基于双极性复杂线性丢番图模糊集的可再生能源制氢评估框架：印度案例研究

本文提出了一种创新的模糊决策框架（BCLDFS），结合改进的LBWA权重分析和TRUST排序方法，用于评估印度可再生能源制氢（H2）潜力。该模型通过整合技术、经济、环境等多维指标（含14项子标准），首次将双极性模糊逻辑与周期性评估结合，证实太阳能是最优选择，为发展中国家氢能战略提供了动态决策工具。

　　

Highlight
本研究亮点在于开发了双极性复杂线性丢番图模糊集（BCLDFS），能同时捕捉专家评估中的积极与消极维度，并通过改进的LBWA-TRUST混合方法实现动态权重分配。

Case study results
案例研究显示：在印度可再生能源制氢评估中，太阳能以BCLDFN综合得分0.742居首，风能（0.681）和水电（0.598）分列二三位，与印度国家绿色氢能使命优先序高度吻合。

Discussion
该框架突破传统MADM方法局限：

1. 1.通过BCLDFS的复数值结构解析季节性波动对资源可用性的影响
2. 2.控制参数Φ^±和Ψ^±有效平衡了电网兼容性等矛盾指标
3. 3.敏感性分析表明排名稳定性达92.3%，优于传统TOPSIS-VIKOR模型

Conclusion
BCLDFS-LBWA-TRUST体系为氢能产业链提供了"双极性-周期性"双重决策支持，尤其适用于资源波动显著的新兴市场。未来可扩展至生物质能评估领域。

（注：严格按需保留小标题、专业术语标注及_{/^{格式，去除文献引用标记）}}