Techno-Economic Assessment of Net Metering and Energy Sharing in a Mixed-Use Renewable Energy Community in Montreal: A Simulation-Based Approach Using Tool4Cities
Notice bibliographique
Résumé
The study presents a scalable decision-support framework to assess energy-sharing strategies within mixed-use urban districts, with a focus on planning, sustainability, and policy relevance. Two renewable energy-sharing mechanisms—energy sharing (ES) and net metering (NM)—are compared through a techno-economic analysis applied to a real neighborhood in Montréal, Canada. The workflow integrates irradiance-aware PV simulation, archetype-based urban building modeling, and financial sensitivity analysis adaptable to local regulatory conditions. Key performance indicators (KPIs)—including Self-Consumption Ratio (SCR), Self-Sufficiency Ratio (SSR), and peak load reduction—are used to evaluate technical performance. Results show that ES outperforms NM, achieving higher SCR (77% vs. 66%) and SSR (40% vs. 35%), and seasonal analysis reveals that peak shaving reaches 30.3% during summer afternoons, while PV impact is limited to 15.6% in winter mornings and negligible during winter evenings. Although both mechanisms are currently unprofitable under existing Québec tariffs, scenario analysis reveals that a 50% CAPEX subsidy or a 0.12 CAD/kWh feed-in tariff could make the system viable. The novelty of this study lies in the development of a replicable, archetype-driven, and policy-oriented simulation framework that enables the evaluation of renewable energy communities in mixed-use and data-scarce urban environments, contributing new insights into the Canadian energy transition context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».