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Enregistrement W3003201001 · doi:10.1016/j.rser.2019.109489

Renewable energy communities under the 2019 European Clean Energy Package – Governance model for the energy clusters of the future?

2020· article· en· W3003201001 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesHorizon 2020Ministry of Education and Science
Mots-clésRenewable energyCorporate governanceEnergy (signal processing)Clean energyEnvironmental economicsBusinessNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recast of the European Union Renewable Energy Directive (RED II) entered into force in December 2018, followed by the Internal Electricity Market Directive (IEMD) and Regulation (IEMR) as part of the Clean Energy for all Europeans Package. The RED II, that the 28 Member States have until June 2021 to transpose into national law, defines “Renewable Energy Communities” (RECs), introduces a governance model for them and the possibility of energy sharing within the REC. It also provides an “enabling framework” to put RECs on equal footing with other market players and to promote and facilitate their development. This article defines "renewable energy clusters" that are comprised of complementarity of different energy sources, flexibility, interconnectivity of different actors and bi-directionality of energy flows. We argue that RECs and RE clusters are socio-technical mirrors of the same concept, necessary in a renewable energy transition. To test how these new rules will fare in practice, drawing on a secondary dataset of 67 best-practice cases of consumer (co-)ownership from 18 countries, each project is assessed using the criteria of cluster potential, and for the extent that they meet the RED II governance requirements of heterogeneity of members and of ownership structure. Nine cases were identified as having cluster potential all of which were in rural areas. Of these, five projects were found to be both RECs and RE clusters. The absence of the governance and heterogeneity criteria is observed in projects that fall short of the cluster elements of flexibility, bi-directionality and interconnectivity, while cluster elements occur where the governance and heterogeneity criteria are met. When transposing the new rules into national law we recommend careful attention to encourage complementarity of renewables, RECs in urban contexts and “regulatory sandboxes” for experimentation to find the range of optimal preferential conditions of the “enabling framework”.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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