Energy remuneration mechanisms for renewable energy communities: Insights from a mixed-use district
Notice bibliographique
Résumé
Distributed energy generation is enabling new forms of collective self-consumption and local energy sharing. While the European Union has implemented regulatory frameworks supporting renewable energy communities, Canada remains in the early stages. As regulatory frameworks evolve to support energy communities, assessing the performance of different energy remuneration mechanisms (ERMs) becomes essential to guide their implementation. This study investigates the techno-economic impacts of different ERMs and revenue redistribution strategies within an urban building energy modelling framework. The case study is a mixed-use urban district in London, Ontario, transitioning toward a solar-based energy community. The analysis compares single-building Feed-in Tariff (FiT) with community-based ERMs, namely Ontario Community Net Metering (CNM), Italy Virtual Energy Sharing (VES), and Peer-to-Peer (P2P) trading with internal dynamic pricing. Results indicate that CNM achieves the highest cost savings, reducing annual energy expenditures by up to 35 % relative to the business-as-usual scenario, primarily by maximizing the local use of solar surplus over a 12-month horizon. In contrast, VES is constrained by hourly self-consumption requirements, leading to approximately 22 % unused PV generation. P2P scenario shows variable outcomes but generally yields marginal savings over FiT. Energy-sharing strategies of annual revenues significantly impact financial outcomes, support PV size or surplus ratios at the building level. The maximisation of self-consumption generates the highest savings. Aligning temporal flexibility from CNM with collective sharing benefits from VES suggests that hybrid models may offer more resilient and equitable frameworks for energy communities.
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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 | 0,000 | 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 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 ».