A comparative analysis of policies and strategies supporting district heating expansion and decarbonisation in Denmark, Sweden, the Netherlands and the United Kingdom – Lessons for slow adopters of district heating
Notice bibliographique
Résumé
This paper undertakes a comprehensive comparative analysis of policy challenges and opportunities for the deployment of low-carbon DH. Through literature review and complementary qualitative analysis of interviews with key institutional stakeholders in the heating sector (n= 20) of Denmark, Sweden, the Netherlands, and the UK, the paper draws some important lessons on preconditions for successful roll-out of DH. We find that more governments must create appropriate conditions, provide more support, and speed up actions to enhance the role of DH in heat decarbonisation, to educate, encourage the adoption, and involve citizens, politicians, and other key stakeholders in the heat transition to DH. Amid the current energy price crisis, slow adopters must act fast to develop low-carbon DH networks to ensure the supply of secure, sustainable, and affordable heating sources. They would have to create appropriate conditions to reduce fossil-fuel path dependence, lock-out fossil fuel-based infrastructure and lock-in the diffusion and adoption of low-carbon DH. • More government support and actions are crucial to enhance the role of DH. • The greater the potential for DH expansion, the greater the path-dependent barriers. • Amid the energy price crisis, laggard countries must act fast to develop DH. • DH will attract consumers more if it is cheaper than their current heating sources. • A DH regulator is crucial for the development of functioning markets and DH systems.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».