Integrating Solar Energy in Urban Development: Strategies for Sustainable and Smart Cities
Notice bibliographique
Résumé
The increasing pace of urbanization has intensified the global demand for clean and decentralized energy systems, placing solar energy at the forefront of sustainable urban transitions. While prior studies have separately explored photovoltaic (PV) technologies, urban form, or energy policy frameworks, few have synthesized these dimensions into an integrated roadmap for solar adoption in smart cities. This study addresses that gap by introducing the policy–technology–morphology nexus (PTMN), a novel conceptual model developed through the cross‐analysis of 120 peer‐reviewed studies and urban case implementations. The PTMN framework unifies three essential pillars: policy instruments (e.g., feed‐in tariffs, net metering), enabling technologies (e.g., AI‐based solar mapping, smart grids, battery optimization), and urban morphological variables (e.g., building density, orientation, and shading).Through comparative tables and geospatial insights, the review reveals that morphology‐sensitive design, when coupled with intelligent technologies and regulatory incentives, can enhance solar efficiency by up to 40% in selected cities such as Geneva, Stonehaven, and Shenzhen. Methodologically, the study integrates GIS‐based assessments, deep learning approaches, and system‐level classification typologies to map deployment scales, performance gaps, and policy relevance. Findings highlight the critical role of digital twins and smart storage integration in enabling equitable and scalable solar transitions. Limitations include the reliance on location‐specific data and the absence of multicity dynamic simulations. Future research should focus on enhancing AI‐driven predictive modeling for solar energy optimization, developing novel energy storage technologies, and fostering interdisciplinary collaborations among policymakers, engineers, and urban planners.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».