Business Model for Local Distribution Companies to Promote Renewable Energy
Notice bibliographique
Résumé
Decentralized or distributed small renewable power facilities are usually installed in local communities for households and small business companies. These facilities include solar PV, concentrated solar power, and wind power, etc. In order to promote installations of such facilities, governments in many countries have developed a number of policies and business models. For example, in Germany and Canada, electricity feed-in tariff policy and business model were developed; in the USA, tax rebate policies and relevant business models were promoted. These policies and models have in some but not in large scale promoted decentralized small renewable power in local communities. The key issue is that these policies and business models do not provide sufficient incentives to local distribution companies (LDC), nor to renewable power installers and users. This paper’s research covers the creation of a business and communication model, named as LDC model, to incentivize both renewable power installers/users and LDCs. This LDC model can play a key role in promoting decentralized small-scale generation (DSG) with renewable energy in local communities. The core element of the LDC model is a revenue model which serves as an instrument to finance renewable installations for households and small commercial businesses. A case study is undertaken with real data of a power distribution company in Toronto, Canada. This paper concludes that with appropriate government policy and with the development of customized information systems for accessing households and small business via internet, an LDC will be able to take leadership in investing and installing small renewable power, and consequently enlarge the share of renewable energy supply in its local power distribution network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».