光伏扶貧項(xiàng)目是指由政府統(tǒng)一撥付資金，在光照資源良好的貧困區(qū)域建設(shè)村級(jí)光伏發(fā)電電站，并將發(fā)電營運(yùn)所得用以幫扶建檔立卡貧困戶的政府投資項(xiàng)目。它不僅有助于解決落后地區(qū)的能源供給、就業(yè)創(chuàng)收和經(jīng)濟(jì)建設(shè)等問題，還可以助力于縮短貧富差距，維護(hù)社會(huì)公平并推動(dòng)社會(huì)主義現(xiàn)代化進(jìn)程。自試點(diǎn)以來，政府利用兩年時(shí)間將光伏扶貧裝機(jī)規(guī)模增至1011萬千瓦，受惠人群突破百萬戶。因巨大的利好效用，光伏扶貧項(xiàng)目已成為探索中國特色扶貧事業(yè)中可圈可點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)詞條，也被成功納入十三五扶貧開發(fā)的工作重點(diǎn)。然而，隨著光伏項(xiàng)目的發(fā)展，光伏電站潛在可安裝面積日漸緊俏，棄光棄能等現(xiàn)象日益凸顯。同時(shí)，伴隨著扶貧開發(fā)的深入推進(jìn)，加之光伏扶貧項(xiàng)目呈現(xiàn)出分布分散、地形特殊和地質(zhì)多變等特點(diǎn)，部分因勘探不足、選址不良和規(guī)劃不當(dāng)引發(fā)的惡劣現(xiàn)象也逐漸顯現(xiàn)。項(xiàng)目實(shí)施區(qū)域優(yōu)選及其規(guī)劃問題開始引發(fā)社會(huì)各界的關(guān)注和思考。
綜合分析當(dāng)前主流的優(yōu)選理論可知，傳統(tǒng)的優(yōu)選模型普遍存在契合度不高、適用性欠佳或求解精度不足的問題，難以有效應(yīng)對光伏扶貧項(xiàng)目區(qū)域優(yōu)選及規(guī)劃建模。因此，本書以政策引導(dǎo)為支點(diǎn)，以什么區(qū)域?yàn)闂l件適宜如何進(jìn)行項(xiàng)目組合規(guī)劃為導(dǎo)向，結(jié)合項(xiàng)目內(nèi)在特征，探索高匹配度和強(qiáng)適應(yīng)性的區(qū)域優(yōu)選方法及其規(guī)劃模型，旨在助力完善項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，提高光伏扶貧活力，為項(xiàng)目新建、改擴(kuò)建乃至25年實(shí)施期滿后拆除重建等情境下的投資決策活動(dòng)提供可靠的智力支持。具體研究內(nèi)容如下。
（1）結(jié)合項(xiàng)目特征的相關(guān)政策梳理及投資機(jī)理研究。針對目前光伏扶貧項(xiàng)目研究未考慮政策引導(dǎo)作用且投資機(jī)理不甚明確的問題，本書以項(xiàng)目特征為邏輯起點(diǎn)進(jìn)行政策梳理及機(jī)理分析。首先，基于投資者、承包商、受益人和社會(huì)公眾等利益相關(guān)方的定位及特點(diǎn)，明確其目標(biāo)訴求，為后續(xù)因素提取和函數(shù)設(shè)立等過程提供支撐性材料；接著，結(jié)合項(xiàng)目目標(biāo)，對項(xiàng)目的具體特征進(jìn)行歸納，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)；隨后，梳理相關(guān)政策的發(fā)展態(tài)勢和時(shí)序特征，識(shí)別出對區(qū)域優(yōu)選及其規(guī)劃建模問題起著引導(dǎo)作用的政策，并以此作為全書研究的基本準(zhǔn)則，從而提高所建模型的政策匹配度；后，結(jié)合政策引導(dǎo)作用，分析投資機(jī)理并界定項(xiàng)目運(yùn)行機(jī)制，從而確保所建模型的項(xiàng)目契合度。
（2）基于政策引導(dǎo)的雙因素實(shí)施區(qū)域優(yōu)選指標(biāo)體系研究。針對傳統(tǒng)指標(biāo)提取過程中提取困難、因素缺失、篩選偏頗和決策支持度不足等問題，本書摒棄僅從經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、社會(huì)和環(huán)境等宏觀層面進(jìn)行因素提取的方法，而是立足于利益相關(guān)方的目標(biāo)訴求，提出政策風(fēng)險(xiǎn)收益反饋搜索閉環(huán)，進(jìn)而形成涵蓋政策引導(dǎo)、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、收益追逐和公眾反饋的四維因素集，從而提升因素提取效率；考慮到部分區(qū)域因不滿足建設(shè)紅線或整體規(guī)劃的要求而需被預(yù)先否決，本文通過界定指標(biāo)概念、合并重疊因素和剔除無關(guān)因素，構(gòu)建出政策引導(dǎo)下否決指標(biāo)和優(yōu)選指標(biāo)雙因素框架，從而保證指標(biāo)體系的全面性。以上基于利益相關(guān)方目標(biāo)訴求的因素提取思路可為學(xué)者搜集評估指標(biāo)提供技術(shù)參考。
（3）考慮決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好的直覺模糊組合優(yōu)選方法研究。針對傳統(tǒng)模糊集難以反映決策信息猶豫度、常規(guī)賦權(quán)方法僅從主觀重要性或客觀信息量進(jìn)行單側(cè)度量、主流的排序過程未將決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好納入考慮范疇的問題，本書首先權(quán)衡了評估指標(biāo)量、模糊界限及評估精度要求，決定采用直覺模糊語言集作為定性因素的評估依據(jù)；接著，結(jié)合直覺模糊集的矩陣一致性和熵值分布特征，對傳統(tǒng)層次分析法和熵權(quán)法進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整與拓展，使得整個(gè)定權(quán)過程既能很好地反映專家經(jīng)驗(yàn)的模糊性與猶豫程度，又能達(dá)到兼顧指標(biāo)邏輯重要性和優(yōu)選貢獻(xiàn)度的決策效果；隨后，基于直覺模糊集的運(yùn)算邏輯和距離測度公式，對傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好交互式?jīng)Q策排序框架進(jìn)行調(diào)整，使排序結(jié)果充分反映決策者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理，提高方法的實(shí)用度。本研究既有助于提升傳統(tǒng)賦權(quán)方法的應(yīng)用活力，豐富賦權(quán)方法理論體系，又可以提高排序過程的優(yōu)選效率，豐富排序方法理論體系。
（4）考慮扶貧效果和容量約束的組合優(yōu)化模型及尋優(yōu)算法研究。針對傳統(tǒng)組合優(yōu)化模型契合度不高且尋優(yōu)算法結(jié)果欠佳的問題，本書通過剖析光伏扶貧在戰(zhàn)略層、項(xiàng)目層和資源層的投資目標(biāo)及訴求，歸納出其項(xiàng)目組合的具體特征，在項(xiàng)目目標(biāo)、政策引導(dǎo)、條例規(guī)范和并網(wǎng)要求的共同作用下構(gòu)建出目標(biāo)約束組合優(yōu)化模型。在目標(biāo)函數(shù)方面，考慮到光伏扶貧項(xiàng)目兼具并網(wǎng)發(fā)電和幫扶貧困的任務(wù)，引入擬幫扶人數(shù)表征扶貧效果，從而設(shè)立成本和扶貧效果兩項(xiàng)優(yōu)化目標(biāo)；在約束條件方面，考慮到相關(guān)政策的規(guī)范和要求，結(jié)合電網(wǎng)建設(shè)和資源消耗等常規(guī)限制，從而設(shè)立容量限制的約束條件；在求解算法方面，結(jié)合種群適應(yīng)度分布，令個(gè)體繁殖概率自適應(yīng)調(diào)整，從而形成兼具非支配排序、擁擠度計(jì)算、精英策略和自適應(yīng)遺傳概率的改進(jìn)算法，可應(yīng)對過早收斂、求解欠佳和概率固化等問題，提高解集穩(wěn)定性。改進(jìn)的算法可豐富智能算法理論體系。
（5）基于公平與效率的規(guī)劃方案優(yōu)選模型及求解算法研究。針對傳統(tǒng)項(xiàng)目規(guī)劃方案優(yōu)選過程僅考慮效率測度結(jié)果且未對小樣本數(shù)據(jù)求解偏差進(jìn)行處理的問題，本研究基于項(xiàng)目全生命周期與利益相關(guān)方雙重視角，對公平與效率的具體表征進(jìn)行歸納和總結(jié)。首先，引入公平因子，并結(jié)合標(biāo)桿方案和聚類算法對備選方案進(jìn)行樣本初篩，識(shí)別出在公平層面表現(xiàn)欠佳的方案并予以剔除，極大契合政府投資項(xiàng)目在維護(hù)社會(huì)公平方面的理念；接著，將效率訴求轉(zhuǎn)化為可運(yùn)算的投入產(chǎn)出變量，借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析算法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行效率測度；后，考慮到小樣本可能帶來的估算偏差，引入重抽樣技術(shù)進(jìn)行樣本擴(kuò)容和效率值糾偏，結(jié)合糾偏后的效率值完成方案的優(yōu)選排序，從而保證優(yōu)選結(jié)果的準(zhǔn)確性。以上提及的模型構(gòu)建思路可拓展到其他政府投資項(xiàng)目的方案優(yōu)選或效率分析中，提高優(yōu)選模型與項(xiàng)目的契合度，而帶糾偏處理的數(shù)據(jù)分析算法亦可豐富效率測度理論體系。