Cluster-based policy design for rooftop solar deployment in residential buildings: A decision-support framework for low-carbon built environments

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel ML-based segmentation of prosumers in the Middle East, offering comparative insights for cross-country analysis of solar adoption drivers.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams in energy or construction sectors can use the segmentation approach to design targeted offers for different household profiles in residential solar markets.

🏛政策担当者:Policymakers can apply the cluster-based framework to design socially inclusive solar incentive programs that address diverse household motivations beyond cost.

地球規模での分散型エネルギーシステムへの移行は、家庭を能動的なプロシューマーへと変容させつつある。家庭における太陽エネルギー導入への参加を促す動機は、純粋に経済的な考慮事項を超え、社会的、文化的、技術的要因をますます含むようになっている。本研究は、イランにおけるプロシューマリズムの決定要因を調査し、潜在的なプロシューマーがどのようにセグメント化され得るかを探求することで、より効果的で社会的に包摂的なエネルギー政策を支援することを目的とする。2532世帯からの調査データを用いて、階層的凝集型クラスタリングに基づく機械学習アプローチを適用し、人口統計学的、経済的、態度的、社会的、技術的特性に応じて異なるプロシューマープロファイルを特定した。結果は、屋上PVシステムへの家庭の関与が、コスト削減の動機、環境への関心、社会的影響、技術への親和性、信頼の組み合わせによって形成されており、金銭的インセンティブのみによるものではないことを示している。結果は、潜在的なプロシューマーの5つの異なるクラスターを明らかにしている。いくつかのクラスターは、強い環境配慮的態度と、革新的なエネルギー技術を採用する高い意欲を示している。これらの洞察に基づき、本研究は、各グループの行動特性に標的を絞った政策手段を整合させる、クラスターベースの政策枠組みを提案する。この枠組みは、金銭的インセンティブ、非金銭的支援メカニズム、市場ベースの手段を統合し、多様な家庭セグメントにわたる参加を強化する。本研究は、中東における太陽光プロシューマーの不均一性に関する最初の大規模実証分析の一つを提供し、機械学習ベースのセグメンテーションを実行可能な政策設計と結び付けることにより、文献に貢献する。調査結果は、住宅用太陽光発電の導入を加速しつつ、包摂的で社会的に応答性の高いエネルギー移行を育成しようとする政策立案者に実践的な指針を提供する。 • イランの2532世帯の機械学習クラスタリングにより、住宅建物における5つの異なる太陽光プロシューマープロファイルが明らかになった。 • 屋上PVの導入は、コストのみではなく、金銭的、社会的、文化的、技術指向の要因の複合によって形成される。 • 金銭的、非金銭的、市場ベースの手段を統合した、クラスター固有の政策手段が開発された。 • 結果は、建物部門における社会的に包摂的で適応的な低炭素戦略を設計するための意思決定支援枠組みを提供する。 • 調査結果は、社会的に革新的なプロシューマリズムの理解を深め、住宅用建築環境の公平な脱炭素化を支援する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The global transition toward decentralized energy systems is reshaping households into active prosumers. The motivations driving household participation in solar energy adoption extend beyond purely economic considerations and increasingly involve social, cultural, and technological factors. This study investigates the determinants of prosumerism in Iran and explores how potential prosumers can be segmented to support more effective and socially inclusive energy policies. Using survey data from 2532 households, a machine-learning approach based on hierarchical agglomerative clustering was applied to identify distinct prosumer profiles according to demographic, economic, attitudinal, social, and technological characteristics. Results show that household engagement with rooftop PV systems is shaped by a combination of cost-saving motivations, environmental concerns, social influence, technological affinity, and trust rather than financial incentives alone. The results reveal five distinct clusters of potential prosumers. Some clusters demonstrate strong pro-environmental attitudes and high willingness to adopt innovative energy technologies. Building on these insights, the study proposes a cluster-based policy framework that aligns targeted policy instruments with the behavioral characteristics of each group. The framework integrates financial incentives, non-financial support mechanisms, and market-based instruments to enhance participation across diverse household segments. This research contributes to the literature by providing one of the first large-scale empirical analyses of solar prosumer heterogeneity in the Middle East and by linking machine-learning-based segmentation with actionable policy design. The findings offer practical guidance for policymakers seeking to accelerate residential solar adoption while fostering inclusive and socially responsive energy transitions. • Machine-learning clustering of 2532 Iranian households reveals five distinct solar prosumer profiles in residential buildings. • Adoption of rooftop PV is shaped by combined financial, social, cultural, and technology-orientation factors rather than cost alone. • A cluster-specific policy instruments is developed, integrating financial, non-financial, and market-based instruments. • Results provide a decision-support framework for designing socially inclusive and adaptive low-carbon strategies in the building sector. • Findings advance understanding of socially innovative prosumerism and support equitable decarbonization of residential built environments.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.esr.2026.102251first seen 2026-05-15 17:19:19 · last seen 2026-05-24 04:29:13