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Enregistrement W4412107298 · doi:10.1016/j.rser.2025.116007

Modelling the complexity of interconnected energy systems at different urban scales: a critical review

2025· review· en· W4412107298 sur OpenAlexaff
G. Russo, Laura Pompei, Giovanni Francesco Giuzio, Gabriele Umberto Magni, Daniele Groppi, Gianfranco Cipolla, Francesca Vecchi, Roberto Stasi, Simona Semeraro, Davide Astiaso Garcia, Umberto Berardi, Annamaria Buonomano

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMinistero dell'Università e della RicercaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urgent need to reverse global climate change necessitates rethinking the design and operation of human-made systems. Urban energy systems, a major source of greenhouse gas emissions, are a key focus to enhance sustainability. Addressing challenges such as renewable energy integration, energy storage, reducing building energy consumption, innovative mobility systems, and improving energy infrastructure flexibility drives the development of reliable, multi-scale models capable of capturing complex dynamics. This review evaluates the current state of urban energy modelling from a novel perspective, focusing on interactions across different scales: end-users, buildings, and districts/cities. It critically assesses existing models' strengths and limitations in addressing the complexity of urban energy systems, identifying gaps in the literature and highlighting emerging trends. The review underscores a paradigm shift towards more end-user-centric modelling approaches, which aim to better capture human behaviour and its impact on energy use. Additionally, it stresses the growing demand for integrated, interdisciplinary simulation tools to address challenges such as demand flexibility. The findings advocate for next-generation urban energy models to move beyond building-focused perspectives, adopting approaches that emphasise end-users and their interactions with clean, affordable energy hubs. The review outlines future directions to improve model accuracy and scalability, supporting the transition to sustainable and resilient urban energy systems. • Comparative review of energy modeling methods for end-user, building, and district scales. • Examines accuracy, complexity, and data requirements across scales for practical applications. • Highlights strengths and limitations of scale-specific models for real-world energy planning. • Advocates multi-scale integration to improve urban energy prediction and decision-making. • Calls for people-centric models enabling multi-domain urban energy system analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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