Building bridges: Unlocking cost savings through peer-to-peer trading between heat prosumers
Notice bibliographique
Résumé
District heating networks (DHNs) offer efficient and sustainable heating for urban buildings, but their centralized form limits operational flexibility and cost-effectiveness for individual buildings, especially positive energy ones. Peer-to-peer (P2P) energy trading has emerged as a potential solution to enhance local and private energy exchange. However, research on the economic and environmental impacts of P2P heat trading remains scarce, and commercial applications are absent so far, compared to P2P trading of electricity. This study explores the feasibility and benefits of P2P heat trading under various trading mechanisms, with a focus on cost and emission savings, using a newly developed nonlinear optimization framework. Results indicate that P2P trading can significantly reduce costs and emissions. Particularly when storage capacities are limited, P2P trading achieves cost and emission reductions of up to 29.57% and 18.38%, respectively, for an economically focused optimization, or 3.03% and 28.13% for an environmentally focused optimization. Moreover, when heat exports to the DHN are not incentivized, the economic benefits of P2P trading become more pronounced, with cost savings increasing to 5.19% compared to individual operations instead of 2.09% when the exports are incentivized. It is highlighted that P2P trading is beneficial under various studied schemes, most notably in terms of environmental impact. However, it becomes most effective when buildings have limited thermal storage or when DHN interaction is constrained, where all trading schemes show substantial enhancements but differ greatly in terms of the magnitude of enhancement.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».