Modelling tools for the assessment of Renewable Energy Communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The energy transition is driving the adoption of local renewable energy production. Decentralised renewable plants enable citizens to play an active role in generating and managing energy supplies. In Europe, recent policies are promoting Renewable Energy Communities (RECs), which consist of aggregations of end-users aiming to produce and share renewable energy, generating and managing cost-effective energy supply chains autonomously. A comprehensive analysis of REC potential requires tools that integrate socio-economic, environmental, and spatial evaluations for renewable energy assessment. The objective of this study is to present the current status and capabilities of tools for REC modelling. This paper reviews twelve energy modelling tools which have the potential for the evaluation of RECs. The review structure follows the steps of a REC assessment process, which is structured in background, inputs, simulation or optimisation and outputs. Technical, economic, and environmental aspects of REC projects should be included without leaving behind the spatialisation and geographical planning of the new energy systems. Findings reveal that the co-existence of multiple criteria is not satisfied in any of the current tools, as most of them mainly analyse a few areas of interest and partially consider other aspects. The comparison reveals that the energy and financial outputs are mainly deepened. Meanwhile, environmental and spatial criteria have a marginal role among both inputs and outputs. Finally, software marginally spatializes the workflow steps except for CEA and URBANopt, which are revealed to be the most complete options for REC design.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle