Modeling Domestic Lighting Energy Consumption in Romania and Integrating Consumers’ Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable energy consumption is a research area of a large interest in the last years. New energy-efficient lighting technologies exist, and can significantly reduce household electricity consumption, but their adoption has been slow. A considerable number of international studies show that sustainable development scenarios will be realistic if they involve the human behavior. The paper provides a solution to integrate consumer behavior with techno-economic energy issues, inside a complex energy model. This approach aims to reduce the systematic error on the demand side of the energy model that stems from the hypotheses of perfect information and of perfect economic rationality. These hypotheses are common to all optimization models based on the concept of economic equilibria. The TIMES energy modeling software tool has been used to integrate the techno-economic energy specific data and consumer behavior. Consumer behavior in energy consumption is described using specific attributes of energy technologies as virtual technologies. Technical coefficients of virtual technologies come from a sociological survey about Romanians’ behavior in energy consumption. This approach, known as “Social MARKAL”, allows the analyst to evaluate the possible contribution of information campaigns in changing lighting consumers’ behavior and effect of technology switch. The model is developed for the period 2010-2026, and is implemented by using TIMES/VEDA software platform. The implementation presented this paper focuses on the household lighting technologies but the approach can be extended to other demand sectors as well.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».