Digital Platforms for Renewable Energy Communities Projects: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
The European Union energy policy agenda of achieving the transition to carbon neutrality has been established by an important legislative package called "Clean Energy for all Europeans". A novel approach introduced was to put the citizen at the center of the energy transition. On one side, by powering his freedom of action and, on the other side, by asking him an exceptional engagement in energy consumption reduction activities and in participating in the investments for new distributed Renewable Energy Sources (RES) power plants. The Renewable Energy Communities (REC) is the policy framework used to implement this strategy introduced by the Renewable Energy Directive Recast (RED II). In particular, RECs promote citizen’s active role by encouraging energy consumption reduction and energy demand flexibility while reducing the Not In My Bachyard (NIMBY) effect towards RES. Each member state is transposing the RED II directive, adapting it to national legislation and energy transition strategy. Pioneers countries like Italy have already started the experimentation of this framework and developing the first pilot projects. The citizens’ interest and their will to participate in REC projects indicate the need for supporting tools guiding them along all the project development stages: “design”, “creation”, and “operation”. This work presents three categories of supporting digital tools and platforms required to develop REC projects: Commercial, EU Founded and Freeware. We analyzed 30 tools, evaluating the services provided in each of the different stages of REC project implementation.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».