 9th International Conference Electrical Power Quality and Utilisation, 2007, pp. 1–6.
- 8. Igliński B. et al., Bioenergy in Poland, Renewable & Sustainable Energy Reviews, Vol. 15, No. 6, 2011, pp. 2999–3007.
- 9. URE Energy Regulatory Office, Moc zainstalowana OZE 2016 [RES installed capacity 2016], 2016.
- 10. Energy Regulatory Office, Ilość energii elektrycznej wytworzonej z OZE w latach 2005–2016, potwierdzonej świadectwami pochodzenia, wydanymi do dnia 30.06.2016 [Electricity output from RES in 2005-2016, as documented by certificates of origin issued until 30.06.2016, 2016.
- 11. Zarębski P., Uwarunkowania przestrzenne lokalizacji biogazowni w Polsce [Spatial conditions of biogas plant locations in Poland], Stowarzyszenie Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, Vol. 16, No. 3, 2013, pp. 331–336.
- 12. Franc-Dąbrowska J., Jarka S., Specyficzne uwarunkowania inwestycji w biogazownie rolnicze w Polsce [Specific conditions for investments in agricultural biogas plants in Poland], Roczniki Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, Vol. 101, No. 4, 2014, pp. 19–28.
- 13. Maj G., Piekarski W, Modelowy tok postępowania inwestycyjnego jako element prawidłowego zarządzania projektem budowy biogazowni rolniczej [Model course of investment proceedings as an element of proper management of agricultural biogas plant development projects] [in:] Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, Vol. I, edited by R. Knosala, Opole 2014, pp. 867–878.
- 14. Kosewska K., Kamiński R., Analiza ekonomiczna budowy i eksploatacji biogazowni rolniczych w Polsce [Economic analysis of construction and operation of agricultural biogas plants in Poland], Inżynieria Rolnicza, No. 1(99), 2008, pp. 189–194.
- 15. Berruto R. et al., Comparison of distribution systems for biogas plant residual, Biomass and Bioenergy, Vol. 52, 2013, pp. 139–150.
- 16. 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, Vol. 35, No. 12, 2007, pp. 6060–6074.
- 17. Cristobal San J.R., Multi-criteria decision-making in the selection of a renewable energy project in Spain: The Vikor method, Renewable Energy, Vol. 36, No. 2, 2011, pp. 498–502.
- 18. Madlener R., Antunes C.H., Dias L.C., Assessing the performance of biogas plants with multi-criteria and data envelopment analysis, European Journal of Operational Research, Vol. 197, No. 3, 2009, pp.1084–1094.
- 19. Ertay T., Kahraman C, Kaya I., Evaluation of renewable energy alternatives using MACBETH and fuzzy AHP multi-criteria methods: the case of Turkey, Technological and Economic Development of Economy, Vol. 19, No. 1, 2013, pp. 38–62.
- 20. Troldborg M., Heslop S., Hough R.L., Assessing the sustainability of renewable energy technologies using multi-criteria analysis: Suitability of approach for national-scale assessments and associated uncertainties, Renewable & Sustainable Energy Reviews, Vol. 39, 2014, pp. 1173–1184.
- 21. Saaty T.L., Vargas, L.G., Dellmann K, The allocation of intangible resources: The analytic hierarchy process and linear programming, Socio-Economic Planning Sciences, Vol. 37, 2003, pp. 169–184.
- 22. Downarowicz O. et al., Zastosowanie metody ahp do oceny i sterowania poziomem bezpieczeństwa złożonego obiektu technicznego [Application of the ahp method to assess and control the safety level of a complex technical facility], Gdańsk University of Technology, 2000.
- 23. Srichetta P., Thurachon W, Applying Fuzzy Analytic Hierarchy Process to Evaluate and Select Product of Notebook Computers, International Journal of Modeling and Optimization, Vol. 2, No. 2, 2012, pp. 168–173.
- 24. Prusak A., Stefanów P., Gardian M., Graficzna forma kwestionariusza w badaniach AHP/ANP [Graphic form of the questionnaire in AHP / ANP research], Modern Management Review, Vol. 34, No. 20, 2013, pp. 171–189.
- 25. Kolenda M., Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych [Numerical taxonomy. Classification, ranking and analysis of multi-feature objects], University of Economics in Wroclaw, 2006.
- 26. Czermińska M., Zastosowanie metod taksonomicznych w klasyfikacji krajów Unii Europejskiej z punktu widzenia poziomu ich rozwoju gospodarczego [Application of taxonomic methods in the classification of European Union countries with regard to their economic development], Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Vol. 575, No. 284, 2002, pp. 149–161.
- 27. Walentynowicz P., Jankowska-Mihułowicz M., Wykorzystanie analizy wielokryterialnej w podejmowaniu decyzji kierowniczych, w przedsiębiorstwach województwa pomorskiego [The use of multi- criteria analysis in making managerial decisions in enterprises in the Pomeranian Voivodeship], Zarządzanie i Finanse, Vol. 2, No. 1, 2012, pp. 205–221.
- 28. Sikorski M., Instrukcja do programu Expert Choice v.9.5 [Operating manual for Expert Choice v.9.5 software], Gdańsk University of Technology, 2000.
Uwagi
Wersja polska na stronach 52--56.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5ed04a0f-400d-4849-847e-9b65094c8dbb