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Modeling daily energy use in British homes amidst the electricity market crisis: Insights from smart meter and socio-technical data
Energy Economics ( IF 13.6 ) Pub Date : 2024-09-26 , DOI: 10.1016/j.eneco.2024.107933 Lei Chang, Timur Narbaev, Farhad Taghizadeh-Hesary, Muhammad Mohsin
Energy Economics ( IF 13.6 ) Pub Date : 2024-09-26 , DOI: 10.1016/j.eneco.2024.107933 Lei Chang, Timur Narbaev, Farhad Taghizadeh-Hesary, Muhammad Mohsin
This study examines the factors influencing daily electricity use in UK homes during the electricity market crisis. Using data from smart meters and socio-technical sources, the research identifies key drivers of electricity consumption, such as household size, weather conditions, and appliance use. Results from a sample of British homes, analyzed through linear mixed effects modeling, show that households with more occupants, greater number of adults, higher heating settings, and fewer energy-saving efforts consume more energy. Weather, housing type, and air conditioning also play significant roles. The findings highlight the importance of integrating smart meter data with other sources to develop effective energy-saving strategies and inform targeted conservation policies.
中文翻译:
在电力市场危机中对英国家庭的日常能源使用进行建模:来自智能电表和社会技术数据的见解
本研究考察了电力市场危机期间影响英国家庭日常用电量的因素。利用来自智能电表和社会技术来源的数据,该研究确定了电力消耗的关键驱动因素,例如家庭规模、天气条件和电器使用情况。通过线性混合效应模型分析的英国家庭样本结果表明,居住者更多、成年人数量更多、供暖设置更高、节能工作较少的家庭消耗更多的能源。天气、住房类型和空调也起着重要作用。研究结果强调了将智能电表数据与其他来源整合以制定有效的节能策略并为有针对性的节能政策提供信息的重要性。
更新日期:2024-09-26
中文翻译:
在电力市场危机中对英国家庭的日常能源使用进行建模:来自智能电表和社会技术数据的见解
本研究考察了电力市场危机期间影响英国家庭日常用电量的因素。利用来自智能电表和社会技术来源的数据,该研究确定了电力消耗的关键驱动因素,例如家庭规模、天气条件和电器使用情况。通过线性混合效应模型分析的英国家庭样本结果表明,居住者更多、成年人数量更多、供暖设置更高、节能工作较少的家庭消耗更多的能源。天气、住房类型和空调也起着重要作用。研究结果强调了将智能电表数据与其他来源整合以制定有效的节能策略并为有针对性的节能政策提供信息的重要性。