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Enregistrement W3123374022

On The Benefits of Behind-the-Meter Rooftop Solar and Energy Storage: The Importance of Retail Rate Design

2018· preprint· en· W3123374022 sur OpenAlexaff
Richard Boampong, David P. Brown

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveInvestment (military)Peak demandBattery storageEnvironmental economicsEconomicsMicroeconomicsNatural resource economicsBattery (electricity)BusinessElectricityAgricultural economicsEngineeringElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the impact of retail rate design on the investment incentives, avoided utility costs, and cost shifting concerns associated with rooftop solar and rooftop solar plus battery storage systems that are located behind-the-meter. We consider recently proposed changes to California's time-of-use pricing policy for commercial and industrial consumers which shifts on-peak prices from midday hours to the network constrained evening hours. We find that the shift in on-peak hours decreases investment in rooftop solar and has an ambiguous effect on storage investment. We demonstrate that storage reduces utility network costs, but the magnitude of this effect varies critically with the prevailing retail rate structure. Importantly, we show that a shift in the on-peak period to the constrained evening hours does not always elevate the avoided network cost associated with a battery system when demand charges are imposed on a consumer's private maximum demand. We illustrate that this issue can be alleviated by imposing demand charges on consumption that arises in system-constrained hours. We find that cost-shifting concerns are substantially reduced under the proposed rates and tariffs that have a heavy reliance on demand charges. We illustrate that while storage reduces the utility's costs, it can also increase cost-shifting concerns. These findings demonstrate the potential trade-offs between maximizing avoided costs and minimizing cost-shifting concerns under commonly employed retail rate structures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,211 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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