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| 編輯推薦： |
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本书将政府投资决策与能源扶贫相结合，聚焦项目规划与开发过程中存在着诸如跨越建设红线、霸占农林地、选址规划不当等实施区域优选问题，通过梳理光伏扶贫项目的投资机理，结合政策引导作用探究其潜在区域识别和优选的高精度方法，结合资源受限现象，权衡项目公平与效率，研究实施区域规划方案遴选过程并形成可供拓展的优选模型，对于理论体系的丰富、项目决策效率的提升和靶向拓展都有着重要的科研价值和实践指导作用。理论联系实际；有观点，有方法，有措施建议
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| 內容簡介： |
本书共分7章，第1章介绍了政府投资光伏扶贫项目区域优选方法及其规划模型研究的研究背景和意义、国内外研究现状，以及研究内容和技术路径；第2章介绍了减贫相关理论、风险决策相关理论和规划模型相关理论；第3章介绍了政府投资光伏扶贫项目政策及投资机理；第4章介绍了政策引导下光伏扶贫项目实施区域优选方法；第5章介绍了基于非支配排序遗传算法的组合优化模型构建；第6章介绍了基于公平与效率理论的规划方案优选模型构建；第7章总结了研究成果，并对未来的研究提出了展望。
本书适合从事政府投资、能源项目管理、决策方法理论等研究领域的专业人士、教师和学生阅读使用。
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| 關於作者： |
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乌云娜，女，1956年7月生，蒙古族，吉林省前郭旗人。现为新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室主任；华北电力大学二岗教授，博士生导师；华北电力大学管理科学与工程一级学科学术负责人，管理科学与工程北京市重点学科学术带头人，管理科学与工程博士后流动站负责人；教学团队带头人、北京市优秀教学团队负责人、及北京市特色专业负责人；全国优秀教师，北京市教学名师，北京市优秀教师，北京市师德先进个人；中共十七大党代表，享受国务院政府特殊津贴。
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论 1
1.1 研究的背景和意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 5
1.2 国内外研究现状 9
1.2.1 光伏扶贫项目研究现状 9
1.2.2 实施区域优选方法研究现状 16
1.2.3 项目规划决策模型研究现状 21
1.3 主要研究内容和技术路径 26
1.3.1 主要研究内容 26
1.3.2 研究技术路线 29
1.4 主要创新点 31
第2章 相关基础理论研究 34
2.1 减贫相关理论 35
2.1.1 贫困的定义与划分标准 35
2.1.2 社会主义贫困理论内在逻辑 37
2.2 风险决策相关理论 40
2.2.1 风险决策的基本概念 40
2.2.2 关键理论及其演化路径 43
2.3 规划模型相关理论 50
2.3.1 数学规划模型的基本内涵 50
2.3.2 条件约束与组合优化模型 53
2.3.3 效率测度模型及其延展 55
2.4 本章小结 64
第3章 政府投资光伏扶贫项目政策及投资机理 66
3.1 光伏扶贫项目基本内涵 67
3.1.1 光伏扶贫项目的基本特征 67
3.1.2 考虑利益相关方的项目目标 71
3.1.3 影响目标实现的关键问题 74
3.2 结合项目内涵的相关政策分析 78
3.2.1 基于时序规律的政策特征梳理 78
3.2.2 基于政策特征的政策引导作用 84
3.3 政策引导下光伏扶贫项目投资机理研究 86
3.3.1 项目利益相关方的组织架构 86
3.3.2 光伏扶贫项目的建设类型 91
3.3.3 光伏扶贫项目的融资模式 96
3.4 本章小结 100
第4章 政策引导下光伏扶贫项目实施区域优选方法 102
4.1 关键影响因素识别与分析 103
4.1.1 因素挖掘思路与原则 104
4.1.2 关键影响因素识别与挖掘 109
4.1.3 实施区域优选指标体系 116
4.2 直觉模糊环境的因素评估值采集 118
4.2.1 评估值类型及采集流程 118
4.2.2 直觉模糊环境的评估值确定方法 126
4.3 直觉模糊主客观组合权重计算 127
4.3.1 权重确定方法介绍与分析 127
4.3.2 直觉模糊环境的组合定权方法 137
4.4 基于TODIM集结框架的区位优选排序 141
4.4.1 信息集结及排序技术特点 141
4.4.2 直觉模糊环境的TODIM优选排序方法 150
4.5 算例分析 151
4.6 本章小结 159
第5章 基于非支配排序遗传算法的组合优化模型构建 161
5.1 光伏扶贫项目组合优化特点及内涵 162
5.1.1 项目组合管理及其内涵 162
5.1.2 光伏扶贫项目组合优化特征 166
5.2 光伏扶贫项目组合优化模型设计 169
5.2.1 模型的基本假设 169
5.2.2 多维“目标—约束”组合优化模型构建 171
5.3 算法分析及优化 176
5.3.1 优化求解算法内涵及分类 176
5.3.2 多目标遗传算法适用性分析 181
5.3.3 改进的非支配遗传算法 186
5.4 算法性能测试及算例分析 191
5.4.1 算法性能测试 191
5.4.2 算例分析 197
5.5 本章小结 201
第6章 基于公平与效率理论的规划方案优选模型构建 203
6.1 光伏扶贫项目公平与效率特质分析 204
6.1.1 项目全生命周期公平与效率表征 204
6.1.2 项目相关方视角下公平与效率诉求 207
6.1.3 公平与效率理论适用性 209
6.2 光伏扶贫项目规划方案优选模型设计 212
6.2.1 模型基本假设 212
6.2.2 变量分析及选择 213
6.2.3 优选模型设计与构建 215
6.3 算法分析与优化 218
6.3.1 聚类分析算法介绍 218
6.3.2 数据包络分析算法描述 225
6.3.3 考虑数据纠偏的组合求解算法 233
6.4 算例分析 237
6.5 本章小结 243
第7章 研究成果和结论 246
参考文献 252
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| 內容試閱：
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光伏扶贫项目是指由政府统一拨付资金，在光照资源良好的贫困区域建设村级光伏发电电站，并将发电营运所得用以帮扶建档立卡贫困户的政府投资项目。它不仅有助于解决落后地区的能源供给、就业创收和经济建设等问题，还可以助力于缩短贫富差距，维护社会公平并推动社会主义现代化进程。自试点以来，政府利用两年时间将光伏扶贫装机规模增至1011万千瓦，受惠人群突破百万户。因巨大的利好效用，光伏扶贫项目已成为探索中国特色扶贫事业中可圈可点的“经验词条”，也被成功纳入“十三五”扶贫开发的工作重点。然而，随着光伏项目的发展，光伏电站潜在可安装面积日渐紧俏，弃光弃能等现象日益凸显。同时，伴随着扶贫开发的深入推进，加之光伏扶贫项目呈现出分布分散、地形特殊和地质多变等特点，部分因勘探不足、选址不良和规划不当引发的恶劣现象也逐渐显现。项目实施区域优选及其规划问题开始引发社会各界的关注和思考。
综合分析当前主流的优选理论可知，传统的优选模型普遍存在契合度不高、适用性欠佳或求解精度不足的问题，难以有效应对光伏扶贫项目区域优选及规划建模。因此，本书以政策引导为支点，以“什么区域为条件适宜”“如何进行项目组合规划”为导向，结合项目内在特征，探索高匹配度和强适应性的区域优选方法及其规划模型，旨在助力完善项目实施经验，提高光伏扶贫活力，为项目新建、改扩建乃至25年实施期满后拆除重建等情境下的投资决策活动提供可靠的智力支持。具体研究内容如下。
（1）结合项目特征的相关政策梳理及投资机理研究。针对目前光伏扶贫项目研究未考虑政策引导作用且投资机理不甚明确的问题，本书以项目特征为逻辑起点进行政策梳理及机理分析。首先，基于投资者、承包商、受益人和社会公众等利益相关方的定位及特点，明确其目标诉求，为后续因素提取和函数设立等过程提供支撑性材料；接着，结合项目目标，对项目的具体特征进行归纳，为后续研究奠定基础；随后，梳理相关政策的发展态势和时序特征，识别出对区域优选及其规划建模问题起着引导作用的政策，并以此作为全书研究的基本准则，从而提高所建模型的政策匹配度；后，结合政策引导作用，分析投资机理并界定项目运行机制，从而确保所建模型的项目契合度。
（2）基于政策引导的双因素实施区域优选指标体系研究。针对传统指标提取过程中提取困难、因素缺失、筛选偏颇和决策支持度不足等问题，本书摒弃仅从经济、技术、社会和环境等宏观层面进行因素提取的方法，而是立足于利益相关方的目标诉求，提出“政策—风险—收益—反馈”搜索闭环，进而形成涵盖政策引导、风险规避、收益追逐和公众反馈的四维因素集，从而提升因素提取效率；考虑到部分区域因不满足建设红线或整体规划的要求而需被预先否决，本文通过界定指标概念、合并重叠因素和剔除无关因素，构建出政策引导下否决指标和优选指标双因素框架，从而保证指标体系的全面性。以上基于利益相关方目标诉求的因素提取思路可为学者搜集评估指标提供技术参考。
（3）考虑决策者风险偏好的直觉模糊组合优选方法研究。针对传统模糊集难以反映决策信息犹豫度、常规赋权方法仅从主观重要性或客观信息量进行单侧度量、主流的排序过程未将决策者风险偏好纳入考虑范畴的问题，本书首先权衡了评估指标量、模糊界限及评估精度要求，决定采用直觉模糊语言集作为定性因素的评估依据；接着，结合直觉模糊集的矩阵一致性和熵值分布特征，对传统层次分析法和熵权法进行适应性调整与拓展，使得整个定权过程既能很好地反映专家经验的模糊性与犹豫程度，又能达到兼顾指标逻辑重要性和优选贡献度的决策效果；随后，基于直觉模糊集的运算逻辑和距离测度公式，对传统的风险偏好交互式决策排序框架进行调整，使排序结果充分反映决策者的风险规避心理，提高方法的实用度。本研究既有助于提升传统赋权方法的应用活力，丰富赋权方法理论体系，又可以提高排序过程的优选效率，丰富排序方法理论体系。
（4）考虑扶贫效果和容量约束的组合优化模型及寻优算法研究。针对传统组合优化模型契合度不高且寻优算法结果欠佳的问题，本书通过剖析光伏扶贫在战略层、项目层和资源层的投资目标及诉求，归纳出其项目组合的具体特征，在项目目标、政策引导、条例规范和并网要求的共同作用下构建出“目标—约束”组合优化模型。在目标函数方面，考虑到光伏扶贫项目兼具并网发电和帮扶贫困的任务，引入拟帮扶人数表征扶贫效果，从而设立成本和扶贫效果两项优化目标；在约束条件方面，考虑到相关政策的规范和要求，结合电网建设和资源消耗等常规限制，从而设立容量限制的约束条件；在求解算法方面，结合种群适应度分布，令个体繁殖概率自适应调整，从而形成兼具非支配排序、拥挤度计算、精英策略和自适应遗传概率的改进算法，可应对过早收敛、求解欠佳和概率固化等问题，提高解集稳定性。改进的算法可丰富智能算法理论体系。
（5）基于公平与效率的规划方案优选模型及求解算法研究。针对传统项目规划方案优选过程仅考虑效率测度结果且未对小样本数据求解偏差进行处理的问题，本研究基于项目全生命周期与利益相关方双重视角，对公平与效率的具体表征进行归纳和总结。首先，引入公平因子，并结合标杆方案和聚类算法对备选方案进行样本初筛，识别出在公平层面表现欠佳的方案并予以剔除，极大契合政府投资项目在维护社会公平方面的理念；接着，将效率诉求转化为可运算的投入产出变量，借助数据包络分析算法对样本数据进行效率测度；后，考虑到小样本可能带来的估算偏差，引入重抽样技术进行样本扩容和效率值纠偏，结合纠偏后的效率值完成方案的优选排序，从而保证优选结果的准确性。以上提及的模型构建思路可拓展到其他政府投资项目的方案优选或效率分析中，提高优选模型与项目的契合度，而带纠偏处理的数据分析算法亦可丰富效率测度理论体系。
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