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Comparing solar photovoltaic and battery adoption in Ontario and Germany: an agent-based approach

机译：比较安大略省和德国的太阳能光伏和电池采用：基于代理的方法

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We use Agent Based Models (ABMs) to study and contrast the projected adoption of integrated photovoltaic and battery systems in both Ontario, Canada and Bavaria, Germany. We carry out surveys in both jurisdictions to elicit Agent Based Model (ABM) model parameters and to learn the decision function that determines whether an agent purchases a system or not. We use our fitted ABMs to assess the impact of different policy variants on Solar Photovoltaic (PV) system adoption in both jurisdictions. We find that different adoption behaviours exist in both jurisdictions, and that, in jurisdiction, of the polices that we considered, different policy incentives bring about the most significant increase in adoption. For example, reducing PV prices best increases adoption in Ontario but increasing the price of electricity would have the most significant impact in Germany. ABMs allow policy makers and PV/battery manufacturers to estimate the jurisdiction-specific impact of a range of policy prescriptions.
机译：我们使用基于代理的模型（ABM）来研究和对比加拿大安大略省和德国巴伐利亚州预计采用集成光伏和电池系统的情况。我们在两个司法管辖区进行调查，以得出基于代理的模型（ABM）模型参数，并学习确定代理是否购买系统的决策功能。我们使用拟合的ABM来评估不同政策变体对两个辖区采用太阳能光伏（PV）系统的影响。我们发现两个司法管辖区都存在着不同的收养行为，并且在我们考虑的政策管辖区中，不同的政策激励措施带来了收养的最大增长。例如，降低光伏价格最能提高安大略省的采用率，但提高电价将对德国产生最大的影响。 ABM使政策制定者和光伏/电池制造商可以估算一系列政策规定对特定辖区的影响。

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