太阳能光伏由于取之不尽用之不竭,发电过程无污染的优点,近些年发展迅速,也将成为未来能源领域发展的重点产业。2021年,新增光伏装机容量中,分布式光伏装机容量首次超过集中式光伏装机容量,分布式光伏已经成为我国能源体系中不可或缺的组成部分。另一方面,分布式光伏产业政策退坡时期已经到来,正逐步进入市场化竞争。面对即将到来的激烈的市场竞争,分布式光伏项目进行选址规划时需要更加理性和谨慎。然而,现有的分布式光伏项目选址相关研究只考虑了项目的综合效益和并网安全问题,并没有结合分布式光伏项目自身特点,这将可能导致分布式光伏项目的盈利困难,分布式光伏产业发展受阻等一系列问题。结合分布式光伏项目特点,分布式光伏项目发电资源相对难以调控,靠近用户侧需尽量满足用能需求。因此,应深入挖掘分布式光伏项目选址问题中的建设和运营资源和需求,使资源与需求相匹配,分布式光伏项目在建设和运营才能更加顺利。因此,本文首先将资源与需求匹配思想引入分布式光伏项目选址决策研究,对融入资源与需求匹配思想的分布式光伏项目选址的内涵进行了定义和阐释,对分布式光伏项目引入资源与需求匹配思想的必要性进行探讨。接着,对分布式光伏项目选址决策的相关基础理论进行了梳理。随后,确立了项目选址决策指标体系的设计原则,构建了考虑资源与需求匹配的分布式光伏项目选址决策指标体系,指标体系包括资源侧与需求侧两个角度,气候因素、建设环境因素、政策因素、经济因素、社会因素和环境因素六个方面,涵盖16个指标。然后,考虑到分布式光伏项目选址决策受主客观多重因素影响,运用单值中智集进行主观决策的语言表达,采用基于单值中智集理论的DEMATEL算法确定指标的主观权重,熵权法确定指标的客观权重,矩估计理论确定主客观结合的最优组合权重。定义了匹配契合度指数,将分布式光伏项目选址决策选优标准提升到资源与需求匹配度和多目标契合度双重维度,通过匹配契合度进行备选厂址方案的排序选优。最后,通过算例分析和敏感性分析验证了构建的分布式光伏项目选址决策模型的适用性和鲁棒性。本文所做的贡献主要有以下三个方面。第一,将资源与需求匹配思想引入分布式光伏项目选址决策问题,为分布式光伏项目面对政策退坡新环境时提供一个新的选址决策视角。第二,本文建立了一套系统的考虑资源与需求匹配的分布式光伏项目选址决策模型,能够科学的解决分布式光伏项目选址决策问题。第三,本文结合分布式光伏项目选址问题的特点,引入了单值中智集结合DEMATEL算法进行主观权重的语言表达和计算,定义了匹配契合度指数,为分布式光伏项目选址问题提供了新的定量决策工具。