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Multi-criteria ranking of renewable energy alternatives for smart grids using expert-weighted TOPSIS

Wenfeng Geng et al · Frontiers Media S.A · 2026

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IntroductionHigh penetration of renewable energy sources increases operational variability and planning uncertainty in smart grids. Transparent prioritization of technologies is required before detailed sizing and dispatch analysis.MethodsA decision support framework based on expert weighted Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution is applied. Four alternatives, solar PV, wind, hydropower, and biomass, are assessed using four criteria: efficiency, cost, emissions, and resource availability. Criteria weights from pairwise comparisons are 0.562, 0.254, 0.125, and 0.059.ResultsCloseness coefficients from the weighted normalized matrix rank the options as follows: solar PV (0.9211), wind (0.6220), hydropower (0.3759), and biomass (0.0253). Sensitivity analysis with ±30% weight variation and equal weighting preserves the ranking.DiscussionThe framework is shown to be transparent, robust, and easy to replicate. Adaptation to other regions is enabled through updated local data and stakeholder defined weights.

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APA 7

al, W. G. E. (2026). Multi-criteria ranking of renewable energy alternatives for smart grids using expert-weighted TOPSIS. https://doi.org/10.3389/fenvs.2026.1811768

MLA

al, Wenfeng Geng et. "Multi-criteria ranking of renewable energy alternatives for smart grids using expert-weighted TOPSIS." 2026. https://doi.org/10.3389/fenvs.2026.1811768.

Chicago

al, Wenfeng Geng et. 2026. "Multi-criteria ranking of renewable energy alternatives for smart grids using expert-weighted TOPSIS.". https://doi.org/10.3389/fenvs.2026.1811768.

Harvard

al, W. G. E. 2026, Multi-criteria ranking of renewable energy alternatives for smart grids using expert-weighted TOPSIS, Frontiers Media S.A, available at: https://doi.org/10.3389/fenvs.2026.1811768 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título
Multi-criteria ranking of renewable energy alternatives for smart grids using expert-weighted TOPSIS
Autor / colaboradores
Wenfeng Geng et al
Editorial
Frontiers Media S.A
Año de publicación
2026
ISSN
2296-665X
ISSN
2296-665X
Idioma
eng

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