平衡成本与排放：煤电厂选址的优化策略

本篇论文深入探讨了在优化燃煤电厂选址方面的一种创新方法，旨在平衡成本效益与环境保护。研究的核心议题是通过多准则决策分析（MCDA）与运营研究，特别是最小生成树（MST）算法的应用，来寻找一个既能降低运营成本又能有效控制环境污染的燃煤电厂最佳位置。作者引用了EPA Screen3、ISC3和日本METI-LIS模型作为基础工具，这些模型能够评估燃煤产生的污染物对周围环境的影响，包括地面浓度预测。 Prim's MST算法在这个过程中扮演关键角色，它被用来模拟电力分配系统和煤炭运输路线，这有助于识别出潜在的电厂布局方案。这种算法通过详尽搜索策略，对比随机或贪婪搜索，能够更精确地找到最优解，确保新电厂的选址不仅能够减少电力损失和煤炭物流成本，而且能将有害排放降至环保标准以下，如EPA和NIOSH规定的阈值。 该论文发表在《美国运筹学杂志》上，2019年第九期，强调了其对于工业区规划、环境工程以及煤炭发电行业利益相关者的实际应用价值。通过这种方法，工业区规划人员可以得到一份包含妥协位置的清单，这些位置能够在满足经济效率的同时，显著降低对周边社区的环境污染风险。这项研究为煤炭能源利用的可持续发展提供了一种科学且实践导向的决策支持工具。