Key takeaways from the project underscore the importance of fostering long-term collaborations between technical experts, communities, and institutional partners. By integrating technical innovation with human-centred design, the SUSTENANCE project has not only advanced renewable energy adoption but also established a framework for empowering communities to actively participate in sustainable energy transitions. Moving forward, the lessons learned, and solutions developed provide a solid foundation for addressing future challenges in energy system decarbonization and resilience.
MULTIFILE
12/09/2024
To achieve the “well below 2 degrees” targets, a new ecosystem needs to be defined where citizens become more active, co-managing with relevant stakeholders, the government, and third parties. This means moving from the traditional concept of citizens-as-consumers towards energy citizenship. Positive Energy Districts (PEDs) will be the test-bed area where this transformation will take place through social, technological, and governance innovation. This paper focuses on benefits and barriers towards energy citizenships and gathers a diverse set of experiences for the definition of PEDs and Local Energy Markets from the Horizon2020 Smart Cities and Communities projects: Making City, Pocityf, and Atelier.
Digitalization is the core component of future development in the 4.0 industrial era. It represents a powerful mechanism for enhancing the sustainable competitiveness of economies worldwide. Diverse triggering effects shape future digitalization trends. Thus, the main research goal in this study is to use sustainable competitiveness pillars (such as social, economic, environmental and energy) to evaluate international digitalization development. The proposed empirical model generates comprehensive knowledge of the sustainable competitiveness-digitalization nexus. For that purpose, a nonlinear regression has been applied on gathered annual data that consist of 33 European countries, ranging from 2010 to 2016. The dataset has been deployed using Bernoulli’s binominal distribution to derive training and testing samples and the entire analysis has been adjusted in that context. The empirical findings of artificial neural networks (ANN) suggest strong effects of the economic and energy use indicators on the digitalization progress. Nonlinear regression and ANN model summary report valuable results with a high degree of coefficient of determination (R2>0.9 for all models). Research findings state that the digitalization process is multidimensional and cannot be evaluated as an isolated phenomenon without incorporating other relevant factors that emerge in the environment. Indicators report the consumption of electrical energy in industry and households and GDP per capita to achieve the strongest effect.
MULTIFILE
01/31/2022
Aanleiding: Automatisering kan leiden tot beter gebruik van materialen en afval reduceren. Dit brengt verbeteringen met zich mee voor 'people, planet and profit' (PPP) - mensen, het milieu en de winst. Een specifieke vorm van automatisering, de ontwikkeling van zelfrijdende auto's en vrachtauto's, gaat snel. Maar om zelfrijdende voertuigen beschikbaar te maken is er nog veel onderzoek en ontwikkeling nodig op verschillende gebieden. Er zijn nog veel vragen te beantwoorden op het gebied van onder andere truckontwerp, betrouwbare software, aansprakelijkheid, trajectplanning en logistiek. Doelstelling Het doel van het Intralog-project is om voor de maatschappij en de private sector een significante bijdrage te leveren aan de mogelijkheden van zelfrijdende voertuigen in de commerciële transportsector. Het Intralog-project onderzoekt de toegevoegde waarde voor PPP van 'automated guided trucks' (AGT's) aan logistieke operaties bij distributiecentra en interterminal/intermodal traffic hubs. Dit gebeurt in twee stappen: 1) het identificeren van het potentieel met betrekking tot de vraag vanuit de logistieke omgeving; 2. het ontwerpen, realiseren, testen en valideren van mogelijke strategieën voor het implementeren van AGT's in een logistiek scenario. Beoogde resultaten Het concrete resultaat van het project bestaat uit onderzoekstools en hardware- en softwaremodellen voor Intralog. Deze bieden een goede mogelijkheid om de opgedane kennis te verspreiden. De projectdeelnemers zullen bijdragen aan workshops, tentoonstellingen en in Nederland georganiseerde symposia. De onderzoeksresultaten verspreiden ze op conferenties en door middel van publicaties in technische vakbladen. De uiteindelijke Intralog-resultaten worden gepresenteerd op een afsluitend congres. De resultaten zullen worden samengevat in een boekje.
