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innovation diffusion, mathematical models, renewable energy technologies, parameter
estimation.
In this paper we investigate the diffusion process of renewable energy technology in Italy
through the study and estimation of different mathematical models proposed in the literature.
Basing the estimation on historical data of the installed power, we find that the pioneer of new
product diffusion models, the Bass model, is appropriate to represent the photovoltaic technology
diffusion process, whereas after a comparison among the most important models discussed in the
literature, we conclude that the Non-Uniform Influence (NUI) model describes the wind technology
diffusion process in the most accurate way. The NUI model is also used as a prediction
instrument for the diffusion dynamics of wind technology. In fact, we fixed the level of installed
power to reach at a future data, and simulated the diffusion curve to find how many years are
needed to get to the target.
Investigating the diffusion of renewable energy technologies in Italy
In this paper we investigate the diffusion process of renewable energy technology in Italy
through the study and estimation of different mathematical models proposed in the literature.
Basing the estimation on historical data of the installed power, we find that the pioneer of new
product diffusion models, the Bass model, is appropriate to represent the photovoltaic technology
diffusion process, whereas after a comparison among the most important models discussed in the
literature, we conclude that the Non-Uniform Influence (NUI) model describes the wind technology
diffusion process in the most accurate way. The NUI model is also used as a prediction
instrument for the diffusion dynamics of wind technology. In fact, we fixed the level of installed
power to reach at a future data, and simulated the diffusion curve to find how many years are
needed to get to the target.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11586/37480
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.