Spatial-temporal growth model to estimate the adoption of new end-use electric technologies encouraged by energy-efficiency programs

Mejia, Mario A.; Melo, Joel D.; Zambrano-Asanza, Sergio; Padilha‐Feltrin, Antonio

doi:10.1016/j.energy.2019.116531

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“…Various researches have focused on the technology adoption model like [51], who worked on the adoption of consumers towards renewable energy consumption with a comparison of the perceived attributes and the attitude intentions were determined. The case of solar Photovoltaic cell installation in the USA [52], and efficiency programs for the adoption of new and used energy technology using the spatial energy growth model [53]. Technological development in the energy sectors can enhance the sustainable environment of the country.…”

Section: Technology Adoption Modelmentioning

confidence: 99%

Modeling Cost Saving and Innovativeness for Blockchain Technology Adoption by Energy Management

et al. 2020

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In developed nations, the advent of distributed ledger technology is emerging as a new instrument for improving the traditional system in developing nations. Indeed, adopting blockchain technology is a necessary condition for the coming future of organizations. The distributed ledger technology provides better transparency and visibility. This study investigated the features that may influence the behavioral intention of energy experts to implement the distributed ledger technology for the energy management of developing countries. The proposed model is based on the Technology Acceptance Model construct and the diffusion of the innovation construct. Based on a survey of 178 experts working in the energy sector, the proposed model was tested using structural equation modeling. The findings showed that perceived ease of use, perceived usefulness, attitude, and cost saving had a positive and significant impact during the blockchain technology adoption. However, innovativeness showed a positive effect on the perceived ease of use whereas an insignificant impact on the perceived usefulness. The present study offers a holistic model for the implementation of innovative technologies. For the developers, it suggest rising disruptive technology solutions.

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Section: Technology Adoption Modelmentioning

confidence: 99%

Modeling Cost Saving and Innovativeness for Blockchain Technology Adoption by Energy Management

et al. 2020

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“…A Fig. 2 (Mejía et al, 2017;Mejia et al, 2020), o carregamento das subestações seria maior. Em geral, o problema seria avaliar a idoneidade de novos locais de subestação, perto da rede de subtransmissão a 69 kV.…”

Section: áRea De Estudounclassified

Análise de Decisão Multicritério em Sistemas de Informações Geográficas para Identificação de Locais Ideais de Novas Subestações

Zambrano-Asanza¹,

Chumbi

Padilha‐Feltrin

2020

Anais Do Simpósio Brasileiro De Sistemas Elétricos 2020

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A localização de uma nova subestação é um fator chave na expansão dos sistemas de distribuição de energia elétrica. Assim, esse local é estratégico do ponto de vista dos custos associados ao suprimento de energia, devendo-se considerar um planejamento holístico e integral dos subsistemas de subtransmissão e distribuição primaria. Embora o crescimento futuro da carga seja um fator determinante para sua capacidade e localização, foram identificados outros critérios técnicos, ambientais, características do solo, risco, critérios sociais, e administrativos que influenciam a localização final. Uma análise de decisão multicritério, baseada em sistemas de informações geográficas, é usada para combinar esses critérios, considerando as preferências dos tomadores de decisão e as restrições físicas do uso da terra. As principais contribuições deste trabalho são a identificação dos critérios, dentre os quais se destaca uma análise de densidade de carga baseada na previsão espaço-temporal da demanda. O produto dessa análise, chamadode adequação, é um mapa de decisão para identificar locais ideais para novas subestações. O desempenho do método proposto é avaliado na área de serviço de uma concessionária de energia equatoriana, o que agrega mais valor a essa proposta, com o intuito que possa ser aplicada em casos reais.

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“…Assim, essas técnicas têm sido aplicadas em diversas áreas do conhecimento, como: saúde, economia, ecologia, etc. Por exemplo, uma regressão espacial ponderada geograficamente tem sido utilizada em Mejia et al (2020) para identificar os transformadores com maior carregamento de equipamentos com alto consumo de energia. Outro exemplo é utilizar uma regressão espacial hierárquica para determinar os compradores de veículos elétricos em zonas urbanas, como feito por Rodrigues et al (2019).…”

Section: Modelo Proposto De Estimação Espacial Das Perdas Comerciaisunclassified

Estimação da vulnerabilidade às perdas comerciais por subárea utilizando uma regressão espacial hierárquica

Ventura

Melo

2020

Anais Do Simpósio Brasileiro De Sistemas Elétricos 2020

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As perdas comerciais ou não técnicas de energia elétrica referem-se aos furtos e fraudes de energiapraticados pelos consumidores finais. A fiscalização desse tipo de perdas é realizada pelas concessionáriasde energia por meio de equipes de visitas que realizam inspeções as instalações elétricas dos consumidoresfinais. Na maioria das distribuidoras, as equipes contam com poucos integrantes, sendo não possívelverificar todas instalações dentro da zona de concessão. Assim, algumas regiões são priorizadas para visitase outras não são inspecionadas. Neste artigo, um modelo para a estimação espacial das perdas comerciaisem zonas urbanas é apresentado. Tal modelo estima a vulnerabilidade de cada região da cidade em terperdas comerciais. A quantificação da vulnerabilidade é dada por meio de um valor de probabilidade. Dessaforma, a proposta pode auxiliar as empresas na fiscalização e direcionamento de suas equipes de inspeçãoàs regiões com maiores probabilidades de encontrar perdas comerciais.

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Spatial-temporal growth model to estimate the adoption of new end-use electric technologies encouraged by energy-efficiency programs

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Estimação da vulnerabilidade às perdas comerciais por subárea utilizando uma regressão espacial hierárquica

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