Combining wind power with pumped-storage systems is trustworthy for reducing the unreliability of wind energy, caused by the variable nature of the wind for contributing to the grid's peak shaving. Locating suitable sites for constructing both wind parks and pumped-storage systems for peak shaving is a delicate problem-solving. For solving such problems, a wide range of technical, financial, and environmental criteria should be taken into account. A two-step decision framework combining GIS, Analytic Network Process (ANP) and fuzzy VIKOR are proposed in this paper to solve the problem for locating the suitable sites for constructing a wind-powered pump storage plant. In the first step, a GIS database is developed to locate a handful potential sites within the study area. As there are different and even conflicting criteria involved with site selection problem. In the second step, we used an MCDM approach of fuzzy analytic network process (ANP) and fuzzy VIKOR to rank these potential sites. To establish an evaluation system, four major clusters of criteria are introduced (wind farm, water reservoir, water pump and power production) with more addition related sub-criteria. Comprehensive guidelines are formulated through a hierarchical procedure so a data-driven, multi-aspect decision framework could be presented with the goal of improving the benefits of integrated renewable energies. The results show that, the Gilane-Gharb dam is the most promising site within the study area. This site provides a net area of 13.2 ${\mathrm{k}\mathrm{m}}^2$ for constructing a wind farm with an approximate power capacity of 31 MW. The proposed procedure in this is a framework that are provide a theoretical reference for resolving any multicriteria decision-making problem by introducing the appropriate criteria.

将风能与抽水蓄能系统相结合对于减少风能的不可靠性是值得信赖的，风能的不稳定性是由于风的可变性而导致电网的调峰。找到合适的地点来建设风电场和峰顶剃须的抽水蓄能系统是一个棘手的问题解决方案。为了解决这些问题，应考虑广泛的技术，财务和环境标准。提出了一种将GIS，分析网络过程（ANP）和模糊VIKOR相结合的两步决策框架，以解决风电泵站建设选址问题。第一步，开发一个GIS数据库以在研究区域内定位一些潜在站点。由于网站选择问题涉及不同甚至冲突的标准。第二步，我们使用模糊分析网络过程（ANP）和模糊VIKOR的MCDM方法对这些潜在站点进行排序。为了建立评估系统，引入了四个主要的标准类别（风电场，水库，水泵和电力生产）以及更多与之相关的子标准。通过分级程序制定了全面的指南，因此可以提出一个数据驱动的多方面决策框架，以提高集成可再生能源的效益。结果表明，吉兰-加尔布（Gileane-Gharb）大坝是研究区内最有希望的地点。该站点的净面积为13.2 我们使用模糊分析网络过程（ANP）和模糊VIKOR的MCDM方法对这些潜在站点进行排名。为了建立评估系统，引入了四个主要的标准类别（风电场，水库，水泵和电力生产）以及更多与之相关的子标准。通过分级程序制定了全面的指南，因此可以提出一个数据驱动的多方面决策框架，以提高集成可再生能源的效益。结果表明，吉兰-加尔布（Gileane-Gharb）大坝是研究区内最有希望的地点。该站点的净面积为13.2 我们使用模糊分析网络过程（ANP）和模糊VIKOR的MCDM方法对这些潜在站点进行排名。为了建立评估系统，引入了四个主要的标准类别（风电场，水库，水泵和电力生产）以及更多与之相关的子标准。通过分级程序制定了全面的指南，因此可以提出一个数据驱动的多方面决策框架，以提高集成可再生能源的效益。结果表明，吉兰-加尔布（Gileane-Gharb）大坝是研究区内最有希望的地点。该站点的净面积为13.2 水泵和电力生产）以及更多相关子标准。通过分级程序制定了全面的指南，因此可以提出一个数据驱动的多方面决策框架，以提高集成可再生能源的效益。结果表明，吉兰-加尔布（Gileane-Gharb）大坝是研究区内最有希望的地点。该站点的净面积为13.2 水泵和电力生产）以及更多相关子标准。通过分级程序制定了全面的指南，因此可以提出一个数据驱动的多方面决策框架，以提高集成可再生能源的效益。结果表明，吉兰-加尔布（Gileane-Gharb）大坝是研究区内最有希望的地点。该站点的净面积为13.2${\mathrm{ķ}\mathrm{米}}^2$用于建设约31兆瓦的风力发电场。此框架中的拟议程序为通过引入适当的标准解决任何多标准决策问题提供了理论参考。