Against the background of an aspired zero emission economy, residential decision making concerning low-carbon technologies (LCTs) has been researched widely to develop appropriate policy measures to foster adoption levels, however, adoption levels remain unexpectedly low. First, prevalent knowledge gaps are caused by the lacking accumulation of knowledge in the research domain, and second, the lacking common understanding of the decision process itself. Third, previous research has not sufficiently accounted for heterogeneity in the population, instead assuming similar drivers and barriers for adoption across consumer segments. Based on an extended Theory of Planned Behavior and previous research findings, a holistic decision framework for residential decision-making concerning LCTs is proposed in this doctoral thesis. A reduced framework could be confirmed for the example technology rooftop PV with a high-quality sample (n=1,800) using Partial Least Squares Structural Equation Modelling. It could be shown, that adoption intention and strength and influence of predictors vary across consumer segments, even between segments with the same broad social status and/or comparable values. Matching survey data with real-world data revealed, that stated adoption intentions of consumer segments are consistent with adoption behavior in Saxonian zip-codes only for two of five consumer segments. Moreover, it could be demonstrated that common variables used to explain adoption intentions (environmental concern and novelty seeking) are not related with adoption levels in Saxonian zip-codes. Similarly, common variables to explain adoption levels in zip-codes (city-type, share of (semi-) detached houses, population density, previous PV installations) are not related with adoption intentions among consumer segments. These results show that taking consumer heterogeneity into account is crucial to understanding drivers and barriers of residential adoption decisions, and that variables relating to intentions and actual behavior are not necessarily equivalent, providing initial insights into why political measures might not have been sufficiently successful yet.:Abstract iii Zusammenfassung v Publications ix Acknowledgments xi 1 Introductory Remarks 1 2 Residential low-carbon technology decision-making 23 3 Residential PV adoption intention 37 4 The decision towards a residential PV system 63 5 Heterogeneity in PV adoption intentions across consumer segments 83 6 Spatial and household characteristics relating to PV saturation 103 7 Spatial and household characteristics relating to PV adoption intention 121 Statement of Contribution xv Curriculum Vitae xvii Declaration of Authorship xix Bibliographic Description xxi

Diffusion of microgeneration technologies, particularly rooftop photovoltaic (PV), represents a key option in reducing emissions in the residential sector. This thesis uses a uniquely rich dataset from the burgeoning residential PV market in Texas to study the nature of the consumer’s decision-making process in the adoption of these technologies. Focusing on the financial metrics and the information decision makers use to base their decisions upon, I study how the leasing and buying models affect individual choices and, thereby, the adoption of capital-intensive energy technologies. Overall, the leasing model is found to more effectively address consumers’ informational requirements. Contrary to previous studies, buyers and lessees of PV are not found to substantially differ along socio-demographic variables, though they do differ significantly along cash availability, levels of environmental concern, and relative importance of financial aspects. Instead, the leasing model has opened up the residential PV market to a new, and potentially very large, consumer segment—those with a tight cash flow situation. / text

Agent-based simulation models are an important tool to study the effectiveness of policy interventions on the uptake of residential photovoltaic systems by households, a cornerstone of sustainable energy system transition. In order for these models to be trustworthy, they require rigorous validation. However, the canonical approach of validating emulation models through calibration with parameters that minimize the difference of model results and reference data fails when the model is subject to many stochastic influences. The residential photovoltaic diffusion model PVact features numerous stochastic influences that prevent straightforward optimization-driven calibration. From the analysis of the results of a case-study on the cities Dresden and Leipzig (Germany) based on three error metrics (mean average error, root mean square error and cumulative average error), this research identifies a parameter range where stochastic fluctuations exceed differences between results of different parameterization and a minimization-based calibration approach fails. Based on this observation, an approach is developed that aggregates model behavior across multiple simulation runs and parameter combinations to compare results between scenarios representing different future developments or policy interventions of interest.

Tesis por compendio / [ES] El sector de la edificación representa el 20% y el 40% de la energía primaria mundial, contribuyendo al 30% de las emisiones de CO2, un desafío amplificado por el crecimiento de la población. Sin embargo, el creciente interés en las fuentes de energía renovables ya maduras, como la energía solar fotovoltaica (PV), ofrece oportunidades para mitigar los anteriores impactos, así como potenciales beneficios económicos, ambientales y sociales. El presente trabajo investiga las posibilidades y limitaciones en el despliegue masivo de sistemas de autoconsumo fotovoltaico (PVSC) en áreas urbanas desde una perspectiva de planificación urbana, considerando las limitaciones técnicas y económicas actuales. Con este fin, esta tesis emplea estrategias basadas en datos para desarrollar modelos físicos y modelos ágiles basados en regresiones como herramientas de evaluación del potencial técnico y económico de los sistemas PVSC en contextos urbanos. En primer lugar, se ha desarrollado y validado un submodelo empírico de producción fotovoltaica con mediciones climáticas y de producción recopiladas de una planta fotovoltaica de 50MW en funcionamiento. Además, se han investigado varias mejoras en el modelado del performance ratio (PR) en entornos de baja irradiancia. En la segunda etapa de esta investigación, el submodelo anterior se ha integrado en un modelo tecnoeconómico 3D basado en sistemas de información geográfica (GIS) capaz de evaluar el PVSC económico para una muestra de edificios residenciales. Además, el modelo incorpora modelos de sombras y estimaciones de demanda eléctrica horaria para evaluar una muestra de edificios residenciales. Una base de datos de simulación, derivada de los resultados anteriores, ha permitido el desarrollo de una metodología para entrenar un modelo basado en regresión y con ello estimar la producción y el periodo de retorno económico (PB) a escala de edificio con una precisión asumible para fines de planificación energética. Como último paso, se mejoró el submodelo de demanda empleando datos reales agregados de series temporales para múltiples patrones de consumo y proporcionando estimaciones realistas para otras tipologías de edificios. Además de las restricciones espaciales, el modelo optimiza el tamaño de las instalaciones según su demanda y limitaciones económicas, maximizando la relación entre autosuficiencia (SS) y el PB. Además, la metodología basada en regresión se ha ampliado para estimar, además del retorno de la inversión, múltiples indicadores clave de desempeño (KPIs) como la tasa interna de retorno (IRR), la tasa de autoconsumo (SC) y SS. A través de una adecuada identificación de predictores y una metodología de entrenamiento y validación, estas correlaciones permitieron estimaciones de rendimiento con una desviación aceptable respecto al modelo físico. La disponibilidad de datos relacionados con la construcción está aumentando progresivamente en la mayoría de los países, lo que permite una amplia aplicación y generalización de las metodologías propuestas y reduce el costo de simulación de estos estudios para cubrir áreas urbanas más extensas. Como aplicación de las metodologías anteriores, se analizaron los resultados del potencial económico fotovoltaico del parque inmobiliario completo de un municipio mediterráneo bajo diferentes escenarios económicos y de demanda a escala de edificio y municipal. Para el escenario que cumple con la regulación actual en España, la SS municipal oscila entre el 22%-43% para los escenarios más optimista y pesimista, respectivamente. El dimensionamiento óptimo de las instalaciones según las curvas de carga en la modalidad de Net Billing (NB) es crucial para obtener resultados económicos competitivos. En consecuencia, la generación fotovoltaica anual representó el 68% del consumo eléctrico total anual. / [CA] El sector de l'edificació representa el 20% i el 40% de l'energia primària mundial, contribuint al 30% de les emissions de CO2, un desafiament amplificat pel creixement de la població. No obstant això, el creixent interés en les fonts d'energia renovables ja madures, com l'energia solar fotovoltaica (PV), ofereix oportunitats per a mitigar els anteriors impactes, així com potencials beneficis econòmics, ambientals i socials. El present treball investiga les possibilitats i limitacions en el desplegament massiu de sistemes PVSC en àrees urbanes des d'una perspectiva de planificació urbana, considerant les limitacions tècniques i econòmiques actuals. A aquest efecte, aquesta tesi empra estratègies basades en dades per a desenvolupar models físics i models àgils basats en regressions com a eines d'avaluació del potencial tècnic i econòmic dels sistemes PVSC en contextos urbans. En primer lloc, s'ha desenvolupat i validat un submodel empíric de producció fotovoltaica amb mesuraments climàtics i de producció recopilats d'una planta fotovoltaica de 50MW en funcionament. A més, s'han investigat diverses millores en el modelatge del performance ràtio (PR) en entorns de baixa irradiància. En la segona etapa d'aquesta investigació, el submodel anterior s'ha integrat en un model tecnoeconòmic 3D basat en sistemes d'informació geográfica (GIS) capaç d'avaluar el PVSC econòmic per a una mostra d'edificis residencials. A més, el model incorpora models d'ombres i estimacions de demanda elèctrica horària per a avaluar una mostra d'edificis residencials. Una base de dades de simulació, derivada dels resultats anteriors, ha permés el desenvolupament d'una metodologia per a entrenar un model basat en regressió i amb això estimar la producció i la període de retorn econòmic (PB) a escala d'edifici amb una precisió assumible per a fins de planificació energètica. Com a últim pas, es va millorar el submodel de demanda emprant dades reals agregats de sèries temporals per a múltiples patrons de consum i proporcionant estimacions realistes per a altres tipologies d'edificis. A més de les restriccions espacials, el model optimitza la grandària de les instal·lacions segons la seua demanda i limitacions econòmiques, maximitzant la relació entre la taxa d'autosuficiència (SS) i PB. A més, la metodologia basada en regressió s'ha ampliat per a estimar, a més del retorn de la inversió, múltiples indicadors clau d'acompliment (KPIs) com la taxa interna de retorn (IRR), la taxa d'autoconsum (SC) i la SS. A través d'una adequada identificació de predictors i una metodologia d'entrenament i validació, aquestes correlacions van permetre estimacions de rendiment amb una desviació acceptable respecte al model físic. La disponibilitat de dades relacionades amb la construcció està augmentant progressivament en la majoria dels països, la qual cosa permet una àmplia aplicació i generalització de les metodologies proposades i redueix el cost de simulació d'aquests estudis per a cobrir àrees urbanes més extenses. Com a aplicació de les metodologies anteriors, es van analitzar els resultats del potencial econòmic fotovoltaic del parc immobiliari complet d'un municipi mediterrani baix diferents escenaris econòmics i de demanda a escala d'edifici i municipal. Per a l'escenari que compleix amb la regulació actual a Espanya, la taxa d'autosuficiència municipal oscil·la entre el 22%-43% per als escenaris més optimista i pessimista, respectivament. El dimensionament òptim de les instal·lacions segons les corbes de càrrega en la modalitat de Net Billing (NB) és crucial per a obtindre resultats econòmics competitius. En conseqüència, la generació fotovoltaica anual va representar el 68% del consum elèctric total anual. / [EN] The building sector in developed countries consumes 20% to 40% of global primary energy, contributing to 30% of the CO2 emissions, a challenge amplified by urban population growth. However, the rising interest in mature renewable energy sources, such as solar photovoltaic (PV), offers opportunities to mitigate these impacts and potential economic, environmental, and social benefits. The present research investigates the possibilities and constraints in the massive deployment of photovoltaic self-consumption (PVSC) systems in urban areas from an urban planning perspective, considering the current technical and economic limitations. To this end, this thesis employs data-driven strategies to develop both bottom-up physical and agile regression-based models as assessment tools for the technical and economic potential of PVSC systems in urban contexts. First, an empirical PV production submodel has been developed and validated with climate and production measurements collected from a 50MW utility-scale in operation. Additionally, several improvements in modeling the performance ratio (PR) in low-irradiance environments have been investigated. In the second stage of this research, the previous submodel has been integrated into a physical 3D GIS-based techno-economic model capable of assessing the economic PVSC for a sample of residential buildings. Additionally, the model incorporates shadow modeling and hourly electric demand estimations to assess sample residential buildings. A simulation database, derived from the previous results, has allowed the development of a methodology to train a regression-based model to estimate the production and the economic payback (PB) at a building scale with an assumable accuracy for energy planning purposes. As the last step, the demand submodel was improved by employing real aggregated time series data for multiple consumer patterns and providing realistic estimations for other building typologies. In addition to spatial restrictions, the model optimizes the sizing of the facilities according to their demand and economic constraints, maximizing the relationship between self-sufficiency (SS) and PB. Furthermore, the regression-based methodology has been extended to estimate, besides the payback, multiple key performance indicators such as internal rate of return (IRR), self-consumption rate (SC), and SS. Through an appropriate predictor identification and a training and validation methodology, these correlations allowed performance estimations with an acceptable deviation compared with the physical model. The availability of building-related data is progressively increasing in most countries, enabling widespread application and generalization of the proposed methodologies and reducing the simulation cost of these studies to cover larger urban areas. As an application of the previous methodologies, a complete-census economic PV potential results of a Mediterranean municipality's building stock was performed under different demand and economic scenarios at a building and municipality scale. For the scenario that meets the current regulation in Spain, the municipality SS ranged between 22%-43% for the most optimistic and pessimistic scenarios, respectively. The optimal sizing of the facilities according to the load curves in the Net Billing (NB) modality is crucial to obtaining competitive economic results. Consequently, the annual PV generation represented 68% of the annual total electricity consumption of the municipality for a net billing scenario, while a net metering scenario represented 103%. Owing to economies of scale and high demand intensity, a higher profitability was found in rooftops of apartment blocks and industrial buildings, which also achieve the highest savings in emissions. / Fuster Palop, E. (2023). Modeling and Optimization of Photovoltaic Installations at Urban Scale [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202061 / Compendio