Notice bibliographique
Résumé
We investigate the burgeoning trend of prosumers, who have transformed from traditional consumers into active renewable energy producers. While prosumers help reduce greenhouse gas emissions and reliance on fossil fuels, they often remain connected to the grid as a backup. This practice requires that utility companies reserve capacity, and conventional consumers share these associated costs. We develop a stylized model to comprehensively assess the impact of prosumers. Our findings demonstrate that, although prosumers contribute to diminishing nonrenewable energy consumption and offer potential cost savings to utility firms, they simultaneously introduce negative externalities. Specifically, they inject uncertainty into the grid, resulting in higher electricity prices and increased utility bills for regular consumers, even when fixed costs incurred by utility firms are not considered. As the intermittency of prosumer energy generation increases, the socially optimal proportion decreases while the self-selected equilibrium proportion of prosumers increases. Furthermore, we examine the potential implications of a conventional linear incentive scheme for prosumers, exemplified by the 2023 U.S. federal tax credit for solar panel installation costs. We find that such schemes may exacerbate social disparity. To address this issue, we propose a reverse-linear subsidization approach, which paradoxically requires less funding to achieve equivalent prosumer adoption rates and results in smaller social disparity.
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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 | 0,001 | 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 ».