都市地区における再生可能エネルギーコミュニティの採用のモデル化：エージェントベースアプローチ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The agent-based model with multi-criteria utility and peer influence provides a framework for further study of REC adoption dynamics.

🏢実務担当者:Utilities and urban planners can use insights on building-type participation and temporal adoption patterns to design effective REC initiatives.

🏛政策担当者:The model highlights the need for differentiated incentives and social influence strategies to boost REC enrollment, especially among residential buildings.

分散型エネルギーシステムへの移行は、 Renewable Energy Communities（REC）として新たな構成をもたらしており、個々のプロシューマーが協力して集団的なエネルギーと集団的な市場エネルギー・メカニズムへのアクセスを最大化する。都市環境における導入ダイナミクスと消費者の反応は、特に技術的・経済的・社会的要因が意思決定にどのように影響するかという点において、十分に調査されていない。本研究は、エージェント・ベース・モデルを開発し、20年間の時間軸にわたって地区規模でのRECへの建物の空間的・時間的登録をシミュレーションするものであり、ケーススタディとして屋上太陽光発電システムを備えたイタリア・バーリの複合用途地区を用いる。各建物エージェントに対して、財務、エネルギー、環境、およびピア影響の要素を組み合わせた多基準効用フレームワークが実装される。関連する重みは、文脈的要因（すなわち、料金、REC収入、および認知度）と地域の社会的ダイナミクスの関数として進化する。重みは、観測された地域の太陽光発電導入データに対して較正される。各月のステップにおいて、エージェントはまず個別の太陽光発電投資に対する割引回収期間フィルターを通過し、実行可能であれば、確率的決定ルールを通じて、残りの単独プロシューマーまたはRECへの参加の効用を比較する。20回のシミュレーション実行の結果は、REC会員数が主に1年目から5年目の間に増加し、39棟（エージェントの約33%）に達した後、安定することを示している。余剰発電量が多い非住宅建物は系統的にRECへの参加から恩恵を受ける一方、住宅建物のうちRECに登録するのは実行全体で14〜32%のみであり、現在のイタリアのREC報酬制度の下では個別のプロシューマー構成が経済的に魅力的であり続けることが多いためである。財務的およびエネルギーの動機が初期の数年で支配的である一方、ピア影響が徐々に最も重要な重みとなる。モデルの仮定にもかかわらず、この新しいフレームワークは、政策立案者が的を絞ったインセンティブを特定し、エネルギー移行政策の有効性と包摂性を高めることを支援する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The transition to decentralized energy systems has introduced new configurations as Renewable Energy Communities (RECs), where individual prosumers collaborate to maximize collective energy and access to collective market energy mechanisms. Adoption dynamics within urban environments and customers' response remain poorly investigated, especially in terms of how technical, economic and social factors influence decision-making. This study develops an agent-based model to simulate the spatial and temporal enrolment of buildings in a REC at district scale over a 20-year horizon, using a mixed-use neighborhood in Bari (Italy) with rooftop photovoltaic systems as the case study. A multi-criteria utility framework is implemented for each building agent, combining financial, energy, environmental, and peer-influence components. The associated weights evolve as a function of contextual factors (i.e. tariffs, REC revenues, and awareness) and local social dynamics. Weights are calibrated against observed regional PV adoption data. At each monthly step, agents first pass a discounted payback-time filter for individual PV investment and, if feasible, compare the utilities of remaining single prosumers or joining a REC through a probabilistic decision rule. Results from 20 simulation runs indicate that REC membership grows mainly between years 1 and 5, reaching 39 buildings (about 33% of agents) and then stabilizing. Non-residential buildings with higher surplus generation systematically benefit from joining the REC, while only 14-32% of residential buildings enroll across runs, as individual prosumer configurations often remain economically more attractive under the current Italian REC remuneration scheme. Financial and energy motivations dominate in early years, whereas peer influence gradually becomes the most important weight. Despite the model assumptions, this new framework support policymakers in identifying targeted incentives, enhancing the effectiveness and inclusivity of energy transition policies.

• openalex https://doi.org/10.1051/e3sconf/202671604019/pdffirst seen 2026-07-02 05:11:06