Blockchain Platforms in Energy Markets—A Critical Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Compared to other applications of distributed ledger technologies, for example, in decentralized finance, non-fungible tokens, and logistics, Blockchain applications in the energy industry have not found widespread dissemination and fell short of market expectations during the Blockchain hype in the late 2010s. In semi-structured qualitative interviews with leading providers in the energy industry, conducted from 2019 to 2021, hurdles in energy applications are compared with a control group of additional interviews with representatives of companies operating in IT and FinTech. The analysis uses a framework covering technical feasibility, desirability, and economic viability, as well as the role of regulatory frameworks. The interviews reveal that the first Blockchain applications suffered from a combination of technological constraints and inter-platform competition. Due to the permissionless configuration of the early energy Blockchains, they were slow in terms of transaction speed compared to existing platforms and prices per transaction were high, in addition to high degrees of complexity related to requirements from both critical-infrastructure systems and financial market regulation. The analysis further points to the slow adoption of Blockchain applications in the energy sector being related to business models rather focusing on products and platforms as well as on transactional rather than procedural use cases, with a high degree of standardization of the offering and low levels of inclusiveness concerning processes. The move from transaction platforms to innovation platforms and the emergence of Blockchain as a service provider—plus technical advances with regards to high-frequency transactions combined with the increasing importance of use cases, such as proof of origin for fuels or e-charging—may induce a shift from pilot applications to commercialization within the larger innovation ecosystem. While the involvement of Blockchain solutions in energy markets increases with pilot projects and with this, the acceptance of players and stakeholders in the energy ecosystem, a big hurdle for innovation remains the regulation of energy markets to allow for peer-to-peer trading, a usage-driven distribution of network costs, and bottom-up pricing markets.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».