作者：司戈杨,徐伟,杨海涛
来源：海上风电融合项目的综合效益评价[J/OL].天津理工大学学报,1-9[2025-12-31]
摘要：海上风电融合发展已成为我国海洋开发的新趋势，本文构建了一套涵盖生态、经济、社会和产业协同四个维度的综合效益评价指标体系，补充了传统三维评价模型中对产业协同效益的缺失。同时采用层次分析法与模糊综合评价法相结合的方法，从中筛选出具有代表性的18项指标，并以山东某"海上风电+海洋牧场"融合项目为案例进行实证研究。评价结果表明，该项目在产业协同和社会效益方面表现优秀，生态效益良好，经济效益相对一般，综合效益表现为良好，说明其综合效益较为理想，达到预期目标，整体评价结果与项目的实际发展情况基本一致，验证了所构建指标体系的科学性与可行性。
在全球海上电产业蓬勃发展的背景下，作为清洁能源的重要组成部分，海上风电对于各国实现碳中和目标具有重大意义。中国、欧洲等国家与地区正通过规模化开发加速能源绿色转型，2024年，我国海上风电新增并网装机4GW,到2024年年底的累计并网装机容量达到41.8GW。然而，大规模风电场的密集开发使得近岸资源短缺、投资成本高昂等诸多问题逐渐暴露。在此背景下，国家发改委《"十四五"现代能源体系规划》提出"推动海上电与海洋牧场、制氢、旅游等融合发展"，标志着海上风电的发展方向正由单一发电逐步转向生态、经济与社会多方面协调推进的新阶段。
目前，国内外均已经开始进行海上电融合发展产业的建设。2019年3月，我国第一个"海上风电+海洋牧场"融合发展的项目"昌邑海洋牧场与三峡300MW海上风电融合"项目"获得核准。2020年7月10日，集"渔业+旅游"为一体的"耕海一号"海洋牧场综合体一期项目投入运营;2023年4月28日，二期投入运行。"2023年5月中、下旬，"海上风电+制气"融合发展的"东福一号"项目在福建兴化湾海上风电场开展，海事装置在现实海洋环境中稳定制氢，10天连续不间断产生了25.7公斤氢气。
现阶段，对于海上风电方向的研究多集中于文献综述、数学建模、实测数据等单一方向的研究，很少有从融合发展角度构建综合性评价指标体系进行系统分析。尤其近年来，海上风电融合模式作为一种新兴的发展方向，尚处于探索阶段，相关文献数量较少，特别是在综合效益评价方面，系统性的研究仍较为缺乏。考虑到海上风电融合发展在实践中具有显著的多维性与复杂性，其效益评估需从融合模式、生态环境、社会经济等多个层面进行综合考量，以实现全面系统的分析。因此，构建一个完整且科学合理的海上风电融合发展的综合效益评价指标体系，对于准确识别和量化海上风电融合发展项目在建设以及运营过程中所产生的综合效益，具有重要的理论价值与现实意义。
基于此，本文提出一套系统的海上风电融合发展的综合效益评价方法:首先，选择德尔菲法筛选并构建指标体系;其次，运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)计算各指标的权重;最后,采用模糊综台评价法(fuzzycomprehensive evaluation,FCE)得出最终评价等级。这一方法为海上风电融合发展项目提供了有效的评估工具，旨在推动能源可持续发展，同时实现各行业与海洋环境的和谐共存。
（一）评价指标的筛选
为构建科学合理的海上风电融合发展综合效益评价体系，本文在梳理国内外相关研究文献的基础上，结合典型融合项目的实践经验与数据可获得性，初步提取了一批具有代表性的评价指标。同时，参考《"十四五"可再生能源发展规划》《"十四五"现代能源体系规划》等国家政策文件中关于推动海上风电与渔业、制氢、文旅等产业协同发展的指导意见，确保评价指标的合理性。在此基础上，进一步采用德尔菲法开展多轮专家问卷调查，系统收集行业专家的意见建议，对初选指标进行反复修订和优化，提升指标体系的科学性与可操作性。最终构建了涵盖生态、经济、社会和产业协同四个维度的综合效益评价指标体系，共计18项核心指标。各指标的具体定义、量化方法及权重结果将在1.2节中详细介绍。
（二）资评价指标的量化及权重确定
为了提升综合评价结果的准确性，本文采用定性和定量相结合的方法量化所选评价指标。并通过AHP分析法确定各指标权重。具体计算过程见第2章，这里仅给出最终的指标体系及权重结果，如表1所示。
定性指标的考核能够纳入一些难以直接量化的要素，从而提供定量指标无法涉及到的信息;定量指标的计算方法通过对数据的量化分析，可以提供相对客观的衡量标准，二者结合使得综合评价结果更加科学、全面和客观。
定性指标通过问卷调查的方法，邀请专家对定性指标进行打分，综合考虑海上风电融合发展的影响。
定量指标在已有文献的基础上，重点考虑海上风电行业和各行业融合发展的关系进行量化。
指标量化公式及量化依据如下。
A生态效益
A1环保投入率:环保投入率用于衡量项目环保方面的投资占比。
[Math Processing Error]
其中，EIR为环保投入率，[Math Processing Error]为环保投资金额，[Math Processing Error]为总投资金额。
A2生物多样性：生物多样性主要用于衡量项目区域海域中渔业生物的种类数量及分布均衡程度。
利用Shannon-wiener多样性指数进行量化。
[Math Processing Error]
[Math Processing Error]
其中，[Math Processing Error]为第i个物种的个体数；N为渔获物总个体数量；[Math Processing Error]为第[Math Processing Error]种物种个体数量占渔获物总个体数量的比值；S为渔获物中总种类数量。
A3节约标准煤：
[Math Processing Error]
其中，SCSUE为替代标准煤单位换算值，[Math Processing Error]为年均节约量，[Math Processing Error]为年发电量。
A4年均碳减排量
[Math Processing Error]
其中，CERUE为碳减排单位换算值，[Math Processing Error]为年均碳减排量，[Math Processing Error]为年发电量
A5年均[Math Processing Error]减排量
[Math Processing Error]
其中，[Math Processing Error]为年均[Math Processing Error]减排单位换算值，[Math Processing Error]为年均[Math Processing Error]减排量，[Math Processing Error]为年发电量。
B经济效益
B1单位发电成本：
其表示每发一度电所需的平均成本，是衡量发电项目经济性的重要指标之一。
[Math Processing Error]
其中，UPGC为单位发电成本，[Math Processing Error]为总投资成本，[Math Processing Error]为总发电量。
B2盈利能力:
即对项目是否盈利以及盈利水平进行分析判断。
本文构建三级指标总投资收益率、投资回收期、财务内部收益率、财务净现值，利用这四个指标分析盈利能力，具体计算方法见，其权重见表2，表2的权重同样基于AHP方法计算而得，具体计算过程详见第二章。B21总投资收益率:
即运营期年均息税前利润与项目总投资的比值。
[Math Processing Error]
其中，RTI为总投资收益率，[Math Processing Error]为年平均息税前利润。[Math Processing Error]为项目总投资。
B22投资回收期:
投资回收期指的是项目从投资建设开始到投入生产运营后，对项目产生的收益进行累计计算，直至累计的收益等于项目总投资金额时所需要的时间。
B23财务内部收益率:
即项目在建设期以及运营期内，各年净现金流量现值累计等于零时的折现率。
[Math Processing Error]
其中，FIRR是财务内部收益率，[Math Processing Error]是第一贴现率即使项目净现值大于零的较低折现率，[Math Processing Error]是第二贴现率即使项目净现值小于零的较高折现率，[Math Processing Error]是在贴现率[Math Processing Error]下计算得到的财务净现值，[Math Processing Error]是在贴现率[Math Processing Error]下计算得到的财务净现值.
B24财务净现值
即每个单位年度发生的净现金流量折现到项目建设初期的现值之和。
[Math Processing Error]
其中，FNPV为财务净现值，[Math Processing Error]表示现金流入量,[Math Processing Error]表示现金流出量,[Math Processing Error]表示第[Math Processing Error]年的净现金流量，[Math Processing Error]表示内部基准收益率。
B3偿债能力
即指企业或个人在到期时偿还其所欠债务本息的财务能力
本文选择构建三级指标资产负债率、利息备付率、偿债备付率来评价项目的偿债能力，具体计算方法见2-13，其权重见表2。
B31资产负债率:
用来衡量项目利用债权人提供贷款资金进行经营活动的能力。
[Math Processing Error]
其中，DAR为资产负债率，[Math Processing Error]为负债总额，[Math Processing Error]为全部投资金额。
B32利息备付率：
即项目正常生产经营所获得的息税前利润与利息费用的比值。
[Math Processing Error]
其中，ICR为利息备付率，EBIT为息税前利润，[Math Processing Error]为当期应付利息。
B33偿债备付率：
即项目在借款偿还期内，各年可用于还本付息的资金与当期应还本付息金额的比值。
[Math Processing Error]
其中，DSCR为偿债备付率，[Math Processing Error]为可用于还本付息的资金，[Math Processing Error]为当期应还本付息的金额。
C社会效益
C1就业带动效应:
本文围绕融合项目在建设及运营阶段所能提供的就业机会开展调查。该指标用于衡量海上风电融合项目在建设、运维及产业配套环节对区域就业的促进作用，包括施工期劳务需求、设备制造岗位增加以及运维服务团队规模等
C2海洋环境保护意识:
主要从居民对海洋环境及其保护的相关概念、对海洋环境保护的关注和态度、是否在日常生活中采取行动保护海洋环境等方面进行调查。
C3公民接受度:
该指标评估居民对海上风电融合项目的认同程度，主要关注居民对项目生态影响、安全性、景观变化及区域经济贡献的态度。
C4带动经济发展:
主要从提供就业机会、带动地方产业链发展、增加地方财政收入、以及提高区域gdp等方面进行调查评价。C5居民生产生活影响程度:
主要从生活便利性变化即项目是否影响了居民日常出行、交通、安全或生活设施使用，是否干扰了居民正常的生产活动，是否影响了生活环境等方面进行调查。
D产业协同效益
D1产业关联度:
即不同产业之间在生产、技术、市场等方面的相互依存和相互作用的紧密程度。D2设施寿命匹配度:
即衡量两个或多个系统(或设施)在使用寿命上是否协调一致。
[Math Processing Error]
LMI为寿命匹配指数，[Math Processing Error]为风机寿命，[Math Processing Error]为融合设施寿命。指数越接近于1，说明两者的寿命协同性越好。
D3设备兼容性：即判断两个或多个系统、结构或功能之间在运行方式、生命周期等方面是否协调一致、是否能够有效协同运行。
[Math Processing Error]
其中，CS为兼容性得分，[Math Processing Error]为桩基附着鱼类生物量，[Math Processing Error]为天然礁区鱼类生物量。D4能源自给率：
即一个区域或项目所消耗的能源中，通过自身生产能够满足的比例。本文通过对风电场为所融合产业的供电量监测来进行评价。
层次分析法是美国著名的运筹学家SATTY提出来的一种定性与定量分析相结合的多准则决策分析法，可以帮助决策者根据多个准则和因素的重要性进行判断和决策，它能够将复杂系统问题分解为有逻辑层次的结构，并通过专家判断构建判断矩阵，科学提取各层级指标的相对权重，确保评价体系结构清晰、逻辑严密。在构建评价指标体系的过程中，AHP被本文用来确定各层级指标的重要性评价。层次分析法具体计算步骤参考文献。
（二）三角隶属度函数确定评价指标隶属度
模糊综合评价法中常用的隶属度函数有S形隶属函数、三角隶属度函数、梯形隶属度函数等，本文采用三角隶属度函数进行定量指标隶属度的计算。三角隶属度函数是模糊数学中常用的一种隶属函数形式。三角隶属函数的形状有三个关键参数确定，及左端点(a)、顶点(b)和右端点(c)，形成一个三角形曲线，在顶点处隶属度为1，向左右两侧线性递减至0。定性指标的量化选择调查问卷以及专家打分的方法进行量化，通过收集调查问卷打分的结果，计算每个评价等级的百分比，来确定最终评价指标的隶属度。
（三）模糊综合评价法概述及计算步骤
模糊综合评价法是由美国自动控制专家查德提出来的基于模糊数学的综合评价方法，在现实生活中，他能够将难以量化的事物或者指标通过模糊运算得出一个量化，进而对事物进行比较或分析，具体计算步骤见文献。
（四）评价等级划分
本文中待评价项目采用最大隶属度原则进行评价等级的确定，即哪个等级隶属度最大，就判断为哪个等级。海上电融合发展的综合效益评价等级见表3。
（一）项目概况
本文以山东某海上风电融合发展项目为例进行评价，项目位于山东省昌邑市莱州湾区域，是山东省海洋牧场与海上风电融合示范项目，对推动海上风电和海洋牧场融合发展具有重要意义。本文数据来源于项目环境影响评价报告、项目论证报告、项目可行性报告以及相关文献。项目具体指标数据见表4。
（二）生态效益评价过程
1.指标权重
通过收集专家的调查问卷，对各项指标权重进行计算，见表1。
2.隶属度确定
将山东某融合发展项目的模糊评的评语集设为Y={y1,y2,y3,y4},分别对应较差、一般、良好、优秀四个等级，通过三角隶属函数对定量指标进行隶属度计算和专家问卷的方式对定性指标进行隶属度计算，得出所有评价指标的隶属度，见表5。
3.结果分析
评价结果如表6所示，依据最大隶属度原则，山东某海上电和海洋牧场融合示范项目生态效益评价为"良好"，最大隶属度值为0.4931。经济效益为"一般"，最大隶属度值为0.4516。社会效益为"优秀"，最大隶属度值为0.5364。产业协同效益为"优秀"，最大隶属度值为0.5596。综合效益为"良好"，最大隶属度值为0.3669。从排序上来看，该海上风电融合项目的产业协同效益排名首位，高于生态、经济、和社会效益，表明海上风电与海洋牧场的融合模式在本项目所处海域具有良好的适配性和实施成效。这种融合发展不仅有效实现了海域资源的复合利用，还促进了相关产业间的互补协同，体现出较强的系统整合能力和发展潜力，由此可见，该模式具备较高的可行性与推广价值，应在未来的海洋资源开发中加以鼓励与支持。
通过上述分析可知，该海上风电项目在社会效益的表现为优秀，体现出较强的社会价值，从就业效益来看，项目在建设、运行维护、环境监测以及融合养殖等环节均需要大量人力支持，施工高峰期曾达到700人同时作业，展现出显著的就业带动能力。此外，海上风电的融合发展模式涉及新能源、渔业、旅游等多个产业，有效促进了区域产业结构优化和地方经济发展。值得一提的是，该项目作为国家"双碳目标"在海洋领域的示范工程，不仅推动了绿色能源在海洋环境中的应用实践，也进一步提升了公众对海洋生态保护和可持续发展的认知与意识。
项目在生态效益的表现为良好，通过调查项目所在海域的渔业生物，分别计算春、夏、秋、冬四季的生物多样性指数，结果显示:投放人工鱼礁的区域的生物多样性水平比未投放的区域要明显高出，说明人工鱼礁建设对海上风电海域以鱼类为主的底层渔业生物具有良好的养护效果。此外，项目的环保投入率达到优秀，反映出其投资公司在生态恢复、污染防治及可持续发展方面具备较高的重视程度和执行能力。同时，海上电项目在节能减排方面也发挥了积极作用，进一步增强了其生态效益。
项目在经济效益方面表现为一般，说明其具有一定的经济回报能力，但仍存在制约因素。由于海上风电项目建设成本较高，涵盖海上基础设施建设、设备采购、安装和调试等多个环节，初期投资巨大，且回收周期较长。此外，海上风电机组的运维难度大，受海洋环境复杂性影响，设备维护和故障修复成本较高高，进而影响整体了经济效益。然而，其年发电收入、渔业增值以及碳减排贡献等已有稳定的经济回报，同时为区域经济发展提供了动力。未来，随着交易市场的完善以及海上风电融合发展项目的稳定发展，其经济效益会进一步提升。
最后，项目在综合效益方面的表现良好，反映出此项目生态、经济、社会和产业协同四个方面已实现了较为协调的发展。各单方面指标虽存在评价等级差异，但整体呈现出互为支撑、协同演进的趋势。其中，社会效益与产业协同效益表现突出，为项目运行提供了良好的社会基础和产业条件;生态效益的稳步推进也为项目的绿色发展提供了有力保障。虽然当前经济效益评价为一般，但随着运营年限的增加、交易机制的不断完善及融合渔业等附加产业的逐步成熟，其经济回报潜力有望在后期逐步释放，从而进一步增强整体效益水平。因此，该项目融合模式在实现资源综合利用、提升系统运行效能方面已具备良好基础，具有可持续发展和推广应用的现实价值。
1)本文构建了涵盖生态、经济、社会和产业协同四个维度的海上电融合发展综合效益评价体系，共计设置18项核心评价指标。指标选取充分结合国家在"蓝色经济""海洋综合开发""风渔融合"等政策战略中的导向要求，确保体系在维度覆盖和内容设计上的科学性与适应性。
2)本文根据指标特征和数据可得性，将18项指标划分为三类处理方式:其中9项指标采用公式法进行定量计算，确保评价数据的客观性和可重复性;2项复杂指标进一步细化为三级子指标,并通过分层赋权方式实现评价;其余7项主观性较强的指标采用问卷调查方式获取评价结果，结合模糊语言与隶属度函数实现主观判断的量化转换。
3)本文采用层次分析法--模糊综合评价法构建多层次、多因子的决策模型，通过专家赋权与模糊运算相结合的方式，对山东某"海上风电+海洋牧场"融合项目开展实证研究。评价结果显示:项目在产业协同和社会效益方面表现优秀，生态效益良好，经济效益相对一般，整体评价等级为"良好"，与项目实际运行情况基本一致。
4)该指标体系及层次分析法-模糊综合评价(AHP-FCE)方法在该类融合项目中具有良好的适用性和实用价值，为类似工程的综合效益评估提供了理论依据与方法支撑。
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