• J5-60093 - Napredek pri modeliranju za premostitev vrzeli v praksi pri reševanju energetske revščine
Naročnik: ( J5-60093 )
Tip projekta: Raziskovalni projekti ARRS
Trajanje projekta: 2025 - 2027
  • Opis

Energetska revščina zavzema osrednjo vlogo v energetski politiki Evropske unije. Energijska revščina nima enotne definicije, vendar jo Evropska komisija opredeljuje kot stanje, v katerem gospodinjstva nimajo dostopa do osnovnih energetskih storitev in proizvodov (Evropska komisija, 2023). Izhaja ne samo iz nizkih dohodkov, temveč tudi iz slabe energetske učinkovitosti naprav ter zgradb. Do danes je hitro rastoča literatura na temo energetske revščine dosegla pomemben napredek zlasti pri oblikovanju definicij in določanju kazalnikov spremljanja, tudi če splošna slika na ravni Evropske unije ostaja zelo neenakomerna (Chandrashekeran, 2022). V nadaljevanju so potrebni koraki, ki bodo omogočali reševanje problematike najranljivejših gospodinjstev in posameznikov, ki se zaradi izgube zaposlitve ali višjih izdatkov za energijo srečujejo z zmanjšanjem osnovnih energetskih storitev in postajajo vse bolj ranljivi zaradi izpostavljenosti onesnaženosti okolja, ki je povezana s proizvodnjo energije (Brosemer et al., 2020; Carfora et al., 2021; Hoang et al., 2021). Kot odgovor na trenutne in pričakovane izzive je ta projekt namenjen nadaljnji podpori akademskim in političnim prizadevanjem za boljše ciljno usmerjanje intervencij vezanih na energetsko revščino, kot eno od kritičnih področij v Celovitem nacionalnem energetskem in podnebnem načrtu (NEPN). Namreč, do danes je hitro naraščajoča literatura o merjenju, spremljanju in napovedovanju energetske revščine le redko upoštevala zahteve in izzive iz prakse. Tako je prvi prispevek tega projekta iskanje razpoložljivih sekundarnih podatkov o socio-demografskih, ekonomskih, geografskih in okoljskih dejavnikih, ki jih je mogoče uporabiti za merjenje in napovedovanje energetske revščine. Merjenje in napovedovanje energetske revščine sta sestavni del NEPN, zato je razvoj algoritmov, ki temeljijo na obstoječem teoretičnem znanju in zahtevah odločevalcev ter drugih ključnih deležnikov, nujen. Čeprav se strojno učenje že uspešno uporablja pri napovedovanju cen energije (Wang et al., 2021), je bilo do sedaj zelo malo pozornosti namenjene modeliranju in napovedovanju energetske revščine. Pričakuje pa se, da bodo države članice Evropske unije zagotovile kvantitativne cilje za vsak kazalnik energetske revščine in uvedle časovni okvir za spremljanje izvajanja ukrepov energetske revščine v svojih NEPN. Trenutno ne obstaja nobena metodologija napovedovanja, ki bi omogočala dosledno kvantifikacijo teh ciljev (López-Vargas, 2022). V tem kontekstu je drugi prispevek projekta razvoj metodologij napovedovanja energetske revščine, ki maksimirajo potencial obstoječih podatkov. To omogoča učinkovitejše izvajanje političnih ukrepov, ki ščitijo prebivalstvo pred energetsko krizo.