Основная цель проекта – помочь увеличить долю солнечной энергии в стране на рынке электроэнергии с ее нынешней доли менее чем .От 05 процентов до как минимум 14 процентов к 2030 году. Это второй год трехлетних усилий.
«Если мы сможем разработать эффективные и точные модели прогнозирования, мы сможем помочь определить переменные политики, которые могут увеличить закупки фотоэлектрических систем для жилых домов и, в конечном итоге, помочь продвинуть миссию SunShot Initiative», – сказал Киран Лаккараджу, руководитель проекта Sandia.
В частности, по его словам, эффективная модель динамики покупок на солнечную энергию может использоваться для прогнозирования и даже влияния на решения потребителей о покупке.
Проект моделирования, являющийся частью программы исследований эволюции и распространения солнечной энергии (SEEDS), является одним из многих мероприятий в рамках инициативы SunShot Министерства энергетики, которая направлена на то, чтобы сделать солнечную энергию конкурентоспособной по сравнению с другими видами электроэнергии. Проекты SEEDS предназначены для исследования методов преобразования деятельности исследователей, производителей, разработчиков, монтажников и политиков в области солнечной энергии.
Эти проекты будут обсуждены на семинаре 22 мая в рамках саммита SunShot Grand Challenge Министерства энергетики США. Мероприятие состоится 19-22 мая в Анахайме, Калифорния.
Программа Sandia в области солнечной энергетики включает в себя глубокие исследования и разработки в таких областях, как фотоэлектрические системы, концентрирование солнечной энергии, интеграция в сеть, а также нормы и стандарты использования солнечной энергии.
Компьютерные модели предсказывают вероятность того, что домовладельцы купят и инвестируют в фотоэлектрические системы
«Подход Сандии заключается в сборе и анализе больших объемов данных», – сказал Джерри Макнейш, менеджер группы количественного моделирования и анализа лаборатории. Полученная информация привела к созданию двух разных моделей, одна из которых предсказывает, насколько вероятно, что человек купит фотоэлектрическую систему, а другая предсказывает, сколько времени потребуется этому человеку, чтобы сделать инвестиции.
Работая с партнерами по проекту в Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии (NREL) и Калифорнийском центре устойчивой энергетики (CCSE), исследователи проекта проводят опросы потребителей в округе Сан-Диего, в том числе 1000 респондентов, которые купили фотоэлектрические системы, и еще 1000 респондентов, которые этого не сделали. Данные опросов будут изучены специалистами по количественному моделированию из Университета Сандиа и Вандербильта и введены в инструменты моделирования.
CCSE проводит оценку регионального рынка солнечной энергии в Сан-Диего, включая фокус-группы, пилотные программы и полевые испытания сообщений.
Эксперименты анализируют эффективность поощрений, фреймов сообщений
Дополнительные данные собираются для проекта Sandia с помощью полевого эксперимента, проведенного соавтором инициативы Vote Solar Initiative, который проанализирует, как потребители реагируют на экономические стимулы, скидки и даже эффекты сверстников, когда друзья, семья или коллеги покупают фотоэлектрические системы.
Другой эксперимент, проведенный в Интернете школой Wharton при Пенсильванском университете, изучает, как формирование сообщений может повлиять на то, будут ли потребители тратить время на то, чтобы узнать больше об установке фотоэлектрических систем.
Исследователи изучат, как сообщения влияют на различные демографические сегменты, и изучат влияние таких вопросов, как экологическая осведомленность, энергетическая независимость, информация о жизненных событиях и способ получения сообщений.
Другие прогнозные переменные, включая квадратные метры домов, уровень безработицы в стране и даже, казалось бы, несущественные факторы, такие как владение плавательным бассейном у потребителей, также являются частью моделей.
Модели данных о потребителях помогут определить вероятных покупателей солнечной энергии
«По сути, мы создаем модель, которая прогнозирует закупки бытовой солнечной энергии на основе таких переменных, как цена, экономия энергии, экологические проблемы и другие факторы», – сказал Лаккараджу. "Но мы также проводим эксперименты, которые возвращают результаты в модель.
У нас есть цикл, в котором мы используем модель для проверки и генерирования гипотез о покупке солнечных панелей, но затем мы проверяем эти гипотезы с помощью экспериментов, чтобы улучшить модель."
По словам Лаккараджу, модели, разработанные Sandia, уже предсказывают покупательское поведение на 200-500 процентов лучше, чем существующие модели.
Команда также изучает новые структуры финансирования, которые выходят за рамки простых «покупок», таких как владение третьими сторонами посредством договоров аренды или покупки электроэнергии. По словам Лаккараджу, это не совсем покупки, но они рассматриваются как ключ к росту отрасли.
Исследовательская группа протестирует свои инструменты моделирования, рекомендации и проект руководства по использованию моделей в дополнительных полевых экспериментах.
«Значение этой работы состоит в том, что она поможет определить тех, кто может купить фотоэлектрические системы, и поможет спрогнозировать будущие рыночные тенденции», – сказал Лаккараджу. «В конечном итоге это поможет тем, кто работает в солнечной отрасли, более эффективно доставлять солнечную энергию потребителям."