Diffusion of solar PV in East Africa: What can be learned from private sector delivery models?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Solar photovoltaic (PV) will play the leading role in addressing off‐grid electricity access; it can be applied almost anywhere and used in a wide range of applications for households, businesses, institutions and communities. However, to fully exploit this opportunity, off‐grid markets that need these solutions need to be effectively penetrated. This article focuses on delivery models for off‐grid solar PV solutions and how they address barriers such as awareness, acceptance, access and affordability. It is based on a survey of 13 solar PV businesses in East Africa, supported by the Energy and Environment Partnership Programme and implementing the following delivery models: Retail, Pay‐As‐You‐Go (PAYG), Consumer financing, Mini‐grid and Fee‐for‐service. The survey is complemented by supporting literature and incorporates experiences from a University of Oslo research project on a village scale energy access model in Kenya and case studies of solar PV mini‐grids in Senegal and India. Experiences from implementation of the different models are analyzed and generic descriptions provided. The models are compared to illustrate their suitability and effectiveness for delivering different levels of energy access. Retail and PAYG models are identified as effective at reaching scale, while the mini‐grid and fee‐for‐service models demonstrate good potential to affordably and sustainably deliver a wider range of electricity access. The limitations of conventional rural electrification strategies are also discussed and the potential to incorporate some delivery models into electrification programs assessed. This article is categorized under: Photovoltaics > Economics and Policy Photovoltaics > Systems and Infrastructure Energy and Development > Economics and Policy Solar Heating and Cooling > Economics and Policy
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 découle