An agent-based model for lighting technology adoption in the residential sector: integration of social, technological and economic factors

• Main Author: Chamorro Erazo, Jairo Daniel Chamorro
• Other Authors: Mendonca, Jose Ricardo Goncalves de
• Format: Others
• Language: en
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2016
• Subjects: Agent-based modeling; Complex networks; Difusão de inovação; Energia; Energy; Innovation's difussion; Lighting technologies; Modelagem baseado em agentes; Previsão tecnológica; Redes complexas; Technology forecasting; Tecnologias de iluminação
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-02032017-225727/

The implementation of energy policies oriented to incentive the adoption of efficient lighting technologies in the residential sector requires analytic tools able to describe the market conditions necessary for a successful penetration of the innovations. This article describes, using an agent-based model, the relationship between the micro behaviors of householder\'s adoption of lighting technologies and the aggregated macro patterns of diffusion in the Brazilian residential sector. The model also studies the dynamic between the interaction network parameters and the emerging diffusion characteristics in different economic scenarios for energy and technologic prices === A implementação de políticas públicas orientadas a incentivar a adopção de tecnologias de iluminação mais eficientes no setor residencial precisa de ferramentas analíticas capazes de descrever assertivamente as condições de mercado necessárias para uma penetração exitosa destas inovações. Este documento descreve, utilizando modelagem baseado em agentes, a relação entre os micro comportamentos dos usuários ao adotar as tecnologias de iluminação e as macro tendências agregadas de difusão no setor residencial brasileiro. O modelo também estuda a dinâmica existente entre a relação dos parâmetros das redes de interação e as caraterísticas emergentes no processo de difusão em diferentes cenários econômicos para os custos energéticos e tecnológicos.