Many actors amongst multiple renewables: A systematic review of actor involvement in complementarity of renewable energy sources
Notice bibliographique
Résumé
Although complementarity achieved by combining multiple renewable energy sources (RES) is an important method to increase shares of RES, it is often overlooked in policy prescriptions supporting an energy transition. Complementarity can be implemented by multiple actors, however there has been little attention to which actors are involved, and their roles. A systematic review was conducted to provide an overview of the state of academic literature on the topic of combinations of multiple RES and the involvement of multiple associated actors. The sample included 78 articles using a range of methodologies to analyze varying combinations of wind, solar, bioenergy, hydro, geothermal, and ocean energy, alongside combinations of traditional, new, and supporting energy actors. Studies included contextualized (location specific) agent-based, techno-economic, economic, business model, and qualitative analyses, and decontextualized reviews, agent-based, and optimization models. Multi-actor complementarity is being addressed by diverse disciplines in diverse contexts globally, across a range of geographic scales. The majority of studies focus on solar-wind, although more diverse RES combinations were found in contextualized studies. New actors usually participate alongside traditional system actors. More attention to supporting actors is required. Findings highlight the need for further research beyond the technical benefits of combining multiple RES, to explore the roles of various actors. This can be accomplished by incorporating more context in studies, for example, using the substantial existing body of data and research, and by including a greater range of RES combinations, and incorporating more perspectives of associated actors.
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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 | 0,022 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».